SQLSERVER 2005的ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK的用法_mssql2005

ROW_NUMBER()

说明：返回结果集分区内行的序列号，每个分区的第一行从 1 开始。
语法：ROW_NUMBER () OVER ( [ <partition_by_clause> ] <order_by_clause> ) 。
备注：ORDER BY 子句可确定在特定分区中为行分配唯一 ROW_NUMBER 的顺序。
参数：<partition_by_clause> ：将 FROM 子句生成的结果集划入应用了 ROW_NUMBER 函数的分区。
      <order_by_clause>：确定将 ROW_NUMBER 值分配给分区中的行的顺序。
返回类型：bigint 。

示例：
/*以下示例将根据年初至今的销售额，返回 AdventureWorks 中销售人员的 ROW_NUMBER。*/

USE AdventureWorks
GO
SELECT c.FirstName, c.LastName, ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY SalesYTD DESC) AS 'Row Number', s.SalesYTD, a.PostalCode
FROM Sales.SalesPerson s JOIN Person.Contact c on s.SalesPersonID = c.ContactID
JOIN Person.Address a ON a.AddressID = c.ContactID
WHERE TerritoryID IS NOT NULL AND SalesYTD <> 0
/*
FirstName  LastName    Row Number  SalesYTD      PostalCode
---------  ----------  ----------  ------------  ----------------------------
Shelley    Dyck        1           5200475.2313  98027
Gail       Erickson    2           5015682.3752  98055
Maciej     Dusza       3           4557045.0459  98027
Linda      Ecoffey     4           3857163.6332  98027
Mark       Erickson    5           3827950.238   98055
Terry      Eminhizer   6           3587378.4257  98055
Michael    Emanuel     7           3189356.2465  98055
Jauna      Elson       8           3018725.4858  98055
Carol      Elliott     9           2811012.7151  98027
Janeth     Esteves     10          2241204.0424  98055
Martha     Espinoza    11          1931620.1835  98055
Carla      Eldridge    12          1764938.9859  98027
Twanna     Evans       13          1758385.926   98055
(13 行受影响)
*/

/*以下示例将返回行号为 50 到 60（含）的行，并以 OrderDate 排序。*/
USE AdventureWorks;
GO
WITH OrderedOrders AS
(SELECT SalesOrderID, OrderDate,
ROW_NUMBER() OVER (order by OrderDate)as RowNumber
FROM Sales.SalesOrderHeader )
SELECT *
FROM OrderedOrders
WHERE RowNumber between 50 and 60;
/*
SalesOrderID OrderDate               RowNumber
------------ ----------------------- --------------------
43708        2001-07-03 00:00:00.000 50
43709        2001-07-03 00:00:00.000 51
43710        2001-07-03 00:00:00.000 52
43711        2001-07-04 00:00:00.000 53
43712        2001-07-04 00:00:00.000 54
43713        2001-07-05 00:00:00.000 55
43714        2001-07-05 00:00:00.000 56
43715        2001-07-05 00:00:00.000 57
43716        2001-07-05 00:00:00.000 58
43717        2001-07-05 00:00:00.000 59
43718        2001-07-06 00:00:00.000 60
(11 行受影响)
*/

--------------------------------------------------------------
RANK()

说明：返回结果集的分区内每行的排名。行的排名是相关行之前的排名数加一。
语法：RANK () OVER ( [ < partition_by_clause > ] < order_by_clause > )
备注：如果两个或多个行与一个排名关联，则每个关联行将得到相同的排名。
      例如，如果两位顶尖销售员具有同样的 SalesYTD 值，他们将并列第一。
      由于已有两行排名在前，所以具有下一个最大 SalesYTD 的销售人员将排名第三。
      因此，RANK 函数并不总返回连续整数。
      用于整个查询的排序顺序决定了行在结果集中的显示顺序。这也隐含了行在每个分区中的排名。
参数：< partition_by_clause > ：将 FROM 子句生成的结果集划分为要应用 RANK 函数的分区。
      < order_by_clause >：确定将 RANK 值应用于分区中的行时所基于的顺序。
返回类型：bigint

示例：
/*以下示例按照数量对清单中的产品进行了排名。行集按 LocationID 分区，按 Quantity 排序。
USE AdventureWorks;
GO
SELECT i.ProductID, p.Name, i.LocationID, i.Quantity, RANK() OVER (PARTITION BY i.LocationID order by i.Quantity) as RANK
FROM Production.ProductInventory i JOIN Production.Product p
ON i.ProductID = p.ProductID
ORDER BY p.Name
GO
/*
ProductID   Name                                               LocationID Quantity RANK
----------- -------------------------------------------------- ---------- -------- --------------------
1           Adjustable Race                                    6          324      71
1           Adjustable Race                                    1          408      78
1           Adjustable Race                                    50         353      117
2           Bearing Ball                                       6          318      67
2           Bearing Ball                                       1          427      85
2           Bearing Ball                                       50         364      122
3           BB Ball Bearing                                    50         324      106
3           BB Ball Bearing                                    1          585      110
3           BB Ball Bearing                                    6          443      115
4           Headset Ball Bearings                              1          512      99
4           Headset Ball Bearings                              6          422      108
4           Headset Ball Bearings                              50         388      140
316         Blade                                              10         388      33
......
(1069 行受影响)
*/

SQL code



--接上.
-------------------------------------------------------------------------------------
DENSE_RANK()


说明：返回结果集分区中行的排名，在排名中没有任何间断。行的排名等于所讨论行之前的所有排名数加一。
语法：DENSE_RANK () OVER ( [ < partition_by_clause > ] < order_by_clause > )
备注：如果有两个或多个行受同一个分区中排名的约束，则每个约束行将接收相同的排名。
   例如，如果两位顶尖销售员具有相同的 SalesYTD 值，则他们将并列第一。
   接下来 SalesYTD 最高的销售人员排名第二。该排名等于该行之前的所有行数加一。
   因此，DENSE_RANK 函数返回的数字没有间断，并且始终具有连续的排名。 
   整个查询所用的排序顺序确定了各行在结果中的显示顺序。这说明排名第一的行可以不是分区中的第一行。
参数：< partition_by_clause > ：将 FROM 子句所生成的结果集划分为数个将应用 DENSE_RANK 函数的分区。 
< order_by_clause >：确定将 DENSE_RANK 值应用于分区中各行的顺序。
返回类型：bigint


示例：
/*以下示例返回各位置上产品数量的 DENSE_RANK。 */
USE AdventureWorks;
GO
SELECT i.ProductID, p.Name, i.LocationID, i.Quantity, DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY i.LocationID order by i.Quantity) as DENSE_RANK
FROM Production.ProductInventory i JOIN Production.Product p ON i.ProductID = p.ProductID
ORDER BY Name;
GO
/*
ProductID  Name                        LocationID Quantity DENSE_RANK
----------- -------------------------------------------------- ---------- -------- --------------------
1      Adjustable Race                  1     408   57
1      Adjustable Race                  6     324   52
1      Adjustable Race                  50     353   82
879     All-Purpose Bike Stand               7     144   34
712     AWC Logo Cap                    7     288   38
3      BB Ball Bearing                  50     324   74
3      BB Ball Bearing                  6     443   81
3      BB Ball Bearing                  1     585   82
*/


-------------------------------------------------------------------------------------------------------
将上面三个函数放在一起计算，更能明显看出各个函数的功能。


CREATE TABLE rankorder(orderid INT,qty INT)
INSERT rankorder VALUES(30001,10)
INSERT rankorder VALUES(10001,10)
INSERT rankorder VALUES(10006,10)
INSERT rankorder VALUES(40005,10)
INSERT rankorder VALUES(30003,15)
INSERT rankorder VALUES(30004,20)
INSERT rankorder VALUES(20002,20)
INSERT rankorder VALUES(20001,20)
INSERT rankorder VALUES(10005,30)
INSERT rankorder VALUES(30007,30)
INSERT rankorder VALUES(40001,40)
INSERT rankorder VALUES(30007,30)
GO
--对一个列qty进行的排序
SELECT orderid,qty,
    ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY qty) AS rownumber,
    RANK()    OVER(ORDER BY qty) AS rank,
    DENSE_RANK() OVER(ORDER BY qty) AS denserank
FROM rankorder
ORDER BY qty
/*
orderid   qty     rownumber      rank         denserank
----------- ----------- -------------------- -------------------- --------------------
30001    10     1          1          1
10001    10     2          1          1
10006    10     3          1          1
40005    10     4          1          1
30003    15     5          5          2
30004    20     6          6          3
20002    20     7          6          3
20001    20     8          6          3
10005    30     9          9          4
30007    30     10          9          4
30007    30     11          9          4
40001    40     12          12          5
(12 行受影响)
*/


--对两个列qty,orderid进行的排序
SELECT orderid,qty,
    ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY qty,orderid) AS rownumber,
    RANK()    OVER(ORDER BY qty,orderid) AS rank,
    DENSE_RANK() OVER(ORDER BY qty,orderid) AS denserank
FROM rankorder
ORDER BY qty,orderid
drop table rankorder
/*
orderid   qty     rownumber      rank         denserank
----------- ----------- -------------------- -------------------- --------------------
10001    10     1          1          1
10006    10     2          2          2
30001    10     3          3          3
40005    10     4          4          4
30003    15     5          5          5
20001    20     6          6          6
20002    20     7          7          7
30004    20     8          8          8
10005    30     9          9          9
30007    30     10          10          10
30007    30     11          10          10
40001    40     12          12          11
(12 行受影响)
*/


以上是小编为您精心准备的的内容，在的博客、问答、公众号、人物、课程等栏目也有的相关内容，欢迎继续使用右上角搜索按钮进行搜索mssql row number、row number rank、rank over rownumber、hive rank row number、sql rank row number，以便于您获取更多的相关知识。
				


				
时间： 2024-11-03 08:49:00

		
		


		


	

	
	

		


		
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				一.使用rownum为记录排名: 在前面一篇<Oracle开发之分析函数简介Over>,我们认识了分析函数的基本应用,现在我们再来考虑下面几个问题: ①对所有客户按订单总额进行排名 ②按区域和客户订单总额进行排名 ③找出订单总额排名前13位的客户 ④找出订单总额最高.最低的客户 ⑤找出订单总额排名前25%的客户 按照前面第一篇文章的思路,我们只能做到对各个分组的数据进行统计,如果需要排名的话那么只需要简单地加上rownum不就行了吗?事实情况是否如此想象般简单,我们来实践一下. [1]测试环境			

		

	

				

		

			

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