本篇内容介绍了“分组求排名rank,row_number,dense_rank的区别是什么”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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相信好多使用MySQL的用户一定对分组求排名的需求感到发怵.
但是在hive或者oracle来说就能简单实现.
采用窗口函数:rank() over() / row_number() over() / dense_rank() over()函数就能轻松完成.
我们可以理解为我们先把需要分析的字段select出来,然后通过窗口函数进行分析.
所以窗口函数产生的结果一定是一对一的,即便在窗口中使用分组操作产生相同的值也每行数据都有.
select user_id,user_type,sales, --窗口函数的分析字段 RANK() over (partition by user_type order by sales desc) as rank, ROW_NUMBER() over (partition by user_type order by sales desc) as row_number, DENSE_RANK() over (partition by user_type order by sales desc) as dense_rankfrom order_detail;
根据窗口函数的理解,我们来看上述例子
要分析的字段有 user_type,sales,执行过程对这些字段select出来(可能select不太准确,但是要先取得这些要用于分析的字段)
使用窗口函数进行分析 over() 是窗口函数,over()里面一般要写partition by 和 order by来对分析的数据进行分组和排序
over() 函数前边要定义分析策略,比如 rank(), row_number(),dense_rank()都是不同的分析策略.
| user_id | user_type | sales | rank | row_number | dense_rank |
|---|---|---|---|---|---|
| wutong | new | 6 | 1 | 1 | 1 |
| qishili | new | 5 | 2 | 2 | 2 |
| lilisi | new | 5 | 2 | 3 | 2 |
| wanger | new | 3 | 4 | 4 | 3 |
| zhangsa | new | 2 | 5 | 5 | 4 |
| qibaqiu | new | 1 | 6 | 6 | 5 |
| liiu | new | 1 | 6 | 7 | 5 |
| liwei | old | 3 | 1 | 1 | 1 |
| wangshi | old | 2 | 2 | 2 | 2 |
| lisi | old | 1 | 3 | 3 | 3 |
如上述表格,rank() / row_number() / dense_rank() 都是进行排名.
rank()在处理相同排名的时候根据同排名数据数量进行顺延排名
dense_rank()在处理相同排名的时候不会顺延排名
row_number()如函数名,就是单单是排名后的行数
SELECT rank() OVER (ORDER BY sum(b))FROM tableGROUP BY a;
上面等于于
SELECT sum_b rank() OVER (ORDER BY sum_b)FROM( SELECT SUM(b) AS sum_b FROM table GROUP BY a ) t;
“分组求排名rank,row_number,dense_rank的区别是什么”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！