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server如何利用开窗函数over,Server排名函数与排名

来源:http://www.logblo.com 作者:金沙棋牌 时间:2019-11-09 02:15

查询要求:查出每类产品中价格最高的信息

现在来介绍一下开窗函数。

1 -- 以下是根据 U_Pwd 这一列进行分组
2 select *,
3 '第 '+convert(varchar,NTILE(3) over(order by U_Pwd))+' 组' RowNum
4 from UserInfo

--做法二:利用over(),将统计信息计算出来,然后直接筛选结果集。
--over() 可以让函数(包括聚合函数)与行一起输出。  

select t1.*
 from @t t1
 join (select ProductType,
  max(Price) Price
  from @t
  group by ProductType) t2 on t1.ProductType = t2.ProductType
 where t1.Price = t2.Price
 order by ProductType

ROW_NUMBER 函数:直接排序,ROW_NUMBER函数是以上升进行直接排序,并且以连续的顺序给每一行数据一个唯一的序号。(即排名连续)

2.聚合开窗函数

很多聚合函数都可以用作窗口函数的运算,如SUM,AVG,MAX,MIN。

聚合开窗函数只能使用PARTITION BY子句或都不带任何语句,ORDER BY不能与聚合开窗函数一同使用。

例如,查询雇员的定单总数及定单信息

WITH OrderInfo AS
(
SELECT COUNT(OrderID) OVER(PARTITION BY EmployeeID) AS TotalCount,OrderID,CustomerID, EmployeeID,OrderDate FROM Orders (NOLOCK)
)
SELECT OrderID,CustomerID, EmployeeID ,OrderDate,TotalCount From OrderInfo ORDER BY EmployeeID 

 

如果窗口函数不使用PARTITION BY 语句的话,那么就是不对数据进行分组,聚合函数计算所有的行的值

WITH OrderInfo AS
 (
  SELECT COUNT(OrderID) OVER() AS Count,OrderID,CustomerID, EmployeeID,OrderDate FROM Orders (NOLOCK)
 )

 

开窗函数不需要使用GROUP BY就可以对数据进行分组,还可以同时返回基础行的列和聚合列。  

则前三个组每组包含 11 行,其余两个组每组包含 10 行。

-over() 的语法为:over([patition by ] <order by >)。需要注意的是,over() 前面是一个函数,如果是聚合函数,那么order by 不能一起使用。
--over() 的另一常用情景是与 row_number() 一起用于分页。

ROW_NUMBER()为每一组的行按顺序生成一个唯一的序号

图片 1

利用over(),将统计信息计算出来,然后直接筛选结果集

WITH OrderInfo AS

(

 SELECT COUNT(OrderID) OVER() AS Count,OrderID,CustomerID, EmployeeID,OrderDate FROM Orders (NOLOCK)

)

另一方面,如果总行数可被组数整除,则行数将在组之间平均分布。 例如,如果总行数为 50,有五个组,则每组将包含 10 行。

窗口函数OVER()指定一组行,开窗函数计算从窗口函数输出的结果集中各行的值。 

以上就是本文的全部内容,希望大家可以学会sql server利用开窗函数进行分组统计的方法,谢谢大家的阅读。

1 -- 以下是先根据 U_Pwd 这一列进行分组,然后每一组再根据 U_Name 排序
2 select *,
3 '第'+convert(varchar,rank() over(partition by U_Pwd order by U_Name))+'名' RowNum
4 from UserInfo

 

NTILE (integer_expression) 按照指定的数目将数据进行分组,并为每一组生成一个序号。

 

 1 declare @t table(
 2 ProductID int,
 3 ProductName varchar(20),
 4 ProductType varchar(20),
 5 Price int)
 6  
 7 insert @t
 8 select 1,'name1','P1',3 union all
 9 select 2,'name2','P1',5 union all
10 select 3,'name3','P2',4 union all
11 select 4,'name4','P2',4

DENSE_RANK()和RANK()类似,不同的是如果有相同的序号,那么接下来的序号不会间断。也就是说如果两个相同的行生成序号3,那么接下来生成的序号还是4。

1 -- 以下是先根据 U_Pwd 这一列进行分组,然后每一组再根据 NTILE(3) 指定的组数分组,最后在根据 order by 子句指定的字段 U_Pwd 排序 
2 select *,
3 '第'+convert(varchar,NTILE(3) over(partition by U_Pwd order by U_Pwd))+'名' RowNum
4 from UserInfo
select t1.* from @t t1
  join (select ProductType, max(Price) Price from @t group by ProductType) t2 
  on t1.ProductType = t2.ProductType
 where t1.Price = t2.Price
 order by ProductType

例如,查询雇员的定单总数及定单信息

窗口函数OVER()指定一组行,开窗函数计算从窗口函数输出的结果集中各行的值。

开窗函数不需要使用GROUP BY就可以对数据进行分组,还可以同时返回基础行的列和聚合列。  

例如查询每个雇员的定单,并按时间排序

1 -- 以下是根据 U_Pwd 这一列进行排名(升序)
2 select *,
3 '第 '+convert(varchar,DENSE_RANK() over(order by U_Pwd))+' 名' RowNum
4 from UserInfo

 

--做法二:利用over(),将统计信息计算出来,然后直接筛选结果集。
--over() 可以让函数(包括聚合函数)与行一起输出。

可以明确的看到有4行数据并列第2名,然后直接就是第6名,这是因为 order by 子句中指定的列 U_Pwd 的值相同。

--做法一:找到每个组里,价格最大的值;然后再找出每个组里价格等于这个值的
--缺点:要进行一次join     

--测试数据

这个表中有10条数据,指定分为3组,10/3等于3余数1。

;with cte as(select *, max(Price) over(partition by (ProductType)) MaxPrice from @t)
select ProductID,ProductName,ProductType,Price from cte where Price = MaxPrice
 order by ProductType

--做法一:找到每个组里,价格最大的值;然后再找出每个组里价格等于这个值的
--缺点:要进行一次join

排名开窗函数:

现在来介绍一下开窗函数。

;with cte as(
 select *, max(Price) over(partition by (ProductType)) MaxPrice
 from @t)
select ProductID,ProductName,ProductType,Price from cte where Price = MaxPrice
 order by ProductType

图片 2

 

insert @t
select 1,'name1','P1',3 union all
select 2,'name2','P1',5 union all
select 3,'name3','P2',4 union all
select 4,'name4','P2',4
1 -- 以下是先根据 U_Pwd 这一列进行分组,然后每一组再根据 U_Name 排序
2 select *,
3 '第'+convert(varchar,DENSE_RANK() over(partition by U_Pwd order by U_Name))+'名' RowNum
4 from UserInfo

1.排名开窗函数

ROW_NUMBER、DENSE_RANK、RANK、NTILE属于排名函数。

排名开窗函数可以单独使用ORDER BY 语句,也可以和PARTITION BY同时使用。

PARTITION BY用于将结果集进行分组,开窗函数应用于每一组。

ODER BY 指定排名开窗函数的顺序。在排名开窗函数中必须使用ORDER BY语句。

例如查询每个雇员的定单,并按时间排序

;WITH OrderInfo AS
(
 SELECT ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY EmployeeID ORDER BY OrderDate) AS Number,
 OrderID,CustomerID, EmployeeID,OrderDate FROM Orders (NOLOCK) 
)
SELECT Number,OrderID,CustomerID, EmployeeID ,OrderDate
From OrderInfo WHERE Number BETWEEN 0 AND 10

 

窗口函数根据PARTITION BY语句按雇员ID对数据行分组,然后按照ORDER BY 语句排序,排名函数ROW_NUMBER()为每一组的数据分从1开始生成一个序号。 

ROW_NUMBER()为每一组的行按顺序生成一个唯一的序号

RANK()也为每一组的行生成一个序号,与ROW_NUMBER()不同的是如果按照ORDER BY的排序,如果有相同的值会生成相同的序号,并且接下来的序号是不连序的。例如两个相同的行生成序号3,那么接下来会生成序号5。

DENSE_RANK()和RANK()类似,不同的是如果有相同的序号,那么接下来的序号不会间断。也就是说如果两个相同的行生成序号3,那么接下来生成的序号还是4。

NTILE (integer_expression) 按照指定的数目将数据进行分组,并为每一组生成一个序号。

ROW_NUMBER、DENSE_RANK、RANK、NTILE属于排名函数。

图片 3

需求:求出以产品类别为分组,各个分组里价格最高的产品信息。

 

--over() 的语法为:over([patition by ] <order by >)。需要注意的是,over() 前面是一个函数,如果是聚合函数,那么order by 不能一起使用。
--over() 的另一常用情景是与 row_number() 一起用于分页。

可以看到即使有4行数据并列第2名,但是接下来依然是第3名。

2.聚合开窗函数

NTILE 函数:将查询的结果分发到指定数量的组中。 各个组有编号,编号从1开始。 对于每一行,NTILE 将返回此行所属的组的编号。

如果窗口函数不使用PARTITION BY 语句的话,那么就是不对数据进行分组,聚合函数计算所有的行的值。

参考:

WITH OrderInfo AS

(

SELECT COUNT(OrderID) OVER(PARTITION BY EmployeeID) AS TotalCount,OrderID,CustomerID, EmployeeID,OrderDate FROM Orders (NOLOCK)

)

SELECT OrderID,CustomerID, EmployeeID ,OrderDate,TotalCount

From OrderInfo ORDER BY EmployeeID 

因为 U_Pwd 这一列有4种不同的值,所以分为4组,然后 ROW_NUMBER 再在每一组中进行连续排序。

WITH OrderInfo AS

(

 SELECT ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY EmployeeID ORDER BY OrderDate) AS Number,

 OrderID,CustomerID, EmployeeID,OrderDate FROM Orders (NOLOCK)

)



SELECT Number,OrderID,CustomerID, EmployeeID ,OrderDate

From OrderInfo WHERE Number BETWEEN 0 AND 10

图片 4

很多聚合函数都可以用作窗口函数的运算,如SUM,AVG,MAX,MIN。

例如,如果总行数是 53,组数是 5,53 / 5 等于10余数是3,按上面个规则就是,每组分配10行,又因余数为3,所以前面3组每组附加一行。

ODER BY 指定排名开窗函数的顺序。在排名开窗函数中必须使用ORDER BY语句。

ODER BY 指定排名开窗函数的顺序。在排名开窗函数中必须使用ORDER BY语句。

declare @t table(
ProductID int,
ProductName varchar(20),
ProductType varchar(20),
Price int)

ROW_NUMBER、DENSE_RANK、RANK、NTILE属于排名函数,OVER()就是窗口函数。

排名开窗函数可以单独使用ORDER BY 语句,也可以和PARTITION BY同时使用。

图片 5

这是一道常见的面试题,在实际项目中经常会用到。

1 -- 以下是先根据 U_Pwd 这一列进行分组,然后每一组再根据 U_Pwd 排序
2 select *,
3 '第'+convert(varchar,ROW_NUMBER() over(partition by U_Pwd order by U_Pwd))+'名' RowNum
4 from UserInfo

聚合开窗函数只能使用PARTITION BY子句或都不带任何语句,ORDER BY不能与聚合开窗函数一同使用。

首先建立一个表,随便插入一些数据。

实现过程如下:

图片 6

RANK()也为每一组的行生成一个序号,与ROW_NUMBER()不同的是如果按照ORDER BY的排序,如果有相同的值会生成相同的序号,并且接下来的序号是不连序的。例如两个相同的行生成序号3,那么接下来会生成序号5。

如果有余数 n,则前面 n 个组获得一个附加行。因此,可能不会所有组都获得相等数量的行,但是组大小最大只可能相差一行。

窗口函数OVER()指定一组行,开窗函数计算从窗口函数输出的结果集中各行的值。 

因为 U_Pwd 这一列有4种不同的值,所以同样是分为4组,然后 DENSE_RANK 再在每一组中进行排序,因为DENSE_RANK也是并列排序,所以全部都是第一名。下面换个字段排序试试看。

窗口函数根据PARTITION BY语句按雇员ID对数据行分组,然后按照ORDER BY 语句排序,排名函数ROW_NUMBER()为每一组的数据分从1开始生成一个序号。 

 

1.排名开窗函数

PS:排名函数后面必须有 over() 子句。

PARTITION BY用于将结果集进行分组,开窗函数应用于每一组。

1 -- 以下是先根据 U_Pwd 这一列进行分组,然后每一组再根据 U_Pwd 排序
2 select *,
3 '第'+convert(varchar,rank() over(partition by U_Pwd order by U_Pwd))+'名' RowNum
4 from UserInfo

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组中的行数计算方式为 total_num_rows(结果集的总行数) / num_groups(指定的组数)。

1 -- 以下是根据 U_Pwd 这一列进行排名(升序)
2 select *,
3 '第'+convert(varchar,ROW_NUMBER() over(order by U_Pwd))+'名' RowNum
4 from UserInfo
1 -- 以下是先根据 U_Pwd 这一列进行分组,然后每一组再根据 U_Pwd 排序
2 select *,
3 '第'+convert(varchar,DENSE_RANK() over(partition by U_Pwd order by U_Pwd))+'名' RowNum
4 from UserInfo

开窗函数不需要使用GROUP BY就可以对数据进行分组,还可以同时返回基础行的列和聚合列。

接下来看几个示例就明白了。

PS:在排序开窗函数中使用 PARTITION BY 子句需要放置在 ORDER BY子句之前。

排名开窗函数可以单独使用ORDER BY 语句,也可以和PARTITION BY同时使用。

DENSE_RANK 函数:并列排序,这一点与 RANK() 函数类似,order by 子句指定的列的值相同,排名数值相同,但是后面是连续的。(即排名连续)

图片 7

在排名的过程中,保持一个内部计数值,当值有所改变时,排名序号将有一个跳跃。(即排名不连续)

 

因为 U_Pwd 这一列有4种不同的值,所以同样是分为4组,然后 RANK 再在每一组中进行排序,因为RANK是并列排序,所以全部都是第一名。下面换个字段排序试试看。

 

RANK 函数:并列排序,在 order by 子句中指定的列,如果返回一行数据与另一行具有相同的值,rank函数将给这些行赋予相同的排名数值。

图片 8

图片 9

1 -- 以下是根据 U_Pwd 这一列进行排名(升序)
2 select *,
3 '第 '+convert(varchar,rank() over(order by U_Pwd))+' 名' RowNum
4 from UserInfo

因为 U_Pwd 这一列有4种不同的值,所以同样是分为4组。第1组有1条数据,所以就1个区。第2组有4条数据,4/3等于1余数1,所以第2组分为3个区,又因余数为1,所以第1个区附加1行。第3组有3条数据,3/3等于1余数为0,所以第3组有3个区。第4组有2条数据,所以分为2个区。

PARTITION BY用于将结果集进行分组,开窗函数应用于每一组。

图片 10

什么是排名函数?说实话我也不甚清楚,我知道 order by 是排序用的,那么什么又是排名函数呢?

图片 11

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