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Oracle学习之Oracle分析函数(二)

王朝oracle·作者佚名  2008-05-19
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1. rank函数的介绍

介绍完rollup和cube函数的使用,下面我们来看看rank系列函数的使用方法.

问题2.我想查出这几个月份中各个地区的总话费的排名.

Quote:

为了将rank,dense_rank,row_number函数的差别显示出来,我们对已有的基础数据做一些修改,将5763的数据改成与5761的数据相同.

1

update t t1 set local_fare = (

2

select local_fare from t t2

3

where t1.bill_month = t2.bill_month

4

and t1.net_type = t2.net_type

5

and t2.area_code = '5761'

6* ) where area_code = '5763'

07:19:18 SQL /

8 rows updated.

Elapsed: 00:00:00.01

我们先使用rank函数来计算各个地区的话费排名.

07:34:19 SQL select area_code,sum(local_fare) local_fare,

07:35:25

2

rank() over (order by sum(local_fare) desc) fare_rank

07:35:44

3

from t

07:35:45

4

group by area_codee

07:35:50

5

07:35:52 SQL select area_code,sum(local_fare) local_fare,

07:36:02

2

rank() over (order by sum(local_fare) desc) fare_rank

07:36:20

3

from t

07:36:21

4

group by area_code

07:36:25

5

/

AREA_CODE

LOCAL_FARE

FARE_RANK

---------- -------------- ----------

5765

104548.72

1

5761

54225.41

2

5763

54225.41

2

5764

53156.77

4

5762

52039.62

5

Elapsed: 00:00:00.01

我们可以看到红色标注的地方出现了,跳位,排名3没有出现下面我们再看看dense_rank查询的结果.

07:36:26 SQL select area_code,sum(local_fare) local_fare,

07:39:16

2

dense_rank() over (order by sum(local_fare) desc ) fare_rank

07:39:39

3

from t

07:39:42

4

group by area_code

07:39:46

5

/

AREA_CODE

LOCAL_FARE

FARE_RANK

---------- -------------- ----------

5765

104548.72

1

5761

54225.41

2

5763

54225.41

2

5764

53156.77

3

这是这里出现了第三名

5762

52039.62

4

Elapsed: 00:00:00.00

在这个例子中,出现了一个第三名,这就是rank和dense_rank的差别,rank如果出现两个相同的数据,那么后面的数据就会直接跳过这个排名,而dense_rank则不会,差别更大的是,row_number哪怕是两个数据完全相同,排名也会不一样,这个特性在我们想找出对应没个条件的唯一记录的时候又很大用处

1

select area_code,sum(local_fare) local_fare,

2

row_number() over (order by sum(local_fare) desc ) fare_rank

3

from t

4* group by area_code

07:44:50 SQL /

AREA_CODE

LOCAL_FARE

FARE_RANK

---------- -------------- ----------

5765

104548.72

1

5761

54225.41

2

5763

54225.41

3

5764

53156.77

4

5762

52039.62

5

在row_nubmer函数中,我们发现,哪怕sum(local_fare)完全相同,我们还是得到了不一样排名,我们可以利用这个特性剔除数据库中的重复记录.

这个帖子中的几个例子是为了说明这三个函数的基本用法的. 下个帖子我们将详细介绍他们的一些用法.

2. 三个函数的基本用法

a. 取出数据库中最后入网的n个用户

select user_id,tele_num,user_name,user_status,create_date

from (

select user_id,tele_num,user_name,user_status,create_date,

rank() over (order by create_date desc) add_rank

from user_info

)

where add_rank <= :n;

b.根据object_name删除数据库中的重复记录

create table t as select obj#,name from sys.obj$;

再insert into t1 select * from t1 数次.

delete from t1 where rowid in (

select row_id from (

select rowid row_id,row_number() over (partition by obj# order by rowid ) rn

) where rn < 1

);

c. 取出各地区的话费收入在各个月份排名.

SQL select bill_month,area_code,sum(local_fare) local_fare,

2

rank() over (partition by bill_month order by sum(local_fare) desc) area_rank

3

from t

4

group by bill_month,area_code

5

/

BILL_MONTH

AREA_CODE

LOCAL_FARE

AREA_RANK

--------------- --------------- -------------- ----------

200405

5765

25057.74

1

200405

5761

13060.43

2

200405

5763

13060.43

2

200405

5762

12643.79

4

200405

5764

12487.79

5

200406

5765

26058.46

1

200406

5761

13318.93

2

200406

5763

13318.93

2

200406

5764

13295.19

4

200406

5762

12795.06

5

200407

5765

26301.88

1

200407

5761

13710.27

2

200407

5763

13710.27

2

200407

5764

13444.09

4

200407

5762

13224.30

5

200408

5765

27130.64

1

200408

5761

14135.78

2

200408

5763

14135.78

2

200408

5764

13929.69

4

200408

5762

13376.47

5

20 rows selected.

SQL

3. lag和lead函数介绍

取出每个月的上个月和下个月的话费总额

1

select area_code,bill_month, local_fare cur_local_fare,

2

lag(local_fare,2,0) over (partition by area_code order by bill_month ) pre_local_fare,

3

lag(local_fare,1,0) over (partition by area_code order by bill_month ) last_local_fare,

4

lead(local_fare,1,0) over (partition by area_code order by bill_month ) next_local_fare,

5

lead(local_fare,2,0) over (partition by area_code order by bill_month ) post_local_fare

6

from (

7

select area_code,bill_month,sum(local_fare) local_fare

8

from t

9

group by area_code,bill_month

10* )

SQL /

AREA_CODE BILL_MONTH CUR_LOCAL_FARE PRE_LOCAL_FARE LAST_LOCAL_FARE NEXT_LOCAL_FARE POST_LOCAL_FARE

--------- ---------- -------------- -------------- --------------- --------------- ---------------

5761

200405

13060.433

0

0

13318.93

13710.265

5761

200406

13318.93

0

13060.433

13710.265

14135.781

5761

200407

13710.265

13060.433

13318.93

14135.781

0

5761

200408

14135.781

13318.93

13710.265

0

0

5762

200405

12643.791

0

0

12795.06

13224.297

5762

200406

12795.06

0

12643.791

13224.297

13376.468

5762

200407

13224.297

12643.791

12795.06

13376.468

0

5762

200408

13376.468

12795.06

13224.297

0

0

5763

200405

13060.433

0

0

13318.93

13710.265

5763

200406

13318.93

0

13060.433

13710.265

14135.781

5763

200407

13710.265

13060.433

13318.93

14135.781

0

5763

200408

14135.781

13318.93

13710.265

0

 
 
 
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