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1.使用rownum为记录排名
2.使用分析函数来为记录排名
3.使用分析函数为记录进行分组排名
一、使用rownum为记录排名：
在前面一篇《Oracle开发专题之：分析函数》，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：
SQL> desc user_order;
Name Null? Type
----------------------------------------- -------- ----------------------------
REGION_ID NUMBER(2)
CUSTOMER_ID NUMBER(2)
CUSTOMER_SALES NUMBER
【2】测试数据：
SQL> select * from user_order order by customer_sales;
REGION_ID CUSTOMER_ID CUSTOMER_SALES
---------- ----------- --------------
5 1
151162
10 29
903383
6 7
971585
10 28
986964
9 21 1020541
9 22
1036146
8 16
1068467
6 8
1141638
5 3
1161286
5 5
1169926
8 19
1174421
7 12
1182275
7 11
1190421
6 10
1196748
6 9
1208959
10 30 1216858
5
2
1224992
9
24
1224992
9
23
1224992
8 18
1253840
7 15
1255591
7 13
1310434
10 27 1322747
8 20
1413722
6 6
1788836
10 26 1808949
5 4
1878275
7 14
1929774
8 17
1944281
9 25
2232703
30 rows selected.
注意这里有3条记录的订单总额是一样的。假如我们现在需要筛选排名前12位的客户，如果使用rownum会有什么样的后果呢？
SQL> select rownum, t.*
2 from (select *
3 from user_order
4 order by customer_sales desc) t
5 where rownum <= 12
6 order by customer_sales desc;
ROWNUM REGION_ID CUSTOMER_ID CUSTOMER_SALES
---------- ---------- ----------- --------------
1 9
25 2232703
2 8
17 1944281
3 7 14 1929774
4 5 4 1878275
5 10 26 1808949
6 6
6 1788836
7 8
20 1413722
8 10
27 1322747
9 7
13 1310434
10 7
15 1255591
11 8
18 1253840
12
5
2 1224992
12 rows selected.
很明显假如只是简单地按rownum进行排序的话，我们漏掉了另外两条记录(参考上面的结果)。
二、使用分析函数来为记录排名：
针对上面的情况，Oracle从8i开始就提供了3个分析函数：rand，dense_rank，row_number来解决诸如此类的问题，下面我们来看看这3个分析函数的作用以及彼此之间的区别：
Rank，Dense_rank，Row_number函数为每条记录产生一个从1开始至N的自然数，N的值可能小于等于记录的总数。这3个函数的唯一区别在于当碰到相同数据时的排名策略。
①ROW_NUMBER：
Row_number函数返回一个唯一的值，当碰到相同数据时，排名按照记录集中记录的顺序依次递增。
②DENSE_RANK：
Dense_rank函数返回一个唯一的值，除非当碰到相同数据时，此时所有相同数据的排名都是一样的。
③RANK：
Rank函数返回一个唯一的值，除非遇到相同的数据时，此时所有相同数据的排名是一样的，同时会在最后一条相同记录和下一条不同记录的排名之间空出排名。
这样的介绍有点难懂，我们还是通过实例来说明吧，下面的例子演示了3个不同函数在遇到相同数据时不同排名策略：
SQL> select region_id, customer_id, sum(customer_sales) total,
2 rank() over(order by sum(customer_sales) desc) rank,
3 dense_rank() over(order by sum(customer_sales) desc) dense_rank,
4 row_number() over(order by sum(customer_sales) desc) row_number
5 from user_order
6 group by region_id, customer_id;
REGION_ID CUSTOMER_ID TOTAL RANK DENSE_RANK ROW_NUMBER
---------- ----------- ---------- ---------- ---------- ----------
8 18 1253840 11 11 11
5 2 1224992 12 12 12
9 23 1224992 12 12 13
9 24 1224992 12 12 14
10 30 1216858 15
13
15
30 rows selected.
请注意上面的绿色高亮部分，这里生动的演示了3种不同的排名策略：
①对于第一条相同的记录，3种函数的排名都是一样的：12
②当出现第二条相同的记录时，Rank和Dense_rank依然给出同样的排名12；而row_number则顺延递增为13，依次类推至第三条相同的记录
③当排名进行到下一条不同的记录时，可以看到Rank函数在12和15之间空出了13,14的排名，因为这2个排名实际上已经被第二、三条相同的记录占了。而Dense_rank则顺序递增。row_number函数也是顺序递增
比较上面3种不同的策略，我们在选择的时候就要根据客户的需求来定夺了：
①假如客户就只需要指定数目的记录，那么采用row_number是最简单的，但有漏掉的记录的危险
②假如客户需要所有达到排名水平的记录，那么采用rank或dense_rank是不错的选择。至于选择哪一种则看客户的需要，选择dense_rank或得到最大的记录
三、使用分析函数为记录进行分组排名：
上面的排名是按订单总额来进行排列的，现在跟进一步：假如是为各个地区的订单总额进行排名呢？这意味着又多了一次分组操作：对记录按地区分组然后进行排名。幸亏Oracle也提供了这样的支持，我们所要做的仅仅是在over函数中order by的前面增加一个分组子句：partition
by region_id。
SQL> select region_id, customer_id,
sum(customer_sales) total,
2 rank() over(partition by region_id
order by sum(customer_sales) desc) rank,
3 dense_rank() over(partition by region_id
order by sum(customer_sales) desc) dense_rank,
4 row_number() over(partition by region_id
order by sum(customer_sales) desc) row_number
5 from user_order
6 group by region_id, customer_id;
REGION_ID CUSTOMER_ID TOTAL RANK DENSE_RANK ROW_NUMBER
---------- ----------- ---------- ---------- ---------- ----------
5 4 1878275 1 1 1
5 2
1224992 2 2 2
5 5
1169926 3 3 3
6 6
1788836 1 1 1
6 9
1208959 2 2 2
6 10
1196748 3 3 3
30 rows selected.
现在我们看到的排名将是基于各个地区的，而非所有区域的了！Partition
by 子句在排列函数中的作用是将一个结果集划分成几个部分，这样排列函数就能够应用于这各个子集。
前面我们提到的5个问题已经解决了2个了(第1,2)，剩下的3个问题(Top/Bottom
N，First/Last,
NTile)会在下一篇讲解。
原文地址：http://www.cnblogs.com/wuyisky/archive/2010/02/24/oracle_rank.html
[转]oracle分析函数Rank, Dense_rank, row_number
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原文地址：http://www.cnblogs.com/autumnlj/p/5815297.html
