• ROW_NUMBER() OVER() 函数用法详解 分组排序


    语法格式:row_number() over(partition by 分组列 order by 排序列 desc)

    row_number() over()分组排序功能:在使用 row_number() over()函数时候,over()里头的分组以及排序的执行晚于 where 、group by、 order by 的执行。

    例一:
    表数据:

    create table TEST_ROW_NUMBER_OVER(
           id varchar(10) not null,
           name varchar(10) null,
           age varchar(10) null,
           salary int null
    );
    select * from TEST_ROW_NUMBER_OVER t;
     
    insert into TEST_ROW_NUMBER_OVER(id,name,age,salary) values(1,'a',10,8000);
    insert into TEST_ROW_NUMBER_OVER(id,name,age,salary) values(1,'a2',11,6500);
    insert into TEST_ROW_NUMBER_OVER(id,name,age,salary) values(2,'b',12,13000);
    insert into TEST_ROW_NUMBER_OVER(id,name,age,salary) values(2,'b2',13,4500);
    insert into TEST_ROW_NUMBER_OVER(id,name,age,salary) values(3,'c',14,3000);
    insert into TEST_ROW_NUMBER_OVER(id,name,age,salary) values(3,'c2',15,20000);
    insert into TEST_ROW_NUMBER_OVER(id,name,age,salary) values(4,'d',16,30000);
    insert into TEST_ROW_NUMBER_OVER(id,name,age,salary) values(5,'d2',17,1800);
    

    一次排序:对查询结果进行排序(无分组)

    select id,name,age,salary,row_number()over(order by salary desc) rn
    from TEST_ROW_NUMBER_OVER t
    

    结果:
    在这里插入图片描述

    进一步排序:根据id分组排序

    select id,name,age,salary,row_number()over(partition by id order by salary desc) rank
    from TEST_ROW_NUMBER_OVER t
    

    在这里插入图片描述

    再一次排序:找出每一组中序号为一的数据

    select * from(select id,name,age,salary,row_number()over(partition by id order by salary desc) rank
    from TEST_ROW_NUMBER_OVER t)
    where rank <2
    

    在这里插入图片描述

    排序找出年龄在13岁到16岁数据,按salary排序

    select id,name,age,salary,row_number()over(order by salary desc)  rank
    from TEST_ROW_NUMBER_OVER t where age between '13' and '16'
    

    结果:结果中 rank 的序号,其实就表明了 over(order by salary desc) 是在where age between and 后执行的

    在这里插入图片描述
    例二:

    1. 使用row_number()函数进行编号,如
    select email,customerID, ROW_NUMBER() over(order by psd) as rows from QT_Customer
    

    原理:先按psd进行排序,排序完后,给每条数据进行编号。
    2. 在订单中按价格的升序进行排序,并给每条记录进行排序代码如下:

    select DID,customerID,totalPrice,ROW_NUMBER() over(order by totalPrice) as rows from OP_Order
    
    1. 统计出每一个各户的所有订单并按每一个客户下的订单的金额 升序排序,同时给每一个客户的订单进行编号。这样就知道每个客户下几单了:
    select ROW_NUMBER() over(partition by customerID  order by totalPrice)
     as rows,customerID,totalPrice, DID from OP_Order
    
    1. 统计每一个客户最近下的订单是第几次下的订单:
    with tabs as  
    (  
    select ROW_NUMBER() over(partition by customerID  order by totalPrice)
     as rows,customerID,totalPrice, DID from OP_Order  
     )  
    select MAX(rows) as '下单次数',customerID from tabs 
    group by customerID 
    
    1. 统计每一个客户所有的订单中购买的金额最小,而且并统计改订单中,客户是第几次购买的:
      思路:利用临时表来执行这一操作。
      1. 先按客户进行分组,然后按客户的下单的时间进行排序,并进行编号。
      2. 然后利用子查询查找出每一个客户购买时的最小价格。
      3. 根据查找出每一个客户的最小价格来查找相应的记录。
        with tabs as  
         (  
        select ROW_NUMBER() over(partition by customerID  order by insDT) 
    as rows,customerID,totalPrice, DID from OP_Order  
        )  
         select * from tabs  
        where totalPrice in   
        (  
        select MIN(totalPrice)from tabs group by customerID  
         ) 
    
    1. 筛选出客户第一次下的订单。
      思路。利用rows=1来查询客户第一次下的订单记录。
      with tabs as  
      (  
      select ROW_NUMBER() over(partition by customerID  order by insDT) as rows,* from OP_Order  
      )  
      select * from tabs where rows = 1 
      select * from OP_Order 
      
    2. 注意:在使用over等开窗函数时,over里头的分组及排序的执行晚于“where,group by,order by”的执行。
        select   
        ROW_NUMBER() over(partition by customerID  order by insDT) as rows,  
        customerID,totalPrice, DID  
        from OP_Order where insDT>'2011-07-22' 
    
    关注公众号 海量干货等你
  • 相关阅读:
    离线安装SharePoint 2010必备组件下载链接
    skrollr——兼容性超强的视差滚动js插件
    Heroku实战入门(二)简单实战
    xp中安装sybase15.7遇到的三个问题
    思科三层交换机开启路由模式的方法
    Heroku实战入门(一)初识heroku
    Heroku实战入门(三)常用命令
    Splinter——开源的轻量级前端测试工具
    Request.ServerVariables 转
    Page.MaintainScrollPositionOnPostBack 属性
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/sowhat1412/p/12734130.html
Copyright © 2020-2023  润新知