sqlrownumber的简单介绍

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SQL server-ROW_NUMBER()函数使用方法

最近发现ROW_NUMBER()这个樱亮脊函数非常好用,键让用途较多,可以解决一些棘手的问题,既可满足分区的需求,也可以根据一定的顺序来排序。

常用场景:

1、 取每一个分组的前多少脊渗名

2、删除重复数据,仅保留rownumerxxx

对比SQL GROUP BY函数

每天记录一点!加油

sql里的ROW_NUMBER() OVER是啥意思?

ROW_NUMBER()   OVER是oracle数据库的分析函数,会在数据表生成一个排序列。

语法:ROW_NUMBER ( )  OVER( [ PARTITION BY value_expression , ... [ n ] ]order_by_clause )

参数:PARTITION BY value_expression 将 FROM 子句生成的结果集划入应用了 ROW_NUMBER 函数的分区。 value_expression 指定对结果弯锋胡集进行分区埋拦所依据的列。如果未指定 PARTITION BY,则此函数将查询结果集的 所有行视为单个组。

order_by_clause ORDER BY 子句可确定在特定分区中为行分配唯一 ROW_NUMBER 的顺序。

扩展资料

分析函数与聚合函数计算方式一样,分析函数也是对行集组进行聚合计算,但是它不像普通聚合仗函数那样每组只返回一个值,分析函数可以为每组返回多个值。

分析函数的语法为:over(partition by排 列名1 order by 列名2 ),括号中的两个关键词partition by 和order by 可以只出现一个。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。

ROW_NUMBER、DENSE_RANK、RANK属于排名函数。

排名分析函数可以单独使用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。

ORDER BY 指定排名分析函数的顺序,在排名分析函数中必须使用ORDER BY语句。

ROW_NUMBER 为每一组的行按顺序生成一个连续序号。

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,那么接下来会生成基禅序号5。

参考资料来源:百度百科-分析函数

[img]

ROW_NUMBER SQL Server 2005的LIMIT功能实现(ROW_NUMBER()排序函数)

语法:

ROW_NUMBER()

OVER([

partition_by_clause]

order_by_clause)

备注:

ORDER

BY子句可确定在特定分区中为行分配唯一ROW_NUMBER的顺序。

参数:

partition_by_clause

将FROM子句生成的结果集划入应用了ROW_NUMBER函数的分区。

order_by_clause

确定仿老将ROW_NUMBER值分配给分区中的行的顺序。有关详细信息,请参阅ORDER

BY子句(Transact-SQL)。

返回类型:

bigint

类似于MySQL的LIMIT功能语法实例:

复制代码

代码如下:

SELECT

*

FROM

(SELECT

ROW_NUMBER()

OVER(ORDER

BY

id

ASC)

AS

rownum,

*

FROM

MyTable)

AS

items

WHERE

items.rownum

BETWEEN

20

AND

30;

sql

ROW_NUMBER()

排序函数

1使用row_number()函数进行编号:如

复制代码

代码如下:

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:

复制代码

代码如下:

select

DID,customerID,totalPrice,ROW_NUMBER()

over(order

by

totalPrice)

as

rows

from

OP_Order

3.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。这样就备巧升知道每个客户下几单了。

代码如下:

复制代码

代码如下:select

ROW_NUMBER()

over(partition

by

customerID

order

by

totalPrice)

as

rows,customerID,totalPrice,

DID

from

OP_Order

4.统计每一个客户最近下的订单是第几次下的订单。

代码如下:

复制代码

代码如下:

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

5.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。

如图:

上图:rows表示客户是第几次购买。

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。

代码如下:

复制代码

代码如下:

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

)

5.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。

代码如下:

复制代码

代码如下:

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

6.rows_number()可用于分页

思路:先把所有的产品筛选出来,然后对这宽唤些产品进行编号。然后在where子句中进行过滤。

7.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。

如下代码:

复制代码

代码如下:

select

ROW_NUMBER()

over(partition

by

customerID

order

by

insDT)

as

rows,

customerID,totalPrice,

DID

from

OP_Order

where

insDT'2011-07-22'

以上代码是先执行where子句,执行完后,再给每一条记录进行编号。

sql中有没有类似于oracle中rownum的函数

Oracle

row_number()函数用法

row_number()over(partition

by

col1

order

by

col2)表示根据col1分组,在分组内部根据col2排序,而此函数圆派计算的值就橘伏贺表示每组内部排序厅岁后的顺序编号(组内连续的唯一的)。

与rownum的区别在于:使用rownum进行排序的时候是先对结果集加入伪劣rownum然后再进行排序,而此函数在包含排序从句后是先排序再计算行号码。

row_number()和rownum差不多,功能更强一点(可以在各个分组内从1开始排序)。

rank()是跳跃排序,有两个第二名时接下来就是第四名(同样是在各个分组内)

dense_rank()也是连续排序,有两个第二名时仍然跟着第三名。相比之下row_number是没有重复值的。

oracle

分析函数

row_number(),返回一个整数值(=1);

语法格式:

row_number()

over

(order

by

col_1[,col_2

...])

作用:按照col_1[,col_2

...]排序,返回排序后的结果集。

关于sqlrownumber和的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。

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