一、带空值的排列:

代码如下:

SQL> select region_id, customer_id, 
  
          sum(customer_sales) cust_sales, 
  
          sum(sum(customer_sales)) over(partition by region_id) ran_total, 
  
          rank() over(partition by region_id 
  
                   order by sum(customer_sales) desc) rank 
  
     from user_order 
  
    group by region_id, customer_id; 
  
 
 
 REGION_ID CUSTOMER_ID CUST_SALES  RAN_TOTAL       RANK
 ---------- ----------- ---------- ---------- ---------- 
         10          31                    6238901          1
         10          26    1808949    6238901          2
         10          27    1322747    6238901          3
         10          30    1216858    6238901          4
         10          28     986964    6238901          5
         10          29     903383    6238901          6

我们看到这里有一条记录的CUST_TOTAL字段值为NULL,但居然排在第一名了!显然这不符合情理。所以我们重新调整完善一下我们的排名策略,看看下面的语句:

代码如下:

SQL> select region_id, customer_id, 
  
          sum(customer_sales) cust_total, 
  
          sum(sum(customer_sales)) over(partition by region_id) reg_total, 
  
          rank() over(partition by region_id  
  
                         order by sum(customer_sales) desc NULLS LAST) rank 
  
         from user_order 
  
        group by region_id, customer_id; 
  
 
 
 REGION_ID CUSTOMER_ID CUST_TOTAL  REG_TOTAL       RANK
 ---------- ----------- ---------- ---------- ----------
         10          26    1808949     6238901           1
         10          27    1322747    6238901           2
         10          30    1216858    6238901           3
         10          28     986964     6238901           4
         10          29     903383     6238901           5
         10          31     6238901                           6

绿色高亮处,NULLS LAST/FIRST告诉Oracle让空值排名最后后第一。

注意是NULLS,不是NULL。

二、Top/Bottom N查询:

在日常的工作生产中,我们经常碰到这样的查询:找出排名前5位的订单客户、找出排名前10位的销售人员等等。现在这个对我们来说已经是很简单的问题了。下面我们用一个实际的例子来演示:

【1】找出所有订单总额排名前3的大客户:

代码如下:

SQL> select * 
  
   from (select region_id, 
  
                customer_id, 
  
                sum(customer_sales) cust_total, 
  
                rank() over(order by sum(customer_sales) desc NULLS LAST) rank 
  
          from user_order 
  
          group by region_id, customer_id) 
  
   where rank <= 3; 
  
 
 
 REGION_ID CUSTOMER_ID CUST_TOTAL       RANK
 ---------- ----------- ---------- ----------
          9          25    2232703          1
          8          17    1944281          2
          7          14    1929774          3SQL>

【2】找出每个区域订单总额排名前3的大客户:

代码如下:

SQL> select * 
  
     from (select region_id, 
  
                  customer_id, 
  
                  sum(customer_sales) cust_total, 
  
                  sum(sum(customer_sales)) over(partition by region_id) reg_total, 
  
                  rank() over(partition by region_id 
  
                                 order by sum(customer_sales) desc NULLS LAST) rank 
  
             from user_order 
  
            group by region_id, customer_id) 
  
    where rank <= 3; 
  
 
 
 REGION_ID CUSTOMER_ID CUST_TOTAL  REG_TOTAL       RANK
 ---------- ----------- ---------- ---------- ----------
          5           4    1878275    5585641          1
          5           2    1224992    5585641          2
          5           5    1169926    5585641          3
          6           6    1788836    6307766          1
          6           9    1208959    6307766          2
          6          10    1196748    6307766          3
          7          14    1929774    6868495          1
          7          13    1310434    6868495          2
          7          15    1255591    6868495          3
          8          17    1944281    6854731          1
          8          20    1413722    6854731          2
          8          18    1253840    6854731          3
          9          25    2232703    6739374          1
          9          23    1224992    6739374          2
          9          24    1224992    6739374          2
         10          26    1808949    6238901          1
         10          27    1322747    6238901          2
         10          30    1216858    6238901          318 rows selected.

三、First/Last排名查询:

想象一下下面的情形:找出订单总额最多、最少的客户。按照前面我们学到的知识,这个至少需要2个查询。第一个查询按照订单总额降序排列以期拿到第一名,第二个查询按照订单总额升序排列以期拿到最后一名。是不是很烦?因为Rank函数只告诉我们排名的结果,却无法自动替我们从中筛选结果。

幸好Oracle为我们在排列函数之外提供了两个额外的函数:first、last函数,专门用来解决这种问题。还是用实例说话:

代码如下:

SQL> select min(customer_id) 
  
          keep (dense_rank first order by sum(customer_sales) desc) first, 
  
          min(customer_id) 
  
          keep (dense_rank last order by sum(customer_sales) desc) last 
  
     from user_order 
  
    group by customer_id; 
  
 
 
     FIRST       LAST
 ---------- ----------
         31          1

这里有几个看起来比较疑惑的地方:

①为什么这里要用min函数
②Keep这个东西是干什么的
③fist/last是干什么的
④dense_rank和dense_rank()有什么不同,能换成rank吗?

首先解答一下第一个问题:min函数的作用是用于当存在多个First/Last情况下保证返回唯一的记录。假如我们去掉会有什么样的后果呢?

代码如下:

SQL> select keep (dense_rank first order by sum(customer_sales) desc) first,  
  
              keep (dense_rank last order by sum(customer_sales) desc) last 
  
     from user_order 
  
    group by customer_id; 
  
 select keep (dense_rank first order by sum(customer_sales) desc) first, 
  
                         * 
    
 
 
ERROR at line 1:
 ORA-00907: missing right parenthesis

接下来看看第2个问题:keep是干什么用的?从上面的结果我们已经知道Oracle对排名的结果只“保留”2条数据,这就是keep的作用。告诉Oracle只保留符合keep条件的记录。

那么什么才是符合条件的记录呢?这就是第3个问题了。dense_rank是告诉Oracle排列的策略,first/last则告诉最终筛选的条件。

第4个问题:如果我们把dense_rank换成rank呢?

代码如下:

SQL> select min(region_id) 
  
           keep(rank first order by sum(customer_sales) desc) first, 
  
          min(region_id) 
  
           keep(rank last order by sum(customer_sales) desc) last 
  
     from user_order 
  
    group by region_id; 
  
 select min(region_id) 
  
 * 
    
 
 
ERROR at line 1:
 ORA-02000: missing DENSE_RANK

四、按层次查询:

现在我们已经见识了如何通过Oracle的分析函数来获取Top/Bottom N,第一个,最后一个记录。有时我们会收到类似下面这样的需求:找出订单总额排名前1/5的客户。

很熟悉是不?我们马上会想到第二点中提到的方法,可是rank函数只为我们做好了排名,并不知道每个排名在总排名中的相对位置,这时候就引入了另外一个分析函数NTile,下面我们就以上面的需求为例来讲解一下:

代码如下:

SQL> select region_id, 
  
          customer_id, 
  
          ntile(5) over(order by sum(customer_sales) desc) til 
  
     from user_order 
  
    group by region_id, customer_id; 
  
 
 
 REGION_ID CUSTOMER_ID       TILE
 ---------- ----------- ----------
         10          31          1
          9          25           1
         10          26          1
          6           6            1         
          8          18           2
          5           2            2
          9          23           3
          6           9            3
          7          11           3
          5           3            4
          6           8            4
          8          16           4
          6           7            5
         10          29          5
          5           1            5

Ntil函数为各个记录在记录集中的排名计算比例,我们看到所有的记录被分成5个等级,那么假如我们只需要前1/5的记录则只需要截取TILE的值为1的记录就可以了。假如我们需要排名前25%的记录(也就是1/4)那么我们只需要设置ntile(4)就可以了