Oracle笔记之分组统计排名函数dense

分组统计排名函数

解析

dense_rank/rank()-over()用于对数据进行统计排名。
rank-over()函数对相同的统计值的排名相同，不同的统计值之间的排名不连续（相同统计值的排名均为其前面不同统计值的数量+1）。
dense_rank-over()函数对相同的统计值的排名相同，不同的统计值之间的排名连续。
注意：如果over()中使用order by 进行排序后没有重复的值则dense_rank/rank()-over()统计排名结果一致且排名均连续。
dense_rank/rank()-over()可以在over()中使用Partition By指定进行排名的数据范围进行分组统计排名。
注意：这里的partition by进行排名的数据范围，而不是SQL语句里的分组函数。

示例

数据集
这里使用Oracle笔记之偏移量分析函数lag/lead-over函数中的数据集，但是依次分别对2022,2024,2026,2028,2030后的数据使用Update test_lagover Set dvalue = dvalue + 1 Where ymdate >= 202201;对dvalue值进行追加。
rank()-over()
按每个ymdate的dvalue统计值倒序，ymdate升序进行非连续性排名

Select rank() over(Order By Sum(dvalue) Desc, ymdate) rankid,ymdate,Sum(dvalue) dvalueFrom test_lagoverGroup By ymdate
# 结果
1   1   203001  310
2   2   203002  310
3   3   203003  310
4   4   203004  310
5   5   203005  310
6   6   203006  310
7   7   203007  310
8   8   203008  310
9   9   203009  310
10  10  203010  310
11  11  203011  310
12  12  203012  310
13  13  202801  290
14  14  202802  290
15  15  202803  290

按每个ymdate的dvalue统计值倒序进行非连续性排名

Select rank() over(Order By Sum(dvalue) Desc, ymdate) rankid,ymdate,Sum(dvalue) dvalueFrom test_lagoverGroup By ymdate
# 结果
1   1   203001  310
2   1   203004  310
3   1   203002  310
4   1   203012  310
5   1   203011  310
6   1   203007  310
7   1   203010  310
8   1   203008  310
9   1   203003  310
10  1   203005  310
11  1   203006  310
12  1   203009  310
13  13  202909  290
14  13  202902  290
15  13  202801  290

dense_rank-over()
按每个ymdate的dvalue统计值倒序，ymdate升序进行连续性排名
注意：因为使用dvalue统计值倒序，ymdate升序进行排序后没有相同的统计结果，所有排序结果与’rank()-over()按每个ymdate的dvalue统计值倒序，ymdate升序进行非连续性排名’一致。

Select dense_rank() over(Order By Sum(dvalue) Desc, ymdate) rankid,ymdate,Sum(dvalue) dvalueFrom test_lagoverGroup By ymdate
# 结果
1   1   203001  310
2   2   203002  310
3   3   203003  310
4   4   203004  310
5   5   203005  310
6   6   203006  310
7   7   203007  310
8   8   203008  310
9   9   203009  310
10  10  203010  310
11  11  203011  310
12  12  203012  310
13  13  202801  290
14  14  202802  290
15  15  202803  290

按每个ymdate的dvalue统计值倒序进行连续性排名

Select dense_rank() over(Order By Sum(dvalue) Desc, ymdate) rankid,ymdate,Sum(dvalue) dvalueFrom test_lagoverGroup By ymdate
# 结果
1   1   203001  310
2   1   203004  310
3   1   203002  310
4   1   203012  310
5   1   203011  310
6   1   203007  310
7   1   203010  310
8   1   203008  310
9   1   203003  310
10  1   203005  310
11  1   203006  310
12  1   203009  310
13  2   202909  290
14  2   202902  290
15  2   202801  290

rank()-over(partition by)
划定排序的数据范围为ymdate所在的年份，并按照每个ymdate的dvalue统计值倒序进行非连续性排名
注意：因为人造数据的问题每年度的每个ymdate数值一致所以看不出统计排名效果

Select rank() over(Partition By trunc(ymdate / 100) Order By Sum(dvalue) Desc) rankid,ymdate,Sum(dvalue) dvalueFrom test_lagoverGroup By ymdate
# 结果
1   1   202102  210
2   1   202106  210
3   1   202109  210
4   1   202105  210
5   1   202107  210
6   1   202108  210
7   1   202111  210
8   1   202101  210
9   1   202112  210
10  1   202103  210
11  1   202104  210
12  1   202110  210
13  1   202212  230
14  1   202201  230
15  1   202206  230

dense_rank-over(partition by)
划定排序的数据范围为ymdate所在的年份，并按照每个ymdate的dvalue统计值倒序进行连续性排名
注意：因为人造数据的问题每年度的每个ymdate数值一致所以看不出统计排名效果

Select dense_rank() over(Partition By trunc(ymdate / 100) Order By Sum(dvalue) Desc) rankid,ymdate,Sum(dvalue) dvalueFrom test_lagoverGroup By ymdate
# 结果
1   1   202102  210
2   1   202106  210
3   1   202109  210
4   1   202105  210
5   1   202107  210
6   1   202108  210
7   1   202111  210
8   1   202101  210
9   1   202112  210
10  1   202103  210
11  1   202104  210
12  1   202110  210
13  1   202212  230
14  1   202201  230
15  1   202206  230

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