参考原文:http://blog.csdn.net/wanglipo/article/details/6954915

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,而此函数计算的值就表示每组内部排序后的顺序编号(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列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开时排序).  

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()l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 .  

lag(arg1,arg2,arg3): arg1是从其他行返回的表达式 arg2是希望检索的当前行分区的偏移量。是一个正的偏移量,时一个往回检索以前的行的数目。 arg3是在arg2表示的数目超出了分组的范围时返回的值。

create table a ( id number(8) not null, val number(8) ) /

insert into a(id,val) values(1,5);

insert into a(id,val) values(2,8);

insert into a(id,val) values(3,8);

insert into a(id,val) values(5,8);

insert into a(id,val) values(9,6);

insert into a(id,val) values(11,6);

insert into a(id,val) values(22,8);

insert into a(id,val) values(40,8);

insert into a(id,val) values(41,5);

commit;

select * from a order by id;

--[查询语句]--

select val,count(*) from ( select id,val,row_number() over (order by id) - row_number() over (partition by val order by id) x from a ) group by val,x order by min(id);

--[解析]--

select id,val,row_number() over (order by id) x from a; //按id进行排序

select id,val,row_number() over (partition by val order by id) x from a; //按val分组,分组内按id排序

select id,val,row_number() over (order by id) - row_number() over (partition by val order by id) x from a;//id排序值 减去 val分组内id排序值 = 连续相同值的排序值

原理:因为dense_rank() 和rownum都是连续的计数的,一个是全局计数,一个是局部分组计数,因此,两个递增频率都是1的连续相减,值应该是一样的,

比如 全局为 1,2,3,4,5

分组为 1,2  ;1;1,2     结果  1-1=0,2-2=0; 3-1=2;  4-1=3,5-2=3; 因此 1,2 ;4,5是连续的

--统计一个手机连续在一个地区停留时间 created_time 定位时间 area_no 地区

create table T_test

  MOBILE_NO          VARCHAR2(16),
  AREA_NO            VARCHAR2(10), 
  CREATED_TIME       DATE not null
);

写法一:
select mobile_no, area_no, trunc(max_date - min_date), min_date, max_date
  from (select distinct mobile_no,
                        area_no,
                        min(created_time) over(partition by mobile_no, area_no, gn) min_date,
                        max(created_time) over(partition by mobile_no, area_no, gn) max_date
          from (select rownum - dense_rank() over(partition by mobile_no, area_no order by created_time) gn,
                       mobile_no,
                       area_no,
                       created_time
                  from (select a.mobile_no, a.area_no, a.created_time
                          from t_test a
                         order by mobile_no, created_time)));

写法二:

select mobile_no,
       area_no,
       count(*),
       min(created_time),
       max(created_time),
       max(created_time) - min(created_time)
  from (select a.mobile_no,
               a.area_no,
               a.created_time,
               row_number() over(order by created_time) - row_number() over(partition by area_no order by created_time) x
          from t_test a)
 group by mobile_no, area_no, x
 order by min(created_time)

我自己遇到的使用场景:

需求:查询5月15日之前每一天分数最高的所有信息,但是某一天分数最高的信息可能有多条。

以下为我的sql,可以按时间倒序排列,并且给每天分数相同的序号是一致的。

select dense_rank() over (partition by cake.gamble_date order by cake.score desc) num,cake.*
from t_cake cake
where cake.cake_date<'5月15日' 
order by cake.cake_date desc;

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