http://www.cnblogs.com/wuyisky/archive/2010/02/24/oracle_rank.html
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一、使用rownum为记录排名：在前面一篇《Oracle开发专题之：分析函数》，我们认识了分析函数的基本应用，现在我们再来考虑下面几个问题：①对所有客户按订单总额进行排名②按区域和客户订单总额进行排名③找出订单总额排名前13位的客户④找出订单总额最高、最低的客户⑤找出订单总额排名前25%的客户按照前面第一篇文章的思路，我们只能做到对各个分组的数据进行统计，如果需要排名的话那么只需要简单地加上rownum不就行了吗？事实情况是否如此想象般简单，我们来实践一下。【1】测试环境：SQL> desc user_order;
Name Null? Type ----------------------------------------- -------- ---------------------------- REGION_ID NUMBER(2) CUSTOMER_ID NUMBER(2) CUSTOMER_SALES NUMBER 【2】测试数据：SQL> select * from user_order order by customer_sales;
REGION_ID CUSTOMER_ID CUSTOMER_SALES---------- ----------- -------------- 5 1 151162 10 29 903383 6 7 971585 10 28 986964 9 21 1020541 9 22 1036146 8 16 1068467 6 8 1141638 5 3 1161286 5 5 1169926 8 19 1174421 7 12 1182275 7 11 1190421 6 10 1196748 6 9 1208959 10 30 1216858 5 2 1224992 9 24 1224992 9 23 1224992 8 18 1253840 7 15 1255591 7 13 1310434 10 27 1322747 8 20 1413722 6 6 1788836 10 26 1808949 5 4 1878275 7 14 1929774 8 17 1944281 9 25 223270330 rows selected. 注意这里有3条记录的订单总额是一样的。假如我们现在需要筛选排名前12位的客户，如果使用rownum会有什么样的后果呢？SQL> select rownum, t.*
2 from (select * 3 from user_order 4 order by customer_sales desc) t 5 where rownum <= 12 6 order by customer_sales desc; ROWNUM REGION_ID CUSTOMER_ID CUSTOMER_SALES---------- ---------- ----------- -------------- 1 9 25 2232703 2 8 17 1944281 3 7 14 1929774 4 5 4 1878275 5 10 26 1808949 6 6 6 1788836 7 8 20 1413722 8 10 27 1322747 9 7 13 1310434 10 7 15 1255591 11 8 18 1253840 12 5 2 122499212 rows selected. 很明显假如只是简单地按rownum进行排序的话，我们漏掉了另外两条记录(参考上面的结果)。二、使用分析函数来为记录排名：针对上面的情况，Oracle从8i开始就提供了3个分析函数：rand，dense_rank，row_number来解决诸如此类的问题，下面我们来看看这3个分析函数的作用以及彼此之间的区别：Rank，Dense_rank，Row_number函数为每条记录产生一个从1开始至N的自然数，N的值可能小于等于记录的总数。这3个函数的唯一区别在于当碰到相同数据时的排名策略。①ROW_NUMBER：Row_number函数返回一个唯一的值，当碰到相同数据时，排名按照记录集中记录的顺序依次递增。
②DENSE_RANK：Dense_rank函数返回一个唯一的值，除非当碰到相同数据时，此时所有相同数据的排名都是一样的。
③RANK：Rank函数返回一个唯一的值，除非遇到相同的数据时，此时所有相同数据的排名是一样的，同时会在最后一条相同记录和下一条不同记录的排名之间空出排名。
这样的介绍有点难懂，我们还是通过实例来说明吧，下面的例子演示了3个不同函数在遇到相同数据时不同排名策略：SQL> select region_id, customer_id, sum(customer_sales) total,
2 rank() over(order by sum(customer_sales) desc) rank, 3 dense_rank() over(order by sum(customer_sales) desc) dense_rank, 4 row_number() over(order by sum(customer_sales) desc) row_number 5 from user_order 6 group by region_id, customer_id; REGION_ID CUSTOMER_ID TOTAL RANK DENSE_RANK ROW_NUMBER---------- ----------- ---------- ---------- ---------- ---------- 8 18 1253840 11 11 11 5 2 1224992 12 12 12 9 23 1224992 12 12 13 9 24 1224992 12 12 14 10 30 1216858 15 13 15 30 rows selected. 请注意上面的绿色高亮部分，这里生动的演示了3种不同的排名策略：①对于第一条相同的记录，3种函数的排名都是一样的：12②当出现第二条相同的记录时，Rank和Dense_rank依然给出同样的排名12；而row_number则顺延递增为13，依次类推至第三条相同的记录③当排名进行到下一条不同的记录时，可以看到Rank函数在12和15之间空出了13,14的排名，因为这2个排名实际上已经被第二、三条相同的记录占了。而Dense_rank则顺序递增。row_number函数也是顺序递增比较上面3种不同的策略，我们在选择的时候就要根据客户的需求来定夺了：①假如客户就只需要指定数目的记录，那么采用row_number是最简单的，但有漏掉的记录的危险②假如客户需要所有达到排名水平的记录，那么采用rank或dense_rank是不错的选择。至于选择哪一种则看客户的需要，选择dense_rank或得到最大的记录三、使用分析函数为记录进行分组排名：上面的排名是按订单总额来进行排列的，现在跟进一步：假如是为各个地区的订单总额进行排名呢？这意味着又多了一次分组操作：对记录按地区分组然后进行排名。幸亏Oracle也提供了这样的支持，我们所要做的仅仅是在over函数中order by的前面增加一个分组子句：partition by region_id。SQL> select region_id, customer_id,
sum(customer_sales) total, 2 rank() over(partition by region_id order by sum(customer_sales) desc) rank, 3 dense_rank() over(partition by region_id order by sum(customer_sales) desc) dense_rank, 4 row_number() over(partition by region_id order by sum(customer_sales) desc) row_number 5 from user_order 6 group by region_id, customer_id; REGION_ID CUSTOMER_ID TOTAL RANK DENSE_RANK ROW_NUMBER---------- ----------- ---------- ---------- ---------- ---------- 5 4 1878275 1 1 1 5 2 1224992 2 2 2 5 5 1169926 3 3 3 6 6 1788836 1 1 1 6 9 1208959 2 2 2 6 10 1196748 3 3 3 30 rows selected.现在我们看到的排名将是基于各个地区的，而非所有区域的了！Partition by 子句在排列函数中的作用是将一个结果集划分成几个部分，这样排列函数就能够应用于这各个子集。前面我们提到的5个问题已经解决了2个了(第1,2)，剩下的3个问题(Top/Bottom N，First/Last, NTile)会在下一篇讲解。