【译】高级T-SQL进阶系列 (七)【上篇】:使用排序函数对数据进行排序
【译注:此文为翻译,由于本人水平所限,疏漏在所难免,欢迎探讨指正】
原文链接:传送门。
什么是排序函数(Ranking Functions)?
排序函数基于一组记录的集合返回一个排序值。一个排序值其实就是一个数字,典型的它都是从1开始并且对于每一个新的排序值它都是按1递增的。根据排序函数的不同,对于数据集中的每一行来说,返回的排序值有可能是唯一的,或者一些数据行会具有一样的排序值。在接下来的章节中,我将浏览下这些不的排序函数,以及它们是如何使用的。
使用排序函数(Ranking Function)的例子
在一个分区中每行的排序数字都是从1开始递增的。在一个排序函数中,一个“分区”指的其实就是一组数据行,它们对于指定的分区列具有相同的值(因而把它们归为一个分区)。如果对于一个分区的两行它们的排序列(在ORDER BY 中指定的列)具有相同的值,那么它们两个都会得到相同的排序值。为了更好的理解如何 使用Rank函数,让我们看看它的句法:
RANK ( ) OVER ( [ PARTITION BY <partition_column> ] ORDER BY <order_by_column> )
其中:
- <partition_column>:定义了一个或者多个列名,它们将用来对数据进行分区;
- <order by column>:定义了一个或者多个列表,它们将用来对各个分区的输出进行排序;
注意:
PARTITION BY子句是可选的。如果没有使用 PARTITION BY子句,那么数据会基于一个分区进行排序。如果你在Rank函数中指定了PARTITION BY子句,那么对于数据集中的每个分区排序值都会被重置为1的。
既然现在你已经了解了Rank函数是做什么的,以及它的句法,那么我会运行几个Rank函数的例子。我所有的例子都会使用AdventureWorks2012数据库。如果你想跟着我的示例,那么你可以从下列位置下载 AdventureWorks2012数据库:http://msftdbprodsamples.codeplex.com/releases/view/93587。
对于我使用Rank函数的第一个例子,让我来运行下面的代码:
USE AdventureWorks2012;
GO
SELECT PostalCode, StateProvinceID,
RANK() OVER
(ORDER BY PostalCode ASC) AS RankingValue
FROM Person.Address
WHERE StateProvinceID IN (23,46);
列表1:简单的Rank函数的例子
当我运行列表1的代码,我得到了结果1的输出:
PostalCode StateProvinceID RankingValue
--------------- --------------- --------------------
03064 46 1
03064 46 1
03106 46 3
03276 46 4
03865 46 5
83301 23 6
83402 23 7
83501 23 8
83702 23 9
83864 23 10
结果1: 当运行列表1的代码产生的输出
如果你查看结果1的输出,你可以看到由Rank函数产生的值在RankingValue列中。在这个例子中,我是基于PostalCode列进行排序的。每一个唯一的PostalCode值都会得到一个不同的排序值。如果你查看输出的结果行,对于PostalCode 03064,你将会看到两行,其中每一行都有一个排序值1。因为有两个PostalCode为03064的数据行,排序值2便被跳过了。对于PostalCode 03106,其排序值便会为3。剩下的RankingValue值会按次序进行分配,因为它们的PostalCode值都是唯一的。
因为Rank函数的PARTITION BY子句没有被用在列表1中,整个数据集被认为是一个单独的分区。如果我想对于每一个唯一的StateProvinceID值来重新开始我的RankingValue值,那么我必须要做的所有的事情便是基于StateProvinceID对我的结果进行分区,在列表2中我以PostalCode进行排序并以StateProvinceID进行分区。
USE AdventureWorks2012;
GO
SELECT PostalCode, StateProvinceID,
RANK() OVER
(PARTITION BY StateProvinceID
ORDER BY PostalCode ASC) AS RankingValue
FROM Person.Address
WHERE StateProvinceID IN (23,46);
列表2:使用PARTITION BY子句
当我运行列表2的代码,我得到了结果2的输出。
PostalCode StateProvinceID RankingValue
--------------- --------------- --------------------
83301 23 1
83402 23 2
83501 23 3
83702 23 4
83864 23 5
03064 46 1
03064 46 1
03106 46 3
03276 46 4
03865 46 5
结果2:当运行列表2的输出
在列表2的输出有两个分区。一个分区包含了所有的StateProvinceID值为23的PostalCode值,第二个分区包含了StateProvinceID为46的PostalCode值。注意对每一个分区来说RankingValue都是从1开始的。
使用稠密排序(DENSE RANK)函数的例子
当我对每个重复的PostalCode值运行Rank函数,我的输出便会跳过一个RankingValue值。
通过使用DENSE RANK函数,我会生成一个不会跳过任何值的排序值。DENSE RANK函数具有如下的句法:
DENSE_RANK ( ) OVER ( [ PARTIION BY <partition_column> ] ORDER BY <order_by_column> )
其中:
- <partition_column>:定义了一个或者多个列名,其用来对数据进行分区。
- <order_by_column>: 定义了一个或者多个列名,其用来对各个分区的输出进行排序。
在句法上RANK 函数和 DENSE RANK函数唯一的不同其实就是函数名的不同而已。
为了浏览DENSE RANK函数让我来运行列表3的代码:
USE AdventureWorks2012;
GO
SELECT PostalCode, StateProvinceID,
DENSE_RANK() OVER
(PARTITION BY StateProvinceID
ORDER BY PostalCode ASC) AS RankingValue
FROM Person.Address
WHERE StateProvinceID IN (23,46);
列表3:使用DENSE_RANK
当我运行列表3的代码,我得到了结果3的输出:
PostalCode StateProvinceID RankingValue
--------------- --------------- --------------------
83301 23 1
83402 23 2
83501 23 3
83702 23 4
83864 23 5
03064 46 1
03064 46 1
03106 46 2
03276 46 3
03865 46 4
结果3:运行列表3产生的输出
通过查看结果3的输出你会看到PostalCode为03064的数据行具有相同的RankingValue值。但是下一个PostalCode具有一个排序值2而不是3。记住在结果2中RANK函数对于这个相同的重复PostalCode其跳过了一个RankingValue值。使用DENSE_RANK函数,当遇到一个重复的PostalCode值时,它不会跳过一个RankingValue值。相反的,甚至当遇到重复的排序行值时,它会保证所有的RankingValue值都是连续的。
(To be continued...)
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