SQL 中最常用的四个排序函数,工作面试都用得到

我们在写SQL代码时,只要有排序,首先想到的肯定是ORDER BY,以至于好多小伙伴觉得排序多简单啊。

今天就给大家介绍四个你不怎么常用排序函数,他们就是排序中经常用到的ROW_NUMBER(),RANK(),DENSE_RANK(),NTILE()这四个好兄弟。

我们先创建一个测试数据表Scores

WITH t AS  
(SELECT 1 StuID,70 Score  
UNION ALL  
SELECT 2,85  
UNION ALL  
SELECT 3,85  
UNION ALL  
SELECT 4,80  
UNION ALL  
SELECT 5,74  
)  
SELECT * INTO Scores FROM t;  
SELECT * FROM Scores

结果如下:

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1、ROW_NUMBER()

定义:ROW_NUMBER()函数作用就是将SELECT查询到的数据进行排序,每一条数据加一个序号,他不能用做于学生成绩的排名,一般多用于分页查询,比如查询前10个 查询10-100个学生。

1.1 对学生成绩排序

示例

SELECT   
ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY SCORE DESC) AS [RANK],*  
FROM Scores;

(提示:可以左右滑动代码)

结果如下:

这里RANK就是每个学生的排名后的次序, 根据Score进行DESC倒序

1.2 获取第2名的成绩信息

SELECT * FROM (  
SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY SCORE DESC) AS [RANK],*  
FROM Scores  
) t WHERE t.RANK=2;

结果:

这里用到的思想就是 分页查询的思想 在原sql外再套一层SELECT
WHERE t.RANK>=1 AND t.RANK<=3 是不是就是获取前三名学生的成绩信息了。

2、RANK()

定义:RANK()函数,顾名思义排名函数,可以对某一个字段进行排名,这里和ROW_NUMBER()有什么不一样呢?ROW_NUMBER()是排序,当存在相同成绩的学生时,ROW_NUMBER()会依次进行排序,他们序号不相同,而Rank()则不一样。如果出现相同的,他们的排名是一样的。下面看例子:

示例

SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY SCORE DESC) AS [RANK],*  
FROM Scores;  
  
SELECT RANK() OVER (ORDER BY SCORE DESC) AS [RANK],*  
FROM Scores;

结果:

上面是ROW_NUMBER()函数的结果,下面是RANK()函数的结果。

当出现两个学生成绩相同是里面出现变化。RANK()是1-1-3-4-5,而ROW_NUMBER()则还是1-2-3-4-5,这就是RANK()和ROW_NUMBER()的区别了

3、DENSE_RANK()

定义:DENSE_RANK()函数也是排名函数,和RANK()功能相似,也是对字段进行排名,那它和RANK()到底有什么不同那?特别是对于有成绩相同的情况,DENSE_RANK()排名是连续的,RANK()是跳跃的排名,一般情况下用的排名函数就是RANK() 我们看例子:

示例

SELECT   
RANK() OVER (ORDER BY SCORE DESC) AS [RANK],*  
FROM Scores;  
  
SELECT   
DENSE_RANK() OVER (ORDER BY SCORE DESC) AS [RANK],*  
FROM Scores;

结果:

上面是RANK()的结果,下面是DENSE_RANK()的结果

4、NTILE()

定义:NTILE()函数是将有序分区中的行分发到指定数目的组中,各个组有编号,编号从1开始,就像我们说的’分区’一样 ,分为几个区,一个区会有多少个。

SELECT NTILE(1) OVER (ORDER BY SCORE DESC) AS \[RANK\],\* FROM Scores;  
  
SELECT NTILE(2) OVER (ORDER BY SCORE DESC) AS \[RANK\],\* FROM Scores;  
  
SELECT NTILE(3) OVER (ORDER BY SCORE DESC) AS \[RANK\],\* FROM Scores;

结果:

就是将查询出来的记录根据NTILE函数里的参数进行平分分区。

这几兄弟就介绍完了,觉得不错记得帮忙转发分享给更多人

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