Oracle从8i开始就提供了3个分析函数：rank，dense_rank，row_number(1)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。 (2)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。(3)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。例:create table s_score( s_id number(6) ,score number(4,2));insert into s_score values(001,98);insert into s_score values(002,66.5);insert into s_score values(003,99);insert into s_score values(004,98);insert into s_score values(005,98);insert into s_score values(006,80);select s_id ,score ,rank() over(order by score desc) rank ,dense_rank() over(order by score desc) dense_rank ,row_number() over(order by score desc) row_numberfrom s_score; S_ID SCORE RANK DENSE_RANK ROW_NUMBER------- ------ ---------- ---------- ---------- 3 99.00 1 1 1 1 98.00 2 2 2 4 98.00 2 2 3 5 98.00 2 2 4 6 80.00 5 3 5 2 66.50 6 4 6 排名/排序的时候，有时候，我们会想到利用伪列rownum，利用rownum确实可以解决某些场景下的问题(但是相对也比较复杂)，而且有些场景下的问题却很难解决。例:取成绩前三名，并且前三名含有并列的情况 通过上面例子，我们可以直观的看到，结果应该有5条记录。select s_id ,score ,dense_rankfrom (select s_id ,score ,rank() over(order by score desc) rank ,dense_rank() over(order by score desc) dense_rank ,row_number() over(order by score desc) row_numberfrom s_score) twhere dense_rank <= 3; S_ID SCORE DENSE_RANK------- ------ ---------- 3 99.00 1 1 98.00 2 5 98.00 2 4 98.00 2 6 80.00 3 如果只是简单的想到去用rownum <= 3 得到的结果显然不可能是正确的。组内的排名或者排序是经常遇到的一种场景。例如，取每个销售部门内，销售业绩最好的前三名。 取每个班级内成绩排名信息等等.. 取每个班级内每门课成绩排名第一的同学信息 drop table S_SCORE;create table S_SCORE( S_ID NUMBER(6), CLASS_ID VARCHAR2(2), COURSE VARCHAR2(20), SCORE NUMBER(5,2));INSERT INTO S_SCORE VALUES(1001,'A','MATH','67');INSERT INTO S_SCORE VALUES(1004,'B','MATH','88');INSERT INTO S_SCORE VALUES(1002,'A','MATH','99');INSERT INTO S_SCORE VALUES(1003,'A','MATH','55');INSERT INTO S_SCORE VALUES(1001,'B','MATH','88');INSERT INTO S_SCORE VALUES(1001,'B','MATH','70');INSERT INTO S_SCORE VALUES(1001,'A','ORACLE','97');INSERT INTO S_SCORE VALUES(1004,'B','ORACLE','48');INSERT INTO S_SCORE VALUES(1002,'A','ORACLE','79');INSERT INTO S_SCORE VALUES(1003,'A','ORACLE','65');INSERT INTO S_SCORE VALUES(1001,'B','ORACLE','82');INSERT INTO S_SCORE VALUES(1001,'B','ORACLE','78');select s_id ,class_id ,course ,score ,dense_rank() over (partition by class_id,course order by score desc) drkfrom S_SCORE; S_ID CLASS_ID COURSE SCORE DRK------- -------- -------------------- ------- ---------- 1002 A MATH 99.00 1 1001 A MATH 67.00 2 1003 A MATH 55.00 3 1001 A ORACLE 97.00 1 1002 A ORACLE 79.00 2 1003 A ORACLE 65.00 3 1004 B MATH 88.00 1 1001 B MATH 88.00 1 1001 B MATH 70.00 2 1001 B ORACLE 82.00 1 1001 B ORACLE 78.00 2 1004 B ORACLE 48.00 3 select s_id ,class_id ,course ,scorefrom (select s_id ,class_id ,course ,score ,dense_rank() over (partition by class_id,course order by score desc) drkfrom S_SCORE) twhere drk = 1; S_ID CLASS_ID COURSE SCORE------- -------- -------------------- ------- 1002 A MATH 99.00 1001 A ORACLE 97.00 1004 B MATH 88.00 1001 B MATH 88.00 1001 B ORACLE 82.00 rank()和dense_rank()用法相似，这里就不在举例说明了。可以将上面的例子中dense_rank()替换成rank()实现。接下来,看一个使用row_number()的场景例:查看每个部门最近一笔销售记录select * from criss_sales order by dept_id,sale_date desc;DEPT_ID SALE_DATE GOODS_TYPE SALE_CNT------- ----------- ---------- -----------D01 2014/5/4 G02 80D01 2014/4/30 G03 800D01 2014/4/8 G01 200D01 2014/3/4 G00 700D02 2014/5/2 G03 900D02 2014/4/27 G01 300D02 2014/4/8 G02 100D02 2014/3/6 G00 500即,我们希望得到D01 2014/5/4 G02 80D02 2014/5/2 G03 900这两条记录select dept_id ,sale_date ,goods_type ,sale_cnt ,row_number() over (partition by dept_id order by sale_date desc)from criss_sales;DEPT_ID SALE_DATE GOODS_TYPE SALE_CNT ROW_NUMBER()OVER(PARTITIONBYDE------- ----------- ---------- ----------- ------------------------------D01 2014/5/4 G02 80 1D01 2014/4/30 G03 800 2D01 2014/4/8 G01 200 3D01 2014/3/4 G00 700 4D02 2014/5/2 G03 900 1D02 2014/4/27 G01 300 2D02 2014/4/8 G02 100 3D02 2014/3/6 G00 500 4select dept_id ,sale_date ,goods_type ,sale_cntfrom (select dept_id ,sale_date ,goods_type ,sale_cnt ,row_number() over (partition by dept_id order by sale_date desc) rnfrom criss_sales) twhere rn = 1;DEPT_ID SALE_DATE GOODS_TYPE SALE_CNT------- ----------- ---------- -----------D01 2014/5/4 G02 80D02 2014/5/2 G03 900-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------在部门内新水排名（如果有相同名次，用dense_rank)SELECT row_number() over(PARTITION BY t.deptno --按部门分组ORDER BY t.sal) rn, --部门内按薪水排序 t.sal, t.ename, t.deptno FROM emp t;--分组累计计数，注意相同sal情况SELECT COUNT(*) over(PARTITION BY t.deptno ORDER BY sal) cn, t.sal, t.ename, t.deptno FROM emp t;一、排名函数1>、计算行号ROW_NUMBER函数2>、排名和密集排号RANK和DESN_RANK--示例:CREATE TABLE dbo.Sales( empid VARCHAR(10) NOT NULL PRIMARY KEY, mgrid VARCHAR(10) NOT NULL, qty INT NOT NULL);INSERT INTO dbo.Sales(empid, mgrid, qty) VALUES ('A', 'Z', 300), ('B', 'X', 100), ('C', 'X', 200), ('D', 'Y', 200), ('E', 'Z', 250), ('F', 'Z', 300), ('G', 'X', 100), ('H', 'Y', 150), ('I', 'X', 250), ('J', 'Z', 100), ('K', 'Y', 200);CREATE INDEX idx_qty_empid ON dbo.Sales(qty, empid);CREATE INDEX idx_mgrid_qty_empid ON dbo.Sales(mgrid, qty, empid);GO###对比###select ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY qty) AS seq,RANK()OVER (ORDER BY qty) AS seq1, DENSE_RANK() OVER (ORDER BY qty) AS seq2, *FROM Sales s --运行结果seq seq1 seq2 empid mgrid qty1 1 1 B X 1002 1 1 G X 1003 1 1 J Z 1004 4 2 H Y 1505 5 3 C X 2006 5 3 D Y 2007 5 3 K Y 2008 8 4 E Z 2509 8 4 I X 25010 10 5 A Z 30011 10 5 F Z 300区别:当order by 列表不能唯一决定排序顺序时，ROW_NUMBER是非确定性的。而RANK和DENSE_RANK总是确定性的。即,具有相同排序值的行总是得到相同的排名值。而RANK和DENSE_RANK的区别在于,RANK生成的排名值可能有间断，但可以表明有多少行具有更低的排序值。DENSE_RANK生成的排名值没有间断。--分析函数：count(a) over (partition by b order by c)--上面的count()就是一个分析函数；over可以理解为一个关键字或者标识，有over就表示它前面的函数--是一个分析函数，否则就是普通的求和函数了；--（）中的partition by是指定分区，或者理解为分组--（）中的order by是指定该分区内的数据的顺序参考：http://jingyan.baidu.com/article/597035521ff2ec8fc107404b.html
