分組求排名rank,row_number,dense_rank的區(qū)別是什么

本篇內(nèi)容介紹了“分組求排名rank,row_number,dense_rank的區(qū)別是什么”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

分組求排名

• 相信好多使用Mysql的用戶一定對(duì)分組求排名的需求感到發(fā)怵.

• 但是在hive或者oracle來說就能簡單實(shí)現(xiàn).

• 采用窗口函數(shù):rank() over() / row_number() over() / dense_rank() over()函數(shù)就能輕松完成.

窗口函數(shù)

• 我們可以理解為我們先把需要分析的字段select出來,然后通過窗口函數(shù)進(jìn)行分析.

• 所以窗口函數(shù)產(chǎn)生的結(jié)果一定是一對(duì)一的,即便在窗口中使用分組操作產(chǎn)生相同的值也每行數(shù)據(jù)都有.

示例

select 
    user_id,user_type,sales, --窗口函數(shù)的分析字段
    RANK() over (partition by user_type order by sales desc) as rank,
    ROW_NUMBER() over (partition by user_type order by sales desc) as row_number,    DENSE_RANK() over (partition by user_type order by sales desc) as dense_rankfrom
    order_detail;

• 根據(jù)窗口函數(shù)的理解,我們來看上述例子

• 要分析的字段有 user_type,sales,執(zhí)行過程對(duì)這些字段select出來(可能select不太準(zhǔn)確,但是要先取得這些要用于分析的字段)

• 使用窗口函數(shù)進(jìn)行分析 over() 是窗口函數(shù),over()里面一般要寫partition by 和 order by來對(duì)分析的數(shù)據(jù)進(jìn)行分組和排序

• over() 函數(shù)前邊要定義分析策略,比如 rank(), row_number(),dense_rank()都是不同的分析策略.

結(jié)果

• 如上述表格,rank() / row_number() / dense_rank() 都是進(jìn)行排名.

• rank()在處理相同排名的時(shí)候根據(jù)同排名數(shù)據(jù)數(shù)量進(jìn)行順延排名

• dense_rank()在處理相同排名的時(shí)候不會(huì)順延排名

• row_number()如函數(shù)名,就是單單是排名后的行數(shù)

HIVE2.10以后over()函數(shù)支持對(duì)聚合函數(shù)的支持

SELECT rank() OVER (ORDER BY sum(b))FROM tableGROUP BY a;

上面等于于

SELECT sum_b rank() OVER (ORDER BY sum_b)FROM(    SELECT SUM(b) AS sum_b    FROM table
    GROUP BY a
) t;

“分組求排名rank,row_number,dense_rank的區(qū)別是什么”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章！