SQL之排名窗口函数RANK()、ROW_NUMBER()、DENSE_RANK() 和 NTILE() 的区别(SQL 和 Hive SQL 都支持)

现有一张student 表,表中包含id、uname、age、score 四个字段,如下所示:

该表的数据如下所示:

一、ROW_NUMBER()

1、概念

ROW_NUMBER() 为结果集中的每一行分配一个唯一的连续整数,编号从 1 开始。‌ 该函数按照指定的顺序进行排序,即使存在相同的值,每一行也会获得不同的编号。例如,如果有两个排名为 1 的值,下一个值将会被标记为 3‌

2、示例

对student表中的score列使用ROW_NUMBER()进行排序,排序语句如下;

bash 复制代码
SELECT 
  s.id,
  s.uname,
  s.age,
  s.score,
  ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY s.score desc) as higher_score
FROM student s;

执行结果如下所示:

注意:他一般不能用于排名问题,因为对于相同的分数,排名是不同的。

二、RANK()

1、概念

RANK() 为结果集中的每一行分配一个整数,表示其在排序中的相对位置。‌ 如果存在相同的值,RANK() 会将这些值分配相同的排名,并且下一个排名会跳过相应的数量。例如,如果有两个排名为 1 的值,下一个值将会被标记为 3‌。

2、示例

对student表中的score列使用 RANK() 进行排序,排序语句如下;

bash 复制代码
SELECT 
  s.id,
  s.uname,
  s.age,
  s.score,
  RANK() OVER(ORDER BY s.score desc) as rank_no
FROM student s;

执行结果如下所示:

三、DENSE_RANK()

1、概念

DENSE_RANK() 与 RANK() 类似,也为相同的值分配相同的排名,但它不会跳过数字。‌ 因此,DENSE_RANK() 的排名是连续的,而 RANK() 的排名是不连续的‌。

2、示例

对student表中的score列使用 DENSE_RANK() 进行排序,排序语句如下;

bash 复制代码
SELECT 
  s.id,
  s.uname,
  s.age,
  s.score,
  DENSE_RANK() OVER(ORDER BY s.score desc) as dense_rank_no
FROM student s;

执行结果如下所示:

四、NTILE()

1、概念

NTILE()函数是一种窗口函数,用于将每个窗口分区的行分割为从1到至多n的n个桶。

2、原理

ntile函数可以将有序的数据集合平均分配到指定的桶中。如果不能平均分配,较小的桶会分配额外的行,并且各个桶中能放的行数最多相差1。例如,如果桶的数量为4,总共有6行数据,分配结果如下:

桶1:1行、2行

桶2:3行、4行

桶3:5行

桶4:6行

这样确保了每个桶中的数据量尽可能均衡。

3、示例

(1)代码1:

bash 复制代码
SELECT 
  s.id,
  s.uname,
  s.age,
  s.score,
  NTILE(1) OVER(ORDER BY s.score desc) as ntile_no
FROM student s;

(2)代码1运行结果:

(3)代码2:

bash 复制代码
SELECT 
  s.id,
  s.uname,
  s.age,
  s.score,
  NTILE(2) OVER(ORDER BY s.score desc) as ntile_no
FROM student s;

(4)代码2运行结果:

(5)代码3:

bash 复制代码
SELECT 
  s.id,
  s.uname,
  s.age,
  s.score,
  NTILE(3) OVER(ORDER BY s.score desc) as ntile_no
FROM student s;

(6)代码 3运行结果:

(7)代码 4:

bash 复制代码
SELECT 
  s.id,
  s.uname,
  s.age,
  s.score,
  NTILE(4) OVER(ORDER BY s.score desc) as ntile_no
FROM student s;

(8)代码 4运行结果:

相关推荐
BYSJMG5 分钟前
计算机毕设大数据方向:基于Spark+Hadoop的餐饮外卖平台数据分析系统【源码+文档+调试】
大数据·hadoop·分布式·python·spark·django·课程设计
ST.J3 小时前
SQL与数据库笔记
数据库·笔记·sql
曹牧6 小时前
Oracle:select top 5
数据库·sql·oracle
IT研究室8 小时前
大数据毕业设计选题推荐-基于大数据的宫颈癌风险因素分析与可视化系统-Spark-Hadoop-Bigdata
大数据·hadoop·spark·毕业设计·源码·数据可视化·bigdata
武子康8 小时前
Java-118 深入浅出 MySQL ShardingSphere 分片剖析:SQL 支持范围、限制与优化实践
java·大数据·数据库·分布式·sql·mysql·性能优化
镜舟科技9 小时前
告别 Hadoop,拥抱 StarRocks!政采云数据平台升级之路
大数据·starrocks·数据仓库·hadoop·存算分离
毕设源码-赖学姐9 小时前
【开题答辩全过程】以 基于Hadoop电商数据的可视化分析为例,包含答辩的问题和答案
大数据·hadoop·分布式
计算机毕设残哥10 小时前
HDFS存储农业大数据的秘密是什么?高级大豆数据分析与可视化系统架构设计思路
大数据·hadoop·python·hdfs·数据分析·spark·django
程序猿 董班长15 小时前
springboot配置多数据源(mysql、hive)
hive·spring boot·mysql
Lris-KK21 小时前
【Leetcode】高频SQL基础题--1731.每位经理的下属员工数量
sql·leetcode