Oracle学习之Oracle分析函数（二）

　　1. rank函数的介绍
　　
　　介绍完rollup和cube函数的使用,下面我们来看看rank系列函数的使用方法.
　　
　　问题2.我想查出这几个月份中各个地区的总话费的排名.
　　
　　Quote:
　　
　　为了将rank,dense_rank,row_number函数的差别显示出来,我们对已有的基础数据做一些修改,将5763的数据改成与5761的数据相同.
　　1　update t t1 set local_fare = (
　　2　　select local_fare from t t2
　　3　　 where t1.bill_month = t2.bill_month
　　4　　 and t1.net_type = t2.net_type
　　5　　 and t2.area_code = '5761'
　　6* ) where area_code = '5763'
　　07:19:18 SQL> /
　　
　　8 rows updated.
　　
　　Elapsed: 00:00:00.01
　　
　　我们先使用rank函数来计算各个地区的话费排名.
　　07:34:19 SQL> select area_code,sum(local_fare) local_fare,
　　07:35:25　 2　　rank() over (order by sum(local_fare) desc) fare_rank
　　07:35:44　 3　from t
　　07:35:45　 4　group by area_codee
　　07:35:50　 5
　　07:35:52 SQL> select area_code,sum(local_fare) local_fare,
　　07:36:02　 2　　rank() over (order by sum(local_fare) desc) fare_rank
　　07:36:20　 3　from t
　　07:36:21　 4　group by area_code
　　07:36:25　 5　/
　　
　　AREA_CODE　　　LOCAL_FARE　FARE_RANK
　　---------- -------------- ----------
　　5765　　　　　　104548.72　　　　　1
　　5761　　　　　　 54225.41　　　　　2
　　5763　　　　　　 54225.41　　　　　2
　　5764　　　　　　 53156.77　　　　　4
　　5762　　　　　　 52039.62　　　　　5
　　
　　Elapsed: 00:00:00.01
　　
　　我们可以看到红色标注的地方出现了,跳位,排名3没有出现下面我们再看看dense_rank查询的结果.
　　
　　07:36:26 SQL> select area_code,sum(local_fare) local_fare,
　　07:39:16　 2　　dense_rank() over (order by sum(local_fare) desc ) fare_rank
　　07:39:39　 3　from t
　　07:39:42　 4　group by area_code
　　07:39:46　 5　/
　　
　　AREA_CODE　　　LOCAL_FARE　FARE_RANK
　　---------- -------------- ----------
　　5765　　　　　　104548.72　　　　　1
　　5761　　　　　　 54225.41　　　　　2
　　5763　　　　　　 54225.41　　　　　2
　　5764　　　　　　 53156.77　　　　　3　这是这里出现了第三名
　　5762　　　　　　 52039.62　　　　　4
　　
　　Elapsed: 00:00:00.00
　　
　　在这个例子中,出现了一个第三名,这就是rank和dense_rank的差别,rank假如出现两个相同的数据,那么后面的数据就会直接跳过这个排名,而dense_rank则不会,差别更大的是,row_number哪怕是两个数据完全相同,排名也会不一样,这个特性在我们想找出对应没个条件的唯一记录的时候又很大用处
　　
　　1　select area_code,sum(local_fare) local_fare,
　　2　　 row_number() over (order by sum(local_fare) desc ) fare_rank
　　3　from t
　　4* group by area_code
　　07:44:50 SQL> /
　　
　　AREA_CODE　　　LOCAL_FARE　FARE_RANK
　　---------- -------------- ----------
　　5765　　　　　　104548.72　　　　　1
　　5761　　　　　　 54225.41　　　　　2
　　5763　　　　　　 54225.41　　　　　3
　　5764　　　　　　 53156.77　　　　　4
　　5762　　　　　　 52039.62　　　　　5
　　
　　在row_nubmer函数中,我们发现,哪怕sum(local_fare)完全相同,我们还是得到了不一样排名,我们可以利用这个特性剔除数据库中的重复记录.
　　
　　这个帖子中的几个例子是为了说明这三个函数的基本用法的. 下个帖子我们将具体介绍他们的一些用法.
　　
　　2. 三个函数的基本用法
　　
　　a. 取出数据库中最后入网的n个用户
　　select user_id,tele_num,user_name,user_status,create_date
　　from (
　　select user_id,tele_num,user_name,user_status,create_date,
　　rank() over (order by create_date desc) add_rank
　　from user_info
　　)
　　where add_rank <
= :n;
　　
　　b.根据object_name删除数据库中的重复记录
　　create table t as select obj#,name from sys.obj$;
　　再insert into t1 select * from t1 数次.
　　delete from t1 where rowid in (
　　select row_id from (
　　select rowid row_id,row_number() over (partition by obj# order by rowid ) rn
　　) where rn <> 1
　　);
　　
　　c. 取出各地区的话费收入在各个月份排名.
　　SQL> select bill_month,area_code,sum(local_fare) local_fare,
　　2　　 rank() over (partition by bill_month order by sum(local_fare) desc) area_rank
　　3　from t
　　4　group by bill_month,area_code
　　5　/
　　
　　BILL_MONTH　　　AREA_CODE　　　　　 LOCAL_FARE　AREA_RANK
　　--------------- --------------- -------------- ----------
　　200405　　　　　5765　　　　　　　　　25057.74　　　　　1
　　200405　　　　　5761　　　　　　　　　13060.43　　　　　2
　　200405　　　　　5763　　　　　　　　　13060.43　　　　　2
　　200405　　　　　5762　　　　　　　　　12643.79　　　　　4
　　200405　　　　　5764　　　　　　　　　12487.79　　　　　5
　　200406　　　　　5765　　　　　　　　　26058.46　　　　　1
　　200406　　　　　5761　　　　　　　　　13318.93　　　　　2
　　200406　　　　　5763　　　　　　　　　13318.93　　　　　2
　　200406　　　　　5764　　　　　　　　　13295.19　　　　　4
　　200406　　　　　5762　　　　　　　　　12795.06　　　　　5
　　200407　　　　　5765　　　　　　　　　26301.88　　　　　1
　　200407　　　　　5761　　　　　　　　　13710.27　　　　　2
　　200407　　　　　5763　　　　　　　　　13710.27　　　　　2
　　200407　　　　　5764　　　　　　　　　13444.09　　　　　4
　　200407　　　　　5762　　　　　　　　　13224.30　　　　　5
　　200408　　　　　5765　　　　　　　　　27130.64　　　　　1
　　200408　　　　　5761　　　　　　　　　14135.78　　　　　2
　　200408　　　　　5763　　　　　　　　　14135.78　　　　　2
　　200408　　　　　5764　　　　　　　　　13929.69　　　　　4
　　200408　　　　　5762　　　　　　　　　13376.47　　　　　5
　　
　　20 rows selected.
　　SQL>
　　
　　3. lag和lead函数介绍
　　
　　取出每个月的上个月和下个月的话费总额
　　
　　1　select area_code,bill_month, local_fare cur_local_fare,
　　2　　 lag(local_fare,2,0) over (partition by area_code order by bill_month ) pre_local_fare,
　　3　　 lag(local_fare,1,0) over (partition by area_code order by bill_month ) last_local_fare,
　　4　　 lead(local_fare,1,0) over (partition by area_code order by bill_month ) next_local_fare,
　　5　　 lead(local_fare,2,0) over (partition by area_code order by bill_month ) post_local_fare
　　6　from (
　　7　　 select area_code,bill_month,sum(local_fare) local_fare
　　8　　 from t
　　9　　 group by area_code,bill_month
　　10* )
　　SQL> /
　　AREA_CODE BILL_MONTH CUR_LOCAL_FARE PRE_LOCAL_FARE LAST_LOCAL_FARE NEXT_LOCAL_FARE POST_LOCAL_FARE
　　--------- ---------- -------------- -------------- --------------- --------------- ---------------
　　5761　　　200405　　　　　13060.433　　　　　　　0　　　　　　　 0　　　　13318.93　　　 13710.265
　　5761　　　200406　　　　　 13318.93　　　　　　　0　　　 13060.433　　　 13710.265　　　 14135.781
　　5761　　　200407　　　　　13710.265　　　13060.433　　　　13318.93　　　 14135.781　　　　　　　 0
　　5761　　　200408　　　　　14135.781　　　 13318.93　　　 13710.265　　　　　　　 0　　　　　　　 0
　　5762　　　200405　　　　　12643.791　　　　　　　0　　　　　　　 0　　　　12795.06　　　 13224.297
　　5762　　　200406　　　　　 12795.06　　　　　　　0　　　 12643.791　　　 13224.297　　　 13376.468
　　5762　　　200407　　　　　13224.297　　　12643.791　　　　12795.06　　　 13376.468　　　　　　　 0
　　5762　　　200408　　　　　13376.468　　　 12795.06　　　 13224.297　　　　　　　 0　　　　　　　 0
　　5763　　　200405　　　　　13060.433　　　　　　　0　　　　　　　 0　　　　13318.93　　　 13710.265
　　5763　　　200406　　　　　 13318.93　　　　　　　0　　　 13060.433　　　 13710.265　　　 14135.781
　　5763　　　200407　　　　　13710.265　　　13060.433　　　　13318.93　　　 14135.781　　　　　　　 0
　　5763　　　200408　　　　　14135.781　　　 13318.93　　　 13710.265　　　　　　　 0 right">（出处：清风软件下载学院）