聚合函数RANK 和 dense
如何在MySQL中进行数据的累计和统计
如何在MySQL中进行数据的累计和统计MySQL是目前最流行的关系型数据库管理系统之一，广泛应用于各种规模的企业和网站中。
在数据库管理中，数据的累计和统计是非常重要的一个环节。
如何在MySQL中进行数据的累计和统计呢？本文将从几个方面进行介绍和讨论。
一、使用聚合函数进行数据累计和统计在MySQL中，聚合函数是用于对多行数据进行累计和统计的强大工具。
常见的聚合函数包括SUM、COUNT、MAX、MIN、AVG等。
1. SUM函数：用于对指定列的数据进行求和计算。
例如，我们有一个sales表，其中有销售额（amount）列，我们可以通过以下SQL语句来计算销售额的总和：```SELECT SUM(amount) FROM sales;```2. COUNT函数：用于统计指定列的数据行数。
例如，我们可以使用COUNT函数来统计sales表中的销售记录数：```SELECT COUNT(*) FROM sales;```这里的`*`表示统计所有行数，也可以指定具体的列名来统计该列的非空记录数。
3. MAX和MIN函数：分别用于计算指定列的最大值和最小值。
例如，我们可以使用MAX函数来计算sales表中最大的销售额：```SELECT MAX(amount) FROM sales;```4. AVG函数：用于计算指定列的平均值。
例如，我们可以使用AVG函数来计算sales表中销售额的平均值：```SELECT AVG(amount) FROM sales;```上述聚合函数可以单独使用，也可以和其他SQL语句结合使用，如WHERE、GROUP BY等，以实现更灵活的累计和统计需求。
二、使用GROUP BY对数据进行分组统计在实际的数据分析和统计中，往往需要按照某些条件对数据进行分组，然后对每个组内的数据进行相应的累计和统计。
在MySQL中，可以使用GROUP BY子句来实现这一功能。
假设我们有一个orders表，其中包含订单号（order_id）、订单日期（order_date）和订单金额（amount）等字段。
sqlserver 高级函数
SQL Server 提供了许多高级函数，这些函数可以帮助您更有效地处理和操作数据。
以下是一些常用的SQL Server 高级函数：1.聚合函数：如SUM(), AVG(), COUNT(), MAX(), MIN()等，用于对一组值执行计算。
2.字符串函数：如CONCAT(), LEFT(), RIGHT(), CHARINDEX(), REPLACE(), SUBSTRING()等，用于处理和操作字符串数据。
3.日期和时间函数：如GETDATE(), DATEPART(), DATEDIFF(), DATEADD(), YEAR(), MONTH(), DAY ()等，用于处理和操作日期和时间数据。
4.转换函数：如CAST(), CONVERT()，用于在数据类型之间转换数据。
5.数学函数：如ROUND(), CEILING(), FLOOR(), ABS(), SQRT()等，用于执行数学计算。
6.条件函数：如CASE语句, COALESCE(), NULLIF()等，用于基于条件执行逻辑操作。
7.XML 函数：如XMLSERIALIZE(), XMLQUERY(), XMLDUMPELEMENTS()等，用于处理XML 数据。
8.其他高级函数：如PIVOT和UNPIVOT，用于将行转换为列或列转换为行。
9.分析函数：如RANK(), DENSE_RANK(), ROW_NUMBER(), LAG(), LEAD()等，用于执行窗口函数操作。
10.表值函数：如TVFs (Table-Valued Functions)，允许您创建返回表的结果集的自定义函数。
11.CLR 集成：通过 .NET CLR (Common Language Runtime) 集成，可以在SQL Server 中编写C# 或其他 .NET 语言代码并执行它们。
oralce函数
oralce函数Oracle是一种关系数据库管理系统，它使用了一种名为Oracle数据库的数据库管理系统。
Oracle是一种强大的工具，提供了许多内置函数，可以用于在数据库中进行各种操作。
以下是一些常用的Oracle函数。
1.聚合函数-AVG：计算指定列的平均值。
-COUNT：计算指定列中非空数据的数量。
-SUM：计算指定列的总和。
-MAX：找到指定列的最大值。
-MIN：找到指定列的最小值。
2.字符串函数-CONCAT：将两个字符串连接成一个字符串。
-LOWER：将字符串转换为小写。
-UPPER：将字符串转换为大写。
-LENGTH：计算字符串的长度。
-SUBSTR：返回一个字符串的子字符串。
3.数值函数-ROUND：将一个数值四舍五入到指定的小数位数。
-CEIL：向上取整，返回不小于指定数值的最小整数。
-FLOOR：向下取整，返回不大于指定数值的最大整数。
-ABS：返回指定数值的绝对值。
-MOD：返回两个数值的余数。
4.日期和时间函数-SYSDATE：返回当前日期和时间。
-ADD_MONTHS：在指定日期上增加指定的月份。
-TRUNC：截断日期或时间到指定的精度。
-MONTHS_BETWEEN：计算两个日期之间的月数差。
-TO_CHAR：将日期转换为指定格式的字符串。
5.条件函数-DECODE：根据条件返回不同的值。
-CASE：根据条件执行不同的操作。
-NVL：如果给定的表达式为NULL，则将其替换为指定的值。
-NULLIF：如果两个表达式的值相等，则返回NULL。
6.分析函数-ROW_NUMBER：为每一行分配一个唯一的数字。
-RANK：为每一行分配一个排名，如果有并列的值，则排名相同。
-DENSE_RANK：为每一行分配一个排名，如果有并列的值，则排名可以重复。
-LEAD：返回指定行后的值。
-LAG：返回指定行前的值。
上述函数只是Oracle提供的一小部分功能，Oracle还提供了许多其他有用的函数。
开窗函数用法
开窗函数OVER(PARTITION BY)函数介绍开窗函数Oracle从8.1.6开始提供分析函数，分析函数用于计算基于组的某种聚合值，它和聚合函数的不同之处是：对于每个组返回多行，而聚合函数对于每个组只返回一行。
开窗函数指定了分析函数工作的数据窗口大小，这个数据窗口大小可能会随着行的变化而变化，举例如下：1：over后的写法：over（order by salary）按照salary排序进行累计，order by是个默认的开窗函数over（partition by deptno）按照部门分区over（partition by deptno order by salary）2：开窗的窗口范围：over（order by salary range between 5 preceding and 5 following）：窗口范围为当前行数据幅度减5加5后的范围内的。
举例：--sum(s)over(order by s range between 2 preceding and 2 following) 表示加2或2的范围内的求和select name,class,s, sum(s)over(order by s range between 2 preceding and 2 following) mm from t2adf 3 45 45 --45加2减2即43到47，但是s在这个范围内只有45asdf 3 55 55cfe 2 74 743dd 3 78 158 --78在76到80范围内有78，80，求和得158fda 1 80 158gds 2 92 92ffd 1 95 190dss 1 95 190ddd 3 99 198gf 3 99 198over（order by salaryrows between 5 preceding and 5 following）：窗口范围为当前行前后各移动5行。
Oracle数据库中Rank等函数的比较与选择
结果如下：
现在如果插入一条工资为空的记录，那么执行上述语句，结果如下：
会发现空值的竟然排在了第一位，这显然不是想要的结果。解决的办法是在Over从句Order By后加上 NULLS Last即：
②DENSE_RANK：
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。
③RANK：
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。
结果如下： Oracle数据中Rank等函数的比较与选择
Oracle数据库中Rank，Dense_Rank，Row_Number函数有什么样的区别呢？在实际的应用中我们又该如何去选择呢？本文结合实例说明了这些。
首先我们先创建一个员工信息表，在查询分析器中执行以下的代码：
创建完成后，在企业管理其中打开表，录入一些信息，为了让大家清楚录入的内容，录入完毕后我执行了查询语句Select * From EMPLOYEEINFO；将员工信息表的内容入下图所示：
现执行SQL语句：
结果如下：
说明：Rank，Dense_rank，Row_number函数为每条记录产生一个从1开始至N的自然数，N的值可能小于等于记录的总数。这3个函数的唯一区别在于当碰到相同数据时的排名策略。
①ROW_NUMBER：
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。
rank()语法
rank()语法在Python编程语言中，rank()是一种用于数据分析和处理的函数。
该函数的主要功能是为数据序列中的每个元素分配一个排名，根据其在序列中的大小顺序进行排列。
在本文中，我们将探讨rank()函数的语法及其应用场景。
rank()函数的语法如下所示：rank(method='average', ascending=True, na_option='keep')该函数接受三个参数。
第一个参数method用于指定排名算法的方法。
默认值为'average'，表示对具有相同值的元素采用平均排名。
其他可选值包括'min'、'max'、'first'和'dense'。
'min'表示采用最小排名，'max'表示采用最大排名，'first'表示采用元素在序列中出现的顺序作为排名，'dense'表示采用连续的排名。
第二个参数ascending用于指定排名的顺序。
默认值为True，表示升序排列。
如果设置为False，则为降序排列。
第三个参数na_option用于处理缺失值。
默认值为'keep'，表示保留缺失值原来的位置。
其他可选值包括'drop'和'top'。
'drop'表示将含有缺失值的行删除，在排名中不占位置。
'top'表示将缺失值排在最前面，之后的元素排名向后推。
下面我们通过一个示例来演示rank()函数的用法。
假设我们有一个包含成绩信息的数据集，包括学生姓名和对应的分数。
我们希望根据学生的分数计算每个学生的排名。
```pythonimport pandas as pddata = {'姓名': ['小明', '小红', '小刚', '小李', '小华'], '分数': [85, 92, 78, 90, 85]}df = pd.DataFrame(data)df['排名'] = df['分数'].rank()print(df)```运行上述代码，我们可以得到以下输出：```姓名分数排名0 小明 85 2.51 小红 92 5.02 小刚 78 1.03 小李 90 4.04 小华 85 2.5```从输出结果中可以看出，rank()函数为每个学生的分数分配了相应的排名。
Sql四大排名函数（ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK、NTILE）简介
Sql四⼤排名函数（ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK、NTILE）简介排名函数是Sql Server2005新增的功能，下⾯简单介绍⼀下他们各⾃的⽤法和区别。
我们新建⼀张Order表并添加⼀些初始数据⽅便我们查看效果。
CREATE TABLE [dbo].[Order]([ID] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,[UserId] [int] NOT NULL,[TotalPrice] [int] NOT NULL,[SubTime] [datetime] NOT NULL,CONSTRAINT [PK_Order] PRIMARY KEY CLUSTERED([ID] ASC)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY] ) ON [PRIMARY]GOSET IDENTITY_INSERT [dbo].[Order] ONGOINSERT [dbo].[Order] ([ID], [UserId], [TotalPrice], [SubTime]) VALUES (1, 1, 100, CAST(0x0000A419011D32AF AS DateTime))GOINSERT [dbo].[Order] ([ID], [UserId], [TotalPrice], [SubTime]) VALUES (2, 2, 500, CAST(0x0000A419011D40BA AS DateTime))GOINSERT [dbo].[Order] ([ID], [UserId], [TotalPrice], [SubTime]) VALUES (3, 3, 300, CAST(0x0000A419011D4641 AS DateTime))GOINSERT [dbo].[Order] ([ID], [UserId], [TotalPrice], [SubTime]) VALUES (4, 2, 1000, CAST(0x0000A419011D4B72 AS DateTime))GOINSERT [dbo].[Order] ([ID], [UserId], [TotalPrice], [SubTime]) VALUES (5, 1, 520, CAST(0x0000A419011D50F3 AS DateTime))GOINSERT [dbo].[Order] ([ID], [UserId], [TotalPrice], [SubTime]) VALUES (6, 2, 2000, CAST(0x0000A419011E50C9 AS DateTime))GOSET IDENTITY_INSERT [dbo].[Order] OFFGOALTER TABLE [dbo].[Order] ADD CONSTRAINT [DF_Order_SubTime] DEFAULT (getdate()) FOR [SubTime]GO 附上表结构和初始数据图：⼀、ROW_NUMBER row_number的⽤途的⾮常⼴泛，排序最好⽤他，⼀般可以⽤来实现web程序的分页，他会为查询出来的每⼀⾏记录⽣成⼀个序号，依次排序且不会重复，注意使⽤row_number函数时必须要⽤over⼦句选择对某⼀列进⾏排序才能⽣成序号。
Oracle分析函数-排序排列（rank、dense_rank、row_number、ntile）
Oracle分析函数-排序排列（rank、dense_rank、row_number、ntile）(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。
(4)ntile是要把查询得到的结果平均分为⼏组，如果不平均则分给第⼀组。
例如：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);selects_id,score,rank() over(order by score desc) rank --按照成绩排名，纯排名,dense_rank() over(order by score desc) dense_rank --按照成绩排名，相同成绩排名⼀致,row_number() over(order by score desc) row_number --按照成绩依次排名,ntile(3) over (order by score desc) group_s --按照分数划分成绩梯队from s_score;排名/排序的时候，有时候，我们会想到利⽤伪列row_num，利⽤row_num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。
denserank函数用法
denserank函数用法
DENSE_RANK函数是用来计算数据集中每个数据在按某一列升序或降序排序后的排位信息，它计算出来的排位会是连续的整数数字，从排位1到最大排位。
1. 什么是DENSE_RANK函数？
DENSE_RANK函数是用来计算按某一列升序或降序排序后的数据集中每个数据的排位信息。
计算出来的排位会是连续的整数数字，从排位1到最大排位。
2. DENSE_RANK函数的使用方法
（1）语法：DENSE_RANK（）OVER（PARTITION BY [column] ORDER BY [column] [ASC|DESC]）
（2）参数：
PARTITION BY [column]：这个参数是可选的，表示按某一列或多列分组。
ORDER BY [column]：必须指定某一列进行排序，可指定多个列并定义其排序方式（升序或降序）。
（3）应用：用DENSE_RANK函数可以求出每个数据的排位信息，如求一列两个学生的排位，可以用ORDER BY 将数据排序后再用该函数完成计算（ORDER BY 语句位于OVER语句外），如：SELECT DENSE_RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS rank FROM student;
3. DENSE_RANK函数的作用
（1）可以轻松计算数据集中每个数据的排位信息。
（2）使用 DENSE_RANK 函数可以求出一组非连续数据中排位距离是相等的数据组，比如按照某一列数据进行排序，并且每一次比分值相等时都会出现同样的排位，而如果使用ROW_NUMBER函数的话，可能会出现比分相等却有不同的排位的情况。
SqlServer四大排名函数（ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK、NT。。。
SqlServer四⼤排名函数（ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK、NT。
CREATE TABLE [dbo].[Order]([ID] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,[UserId] [int] NOT NULL,[TotalPrice] [int] NOT NULL,[SubTime] [datetime] NOT NULL,CONSTRAINT [PK_Order] PRIMARY KEY CLUSTERED --创建⼀个唯⼀聚集索引([ID] ASC)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY] ) ON [PRIMARY]GOSET IDENTITY_INSERT [dbo].[Order] ONGOINSERT [dbo].[Order] ([ID], [UserId], [TotalPrice], [SubTime]) VALUES (1, 1, 100, CAST(0x0000A419011D32AF AS DateTime))GOINSERT [dbo].[Order] ([ID], [UserId], [TotalPrice], [SubTime]) VALUES (2, 2, 500, CAST(0x0000A419011D40BA AS DateTime))GOINSERT [dbo].[Order] ([ID], [UserId], [TotalPrice], [SubTime]) VALUES (3, 3, 300, CAST(0x0000A419011D4641 AS DateTime))GOINSERT [dbo].[Order] ([ID], [UserId], [TotalPrice], [SubTime]) VALUES (4, 2, 1000, CAST(0x0000A419011D4B72 AS DateTime))GOINSERT [dbo].[Order] ([ID], [UserId], [TotalPrice], [SubTime]) VALUES (5, 1, 520, CAST(0x0000A419011D50F3 AS DateTime))GOINSERT [dbo].[Order] ([ID], [UserId], [TotalPrice], [SubTime]) VALUES (6, 2, 2000, CAST(0x0000A419011E50C9 AS DateTime))GOSET IDENTITY_INSERT [dbo].[Order] OFFGOALTER TABLE [dbo].[Order] ADD CONSTRAINT [DF_Order_SubTime] DEFAULT (getdate()) FOR [SubTime]GOSELECT * FROM dbo.[Order]⼀、ROW_NUMBERrow_number的⽤途的⾮常⼴泛，排序最好⽤他，⼀般可以⽤来实现web程序的分页，他会为查询出来的每⼀⾏记录⽣成⼀个序号，依次排序且不会重复，注意使⽤row_number函数时必须要⽤over⼦句选择对某⼀列进⾏排序才能⽣成序号。
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聚合函数RANK 和dense_rank 主要的功能是计算一组数值中的排序值。
在9i版本之前，只有分析功能（analytic ），即从一个查询结果中计算每一行的排序值，是基于
order_by_clause子句中的value_exprs指定字段的。
其语法为：
RANK ( ) OVER ( [query_partition_clause] order_by_clause )
在9i版本新增加了合计功能（aggregate），即对给定的参数值在设定的排序查询中计算出其排序值。
这些参数必须是常数或常值表达式，且必须和ORDER BY子句中的字段个数、位置、类型完全一致。
其语法为：
RANK ( expr [, expr]... ) WITHIN GROUP
( ORDER BY
expr [ DESC | ASC ] [NULLS { FIRST | LAST }]
[, expr [ DESC | ASC ] [NULLS { FIRST | LAST }]]...
)
例子1：
有表Table内容如下
COL1 COL2
1 1
2 1
3 2
3 1
4 1
4 2
5 2
5 2
6 2
分析功能：列出Col2分组后根据Col1排序,并生成数字列。
比较实用于在成绩表中查出各科前几名的信息。
SELECT a.*,RANK() OVER(PARTITION BY col2 ORDER BY col1) "Rank" FROM table a;
COL1 COL2 Rank
1 1 1
2 1 2
3 1 3
4 1 4
3 2 1
4 2 2
5 2 3
5 2 3
6 2 5
例子2：
TABLE：A （科目，分数）
数学，80
语文，70
数学，90
数学，60
数学，100
语文，88
语文，65
语文，77
现在我想要的结果是：（即想要每门科目的前3名的分数）
数学，100
数学，90
数学，80
语文，77
语文，70
那么语句就这么写：
select * from (select rank() over(partition by 科目order by 分数desc) rk,a.* from a) t
where t.rk<=3;
例子3：
合计功能：计算出数值(4,1)在Orade By Col1,Col2排序下的排序值，也就是col1=4,col2=1在排序以后的位置
SELECT RANK(4,3) WITHIN GROUP (ORDER BY col1,col2) "Rank" FROM table;
结果如下：
Rank
4
dense_rank与rank()用法相当，但是有一个区别：dence_rank在并列关系是，相关等级不会跳过。
rank 则跳过
例如：表
A B C
a liu wang
a jin shu
a cai kai
b yang du
b lin ying
b yao cai
b yang 99
例如：当rank时为：
select m.a,m.b,m.c,rank() over(partition by a order by b) liu from test3 m
A B C LIU
a cai kai 1
a jin shu 2
a liu wang 3
b lin ying 1
b yang du 2
b yang 99 2
b yao cai 4
而如果用dense_rank时为：
select m.a,m.b,m.c,dense_rank() over(partition by a order by b) liu from test3 m
A B C LIU
a cai kai 1
a jin shu 2
a liu wang 3
b lin ying 1
b yang du 2
b yang 99 2
b yao cai 3。