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Oracle开发之分析函数(Top/Bottom N、First/Last、NTile)

时间：2021-05-20 09:28:05 | 栏目：Oracle | 点击：次

一、带空值的排列：

在前面《Oracle开发之分析函数(Rank、Dense_rank、row_number)》一文中，我们已经知道了如何为一批记录进行全排列、分组排列。假如被排列的数据中含有空值呢？

复制代码 代码如下:
SQL> select region_id, customer_id,
         sum(customer_sales) cust_sales,
         sum(sum(customer_sales)) over(partition by region_id) ran_total,
         rank() over(partition by region_id
                  order by sum(customer_sales) desc) rank
    from user_order
   group by region_id, customer_id;

 REGION_ID CUSTOMER_ID CUST_SALES  RAN_TOTAL       RANK
---------- ----------- ---------- ---------- ----------
        10          31                    6238901          1
        10          26    1808949    6238901          2
        10          27    1322747    6238901          3
        10          30    1216858    6238901          4
        10          28     986964    6238901          5
        10          29     903383    6238901          6

我们看到这里有一条记录的CUST_TOTAL字段值为NULL，但居然排在第一名了！显然这不符合情理。所以我们重新调整完善一下我们的排名策略，看看下面的语句：

复制代码 代码如下:
SQL> select region_id, customer_id,
         sum(customer_sales) cust_total,
         sum(sum(customer_sales)) over(partition by region_id) reg_total,
         rank() over(partition by region_id 
                        order by sum(customer_sales) desc NULLS LAST) rank
        from user_order
       group by region_id, customer_id;

 REGION_ID CUSTOMER_ID CUST_TOTAL  REG_TOTAL       RANK
---------- ----------- ---------- ---------- ----------
        10          26    1808949     6238901           1
        10          27    1322747    6238901           2
        10          30    1216858    6238901           3
        10          28     986964     6238901           4
        10          29     903383     6238901           5
        10          31     6238901                           6

绿色高亮处，NULLS LAST/FIRST告诉Oracle让空值排名最后后第一。

注意是NULLS，不是NULL。

二、Top/Bottom N查询：

在日常的工作生产中，我们经常碰到这样的查询：找出排名前5位的订单客户、找出排名前10位的销售人员等等。现在这个对我们来说已经是很简单的问题了。下面我们用一个实际的例子来演示：

【1】找出所有订单总额排名前3的大客户：

复制代码 代码如下:
SQL> select *
  from (select region_id,
               customer_id,
               sum(customer_sales) cust_total,
               rank() over(order by sum(customer_sales) desc NULLS LAST) rank
         from user_order
         group by region_id, customer_id)
  where rank <= 3;

 REGION_ID CUSTOMER_ID CUST_TOTAL       RANK
---------- ----------- ---------- ----------
         9          25    2232703          1
         8          17    1944281          2
         7          14    1929774          3

SQL>

【2】找出每个区域订单总额排名前3的大客户：

复制代码 代码如下:
SQL> select *
    from (select region_id,
                 customer_id,
                 sum(customer_sales) cust_total,
                 sum(sum(customer_sales)) over(partition by region_id) reg_total,
                 rank() over(partition by region_id
                                order by sum(customer_sales) desc NULLS LAST) rank
            from user_order
           group by region_id, customer_id)
   where rank <= 3;

 REGION_ID CUSTOMER_ID CUST_TOTAL  REG_TOTAL       RANK
---------- ----------- ---------- ---------- ----------
         5           4    1878275    5585641          1
         5           2    1224992    5585641          2
         5           5    1169926    5585641          3
         6           6    1788836    6307766          1
         6           9    1208959    6307766          2
         6          10    1196748    6307766          3
         7          14    1929774    6868495          1
         7          13    1310434    6868495          2
         7          15    1255591    6868495          3
         8          17    1944281    6854731          1
         8          20    1413722    6854731          2
         8          18    1253840    6854731          3
         9          25    2232703    6739374          1
         9          23    1224992    6739374          2
         9          24    1224992    6739374          2
        10          26    1808949    6238901          1
        10          27    1322747    6238901          2
        10          30    1216858    6238901          3

18 rows selected.

三、First/Last排名查询：

想象一下下面的情形：找出订单总额最多、最少的客户。按照前面我们学到的知识，这个至少需要2个查询。第一个查询按照订单总额降序排列以期拿到第一名，第二个查询按照订单总额升序排列以期拿到最后一名。是不是很烦？因为Rank函数只告诉我们排名的结果，却无法自动替我们从中筛选结果。

幸好Oracle为我们在排列函数之外提供了两个额外的函数：first、last函数，专门用来解决这种问题。还是用实例说话：

复制代码 代码如下:
SQL> select min(customer_id)
         keep (dense_rank first order by sum(customer_sales) desc) first,
         min(customer_id)
         keep (dense_rank last order by sum(customer_sales) desc) last
    from user_order
   group by customer_id;

     FIRST       LAST
---------- ----------
        31          1

这里有几个看起来比较疑惑的地方：

①为什么这里要用min函数
②Keep这个东西是干什么的
③fist/last是干什么的
④dense_rank和dense_rank()有什么不同，能换成rank吗？

首先解答一下第一个问题：min函数的作用是用于当存在多个First/Last情况下保证返回唯一的记录。假如我们去掉会有什么样的后果呢？

复制代码 代码如下:
SQL> select keep (dense_rank first order by sum(customer_sales) desc) first,
             keep (dense_rank last order by sum(customer_sales) desc) last
    from user_order
   group by customer_id;
select keep (dense_rank first order by sum(customer_sales) desc) first,
                        *

ERROR at line 1:
ORA-00907: missing right parenthesis

接下来看看第2个问题：keep是干什么用的？从上面的结果我们已经知道Oracle对排名的结果只“保留”2条数据，这就是keep的作用。告诉Oracle只保留符合keep条件的记录。

那么什么才是符合条件的记录呢？这就是第3个问题了。dense_rank是告诉Oracle排列的策略，first/last则告诉最终筛选的条件。

第4个问题：如果我们把dense_rank换成rank呢？

复制代码 代码如下:
SQL> select min(region_id)
          keep(rank first order by sum(customer_sales) desc) first,
         min(region_id)
          keep(rank last order by sum(customer_sales) desc) last
    from user_order
   group by region_id;
select min(region_id)
*

ERROR at line 1:
ORA-02000: missing DENSE_RANK

四、按层次查询：

现在我们已经见识了如何通过Oracle的分析函数来获取Top/Bottom N，第一个，最后一个记录。有时我们会收到类似下面这样的需求：找出订单总额排名前1/5的客户。

很熟悉是不？我们马上会想到第二点中提到的方法，可是rank函数只为我们做好了排名，并不知道每个排名在总排名中的相对位置，这时候就引入了另外一个分析函数NTile，下面我们就以上面的需求为例来讲解一下：

复制代码 代码如下:
SQL> select region_id,
         customer_id,
         ntile(5) over(order by sum(customer_sales) desc) til
    from user_order
   group by region_id, customer_id;

 REGION_ID CUSTOMER_ID       TILE
---------- ----------- ----------
        10          31          1
         9          25           1
        10          26          1
         6           6            1        
         8          18           2
         5           2            2
         9          23           3
         6           9            3
         7          11           3
         5           3            4
         6           8            4
         8          16           4
         6           7            5
        10          29          5
         5           1            5

Ntil函数为各个记录在记录集中的排名计算比例，我们看到所有的记录被分成5个等级，那么假如我们只需要前1/5的记录则只需要截取TILE的值为1的记录就可以了。假如我们需要排名前25%的记录(也就是1/4)那么我们只需要设置ntile(4)就可以了。

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