rank() over()与dense_rank() over()的作用基本相同,都是对查出指定条件后的进行排名,条件相同排名相同,排名间断不连续,区别在于dense_rank() over 排名是密集连续的 如果我们用rank() over的话,得到的结果如下: 1 2 selectemp_no, salary, rank() over(orderbysalarydesc)ast_rank fromsalaries 达不到题...
(partition by emp_no order by salary desc),这是错误的,正确的是:dense_rank() over (order by salary desc),区别在于错误的多了partition by emp_no,这样会导致按照emp_no分组,由于emp_no算是每个人的id,各不相同,倘若加入分组会导致每个人作为一个组,每个组只有一个人,最后order by排序得到的结果是...
下面是一个示例,展示如何使用窗口函数来给员工按照薪水进行排名: SELECTname,salary,RANK()OVER(ORDERBYsalaryDESC)ASrankFROMemployees; 1. 2. 在这个示例中,我们使用了窗口函数RANK() OVER (ORDER BY salary DESC)来计算每个员工的排名。窗口函数可以在SELECT语句中使用,并且通过OVER子句指定窗口的排序方式。 总结 ...
同时也可以分组排序,也就是在Over从句内加入Partition by groupField: Select DEPARTMENTID,EMPLOYEENAME,SALARY, RANK() OVER ( Partition By DEPARTMENTID Order By SALARY Desc) "RANK", DENSE_RANK() OVER ( Partition By DEPARTMENTID Order By SALARY Desc ) "DENSE_RANK", ROW_NUMBER() OVER( Partition ...
可以这样:rank() over(partition by student order by score descnulls last) 总结: 在使用排名函数的时候需要注意以下三点: 1、排名函数必须有OVER子句。 2、排名函数必须有包含ORDER BY的OVER子句。 3、分组内从1开始排序。 4、rank中空值是最大的,要用nulls last进行调整。
DENSE_RANK() OVER (ORDER BY salary) AS DENSE_RANK_ORDER FROM employees 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 代码如下: SELECT department_id, first_name||' '||last_name employee_name, salary, RANK() OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary) AS RANK_PART_ORDER, ...
SELECT name, salary, RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) AS rank FROM employees; 此查询将根据工资列对结果集进行降序排序,并为每个员工分配一个排名值。 如果要进一步对结果集进行分区,比如按照部门(department)进行分区,可以将PARTITION BY子句添加到RANK函数中: SELECT name, department, salary, RANK() OV...
selectid,dept,salary,cume_dist() over (order by salary desc) as rn1fromods_num_window ;复制代码 1. 2. 这个时候我们就看到数据是降序排列的,工资大于等于10000 的人占比是100% percent_rank 到底计算的是什么 percent_rank 到底是怎么计算的,好多人看了文档也不清楚,现在我们来梳理一下,下面的在计算...
示例1:ROW_NUMBER/DESC 上面的ROW_NUMBER 函数是默认排序方式,根据薪水值的升序来分配行号。我们可以使用 DESC 关键字来根据按降序排序的值(即最高值获得行号1)来分配行号。 SELECT employee_id, department, salary, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY salary DESC) as salary_rank ...
selecta.deptno, avg(a.salary) from(select*, rankover( partitionbydeptno orderbysalary ) asrank_1 , rankover( partitionbydeptno orderbysalary desc) asrank_2 fromemp ) a groupbya.deptno where a.rank_1 >1 and a.rank_2 >1 4、留存的计算,和累计求和的计算 手机中的相机是深受大家喜爱的应...