Oracle中 row_number() over()分析函数---分组排序求topno前2条数据

MySQL实现Oracle中的ROW_NUMBER() OVER分组排序 ROW_NUMBER()是Oracle数据库中的一个分析函数,它为结果集中的每一行分配一个唯一的数字。在本文中,我们将介绍如何在MySQL中实现类似Oracle的ROW_NUMBER() OVER分组排序的功能,并提供相应的源代码示例。最后,我们将分组列和计算得到的行号作为结果返回。在Oracle中,ROW_NUMBER()函数允许我们对结果集中的行进行编号,并根据指定的排序顺序进行分组排序。使用上述方法,您可以在MySQL中实现类似Oracle的ROW_NUMBER() OVER分组排序的功能。 阅读详情

语法格式:row_number() over(partition by 分组列 order by 排序列 desc)

一个很简单的例子

1,先做好准备

create table test1(
       id varchar(4) not null,
       name varchar(10) null,
       age varchar(10) null
);

select * from test1;

insert into test1(id,name,age) values(1,'a',10);
insert into test1(id,name,age) values(1,'a2',11);
insert into test1(id,name,age) values(2,'b',12);
insert into test1(id,name,age) values(2,'b2',13);
insert into test1(id,name,age) values(3,'c',14);
insert into test1(id,name,age) values(3,'c2',15);
insert into test1(id,name,age) values(4,'d',16);
insert into test1(id,name,age) values(5,'d2',17);
select t.id,
       t.name,
       t.age,
       row_number() over(partition by t.id order by t.age asc) rn
  from test1 t

结果:

id name age rn

1   a    10    1
  1   a2   11   2
  2   b    12   1
  2   b2   13    2
  3   c    14   1
  3   c2   15   2
  4   d    16   1
  5   d2   17   1
3,进一步排序

select * from (select t.id,
       t.name,
       t.age,
       row_number() over(partition by t.id order by t.age asc) rn
  from test1 t) where rn < 2

结果:

id name age rn

1   a   10   1
  2   b   12   1
  3   c   14   1
  4   d   16   1
  5   d2   17   1

4,总结

工作半年的经验来看,基本上row_number() over()这个函数主要用在各种数据统计的sql中,感觉比group by好用的都,可以在一个查询中对多列数据进行分组,尤其在多表关联查询中,row_number() over()还是非常便捷的。

武汉大学朱玉贤院士团队再发Nature Genetics,阐述棉花独特折叠胚胎形成的分子调控与演化机制 武汉大学朱玉贤院士团队再发Nature Genetics,阐述棉花独特折叠胚胎形成的分子调控与演化机制。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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16.Oracle数据库Row_number() over()函数排序使用方法

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分组查询取前2条记录的方法(总结)

第一种: 相关子查询,配合top 2 ,order by socre desc SELECT a.CId, a.SId from SC a where score in (select top 2 score from sc where a.CId= cid order by score desc) order by a.cid 第二种: 相关子查询,配合score>a.score ,count(*) 直接做为条件 SELECT a.CId, a.SId, a.score ...

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【orcale语法】ROW_NUMBER() OVER()函数的用法

1.parttion by 是 Oracle 中分析性函数的一部分,用于给结果集进行分区,它和聚合函数 group by不同的地方在于它只是将原始数据进行名次排列,能够返回一个分组中的多条记录(记录数不变),而 group by是对原始数据进行聚合统计,一般只有一条反映统计值的结果(每组返回一条)。在上表中CLASSID为分组列排序,排完序后在根据成绩做组内排序并且将结果赋值给RANK;即先根据分组列进行一边分组并且排序,然后排序列将分组进行排序。4.over() 中的排序字段为空,会被排到第一。

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Oracle中ROW_NUMBER() OVER()

Oracle中ROW_NUMBER() OVER()是窗口函数,用于为查询结果集中的每一行分配唯一序号,支持分组排序和全局排序。ROW_NUMBER() OVER([PARTITION BY 分组列] ORDER BY 排序列 [ASC|DESC])PARTITION BY:按指定列分组,未指定则对整个结果集排序。ROW_NUMBER():支持分组排序,为每行分配唯一序号。ORDER BY:定义排序规则(升序或降序)。ROWNUM:伪列,(3) ‌分组排名‌。3、与ROWNUM的区别。

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Oracle-分析函数ROW_NUMBER() OVER()

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小郭的博客 291
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