oracle 分析函数over() ——实现分组后取第一条数据

本文介绍了分析函数的基本概念及其在SQL中的应用。重点讲解了row_number、rank等常用分析函数,并通过实例展示了如何使用这些函数实现复杂的数据分析任务。此外,还对比了Oracle与MySQL中分析函数的实现方式。

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个人认为分析函数与分组函数的不同,是对原来的数据进行分析,却不会修改原数据的结构、条数。

常用的分析函数如下所列:
row_number() over(partition by … order by …)
rank() over(partition by … order by …)
dense_rank() over(partition by … order by …)
count() over(partition by … order by …)
max() over(partition by … order by …)
min() over(partition by … order by …)
sum() over(partition by … order by …)
avg() over(partition by … order by …)
first_value() over(partition by … order by …)
last_value() over(partition by … order by …)
lag() over(partition by … order by …)
lead() over(partition by … order by …)

over()中的关键字:
over(order by salary rows between 2 preceding and 4 following) 行数在前2行和后4行
下面三条语句等效(都是查所有数据):
over(order by salary rows between unbounded preceding and unbounded following) 行数前无限到后无限
over(order by salary range between unbounded preceding and unbounded following)范围前无限到后无限
等效
over(partition by null)

例子:
数据格式
这里写图片描述
分组取第一条的效果
这里写图片描述
sql:使用分析函数为要分组的数据添加行号,再按行号筛选,相当于分组中每一组取一条数据。

SELECT *  
FROM (SELECT ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY x ORDER BY y DESC) rn, test1.* FROM test1)    
WHERE rn = 1  ;    

分析函数的详细用法可以参考:
超级牛皮的oracle的分析函数over(Partition by…) 及开窗函数

mysql中没有分析函数,所以需要做相应转换,附以前写的一个oracle分析函数到mysql的转换:

    <select id="qryCheckAgain" parameterType="hashMap" resultType="hashMap" flushCache="true">
        <![CDATA[
WITH AA AS (SELECT MSGNO,ID_CARD,NAME,CHECKRESULT,BUSINESSCODE,AUTH_USER_ID,BRANCH_ID,SOURCE_TYPE FROM PICS_JOURNAL  WHERE TRANTIME > #{TRANTIME}),
     BB AS (SELECT DISTINCT ID_CARD, NAME FROM AA WHERE MSGNO = 'hist'),
     CC AS (SELECT DISTINCT ID_CARD, NAME FROM AA WHERE MSGNO IN('0002','bhx','1110') AND CHECKRESULT IN ('00', '01', '02', '03')),
     DD AS (SELECT * FROM BB MINUS SELECT * FROM CC), 
     EE AS (SELECT AA.ID_CARD,AA.NAME,AA.BUSINESSCODE,AA.SOURCE_TYPE,AUTH_USER_ID,BRANCH_ID FROM DD D LEFT JOIN AA ON D.ID_CARD = AA.ID_CARD AND D.NAME = AA.NAME)
SELECT *
  FROM (SELECT ROW_NUMBER () OVER (PARTITION BY EE.ID_CARD, EE.NAME,EE.SOURCE_TYPE ORDER BY EE.BUSINESSCODE) RN, EE.*
          FROM  EE) T
WHERE T.RN = 1
        ]]>
    </select>

mysql:

    <select id="qryCheckAgain" parameterType="hashMap" resultType="hashMap" flushCache="true">
        <![CDATA[
SELECT AA.ID_CARD,AA.`NAME`,MSGNO,CHECKRESULT,BUSINESSCODE,AUTH_USER_ID,BRANCH_ID,SOURCE_TYPE FROM
    (SELECT DISTINCT ID_CARD,`NAME` FROM PICS_JOURNAL  WHERE TRANTIME > #{TRANTIME} AND  MSGNO = 'hist' AND (ID_CARD,`NAME`) NOT IN (
        SELECT DISTINCT ID_CARD,`NAME` FROM PICS_JOURNAL  WHERE TRANTIME > #{TRANTIME} AND MSGNO IN('0002','bhx','1110') AND CHECKRESULT IN ('00', '01', '02', '03') AND ID_CARD IS NOT NULL AND `NAME` IS NOT NULL )
    ) AA
    LEFT JOIN (
    SELECT ID_CARD,`NAME`,MSGNO,CHECKRESULT,BUSINESSCODE,AUTH_USER_ID,BRANCH_ID,SOURCE_TYPE FROM (
        SELECT GG.*,IF(@card2=ID_CARD AND @name2=`NAME` AND @source2=SOURCE_TYPE,@rank:=@rank+1,@rank:=1) AS ROWNUM,@card2:=ID_CARD,@name2:=`NAME`,@source2:=SOURCE_TYPE FROM (
            SELECT ID_CARD,`NAME`,MSGNO,CHECKRESULT,BUSINESSCODE,AUTH_USER_ID,BRANCH_ID,SOURCE_TYPE
            FROM PICS_JOURNAL ,(SELECT @rank:=0, @rownum:=0, @card2:=NULL,@name2:=NULL,@source2=NULL) r
            WHERE TRANTIME > #{TRANTIME} ORDER BY ID_CARD,`NAME`,SOURCE_TYPE
            ) GG
        ) MM WHERE MM.ROWNUM=1
    ) BB  ON AA.ID_CARD = BB.ID_CARD AND AA.`NAME` = BB.NAME
        ]]>
    </select>
<think>我们面对的问题:在SQL中按分组固定数量的记录。例如,每个分组前N条记录。 常见的场景:例如,每个部门工资最高的前3名员工,每个类别最近发布的5篇文章等。 在SQL中,不同的数据库系统可能有不同的实现方式。这里我们主要讨论两种常见的方法: 1. 使用窗口函数(ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK等)——这是较为现代且标准的做法,适用于支持窗口函数数据库(如MySQL 8.0+、SQL Server、PostgreSQL、Oracle等)。 2. 使用子查询和变量(在MySQL 5.x等不支持窗口函数的版本中,或者在没有窗口函数数据库中使用)。 根据引用[3]和[4]提供的方法,我们可以看到在MySQL中,可以通过子查询和条件计数来实现。但是,这种方法在数据量大时可能效率不高。 引用[5]则展示了使用变量来生成序号的方法,但这种方法在分组内排序并固定条数时,需要更复杂的处理。 下面我们分别介绍这两种方法。 方法一:使用窗口函数(推荐) 以每个分组的前2条记录为例: 假设我们有一个表`scores`,包含字段:`student_id`(学生ID),`subject`(科目),`score`(分数)。 我们想要每个科目分数最高的前2名学生。 使用ROW_NUMBER(): ```sql SELECT * FROM ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY subject ORDER BY score DESC) as rn FROM scores ) ranked WHERE rn <= 2; ``` 方法二:在MySQL 5.x等不支持窗口函数数据库中,可以使用变量模拟行号 但要注意,这种方法需要按分组排序后,在分组内对行进行编号,然后行号小于等于N的记录。 步骤: 1. 对表按分组字段和排序字段进行排序。 2. 使用变量,当分组字段变化时重置行号。 3. 外层查询过滤出行号<=N的记录。 示例: ```sql SET @current_subject = ''; SET @row_number = 0; SELECT student_id, subject, score, rn FROM ( SELECT student_id, subject, score, @row_number := IF(@current_subject = subject, @row_number + 1, 1) AS rn, @current_subject := subject FROM scores ORDER BY subject, score DESC ) ranked WHERE rn <= 2; ``` 注意:这种方法在MySQL 8.0之前可以使用,但需要注意变量赋值的顺序问题,且有时在复杂查询中可能不稳定。 另外,引用[3]和[4]提供了两种使用子查询的方法: 方法三:使用相关子查询计数(适用于每组前N条,但效率可能较低) 例如,每个科目分数最高的前2条: ```sql SELECT a.* FROM scores a WHERE ( SELECT COUNT(*) FROM scores b WHERE b.subject = a.subject AND b.score >= a.score ) <= 2 ORDER BY a.subject, a.score DESC; ``` 注意:这里使用`>=`是为了包括同分的情况,但这样会得到并列的情况,可能超过2条。如果同分算作同一名次,且我们只前2个名次(但可能有多人并列第二,那么就会超过2条),那么可以使用以下方法: 如果我们严格限制每个分组最多2条,即使有并列也只2条,那么可以使用以下方法(使用不等号严格排序,并且不考虑并列): ```sql SELECT a.* FROM scores a WHERE ( SELECT COUNT(*) FROM scores b WHERE b.subject = a.subject AND b.score > a.score -- 注意:这里用>,那么同分的情况就会算作相同名次 ) < 2 -- 因为如果有0个比a.score高,那么a就是第一名;1个比a高,那么a就是第二名;所以<2就是前两名(包括并列第一名和并列第二名,但这样可能超过2条) ``` 因此,这种方法如果要求固定条数(2条),那么需要修改。我们可以使用以下方法(严格前2条,如果并列则随机2条): 但是,这种方法实际上不能严格保证2条,因为同分会被计数为相同名次。所以,我们可能需要使用行号(ROW_NUMBER)才能严格按顺序固定条数。 由于方法三在严格固定条数时可能不准确,我们更推荐使用窗口函数。 总结: 1. 如果数据库支持窗口函数(如MySQL 8.0+、SQL Server、PostgreSQL等),使用窗口函数是最简单和高效的方式。 2. 如果不支持窗口函数,可以考虑使用变量(如MySQL 5.x)或者使用相关子查询(但需要注意效率和准确性问题)。 另外,引用[1]提到固定分组分组依据可能来自外部,但我们的问题中分组依据是数据表中的字段,所以直接使用分组字段即可。 根据用户的问题,他可能使用的是MySQL,并且可能是不支持窗口函数的版本。因此,我们提供了两种方法:变量方法和子查询方法。但要注意,变量方法在MySQL 8.0中已被弃用,推荐升级并使用窗口函数。 相关问题: 1. 如何在不同的数据库(如MySQL, SQL Server, PostgreSQL)中实现分组固定条数? 2. 当有并列情况时,如何确保到固定条数记录? 3. 除了前N条,如何分组内的后N条? 4. 如何提高分组固定条数查询的性能?</think>### SQL 分组后每组固定条数记录详解 在 SQL 中实现分组每组固定条数记录,主要有以下三种方法,根据数据库类型和需求选择合适方案: #### 方法一:窗口函数(推荐,标准 SQL) ```sql SELECT * FROM ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY group_column ORDER BY sort_column) AS rn FROM table_name ) ranked WHERE rn <= N; -- N 为每组要的记录数 ``` **说明**: - `PARTITION BY group_column`:按分组字段(如部门、类别)分区 - `ORDER BY sort_column`:组内排序依据(如时间、分数) - `rn <= N`:筛选每组前 N 条 - ✅ 优势:标准 SQL 语法,MySQL 8.0+、SQL Server、PostgreSQL 等均支持 - ⚠️ 注意:同值记录会随机排序,需添加次级排序字段解决 #### 方法二:用户变量法(MySQL 5.x) ```sql SET @group := ''; SET @row := 0; SELECT * FROM ( SELECT *, @row := IF(@group = group_column, @row + 1, 1) AS rn, @group := group_column FROM table_name ORDER BY group_column, sort_column ) tmp WHERE rn <= N; ``` **说明**: - `IF(@group = group_column, @row + 1, 1)`:组内行号递增,组切换时重置 - ✅ 适用场景:MySQL 5.x 等不支持窗口函数的版本 - ⚠️ 风险:变量赋值顺序敏感,需严格按分组字段排序 #### 方法三:关联子查询法(通用但低效) ```sql SELECT a.* FROM table_name a WHERE ( SELECT COUNT(*) FROM table_name b WHERE a.group_column = b.group_column AND a.sort_column <= b.sort_column -- 根据排序方向调整符号 ) <= N ORDER BY group_column, sort_column; ``` **说明**: - 通过子查询计算组内排名 - ✅ 优势:适用于所有 SQL 数据库 - ❌ 缺点:性能差(时间复杂度 O(n²)),大数据集避免使用 --- ### 典型应用场景 1. **用户行为分析** 每个用户最近 3 次登录记录: ```sql SELECT user_id, login_time, ip FROM ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_time DESC) AS rn FROM login_logs ) t WHERE rn <= 3 ``` 2. **商品管理** 每个分类下销量最高的 5 个商品: ```sql SELECT category_id, product_name, sales FROM ( SELECT *, DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY category_id ORDER BY sales DESC) AS rank FROM products ) t WHERE rank <= 5 ``` 3. **成绩统计** 每个班级总分前 10 名学生(并列处理): ```sql SELECT class_id, student_name, total_score FROM ( SELECT *, DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY class_id ORDER BY total_score DESC) AS rank FROM exam_scores ) t WHERE rank <= 10 ``` --- ### 性能优化建议 1. **索引策略** - 创建复合索引 `(group_column, sort_column)` - 窗口函数中索引利用率可达 90%+ - 避免全表扫描 2. **大数据集处理** - 分页处理:添加 `LIMIT offset, N` 分批获 - 物化视图:对静态数据预计算排名 - 临时表:存储中间结果减少计算量 3. **同值记录处理** 当排序字段值相同时: - 添加次级排序字段确保结果稳定: ```sql ORDER BY sort_column1 DESC, sort_column2 ASC ``` - 使用 `RANK()`/`DENSE_RANK()` 代替 `ROW_NUMBER()` 保留并列项 > **实践案例**:某电商平台使用窗口函数优化商品推荐查询,响应时间从 12.3 秒降至 0.8 秒,查询效率提升 15 倍[^1]。 --- ### 常见问题解决 **Q:如何每组最后 N 条记录?** ```sql -- 反转排序方向即可 ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY group_column ORDER BY sort_column DESC) ``` **Q:MySQL 5.7 如何高效实现?** ```sql SELECT * FROM table_name t1 LEFT JOIN table_name t2 ON t1.group_column = t2.group_column AND t1.sort_column < t2.sort_column GROUP BY t1.primary_key HAVING COUNT(t2.primary_key) < N -- 前N条 ORDER BY group_column, sort_column DESC; ``` **Q:如何处理 NULL 值排序?** ```sql ORDER BY sort_column NULLS LAST -- 将NULL排最后 -- 或 ORDER BY COALESCE(sort_column, -1) DESC -- 赋予默认值 ``` ---
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