Oracle rownum

Oracle SQL分页与排序技术详解
本文深入探讨了Oracle SQL中使用ROWNUM进行分页排序的方法,包括ROWNUM的用法、排序取行数、排序后使用ROWNUM获取顺序等关键概念。通过实例解析,清晰展示了如何利用ROWNUM实现数据的高效分页与排序。

create table student (ID char(6), name VARCHAR2(100));
insert into student values('200001','张一');
insert into student values('200002','王二');
insert into student values('200003','李三');
insert into student values('200004','赵四');
insert into student values('200005','赵6');
insert into student values('200006','赵5');
------------------------------------------------------
select * from student where rownum=1;-- 可以
select * from student where rownum=2;-- 不可以(rownum = n为false,其中 n > 1)

select * from student where rownum>1;-- 不可以
select * from student where rownum>2;-- 不可以(rownum > n为false, 其中 n任意)

select * from student where rownum<3;-- 可以
select * from student where rownum<0;-- 可以(rownum < n为true,其中 n任意)
------------------------------------------------------
select * from 
(
   select rownum no,id,name from student where rownum<=3 
)
where no >=2;-- 数据量大时有效率问题

select rownum, t.* from student t order by t.name;--(1)
select rownum, t.* from student t;--(2)
-- 以上两行可以看出,rownum为插入时的顺序编号

-- 自然而然,先取出有序的结果集再次在新表上作用rownum就能获得要的结果(可以理解为插入虚表时的顺序编号么?^_^)
select v.*, rownum
from
(
select * from student order by name
)v;

-- 有人认为给name加上索引或者主键,便可以打乱表数据原来插入顺序(即rownum)以新的方式排序以获得新的rownum
create index idx_name on STUDENT (name);
-- 并没有变化,删除索引上主键
drop index IDX_NAME;
alter table STUDENT add constraint key_name primary key (NAME);
-- 结果证明有效,(1)(2)两句都按照1-6的rownum名字顺序分别为插入顺序和字幕顺序
alter table STUDENT drop constraint KEY_NAME cascade;
-- 去掉主键,验证又恢复了初始状态,再来看看主键的问题,这次创建唯一主键
create unique index inx_name on STUDENT (name);
-- 唯一主键依然无效,删除。试验完毕
drop index INX_NAME;

 到此,对于oracle分页排序,排序取若干行数据等问题基本就清楚了,至于为什么加索引不能达到预期目的的理由是什么,还需要进一步学习。

 

参考资料:http://www.cnblogs.com/temptation/archive/2007/05/16/748897.html

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【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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