班级前三名的问题

select 班级,姓名,成绩 from (

select t.*, row_number() over(partition by t.班级 order by t.成绩 desc) as num
from 表 t
order by t.班级g, t.成绩 desc
) where num<=3
Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### Oracle 数据库中使用 `ROW_NUMBER()` 查询每个班级前三名学生 在 Oracle 数据库中,`ROW_NUMBER()` 是一种强大的分析函数,可以用于为查询结果集中的每一行分配唯一序号。通过结合 `PARTITION BY` 和 `ORDER BY` 子句,能够轻松实现按特定条件分组并排序的功能。 以下是具体的 SQL 实现方式: #### SQL 查询语句 ```sql SELECT id, class_id, name, score FROM ( SELECT id, class_id, name, score, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY class_id ORDER BY score DESC) AS rn FROM students ) WHERE rn <= 3; ``` #### 解释 1. **子查询部分** 在内部子查询中,使用了 `ROW_NUMBER()` 函数来为每个班级的学生按照成绩降序排列,并为其分配一个唯一的行号 (`rn`)。这里的关键在于 `PARTITION BY class_id` 将数据按班级分组[^1],而 `ORDER BY score DESC` 则确保每组内的学生成绩从高到低排序[^4]。 2. **外部查询过滤** 外部查询基于子查询的结果进一步筛选出每个班级排名三位的学生。这一步通过简单的 `WHERE rn <= 3` 条件完成[^3]。 此方法不仅高效而且易于理解,在实际应用中广泛适用于类似的排名需求场景。 #### 注意事项 如果存在两个或多个学生的分数相同,则它们会被赋予不同的行号(即使分数相等)。这是因为 `ROW_NUMBER()` 总是返回连续且不重复的编号。如果希望处理平局情况(即相同的分数共享同一排名),则应考虑改用 `RANK()` 或 `DENSE_RANK()` 函数[^4]。 --- ### 示例数据与运行效果 假设表 `students` 的结构如下: | id | class_id | name | score | |------|----------|-----------|--------| | 1 | A | Alice | 90 | | 2 | A | Bob | 87 | | 3 | A | Charlie | 87 | | 4 | B | David | 95 | | 5 | B | Eve | 92 | 执行上述 SQL 后,可能获得以下结果: | id | class_id | name | score | |------|----------|-----------|--------| | 1 | A | Alice | 90 | | 2 | A | Bob | 87 | | 3 | A | Charlie | 87 | | 4 | B | David | 95 | | 5 | B | Eve | 92 | ---
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