DB2/z OLAP支持 (RANK, DENSERANK, ROW_NUMBER)

最新推荐文章于 2025-06-17 09:13:24 发布
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分类专栏： Mainframe Database Tech 文章标签： db2 reference blog query sql
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/simonjo/article/details/6781959
本文详细介绍了SQL中用于为结果集添加行标识的函数ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK()的区别及用法。通过对比它们的功能特性，帮助开发者理解这些函数在实际应用中的差异，避免因复杂表达而产生的困惑。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

之前没接触过OLAP的东西，今天发现客户过来的query含有这个功能，就顺便查看一下造点test case。

看了半天SQL reference，一头雾水；

看了几个国内的blog，一头雾水；

后来看了个英文blog，豁然开朗！这功能真是坑爹！

简单记录如下：

ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK() 均是用来给结果加上类似于行标的一串数字；

不同在于，ROW_NUMBER加顺序数字12345；

RANK是奥运会规则给名次，如果并列第一，那就是给11345，并列第二就给12245；

DENSE_RANK是不留空隙的给名次，如果并列第一，那就是给11234，并列第二就给12234；

这么简单的东西，我不明白为什么这么多人写那么复杂……

ClickHouse:A Fast OpenSource OLAP Database
AI天才研究院
07-28 1080
2019年9月1日，ClickHouse作为开源分布式列存数据库首次亮相，它极大的推动了云计算、大数据分析等领域的发展。ClickHouse作为一款真正意义上的企业级的开源OLAP（OnLine Analytical Processing）数据库，在功能性上具有巨大的优势。但由于其快速的实时响应、高性能、稳定性、易用性、易于扩展等特性，也吸引到许多公司、组织和个人对其进行尝试和使用。
8、OLAP函数的应用案例
最新发布
pandas7gardener的博客
06-20 13
本博客深入探讨了OLAP函数在多个行业中的实际应用，包括销售数据分析、客户行为分析、财务报表分析、市场营销效果分析以及体育行业案例等。文章通过详细的SQL查询示例展示了如何利用OLAP函数进行多维数据切片、排名、偏差检测等操作，并结合物化视图和查询优化技术提升分析效率。此外，还介绍了结果可视化方法和相关性能调优策略，帮助读者全面掌握OLAP函数在现代数据分析中的应用。
【DB2】DB2中rank(),dense_rank(),row_number()的用法
weixin_34336292的博客
03-24 2332
1.准备测试数据 DROP TABLE oliver_1; CREATE TABLE oliver_1(CLASS_NO INT,CST_NAME VARCHAR(10),SUB_NO INT,SUB_NAME VARCHAR(20),SCORE int); INSERT INTO oliver_1 VALUES(1,'张三',30,'数学',89); INSERT INTO ...
DB2 OLAP
笔记
03-24 215
1.OLAP函数 ROW_NUMBER  提供行号   select row_number() over (order by 字段) as row_no from tabname      查询表的第N行到第M行的数据   select a.* from ( select row_number() over (order by 字段) as row_no,a.* from ta...
DB2中RANK和ROWNUMER的区别
小灰灰的部落
04-23 6020
select rank() over(partition by zch_tzxmxx_xmdw order by zch_tzxmxx_xmmc ) num,zch_tzxmxx_xmdw as "分组",zch_tzxmxx_xmmc as "排序" from zch_tzxmxx;
db2 中rank()，dense_rank()
圣手屠鸭的专栏
12-29 4905
rank()对表中的数据进行分级排序.譬如有张学生成绩统计单的表STUDENT_RESULTname number kemu fenshuli 0113101 高数 90zhang 0113098 高数 80wang 0113077 高数 70li 0113101 物理 80zhang 0113098 物理 90wang 0113077 物理 70我
（开发人员应当读的文章）Bob Lyle 谈 DB2 中的 OLAP 函数
03-16
例如，部门1的最高薪水员工获得了`rank`、`dense_rank`和`row_number`均为1的结果，而最低薪水员工则分别获得了6、5、6的结果。 ``` EMPNUM DEPT SALARY RANK DENSE_RANK ROW_NUMBER -----------------------------...
开窗函数学习整理
wh502574188的博客
09-02 3049
一、开窗函数是什么 1、定义： 普通的聚合函数聚合的行集是组,开窗函数聚合的行集是窗口。因此,普通的聚合函数每组(Group by)只返回一个值，而开窗函数则可为窗口中的每行都返回一个值。简单理解，就是对查询的结果多出一列，这一列可以是聚合值，也可以是排序值。在ISO SQL规定了这样的函数为开窗函数，在 Oracle中则被称为分析函数，而在DB2中则被称为OLAP函数。 （聚合函数是对一组值执行计算并返回单一的值的函数。） 2、特征： 区别于聚合函数，开窗函数在聚合函数后增加了OVER 关键字。SQL允许
5、统计、分析和OLAP函数的介绍
pandas7gardener的博客
06-17 15
本文详细介绍了DB2 UDB中提供的统计、分析和OLAP函数，包括常见的统计函数如AVG、SUM、COUNT等，分析函数如窗口函数和排名函数，以及ROLLUP和CUBE等用于多维度数据分析的OLAP函数。文章还通过实际业务场景示例展示了如何使用这些函数进行数据查询与深度分析，并讨论了性能优化策略和综合应用方法，帮助用户更高效地挖掘数据价值。
db2常用语句
阿昊的博客
12-21 3472
db2数据库常用语句和案例展示
一个SQL语句分清楚RANK(),DENSE_RANK(),ROW_NUMBER()三个排序的不同
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微风
07-14 1万+
在SCOTT用户下，执行下面SQL; SELECT  s.deptno,s.ename,s.sal, RANK() over(partition by s.deptno order by s.sal) as rank, DENSE_RANK() over(partition by s.deptno order by s.sal) as dense_rank, ROW_NUMBER
Oracle聚合函数RANK和dense_rank的使用
qingfengxia2013的专栏
09-27 847
聚合函数RANK 和 dense_rank 主要的功能是计算一组数值中的排序值。　　　　在9i版本之前，只有分析功能（analytic ），即从一个查询结果中计算每一行的排序值，是基于order_by_clause子句中的value_exprs指定字段的。　　　　其语法为：　　　　RANK ( ) OVER ( [query_partition_clause] order_by_clause )　...
RANK、DENSE_RANK以及ROW_NUMBER区别
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04-20 5280
场景 数据库查询中，很多时候都会遇到对数据进行分组，然后组内排序加序号的需求。 应用 对于组内排序一般有三个函数可供使用，它们是RANK()、DENSE_RANK()以及ROW_NUMBER()。它们都是对分过组的数据排序加序号，不过又有各自的区别。 语法 它们的语法是一样的，如下： ROW_NUMBER() OVER([PARTITION BY col1] ORDER BY col2
oracle 排名函数
寻梦的赶路人
12-01 4679
      rank()对表中的数据进行分级排序. 譬如有张学生成绩统计单的表STUDENT_RESULT name number kemu fenshu li 0113101 高数 90 zhang 0113098 高数 80 wang 0113077 高数 70 li 0113101 物理 80 zhang 0113098 物理 90 wang
db2数据库，查询A字段得取值要根据B字段是不是最大值来判断怎么写
06-11
<think>嗯，用户这次是在询问DB2数据库中如何根据B字段的最大值来判断A字段取值的问题。虽然ta引用了MySQL删除字段的内容，但这明显与当前需求无关，可能是误操作粘贴了错误引用。用户真正的核心诉求是：在DB2环境下，如何通过SQL获取每个分组中B字段最大值对应的A字段值。用户可能正在处理数据分析工作，需要从多个数据项中定位关键记录。比如在销售数据中找每个产品的最高单价对应订单号，或者在设备日志中取每个设备最后一次状态变更的记录。这类需求在业务分析中很常见。从技术角度看，这个问题需要处理三个关键点：首先是按逻辑分组（比如产品ID），然后在组内找B字段最大值（比如单价），最后取出该记录对应的A字段（比如订单号）。DB2作为主流企业级数据库，支持标准窗口函数和子查询，正好能优雅解决这个问题。上次我给出的解决方案涵盖了三种方式：ROW_NUMBER()窗口函数、子查询关联最大值、以及MAX的OLAP函数用法。其中窗口函数方案最常用，执行效率也较好；子查询方案虽然直观但大数据量时可能较慢。用户可能是DBA或数据分析师，所以特意补充了注意事项提示内存表限制。用户没有追问细节，可能已经解决了问题。但深层需求可能是想优化SQL性能，毕竟ta提到“是否为最大值”的判断逻辑，说明业务场景涉及实时决策。如果后续追问，可以深入解释DB2的查询优化器原理，或者探讨NOTEXISTS反查的替代方案。</think> 在 DB2 数据库中，要查询每个分组中 **B 字段最大值对应的 A 字段值**，可以使用以下 SQL 方法： --- ### 📌 方案一：使用窗口函数（推荐） ```sql SELECT A, B FROM ( SELECT A, B, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY [分组字段] ORDER BY B DESC) AS rn FROM [表名] ) AS t WHERE rn = 1; ``` - **作用**：按 `[分组字段]` 分组，每组按 `B` 字段降序排序，取每组第一行（即 `B` 最大值的行） - **示例**：按 `dept` 分组，取每组 `salary` 最大值的员工 `name` ```sql SELECT name, salary FROM ( SELECT name, salary, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY dept ORDER BY salary DESC) AS rn FROM employees ) WHERE rn = 1; ``` --- ### 📌 方案二：子查询关联最大值 ```sql SELECT t1.A, t1.B FROM [表名] t1 INNER JOIN ( SELECT [分组字段], MAX(B) AS max_B FROM [表名] GROUP BY [分组字段] ) t2 ON t1.[分组字段] = t2.[分组字段] AND t1.B = t2.max_B; ``` - **作用**：先查出每组的 `B` 最大值，再关联原表获取对应 `A` - **注意**：若 `B` 最大值有重复，会返回多行，需加去重处理（如 `DISTINCT`）。 --- ### 📌 方案三（DB2 特有）：OLAP 函数 ```sql SELECT DISTINCT MAX(A) OVER (PARTITION BY [分组字段]), -- 或 FIRST_VALUE(A) MAX(B) OVER (PARTITION BY [分组字段]) FROM [表名]; ``` - **适用场景**：明确要求同时输出 `A` 和 `B` 的最大值（可能非同一行）。 --- ### ⚠️ 关键说明 1. **`[分组字段]`**：按需求替换成分组依据字段（如 `dept_id`, `product_type`），若无需分组则删除 `PARTITION BY` 子句。 2. **去重处理**：当最大值对应多个 `A` 时： - 方案一用 `RANK()` 替代 `ROW_NUMBER()` 可返回所有最大值行。 - 方案二需加 `DISTINCT t1.A`。 3. **性能优化**：对海量数据，方案一效率更高（减少临时表生成）。 --- ### 🌰 实际案例 **表结构 `sales`**： | product_id（产品） | sale_date（日期） | amount（销售额） | |------------------|-----------------|---------------| | P001 | 2023-01-10 | 5000 | | P001 | 2023-02-15 | 8000 | | P002 | 2023-01-20 | 3000 | **目标**：查每个产品最近一次销售的日期和金额 **SQL**： ```sql SELECT product_id, sale_date, amount FROM ( SELECT product_id, sale_date, amount, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sale_date DESC) AS rn FROM sales ) WHERE rn = 1; ``` **结果**： | product_id | sale_date | amount | |----------|------------|-------| | P001 | 2023-02-15 | 8000 | | P002 | 2023-01-20 | 3000 | --- ✅ 根据需求选择合适方案，推荐优先使用 **窗口函数**（高效清晰）！
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