Меню

Sql номер строки таблицы



Функции ранжирования и нумерации в Transact-SQL — ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, NTILE

Изучение Transact-SQL продолжается и на очереди у нас функции ранжирования ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK и NTILE, сейчас мы узнаем, что делают эти функции и зачем вообще они нужны, все как обычно будем рассматривать на примерах.

ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, NTILE

В языке Transact-SQL очень много различных функций, конструкций, например, PIVOT или INTERSECT, которые в принципе редко используются, их мы даже в нашем мини справочнике Transact-SQL не указывали, но знать, где и как их можно использовать нужно, так же, как и функции ранжирования или их еще называют функции нумерации. Поэтому сегодня давайте поговорим именно об этих функциях, и если говорить конкретно, то это функции: ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, NTILE.

И начнем мы, конечно же, с определения, что же вообще это за ранжирующие функции.

  1. Ранжирующие функции в T-SQL
  2. Исходные данные для примеров
  3. ROW_NUMBER
  4. RANK
  5. DENSE_RANK
  6. NTILE

Ранжирующие функции в T-SQL

Ранжирующие функции — это функции, которые возвращают значение для каждой строки группы в результирующем наборе данных. На практике они могут быть использованы, например, для простой нумерации списка, составления рейтинга или постраничной выборки.

И для того чтобы лучше усвоить работу и применение этих функций, давайте рассмотрим все их по очереди, и параллельно будем сравнивать их друг с другом, т.е. таким образом, мы еще и узнаем в чем их отличие. Но для того чтобы начать рассматривать примеры, необходимо определится с исходными данными.

Заметка! Для комплексного изучения языка SQL рекомендую почитать мою книгу «SQL код». Данный книга рассчитана на изучение языка SQL как стандарта, т.е. на изучение тех возможностей SQL, которые доступны и точно будут работать во всех популярных системах управления базами данных (СУБД).

Исходные данные для примеров

Использовать мы будем MS SQL Server Express 2014, а запросы будем писать в Management Studio Express. В качестве тестовых данных будем использовать таблицу selling, которая будет содержать различные товары (телефоны, планшеты, ноутбуки, программы) с выдуманными ценами.

Наша тестовая таблица

Заполним ее тестовыми данными, в итоге получим следующее (для выборки пишем простой запрос select)

Скриншот 1

ROW_NUMBER

ROW_NUMBER – функция нумерации в Transact-SQL, которая возвращает просто номер строки.

ROW_NUMBER () OVER ([PARTITION BY столбы группировки] ORDER BY столбец сортировки)

где, partition by — это не обязательное ключевое слово, после которого указывается столбец или столбцы, по которым группировать данные, а order by столбец для сортировки, т.е. по данному столбцу будут отсортированы данные, а потом пронумерованы, он уже обязателен. Сразу скажу, чтобы не возвращаться, что эти ключевые слова относятся ко всем функциям ранжирования, которые мы будем сегодня использовать.

Пример без группировки с сортировкой по цене

Скриншот 2

Пример с группировкой по категории и с сортировкой по цене

Скриншот 3

Как видите, здесь уже нумерация идет в каждой категории.

RANK – ранжирующая функция, которая возвращает ранг каждой строки. В данном случае, в отличие от row_number(), идет уже анализ значений и в случае нахождения одинаковых, функция возвращает одинаковый ранг с пропуском следующего. Как было уже сказано выше, здесь также можно использовать partition by для группировки и обязательно нужно указывать столбец сортировки в order by.

Пример без группировки с сортировкой по цене и отличие от row_number()

Скриншот 4

Пример с группировкой по категории и с сортировкой по цене и отличие от row_number()

Скриншот 5

DENSE_RANK

DENSE_RANK — ранжирующая функция, которая возвращает ранг каждой строки, но в отличие от rank, в случае нахождения одинаковых значений, возвращает ранг без пропуска следующего.

Читайте также:  Строение сердца человека таблица особенности и функции

Пример без группировки с сортировкой по цене и отличие от rank() и row_number()

Скриншот 6

NTILE

NTILE – функция Transact-SQL, которая делит результирующий набор на группы по определенному столбцу. Количество групп указывается в качестве параметра. В случае если в группах получается не одинаковое количество строк, то в первой группе будет наибольшее количество, например, в нашем случае строк 10 и если мы поделим на три группы, то в первой будет 4 строки, а во второй и третей по 3.

Скриншот 7

В заключение давайте приведем пример, в котором мы наглядно увидим различия в работе всех функций, например, вот такой

Скриншот 8

Заметка! Для комплексного изучения языка T-SQL рекомендую посмотреть мои видеокурсы по T-SQL, в которых используется последовательная методика обучения и рассматриваются все конструкции языка SQL и T-SQL.

На этом я думаю по ранжирующим функциям достаточно, в следующих статьях мы продолжим изучение Transact-SQL, а на этом пока все. Удачи!

Источник

Оконные функции в SQL — что это и зачем они нужны

Оконные функции в SQL — что это и зачем они нужны

Многие разработчики, даже давно знакомые с SQL, не понимают оконные функции, считая их какой-то особой магией для избранных. И, хотя реализация оконных функций поддерживается с SQL Server 2005, кто-то до сих пор «копипастит» их со StackOverflow, не вдаваясь в детали. Этой статьёй мы попытаемся развенчать миф о неприступности этой функциональности SQL и покажем несколько примеров работы оконных функций на реальном датасете.

Почему не GROUP BY и не JOIN

Сразу проясним, что оконные функции — это не то же самое, что GROUP BY. Они не уменьшают количество строк, а возвращают столько же значений, сколько получили на вход. Во-вторых, в отличие от GROUP BY, OVER может обращаться к другим строкам. И в-третьих, они могут считать скользящие средние и кумулятивные суммы.

Примечание Оконные функции не изменяют выборку, а только добавляют некоторую дополнительную информацию о ней. Для простоты понимания можно считать, что SQL сначала выполняет весь запрос (кроме сортировки и limit), а уже потом считает значения окна.

Окей, с GROUP BY разобрались. Но в SQL практически всегда можно пойти несколькими путями. К примеру, может возникнуть желание использовать подзапросы или JOIN. Конечно, JOIN по производительности предпочтительнее подзапросов, а производительность конструкций JOIN и OVER окажется одинаковой. Но OVER даёт больше свободы, чем жёсткий JOIN. Да и объём кода в итоге окажется гораздо меньше.

Для начала

Оконные функции начинаются с оператора OVER и настраиваются с помощью трёх других операторов: PARTITION BY, ORDER BY и ROWS. Про ORDER BY, PARTITION BY и его вспомогательные операторы LAG, LEAD, RANK мы расскажем подробнее.
Все примеры будут основаны на датасете олимпийских медалистов от Datacamp. Таблица называется summer_medals и содержит результаты Олимпиад с 1896 по 2010:

ROW_NUMBER и ORDER BY

Как уже говорилось выше, оператор OVER создаёт оконную функцию. Начнём с простой функции ROW_NUMBER, которая присваивает номер каждой выбранной записи:


Каждая пара «спортсмен — вид спорта» получила номер, причём к этим номерам можно обращаться по имени row_number.
ROW_NUMBER можно объединить с ORDER BY, чтобы определить, в каком порядке строки будут нумероваться. Выберем с помощью DISTINCT все имеющиеся виды спорта и пронумеруем их в алфавитном порядке:

Читайте также:  Как открыть таблицу кодировки

PARTITION BY и LAG, LEAD и RANK

PARTITION BY позволяет сгруппировать строки по значению определённого столбца. Это полезно, если данные логически делятся на какие-то категории и нужно что-то сделать с данной строкой с учётом других строк той же группы (скажем, сравнить теннисиста с остальными теннисистами, но не с бегунами или пловцами). Этот оператор работает только с оконными функциями типа LAG, LEAD, RANK и т. д.

Функция LAG берёт строку и возвращает ту, которая шла перед ней. Например, мы хотим найти всех олимпийских чемпионов по теннису (мужчин и женщин отдельно), начиная с 2004 года, и для каждого из них выяснить, кто был предыдущим чемпионом.
Решение этой задачи требует нескольких шагов. Сначала надо создать табличное выражение, которое сохранит результат запроса «чемпионы по теннису с 2004 года» как временную именованную структуру для дальнейшего анализа. А затем разделить их по полу и выбрать предыдущего чемпиона с помощью LAG:


Функция PARTITION BY в таблице вернула сначала всех мужчин, потом всех женщин. Для победителей 2008 и 2012 года приведён предыдущий чемпион; так как данные есть только за 3 олимпиады, у чемпионов 2004 года нет предшественников, поэтому в соответствующих полях стоит null.

Функция LEAD похожа на LAG, но вместо предыдущей строки возвращает следующую. Можно узнать, кто стал следующим чемпионом после того или иного спортсмена:

Оператор RANK похож на ROW_NUMBER, но присваивает одинаковые номера строкам с одинаковыми значениями, а «лишние» номера пропускает. Есть также DENSE_RANK, который не пропускает номеров. Звучит запутанно, так что проще показать на примере. Вот ранжирование стран по числу олимпиад, в которых они участвовали, разными операторами:

  • Row_number — ничего интересного, строки просто пронумерованы по возрастанию.
  • Rank_number — строки ранжированы по возрастанию, но нет номера 3. Вместо этого, 2 строки делят номер 2, а за ними сразу идёт номер 4.
  • Dense_rank — то же самое, что и rank_number, но номер 3 не пропущен. Номера идут подряд, но зато никто не оказался пятым из пяти.

Напоследок

Вот так мы и разложили этот датасет по полочкам при помощи оконных функций. На этом наше введение в оконные функции заканчивается. Надеемся, это было интересно и не так сложно, как могло показаться.

Конечно, это далеко не все возможности оконных функций. Для них есть много других полезных вещей, например ROWS, NTILE и агрегирующие функции (SUM, MAX, MIN и другие), но об этом поговорим в другой раз.

Источник

Функция ROW_NUMBER стр. 1

Функция ROW_NUMBER, как следует из ее названия, нумерует строки, возвращаемые запросом. С ее помощью можно выполнить более сложное упорядочивание строк в отчете, чем то, которое дает предложение ORDER BY в рамках Стандарта SQL-92.

До появления этой функции для нумерации строк, возвращаемых запросом, приходилось использовать довольно сложный интуитивно непонятный алгоритм, изложенный в параграфе. Единственным достоинством данного алгоритма является то, что он будет работать практически на всех СУБД, поддерживающих стандарт SQL-92.

Естественно, можно выполнить нумерацию средствами процедурных языков, используя при этом курсоры и/или временные таблицы. Но мы здесь говорим о «чистом» SQL.

Используя функцию ROW_NUMBER можно:

  • задать нумерацию, которая будет отличаться от порядка сортировки строк результирующего набора;
  • создать «несквозную» нумерацию, т.е. выделить группы из общего множества строк и пронумеровать их отдельно для каждой группы;
  • использовать одновмеренно несколько способов нумерации, поскольку, фактически, нумерация не зависит от сортировки строк запроса.
Читайте также:  Таблица длины волос при наращивании

Проще всего возможности функции ROW_NUMBER показать на простых примерах, к чему мы и переходим.

Пронумеровать все рейсы из таблицы Trip в порядке возрастания их номеров. Выполнить сортировку по .

Консоль

Источник

MySQL номер строки

В SQL есть специальная функция вывода номеров строк в запросе ROW_NUMBER(). Но в его младшем брате MySQL нет такой функции. Единственный способ вывести номер строки в MySQL — использование переменной.

Поставим задачу: необходимо вывести имя пользователя, количество его очков и место в рейтинге по количеству этих очков. Т.е. такую таблицу:

RANK POINTS NAME
1 500 Алексей
2 300 Сергей
3 200 Виталий

Получать данные будем из таблицы истории получения очков, которая зовётся «history». Выглядит она так:

DATE POINTS NAME
26.03.2017 300 Алексей
16.08.2016 200 Алексей
11.01.2016 200 Виталий
28.12.2015 200 Сергей
14.07.2015 100 Сергей

Для начала получим суммы набранных очков, сгруппированные по именам пользователей и отсортированные по убыванию. Запрос будет выглядеть так:

SELECT SUM(POINTS) as ‘POINTS’, NAME FROM `history` GROUP BY NAME ORDER BY SUM(POINTS) DESC;

База вернёт следующую таблицу:

POINTS NAME
500 Алексей
300 Сергей
200 Виталий

Отлично! Теперь надо пронумеровать строки, чтобы получить место пользователя в рейтинге. Алексей будет первым, Сергей — вторым, Виталий — третьим.

Нумеровка делается через переменную, добавляемую к выводу. Казалось бы, можно сделать всё просто:

SET @rank=0;

SELECT @rank:=@rank+1 AS ‘RANK’, SELECT SUM(POINTS) as ‘POINTS’, NAME FROM `history` GROUP BY NAME ORDER BY SUM(POINTS) DESC;

Но если сделать такой запрос, то результат будет плачевным. Назначение рейтинга произойдёт после группировки, но до сортировки ORDER BY SUM(POINTS). Выглядеть результат будет так:

RANK POINTS NAME
1 500 Алексей
3 300 Сергей
2 200 Виталий

Цифры ранга идут не по порядку: 1, 3, 2. Чтобы исправить положение необходимо добавлять столбец ранга после группировки и сортировки, в отдельном запросе. По логике, получается SELECT в SELECT. Синтаксис будет такой:

SET @rank=0;
SELECT @rank:=@rank+1 AS ‘RANK’, POINTS, NAME FROM
(

SELECT SUM(POINTS) as ‘POINTS’, NAME
FROM `history` GROUP BY NAME ORDER BY SUM(POINTS) DESC

) as t ;

Обратите внимание на окончание запроса. Без » as t;» написать запрос нельзя, иначе будет ошибка » Every derived table must have its own alias!«.

Результат такого запроса будет выглядеть как нормальная ранговая таблица. С правильным расположением цифр ранга:

RANK POINTS NAME
1 500 Алексей
2 300 Сергей
3 200 Виталий

Теперь усложним задачу. Получим содержание одной ячейки такой таблицы.

Представим, что нам нужно вывести номер ранга в личный кабинет пользователя. Чтобы Алексей видел в своём личном кабинете цифру «1», Сергей — «2», а Виталий — «3». Тогда запрос будет содержать SELECT внутри SELECT внутри SELECT. Вот так:

SET @rank=0;
SELECT RANK FROM
(

SELECT @rank:=@rank+1 AS ‘RANK’, NAME FROM
(

SELECT SUM(POINTS), NAME
FROM `history` GROUP BY NAME ORDER BY SUM(POINTS) DESC

) as t1

) as t2
WHERE NAME = ‘Виталий’;

Обратите внимание на хвосты: «as t1», «as t2″. Нужны разные псевдонимы, иначе будет ошибка » Every derived table must have its own alias!«.

Конечно же, на реальном проекте такая таблица будет содержать id пользователя, а не его имя. Потому что в строке правды нет, а в числе есть 🙂

Источник

Adblock
detector