rank() over(partition)的使用

     有的时候会遇到这样的问题,我们需要查询一张表,而且要按照业务排序,比如我需要如下的结果:

    地区   日期    费用  产品编号   用户编号

     290 201202 258 1              s1
     290 201202 200 1              s5
     290 201202 100 1              s100
     290 201202 90   2              s7
     290 201202 88   2              s9
     290 201202 10   2              s12。 

     领导让我出一张报表,需要看到每一个业务的收费前三名是那些客户。这个时候用rank() over(partition)是一个很不错的选择。

     我的测试表就像上面例子中的表一样,不过数据稍微多一点点。给大家一个截图:

     

      可以看到我每一个项目都有5条记录,我只取前三,那么SQL如下:

      

SELECT A.AREA_ID, A.ACCT_MONTH, A.FEE, A.ITEM_ID, A.USER_ID
FROM (SELECT T.AREA_ID,
T.ACCT_MONTH,
T.FEE,
T.ITEM_ID,
T.USER_ID,
RANK() OVER(PARTITION BY T.ITEM_ID ORDER BY T.FEE DESC) RK
FROM TEST T) A
WHERE RK < 4;

       该语句执行的结果就是上述的情况了。

       一不做二不休,我顺便查看一下该语句的执行计划好了。

       首先写一下我的建表语句:

       

CREATE TABLE TEST
(
area_id NUMBER,
acct_month NUMBER,
fee NUMBER,
item_id NUMBER
)
PARTITION BY LIST(area_id)
(
PARTITION part_290 VALUES('290'),
PARTITION part_910 VALUES('910'),
PARTITION part_911 VALUES('911'),
partition part_912 values('912'),
partition part_913 values('913'),
partition part_914 values('914'),
partition part_915 values('915'),
partition part_916 values('916'),
partition part_917 values('917'),
partition part_919 values('919'),
partition part_default values(default)
)

      我按照地域进行了分区,其实也可以按照时间进行分区。explain一下plan:

       

      可以看到,只有10条记录的表,COST却高达4,不得不说采取这个办法会极大地降低查询的效率。但是业务上需要的话,rank() over确实是一个很好使的玩意儿。

      加两条数据进去,顺便测测分区表是否真的可以在没有索引的情况下提高一点点效率。加了两条数据,area_id是911,陕西省宝鸡市的区号:0911。语句也稍微变动一下:

SELECT A.AREA_ID, A.ACCT_MONTH, A.FEE, A.ITEM_ID, A.USER_ID
FROM (SELECT T.AREA_ID,
T.ACCT_MONTH,
T.FEE,
T.ITEM_ID,
T.USER_ID,
RANK() OVER(PARTITION BY T.ITEM_ID ORDER BY T.FEE DESC) RK
FROM TEST T
WHERE t.area_id = 290) A
WHERE RK < 4;

      explain一下plan:

      

      发现虽然现在是12行数据,但是因为我只查询西安市(290),所以在rows里仍旧只是10行,没有新添加的宝鸡市的2行。由此可见,在面对非常海量的数据存储时,按照一定的条件建立分区,是十分有必要的。不过按照时间建立分区可能会稍微麻烦点,因为时间在不停的推进,多少年之后,你现在建立的分区就已经不可能再用了,就要添加新的分区进去,这也是一个挺讨厌的事情。



      

posted @ 2012-02-04 20:41  wingsless  阅读(58850)  评论(0编辑  收藏  举报