你真的会玩SQL吗?表表达式,排名函数
这次讲的有些可能是经常用但不会注意到,所以来统一总结一下用法。
我们往往需要临时存储某些结果集。除了用临时表和表变量,还可以使用公用表表达式的方法。
表表达式
- 期待单个值的地方可以使用标量子查询
- 期待多个值的地方可以使用多值子查询
- 在期待出现表的地方可用表值子查询或表表达式
1.派生表
是从查询表达式派生出虚拟结果表的表表达式,派生表的存在范围只是外部查询。
使用形式:from 派生表 as 派生表列名
规则:
- 所有列必须有名称
- 列名必须唯一
- 不允许使用order by(除非指定了top)
不同于标量和多值子查询,派生表不能是相关的,它必须是独立的。
2.公用表表达式(CTE)
非递归公用表表达式(CTE)是查询结果仅仅一次性返回一个结果集用于外部查询调用。
WITH CTE_Test AS ( SELECT * FROM Person_1 ) SELECT * FROM CTE_Test AS a --第一次引用 INNER JOIN CTE_Test AS b --第二次引用 ON a.Id = b.Id ORDER BY a.Id DESC
--SELECT * FROM CTE_Test 再查询一次会报错
递归公用表达式
来引用他人的一个示例:
先建一张表栏目表如下,栏目Id,栏目名称,栏目的父栏目
现在使用CTE查询其每个栏目是第几层栏目的代码如下:
WITH COL_CTE(Id,Name,ParentId,tLevel ) AS ( --基本语句 SELECT Id,Name,ParentId,0 AS tLevel FROM Col WHERE ParentId = 0 UNION ALL --递归语句 SELECT c.Id,c.Name,c.ParentId,ce.tLevel+1 AS tLevel FROM COL as c INNER JOIN COL_CTE AS ce --递归调用 ON c.ParentId = ce.Id ) SELECT * FROM COL_CTE
结果:
0表示顶级栏目。1就是1级栏目
排名函数
四个排名函数:
1.row_number
2.rank
3.dense_rank
4.ntile
排名函数order by子句是必需的。我们这里不讲定义,直接讲实例用法。
利用row_number生成连续行号
SELECT empid , qty , ROW_NUMBER() OVER ( ORDER BY qty ) AS rownum FROM sales ORDER BY qty
小的分组范围内排序,通过PARTITION BY选项来重新排序,给数据分区或者数据区域唯一的递增序号
如:LastName以‘A’开头的作为第一组,在这个组内进行排序。以‘B’开头的作为第二组,在这个组内排序。以‘C’开头的作为第三组,在这个组内进行排序,如此等等
select ROW_NUMBER() over(PARTITION by substring(LastName,1,1) order by LastName) as RowNum, FirstName+' '+ LastName as FullName from HumanResources.vEmployee
结果
假设LastName以‘A’开头的是男子组,这个组有共有三个人,Kim Abercrombie是冠军,Jay Adams是亚军,Nancy Anderson是季军。假设LastName以‘B’开头的是女子组,这个组只有一个人Bryan Baker,无论如何她都是冠军。等等如此类推。这样一眼就能看出他们的小组名次了。
RANK
果有同时撞线的情况发生应该怎么计名次呢?例如A第一个撞线,B和C同时第二个撞线,D第三个撞线,如果我们想把D的名次计为第4名应该怎么处理呢?就是说不计顺序名次,只计人数。这时就可以使用RANK函数了。
在order by子句中定义的列上,如果返回一行数据与另一行具有相同的值,rank函数将给这些行赋予相同的排名数值。在排名的过程中,保持一个内部计数值,当值有所改变时,排名序号将有一个跳跃。
SELECT ROW_NUMBER() OVER ( ORDER BY Department ) AS RowNum , RANK() OVER ( ORDER BY Department ) AS Ranking , FirstName + ' ' + LastName AS FullName , Department FROM HumanResources.vEmployeeDepartment ORDER BY RowNum
rank()函数右面也要跟上一个over子句。为了看到效果我们以Department作为排序字段,可以看到RowNum作为升序连续排名,Ranking作为计同排名,当Department的值相同时,Ranking中的值保持不变,当Ranking中的值发生变化时,Ranking列中的值将跳跃到正确的排名数值。来看结果:
从这个结果中我们可以说这次马拉松赛跑的排名是:Tengiz Kharatishvili,Zainal Arifin,Sean Chai,Karen Berge,Chris Norred并列第1,Michael Sullivan,Sharon Salavaria,Roberto Tamburello,Gail Erickson,Jossef Goldberg并列第6,如此等等。
DENSE_RANK
A第一个撞线,B和C同时第二个撞线,D第三个撞线,如果我们想把B和C的名次计位第2名,D的名次计为第3名应该怎么处理呢?就是说考虑并列名次。这里使用DENSE_RANK函数
SELECT ROW_NUMBER() OVER ( ORDER BY Department ) AS RowNum , DENSE_RANK() OVER ( ORDER BY Department ) AS Ranking , FirstName + ' ' + LastName AS FullName , Department FROM HumanResources.vEmployeeDepartment ORDER BY RowNum
结果
按照这个结果,我们可以说这次马拉松赛跑的排名是:Tengiz Kharatishvili,Zainal Arifin,Sean Chai,Karen Berge,Chris Norred并列第1,Michael Sullivan,Sharon Salavaria,Roberto Tamburello,Gail Erickson,Jossef Goldberg,Terri Duffy并列第2,等等。
NTILE
梭罗是铅笔的发明者,不过他没有申请专利。据说他天赋异禀,在父亲的铅笔厂里面打包铅笔的时候,从一堆铅笔里面抓取一把,每次都能精确地抓到一打12支。他在森林中目测两颗树之间的距离,和护林员用卷尺测量的结果相差无几。现在如果我们想从一张表中抓取多比数据,每一笔都是相同的数目,并且标明第几组该怎么办呢?NTILE函数提供了这个功能。
SELECT NTILE(30) OVER ( ORDER BY Department ) AS NTiles , FirstName + ' ' + LastName AS FullName , Department FROM HumanResources.vEmployeeDepartment
现在我们要抓取30个组的数据,并保证尽可能的保证每组数目相同
这个视图中共290条数据,290/30=9.7约等于10,所以每组10条数据,如图每一条数据都有一个组号。这个结果要比索罗精确。
练习
用CTE删除重复数据
创建一个用于测试的表,并在该表里插入几条数据(包括重复的数据)
/* Create Table with 7 records- 3 are duplicate records*/ CREATE TABLE DeleteDuplicateTest ( Col1 INT, Col2 INT ) INSERT INTO DeleteDuplicateTest SELECT 1 , 1 UNION ALL SELECT 1 , 1 --duplicate UNION ALL SELECT 1 , 1 --duplicate UNION ALL SELECT 1 , 2 UNION ALL SELECT 1 , 2 --duplicate UNION ALL SELECT 1 , 3 UNION ALL SELECT 1 , 4 GO
用CTE删除重复数据4条惟一的记录
参考SQL
![](https://images.cnblogs.com/OutliningIndicators/ExpandedBlockStart.gif)
WITH CTE ( COl1, Col2, DuplicateCount )
AS ( SELECT COl1 ,
Col2 ,
ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION BY COl1, Col2 ORDER BY Col1 ) AS DuplicateCount
FROM DELETEDUPLICATETEST
)
DELETE FROM CTE
WHERE DuplicateCount > 1
GO
/*用SQL SERVER 的CTE,它将重新生成一个相同的但附加了一行编号的表。在此方案中,我们有Col1,Col2以及包含这个两列重复数的列,对于不同的查询,这个重复数的列可能有不同的值。另一点需要注意的是,一旦CTE被创建,DELETE语句就可以被运行了。这里我们设置一个条件——当我们读取到的记录大于一条(即有重复数据),我们删除除了第一条的所有其他(这里可能有点绕,简单的话就是保留一条重复的记录)*/