Oracle分析函数ROW_NUMBER()
Oracle分析函数RANK()|ROW_NUMBER()|LAG()使用详解 ROW_NUMBER()函数: row_number()和rownum差不多,功能更强一点(可以在各个分组内从1开时排序),效率更高(?效率貌更差些,实际测验时)。 ROW_NUMBER()的使用方法: ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY C
Oracle分析函数RANK()|ROW_NUMBER()|LAG()使用详解
ROW_NUMBER()函数:
row_number()和rownum差不多,功能更强一点(可以在各个分组内从1开时排序),效率更高(?效率貌似更差些,实际测验时)。
ROW_NUMBER()的使用方法:
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2)
详细说明:
根据COL1分组
在分组内部根据 COL2排序
而这个值就表示每组内部排序后的顺序编号(组内连续的唯一的)
- ROW_NUMBER()语法如下:
- 1、row_number() over(order by column desc)先对列column按照降序,再为每条记录返回一个序列号:
- SELECT D.*, ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY D.R_OPATE_NUM DESC) AS INX FROM REPORT_DATA D
ROW_NUMBER()语法如下: 1、row_number() over(order by column desc)先对列column按照降序,再为每条记录返回一个序列号: SELECT D.*, ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY D.R_OPATE_NUM DESC) AS INX FROM REPORT_DATA D
[sql] view plaincopyprint?
- 2、row_number() over(partition by column1 order by column2 asc) 先按照column1分组,再对分组后的数据进行以column2升序排列
- select personalid,ct_smp_type,row_number() over(partition by personalid order by ct_smp_type asc) rn from neogoodsrule
- 语法1的具体实例:获取前100名人员的排名信息,如下
2、row_number() over(partition by column1 order by column2 asc) 先按照column1分组,再对分组后的数据进行以column2升序排列 select personalid,ct_smp_type,row_number() over(partition by personalid order by ct_smp_type asc) rn from neogoodsrule 语法1的具体实例:获取前100名人员的排名信息,如下
[sql] view plaincopyprint?
<span>name</span><span>=</span><span>"code"</span><span>></span><span>WITH</span><span> REPORT_DATA </span><span>AS</span><span> </span>
Nach dem Login kopieren- (SELECT DW.DWID,DW.DWMC,JY.JYXM,JY.JH,RMPC.R_OPATE_NUM
- FROM REPORT_MONTH_PERSON_COUNT RMPC,JWT_JYXX JY,T_DWXX DW
- WHERE RMPC.JYID = JY.JYUSERID
- AND JY.SSDW = DW.DWID
- AND RMPC.R_YEAR = 2013
- AND RMPC.R_MONTH = 6
- AND JY.SSDW LIKE '4102%'
- ORDER BY RMPC.R_OPATE_NUM DESC)
- SELECT B.*
- FROM (SELECT D.*, ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY D.R_OPATE_NUM DESC) AS INX
- FROM REPORT_DATA D
- ) B
- WHERE B.INX
-
ORDER BY B.INX
- Nach dem Login kopierenNach dem Login kopierenNach dem Login kopieren
<div class="dp-highlighter bg_sql"> <div class="bar"><div class="tools"> <strong>[sql]</strong> <a target="_blank" class="ViewSource" title="view plain" href="http://blog.csdn.net/liqingan880102/article/details/9924257#">view plain</a><a target="_blank" class="CopyToClipboard" title="copy" href="http://blog.csdn.net/liqingan880102/article/details/9924257#">copy</a><a target="_blank" class="PrintSource" title="print" href="http://blog.csdn.net/liqingan880102/article/details/9924257#">print</a><a target="_blank" class="About" title="?" href="http://blog.csdn.net/liqingan880102/article/details/9924257#">?</a> </div></div> <ol class="dp-sql"> <li class="alt"><span><span class="keyword">WITH</span><span> REPORT_DATA </span><span class="keyword">AS</span><span> </span></span></li> <li> <span> (</span><span class="keyword">SELECT</span><span> DW.DWID,DW.DWMC,JY.JYXM,JY.JH,RMPC.R_OPATE_NUM </span> </li> <li class="alt"> <span> </span><span class="keyword">FROM</span><span> REPORT_MONTH_PERSON_COUNT RMPC,JWT_JYXX JY,T_DWXX DW </span> </li> <li> <span> </span><span class="keyword">WHERE</span><span> RMPC.JYID = JY.JYUSERID </span> </li> <li class="alt"> <span> </span><span class="op">AND</span><span> JY.SSDW = DW.DWID </span> </li> <li> <span> </span><span class="op">AND</span><span> RMPC.R_YEAR = 2013 </span> </li> <li class="alt"> <span> </span><span class="op">AND</span><span> RMPC.R_MONTH = 6 </span> </li> <li> <span> </span><span class="op">AND</span><span> JY.SSDW </span><span class="op">LIKE</span><span> </span><span class="string">'4102%'</span><span> </span> </li> <li class="alt"> <span> </span><span class="keyword">ORDER</span><span> </span><span class="keyword">BY</span><span> RMPC.R_OPATE_NUM </span><span class="keyword">DESC</span><span>) </span> </li> <li> <span></span><span class="keyword">SELECT</span><span> B.* </span> </li> <li class="alt"> <span></span><span class="keyword">FROM</span><span> (</span><span class="keyword">SELECT</span><span> D.*, ROW_NUMBER() OVER(</span><span class="keyword">ORDER</span><span> </span><span class="keyword">BY</span><span> D.R_OPATE_NUM </span><span class="keyword">DESC</span><span>) </span><span class="keyword">AS</span><span> INX </span> </li> <li> <span> </span><span class="keyword">FROM</span><span> REPORT_DATA D </span> </li> <li class="alt"><span> ) B </span></li> <li> <span></span><span class="keyword">WHERE</span><span> B.INX </span> </li> <li class="alt"> <span></span><span class="keyword">ORDER</span><span> </span><span class="keyword">BY</span><span> B.INX </span> </li> </ol> </div><pre class='brush:php;toolbar:false;'>WITH REPORT_DATA AS (SELECT DW.DWID,DW.DWMC,JY.JYXM,JY.JH,RMPC.R_OPATE_NUM FROM REPORT_MONTH_PERSON_COUNT RMPC,JWT_JYXX JY,T_DWXX DW WHERE RMPC.JYID = JY.JYUSERID AND JY.SSDW = DW.DWID AND RMPC.R_YEAR = 2013 AND RMPC.R_MONTH = 6 AND JY.SSDW LIKE '4102%' ORDER BY RMPC.R_OPATE_NUM DESC) SELECT B.* FROM (SELECT D.*, ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY D.R_OPATE_NUM DESC) AS INX FROM REPORT_DATA D ) B WHERE B.INX <=100 ORDER BY B.INX
以下为通过row_number() over(...)删除重复数据的例子,仅供参考:
delete from acc_fundnav
where rowid in (select row1
from (select rowid row1,
row_number() over(partition by HOST_ID order by rowid) lev
from acc_fundnav)
where lev > 1)
RANK():排序的时候跟派名次一样,可以并列2个第一名之后 是第3名
LAG:分组排序后 ,组内后面一条记录减前面一条记录的差,第一条可返回 NULL
BTW: EXPERT ONE ON ONE 上讲的最详细,还有很多相关特性,文档看起来比较费劲
rank()是跳跃排序,有两个第二名时接下来就是第四名(同样是在各个分组内)
dense_rank()l是连续排序,有两个第二名时仍然跟着第三名。
相比之下row_number是没有重复值的
lag(arg1,arg2,arg3):
arg1是从其他行返回的表达式
arg2是希望检索的当前行分区的偏移量。是一个正的偏移量,时一个往回检索以前的行的数目。
arg3是在arg2表示的数目超出了分组的范围时返回的值。
另见:《oracle分析函数技术详解(如 over())》
oracle分析函数技术详解(配上开窗函数over())
Oracle的LAG和LEAD分析函数

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Der Aufbewahrungszeitraum von Oracle-Datenbankprotokollen hängt vom Protokolltyp und der Konfiguration ab, einschließlich: Redo-Protokolle: Wird durch die maximale Größe bestimmt, die mit dem Parameter „LOG_ARCHIVE_DEST“ konfiguriert wird. Archivierte Redo-Protokolle: Bestimmt durch die maximale Größe, die durch den Parameter „DB_RECOVERY_FILE_DEST_SIZE“ konfiguriert wird. Online-Redo-Logs: nicht archiviert, gehen beim Neustart der Datenbank verloren und der Aufbewahrungszeitraum stimmt mit der Instanzlaufzeit überein. Audit-Protokoll: Wird durch den Parameter „AUDIT_TRAIL“ konfiguriert und standardmäßig 30 Tage lang aufbewahrt.

Die Startsequenz der Oracle-Datenbank ist: 1. Überprüfen Sie die Voraussetzungen. 3. Starten Sie die Datenbankinstanz. 6. Überprüfen Sie den Datenbankstatus . Aktivieren Sie den Dienst (falls erforderlich). 8. Testen Sie die Verbindung.

Die von Oracle benötigte Speichermenge hängt von der Datenbankgröße, dem Aktivitätsniveau und dem erforderlichen Leistungsniveau ab: zum Speichern von Datenpuffern, Indexpuffern, zum Ausführen von SQL-Anweisungen und zum Verwalten des Datenwörterbuch-Cache. Die genaue Menge hängt von der Datenbankgröße, dem Aktivitätsgrad und dem erforderlichen Leistungsniveau ab. Zu den Best Practices gehören das Festlegen der geeigneten SGA-Größe, die Dimensionierung von SGA-Komponenten, die Verwendung von AMM und die Überwachung der Speichernutzung.

Anforderungen an die Hardwarekonfiguration des Oracle-Datenbankservers: Prozessor: Multi-Core, mit einer Hauptfrequenz von mindestens 2,5 GHz. Für große Datenbanken werden 32 Kerne oder mehr empfohlen. Speicher: Mindestens 8 GB für kleine Datenbanken, 16–64 GB für mittelgroße Datenbanken, bis zu 512 GB oder mehr für große Datenbanken oder hohe Arbeitslasten. Speicher: SSD- oder NVMe-Festplatten, RAID-Arrays für Redundanz und Leistung. Netzwerk: Hochgeschwindigkeitsnetzwerk (10 GbE oder höher), dedizierte Netzwerkkarte, Netzwerk mit geringer Latenz. Sonstiges: Stabile Stromversorgung, redundante Komponenten, kompatibles Betriebssystem und Software, Wärmeableitung und Kühlsystem.

Oracle kann DBF-Dateien durch die folgenden Schritte lesen: Erstellen Sie eine externe Tabelle und verweisen Sie auf die DBF-Datei.

Die für eine Oracle-Datenbank erforderliche Speichermenge hängt von der Datenbankgröße, dem Workload-Typ und der Anzahl gleichzeitiger Benutzer ab. Allgemeine Empfehlungen: Kleine Datenbanken: 16–32 GB, mittlere Datenbanken: 32–64 GB, große Datenbanken: 64 GB oder mehr. Weitere zu berücksichtigende Faktoren sind die Datenbankversion, Speicheroptimierungsoptionen, Virtualisierung und Best Practices (Speichernutzung überwachen, Zuweisungen anpassen).

Um in Oracle eine geplante Aufgabe zu erstellen, die einmal täglich ausgeführt wird, müssen Sie die folgenden drei Schritte ausführen: Erstellen Sie einen Job. Fügen Sie dem Job einen Unterjob hinzu und legen Sie seinen Zeitplanausdruck auf „INTERVALL 1 TAG“ fest. Aktivieren Sie den Job.

Der Speicherbedarf der Oracle-Datenbank hängt von den folgenden Faktoren ab: Datenbankgröße, Anzahl aktiver Benutzer, gleichzeitige Abfragen, aktivierte Funktionen und Systemhardwarekonfiguration. Zu den Schritten zur Bestimmung des Speicherbedarfs gehören die Bestimmung der Datenbankgröße, die Schätzung der Anzahl aktiver Benutzer, das Verständnis gleichzeitiger Abfragen, die Berücksichtigung aktivierter Funktionen und die Untersuchung der Systemhardwarekonfiguration.
