(1)rank函数返回一个唯一的值，除非遇到相同的数据时，此时所有相同数据的排名是一样的，同时会在最后一条相同记录和下一条不同记录的排名之间空出排名。
(2)dense_rank函数返回一个唯一的值，除非当碰到相同数据时，此时所有相同数据的排名都是一样的。
(3)row_number函数返回一个唯一的值，当碰到相同数据时，排名按照记录集中记录的顺序依次递增。
(4)ntile是要把查询得到的结果平均分为几组，如果不平均则分给第一组。
例如：
create table s_score ( s_id number(6) ,score number(4,2) ); insert into s_score values(001,98); insert into s_score values(002,66.5); insert into s_score values(003,99); insert into s_score values(004,98); insert into s_score values(005,98); insert into s_score values(006,80); select s_id ,score ,rank() over(order by score desc) rank --按照成绩排名，纯排名 ,dense_rank() over(order by score desc) dense_rank --按照成绩排名，相同成绩排名一致 ,row_number() over(order by score desc) row_number --按照成绩依次排名 ,ntile(3) over (order by score desc) group_s --按照分数划分成绩梯队 from s_score;
排名/排序的时候，有时候，我们会想到利用伪列row_num，利用row_num确实可以解决某些场景下的问题(但是相对也比较复杂)，而且有些场景下的问题却很难解决。
例:取成绩前三名，并且前三名含有并列的情况。通过上面例子，我们可以直观的看到，结果应该有5条记录：
select s_id ,score ,dense_rank from ( select s_id ,score ,rank() over(order by score desc) rank ,dense_rank() over(order by score desc) dense_rank ,row_number() over(order by score desc) row_number from s_score ) t where dense_rank <= 3; S_ID SCORE DENSE_RANK ------- ------ ---------- 3 99.00 1 1 98.00 2 5 98.00 2 4 98.00 2 6 80.00 3
如果只是简单的想到去用rownum <= 3 得到的结果显然不可能是正确的。
组内的排名或者排序是经常遇到的一种场景。
例如，取每个销售部门内，销售业绩最好的前三名。取每个班级内成绩排名信息等等..
取每个班级内每门课成绩排名第一的同学信息：
drop table S_SCORE; create table S_SCORE ( S_ID NUMBER(6), CLASS_ID VARCHAR2(2), COURSE VARCHAR2(20), SCORE NUMBER(5,2) ); INSERT INTO S_SCORE VALUES(1001,'A','MATH','67'); INSERT INTO S_SCORE VALUES(1004,'B','MATH','88'); INSERT INTO S_SCORE VALUES(1002,'A','MATH','99'); INSERT INTO S_SCORE VALUES(1003,'A','MATH','55'); INSERT INTO S_SCORE VALUES(1001,'B','MATH','88'); INSERT INTO S_SCORE VALUES(1001,'B','MATH','70'); INSERT INTO S_SCORE VALUES(1001,'A','ORACLE','97'); INSERT INTO S_SCORE VALUES(1004,'B','ORACLE','48'); INSERT INTO S_SCORE VALUES(1002,'A','ORACLE','79'); INSERT INTO S_SCORE VALUES(1003,'A','ORACLE','65'); INSERT INTO S_SCORE VALUES(1001,'B','ORACLE','82'); INSERT INTO S_SCORE VALUES(1001,'B','ORACLE','78'); select s_id ,class_id ,course ,score ,dense_rank() over (partition by class_id,course order by score desc) drk from S_SCORE; S_ID CLASS_ID COURSE SCORE DRK ------- -------- -------------------- ------- ---------- 1002 A MATH 99.00 1 1001 A MATH 67.00 2 1003 A MATH 55.00 3 1001 A ORACLE 97.00 1 1002 A ORACLE 79.00 2 1003 A ORACLE 65.00 3 1004 B MATH 88.00 1 1001 B MATH 88.00 1 1001 B MATH 70.00 2 1001 B ORACLE 82.00 1 1001 B ORACLE 78.00 2 1004 B ORACLE 48.00 3 select s_id ,class_id ,course ,score from ( select s_id ,class_id ,course ,score ,dense_rank() over (partition by class_id,course order by score desc) drk from S_SCORE ) t where drk = 1; S_ID CLASS_ID COURSE SCORE ------- -------- -------------------- ------- 1002 A MATH 99.00 1001 A ORACLE 97.00 1004 B MATH 88.00 1001 B MATH 88.00 1001 B ORACLE 82.00
rank()和dense_rank()用法相似，这里就不在举例说明了。可以将上面的例子中dense_rank()替换成rank()实现。
接下来,看一个使用row_number()的场景
例:查看每个部门最近一笔销售记录：
select * from criss_sales order by dept_id,sale_date desc; DEPT_ID SALE_DATE GOODS_TYPE SALE_CNT ------- ----------- ---------- ----------- D01 2014/5/4 G02 80 D01 2014/4/30 G03 800 D01 2014/4/8 G01 200 D01 2014/3/4 G00 700 D02 2014/5/2 G03 900 D02 2014/4/27 G01 300 D02 2014/4/8 G02 100 D02 2014/3/6 G00 500
即,我们希望得到这两条记录：
D01 2014/5/4 G02 80 D02 2014/5/2 G03 900
select dept_id ,sale_date ,goods_type ,sale_cnt ,row_number() over (partition by dept_id order by sale_date desc) from criss_sales; DEPT_ID SALE_DATE GOODS_TYPE SALE_CNT ROW_NUMBER()OVER(PARTITIONBYDE ------- ----------- ---------- ----------- ------------------------------ D01 2014/5/4 G02 80 1 D01 2014/4/30 G03 800 2 D01 2014/4/8 G01 200 3 D01 2014/3/4 G00 700 4 D02 2014/5/2 G03 900 1 D02 2014/4/27 G01 300 2 D02 2014/4/8 G02 100 3 D02 2014/3/6 G00 500 4 select dept_id ,sale_date ,goods_type ,sale_cnt from ( select dept_id ,sale_date ,goods_type ,sale_cnt ,row_number() over (partition by dept_id order by sale_date desc) rn from criss_sales ) t where rn = 1; DEPT_ID SALE_DATE GOODS_TYPE SALE_CNT ------- ----------- ---------- ----------- D01 2014/5/4 G02 80 D02 2014/5/2 G03 900
有时会有这样的需求:如果数据排序后分为三部分，业务人员只关心其中的一部分，如何将这中间的三分之一数据拿出来呢?
这时比较好的选择，就是使用ntile函数：
select dept_id ,sale_date ,goods_type ,sale_cnt ,ntile(3) over (order by sale_cnt desc nulls last) all_cmp ,ntile(3) over (partition by dept_id order by sale_cnt desc nulls last) all_dept from criss_sales;
可以看到，Ntile函数为各个记录在记录集中的排名计算比例，返回每条记录所在集合比例位置的值。
例如我们关心全公司前三分之一部分的数据，只需选择 ALL_CMP = 1 的数据就可以了；
如果只是关心全公司中间的三分之一数据，只需选择 ALL_CMP = 2 的数据就可以了。