今天刷LeetCode的時候看到一道題,題目是這個樣子

LeetCode上面要求是用mysql來解決這道題,因為平時我上班的時候大部分時間都是在sqlserver上操作,所以一看到這個題目的要求我腦海中就閃過了開窗函數當中的密集排名。不過這道題要求是用mysql來解決,所以我先將mysql上面的解決思路理一下。

mysql來解決這個問題的話首先想到的就是order by Score desc來將第一列完成,第二列的話我的想法是去重利用聚合函數count來給這些值重新排序。

SELECT

Score,

(SELECT count(0) FROM (SELECT distinct Score s FROM Scores) tmp WHERE s >= Score) Rank

FROM Scores

ORDER BY Score desc

上面就是mysql的解決方法,sqlserver的話就簡單許多了,直接利用密集排名就可以搞定。

select Score,dense_rank() over(order by Score desc) from Scores

sqlserver的開窗函數分兩大類,一類是聚合開窗函數,一類是排序開窗函數。

聚合類開窗函數聚合函數(列)over(選項)，選項可以是partition by子句,但不可以是order by 子句。

over關鍵字表示把聚合函數當成聚合開窗函數而不是聚合函數。SQL標準允許將所有聚合函數用做聚合開窗函數。舉個例子,開窗函數count(*) over() 對于查詢結果的每一行都返回所有符合條件的行的條數。over關鍵字后的括號中還經常添加選項用于改變進行聚合運算的窗口范圍。如果over關鍵字后的括號中的選項為空的話,則開窗函數會對結果集中的所有數據進行聚合運算。

開窗函數的over關鍵字后面括號中可以使用parttition by 子句來定義行的分區來進行聚合運算。與group by 子句不同，partition by 子句創建的分區是獨立于結果集的，創建的分區是進行聚合運算的，而不同的開窗函數所創建的分區互不干擾。舉個例子,下面的sql語句用于顯示每一個人員信息以及所在的班級和這個班級所擁有的人數：

select id,name,class,score,count(name) over(partition by class) from #students

over(partition by class)表示對結果集按照class進行分區,并計算當前所屬的組的聚合計算結果。在同一個select語句中可以同時使用多個開窗函數。

排序開窗函數:row_number(行號),rank(排名),dense_rank(密集排名),ntile(分組排名)

直接看下面的sql可能會比較清晰:

select id,name,class,score,

row_number() over(order by score) as rownum,

rank() over(order by score) as rank,

dense_rank() over(order by score) as dense_rank,

ntile(6) over(order by score) as ntile from #students

對于row_number()來說,就是得出排序結果的序號。

對于rank()來說,就是得到排序結果的排名號,如果有兩個第二名的話,就不會有第三名,有三個第二名就不會有第四名。

對于dense_rank()來說,就是每個人只有一種排名,然后出現兩個兩個并列第一的情況,這時候排在第一名后面的人就是第二名。

對于ntile(6)來說,就是分成6等分然后分成6個組,并顯示組所在的序號。

排序函數和聚合開窗函數類似,都可以在over子句中使用partition by子句 。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的mysql开窗函数over_sql中的开窗函数over()的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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