(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)
);
insertinto s_score values(001,98);
insertinto s_score values(002,66.5);
insertinto s_score values(003,99);
insertinto s_score values(004,98);
insertinto s_score values(005,98);
insertinto s_score values(006,80);
select
s_id
,score
,rank() over(orderby score desc) rank --按照成绩排名，纯排名
,dense_rank() over(orderby score desc) dense_rank --按照成绩排名，相同成绩排名一致
,row_number() over(orderby score desc) row_number --按照成绩依次排名
,ntile(3) over (orderby 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(orderby score desc) rank
,dense_rank() over(orderby score desc) dense_rank
,row_number() over(orderby score desc) row_number
from s_score
) t
where dense_rank <=3;
S_ID SCORE DENSE_RANK
------- ------ ----------399.001198.002598.002498.002680.003
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)
);
INSERTINTO S_SCORE VALUES(1001,‘A‘,‘MATH‘,‘67‘);
INSERTINTO S_SCORE VALUES(1004,‘B‘,‘MATH‘,‘88‘);
INSERTINTO S_SCORE VALUES(1002,‘A‘,‘MATH‘,‘99‘);
INSERTINTO S_SCORE VALUES(1003,‘A‘,‘MATH‘,‘55‘);
INSERTINTO S_SCORE VALUES(1001,‘B‘,‘MATH‘,‘88‘);
INSERTINTO S_SCORE VALUES(1001,‘B‘,‘MATH‘,‘70‘);
INSERTINTO S_SCORE VALUES(1001,‘A‘,‘ORACLE‘,‘97‘);
INSERTINTO S_SCORE VALUES(1004,‘B‘,‘ORACLE‘,‘48‘);
INSERTINTO S_SCORE VALUES(1002,‘A‘,‘ORACLE‘,‘79‘);
INSERTINTO S_SCORE VALUES(1003,‘A‘,‘ORACLE‘,‘65‘);
INSERTINTO S_SCORE VALUES(1001,‘B‘,‘ORACLE‘,‘82‘);
INSERTINTO S_SCORE VALUES(1001,‘B‘,‘ORACLE‘,‘78‘);
select
s_id
,class_id
,course
,score
,dense_rank() over (partition by class_id,course orderby score desc) drk
from S_SCORE;
S_ID CLASS_ID COURSE SCORE DRK
------- -------- -------------------- ------- ----------1002 A MATH 99.0011001 A MATH 67.0021003 A MATH 55.0031001 A ORACLE 97.0011002 A ORACLE 79.0021003 A ORACLE 65.0031004 B MATH 88.0011001 B MATH 88.0011001 B MATH 70.0021001 B ORACLE 82.0011001 B ORACLE 78.0021004 B ORACLE 48.003select
s_id
,class_id
,course
,score
from (
select
s_id
,class_id
,course
,score
,dense_rank() over (partition by class_id,course orderby score desc) drk
from S_SCORE
) t
where drk =1;
S_ID CLASS_ID COURSE SCORE
------- -------- -------------------- -------1002 A MATH 99.001001 A ORACLE 97.001004 B MATH 88.001001 B MATH 88.001001 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 orderby 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 orderby sale_date desc)
from criss_sales;
DEPT_ID SALE_DATE GOODS_TYPE SALE_CNT ROW_NUMBER()OVER(PARTITIONBYDE
------- ----------- ---------- ----------- ------------------------------
D01 2014/5/4 G02 801
D01 2014/4/30 G03 8002
D01 2014/4/8 G01 2003
D01 2014/3/4 G00 7004
D02 2014/5/2 G03 9001
D02 2014/4/27 G01 3002
D02 2014/4/8 G02 1003
D02 2014/3/6 G00 5004select
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 orderby 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
原文：http://www.cnblogs.com/sooner/p/7727242.html
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