何为ranking function？

时间: 2023-10-31 09:04:14 浏览: 19

oracle ranking function.doc

Oracle 分析函数是数据库查询中的一种强大工具，用于在数据集上执行聚合操作，同时保持行的原始顺序。本文将详细介绍其中的评级函数，包括RANK()、DENSE_RANK()、PERCENT_RANK()、CUME_DIST()以及NTILE()，并以实际例子解释它们的应用。 1. RANK() 函数： RANK() 函数用于计算数据项在分组中的排名。当有多个记录具有相同的值时，RANK() 会为这些记录分配相同的排名，并在接下来的排名中留下空位。例如，在销售数据中，如果两个员工的总销售额相同，RANK() 会为他们分配相同的排名，而下一个员工的排名将会跳过相等的排名，直接排在之后。 2. DENSE_RANK() 函数： DENSE_RANK() 与 RANK() 类似，但处理相等排名的方式不同。当遇到相等的值时，DENSE_RANK() 不会在排名中留下空位，而是连续分配排名。这意味着如果有两个员工的总销售额相同，他们会得到相同的排名，而下一个员工的排名会紧接着这个相同的排名。 3. PERCENT_RANK() 函数： PERCENT_RANK() 返回某个值在一组值中的百分比排名。它提供了一种了解数据分布的方法，而不是绝对的排名。例如，一个值的 PERCENT_RANK() 是该值与最小值之差除以最大值与最小值之差的结果，范围从0到1。 4. CUME_DIST() 函数： CUME_DIST() 函数计算特定值在一组值中的累积分布位置，即该值之前有多少个值。它是“cumulative distribution”的缩写，对于理解数据集中值的分布非常有用。 5. NTILE() 函数： NTILE() 函数将结果集分割成n个等大小或近似等大小的部分（分片），并为每个部分分配一个编号。例如，如果你使用 NTILE(4)，那么结果集会被分成四部分，每个部分大约包含同样数量的行，返回的值就是所属部分的编号。下面以示例数据 `all_sales` 为例，展示如何使用这些函数：假设我们要根据年份2003内各产品类型的总销售额进行排名： ```sql SELECT prd_type_id, SUM(amount) AS total_sales, RANK() OVER (ORDER BY SUM(amount) DESC) AS rank, DENSE_RANK() OVER (ORDER BY SUM(amount) DESC) AS dense_rank, PERCENT_RANK() OVER (ORDER BY SUM(amount) DESC) AS percent_rank, CUME_DIST() OVER (ORDER BY SUM(amount) DESC) AS cum_dist, NTILE(3) OVER (ORDER BY SUM(amount) DESC) AS ntile FROM all_sales WHERE year = 2003 GROUP BY prd_type_id ORDER BY rank; ``` 此查询将返回每个产品类型的总销售额、RANK()、DENSE_RANK()、PERCENT_RANK()、CUME_DIST() 和 NTILE(3) 的值。通过比较这些排名和分布函数的结果，我们可以更全面地了解销售额的分布情况，如哪些产品类型的销售额最高，以及销售额的百分位分布等。 Oracle 的分析函数，尤其是评级函数，为数据分析师提供了强大的分析工具，可以帮助我们更好地理解和解释数据集中的模式和趋势。熟练掌握这些函数的应用，能极大地提升数据库查询的效率和结果的准确性。

Ranking function是搜索引擎中用于确定文档排名的算法。它基于查询和文档之间的相关性来对文档进行评分，以便将最相关的文档排在搜索结果的前面。Ranking function通常会考虑多种因素，如查询词的匹配程度、文档的权重、文档的相关性等等。在搜索引擎中，Ranking function是非常重要的组成部分，它直接影响搜索结果的质量和搜索用户的满意度。

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