row_number() over (partition by nf order by cs desc)<= 50

时间: 2023-10-27 09:52:25 浏览: 87

row_number,根据多个字段过滤，partition by

过滤方法有distinct 获取是整行重复但只想过滤2个或2个以上不是所有字段怎么办？根据多个字段过滤比如表：teacher表 id ，name ,sex,idNumber，phone,date; 需求根据name和idnumber和date过滤重复数据只取一条；在处理数据库中的重复数据时，我们常常需要对特定的数据集进行去重操作。尤其是在面对包含大量数据的表时，如何高效地筛选出唯一记录成为了一项重要的任务。本篇文章将围绕如何利用`ROW_NUMBER()`函数结合`PARTITION BY`子句来实现基于多个字段的过滤操作，以解决在给定描述中的问题——即如何根据`name`、`idNumber`以及`date`这三个字段过滤教师表中的重复数据，并仅保留每组中的一条记录。 ### 1. 理解问题需求首先明确问题需求：对于教师表（`teacher`），其中包含了`id`（唯一标识符）、`name`（姓名）、`sex`（性别）、`idNumber`（身份证号）、`phone`（电话号码）以及`date`（日期）等字段。现在我们需要从这些数据中找出那些在`name`、`idNumber`以及`date`这三个字段上存在重复的数据，并且每组重复数据只保留一条记录。 ### 2. 使用`ROW_NUMBER()`函数与`PARTITION BY`子句为了实现上述需求，可以采用SQL中的`ROW_NUMBER()`窗口函数配合`PARTITION BY`子句来完成。下面详细介绍这一过程： #### 2.1 `ROW_NUMBER()`函数概述 `ROW_NUMBER()`函数用于为每个分区内的行分配一个唯一的数字。当与`PARTITION BY`子句一起使用时，该函数可以在每个分区内为行分配一个连续的整数。例如，在教师表中，我们可以基于`name`、`idNumber`和`date`这三个字段来创建分区，然后为每个分区内的行分配一个行号。 #### 2.2 `PARTITION BY`子句的作用 `PARTITION BY`子句用于指定`ROW_NUMBER()`函数应用的分区依据。在这个案例中，我们需要根据`name`、`idNumber`以及`date`这三个字段来划分不同的分区。这意味着，对于每一组相同的`name`、`idNumber`以及`date`组合，都将被视为一个独立的分区。 #### 2.3 SQL查询语句示例具体到本案例中，可以使用如下SQL语句来实现需求： ```sql SELECT * FROM ( SELECT t.*, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY name || idNumber || TO_CHAR(date, 'YYYYMMDD') ORDER BY id) AS rn FROM teacher t ) subquery WHERE rn = 1; ``` - **PARTITION BY** 子句中的`name || idNumber || TO_CHAR(date, 'YYYYMMDD')`指定了分区依据，即将`name`、`idNumber`以及格式化后的`date`字段作为分区条件。 - **ORDER BY id** 子句则决定了每个分区内部行号的分配顺序，这里选择按照`id`字段升序排列。 - 最外层的`WHERE rn = 1`子句确保只返回每个分区中行号为1的记录，也就是每个重复组的第一条记录。 ### 3. 实现细节 - **字符串拼接**：在`PARTITION BY`子句中使用了字符串拼接操作（`||`），这使得即使在某字段值为空的情况下也能正确分组。 - **日期格式化**：通过`TO_CHAR(date, 'YYYYMMDD')`将日期字段转换为字符串形式，便于拼接操作。这样可以确保即使日期不同但其他字段相同的情况也被视为同一组数据。 ### 4. 总结通过上述方法，我们可以有效地利用`ROW_NUMBER()`函数与`PARTITION BY`子句来解决基于多个字段的过滤问题。这种方法不仅适用于本案例中的教师表，也广泛适用于任何需要根据多个字段去除重复记录的场景。此外，这种方式还能灵活调整排序依据，从而满足更多复杂的需求。

This SQL code is using the window function `row_number()` to assign a unique ranking number to each row within a partition of the result set. The partition is defined by the value of the column "nf", and the rows within each partition are ordered by the value of the column "cs" in descending order. The code is then using a filter condition to limit the result set to only those rows where the ranking number is less than or equal to 50. In other words, it is selecting the top 50 rows within each partition based on the value of "cs". Overall, this code is useful for ranking and selecting the top results within each group of data based on a specific column value.

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