SQL中的row_number() over()解释

有一个面试题目, 有一张表,如下：

event_type   value    time
2                 5       12:42
4                -42     13:19
2                2        14:48
2                 7       12:54
3                16       13:19
3                 20      15:01

需要按照event_type排序，返回同一个event_type的，最近时间和次近时间的两个value的差值.

比如event_type为2的，最近时间是14:48,value值为2

接下来的次近时间是12:54,value值为7. 所以差值为 2-7 = -5

所以整个表按照这个规则的结果是

event_type  value
2                 -5
3                  4

要实现这个功能，需要使用到SQL中的row_number()函数。 在MSDN上,row_number()函数语法如下:

ROW_NUMBER ( ) 
    OVER ( [ PARTITION BY value_expression , ... [ n ] ] order_by_clause )

通过该语法可以看出，row_number的over里面有两个参数。一个是partition by, 另一个是order by

其中, partition by 是可选参数，可以写可以不写

order by 是必选参数，必须要有.

为了更好的明白如何使用它，我举个例子如下

表 TESTDB

首先，仅仅使用ROW_NUMBER() 中的必选参数, SQL语句如下

SELECT *, ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY A DESC) NUM FROM TESTDB 

返回结果集如下:

可以看出，它就是单纯的按照A列进行降序排序，然后每一行加了一个行号

那么，如果加上partition by 之后呢 (partition的中文解释是： 划分，分开，分割，区分)，会出现什么效果,语句如下:

SELECT *, ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY A ORDER BY A) NUM FROM TESTDB

返回结果集如下:

从这个结果可以看出，partition by A,是以A进行了分组划分。对于A=A1的那三行，标上行号1,2,3

对于A=A2的那三行，重新标上行号1,2,3  而不是接上A1的行号，变成4,5,6...

我们知道聚合函数Group by 也是可以用来分组，那和这里的PARTITION BY 有啥区别呢

Group by 聚合函数一般只有一条反映统计值的记录

而Partition by 能返回一个分组中的多条记录，partition by 用于给结果集分组，如果没有指定那么它把整个结果集作为一个分组.

以下是一些使用ROW_NUMBER()函数的实例

1. 使用row_number()函数进行编号,eg:

 select email, customerID, ROW_NUMBER() over(order by psd) as rows from QT_Customer

原理： 先按照psd进行排序，排序完成后，给每天数据进行编号

2. 在订单中按价格的升序进行排序，并给每条记录进行排序代码如下:

 select DID, customerID, totalPrice, ROW_NUMBER() over(order by totalPrice) as rows from OP_Order

3. 统计出每一个客户的所有订单并按每一个客户下的订单的金额 升序排序，同时给每一个客户的订单进行编号。这样，就知道每个客户下几单了

select ROW_NUMBER() over(partition by customerID order by totalPrice) as rows, customerID, totalPrice, DID from OP_Order

4. 统计每一个客户最近下的订单是第几次下的订单

 with tabs as (select ROW_NUMBER() over(partition by customerID order by totalPrice) as rows, customerID, totalPrice, DID from OP_Order) select MAX(rows) AS '下单次数', customerID from tabs group by customerID.

5. 统计每一个客户所有的订单中购买的金额最小，而且统计订单中，客户是第几次购买

  思路: 利用临时表来执行这一个操作

  1) 先按客户进行分组，然后按照客户的下单的时间进行排序，并进行编号

  2) 然后利用子查询查找出每一个客户购买时的最小价格

  3) 根据查找出每一个客户的最小价格来查找相应的记录

with tabs as (select ROW_NUMBER() over(partition by customerID order by insDT) as rows, customerID,totalPrice, DID from OP_Order)

select * from tabs where totalPrice in (select MIN(totalPrice) from tabs group by customerID)

6. 筛选出客户第一次下的订单

    思路： 利用rows=1来查询客户第一次下的订单记录

    with tabs as (select ROW_NUMBER() over(partition by customerID order by insDT) as rows, * from OP_Order)

    select * from tabs where rows =1

7. 在使用over等开窗函数时，over里头的分组及排序的执行晚于"where,group by, order by"的执行

 eg:  select ROW_NUMBER() over(partition by customerID order by insDT) as rows, customerID, totalPrice, DID from OP_Order where insDT > '2011-07-22' 

  以上代码是先执行where子句，执行完后，再给每一条记录编号.

回到开头那个例子，SQL语句，应该写成如下：

SELECT bb.event_type,
SUM(CASE BB.id WHEN 1 THEN BB.[value] ELSE 0 END) -SUM(CASE BB.id WHEN 2 THEN BB.[value] ELSE 0 END) num1
FROM 
(
SELECT row_number() over(partition by [event_type] order by [time] desc) as id,[event_type],[value],[time]
FROM [MaxMindDB].[dbo].[Test] a WHERE 
EXISTS(SELECT 1 FROM ( SELECT count(*) AS num,[event_type] FROM [MaxMindDB].[dbo].[Test] GROUP BY [event_type]) AS AA WHERE AA.event_type=a.event_type AND AA.num>=2)
) BB GROUP BY BB.event_type