大橙子网站建设,新征程启航
为企业提供网站建设、域名注册、服务器等服务
本篇文章给大家分享的是有关SQL 中的distinct和row_number() over() 有什么区别,小编觉得挺实用的,因此分享给大家学习,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获,话不多说,跟着小编一起来看看吧。
新北网站建设公司创新互联,新北网站设计制作,有大型网站制作公司丰富经验。已为新北近1000家提供企业网站建设服务。企业网站搭建\外贸网站建设要多少钱,请找那个售后服务好的新北做网站的公司定做!
在 SQL 中,关键字 distinct 用于返回唯一不同的值。其语法格式为:
SELECT DISTINCT 列名称 FROM 表名称
假设有一个表“CESHIDEMO”,包含两个字段,分别 NAME 和 AGE,具体格式如下:
观察以上的表,咱们会发现:拥有相同 NAME 的记录有两条,拥有相同 AGE 的记录有三条。如果咱们运行下面这条 SQL 语句,
/** * 其中 PPPRDER 为 Schema 的名字,即表 CESHIDEMO 在 PPPRDER 中 */
select name from PPPRDER.CESHIDEMO
将会得到如下结果:
观察该结果,咱们会发现在以上的四条记录中,包含两条 NAME 值相同的记录,即第 2 条记录和第 3 条记录的值都为“gavin”。那么,如果咱们想让拥有相同 NAME 的记录只显示一条该如何实现呢?这时,就需要用到 distinct 关键字啦!接下来,运行如下 SQL 语句,
select distinct name from PPPRDER.CESHIDEMO
将会得到如下结果:
观察该结果,显然咱们的要求得到实现啦!但是,咱们不禁会想到,如果将 distinct 关键字同时作用在两个字段上将会产生什么效果呢?既然想到了,咱们就试试呗,运行如下 SQL 语句,
select distinct name, age from PPPRDER.CESHIDEMO
得到的结果如下所示:
观察该结果,哎呀,貌似没有作用啊?她将全部的记录都显示出来了啊!其中 NAME 值相同的记录有两条,AGE 值相同的记录有三条,完全没有变化啊!但事实上,结果就应该是这样的。因为当 distinct 作用在多个字段的时候,她只会将所有字段值都相同的记录“去重”掉,显然咱们“可怜”的四条记录并不满足该条件,因此 distinct 会认为上面四条记录并不相同。空口无凭,接下来,咱们再向表“CESHIDEMO”中添加一条完全相同的记录,验证一下即可。添加一条记录后的表如下所示:
再运行如下的 SQL 语句,
select distinct name, age from PPPRDER.CESHIDEMO
得到的结果如下所示:
观察该结果,完美的验证了咱们上面的结论。
此外,有一点需要大家特别注意,即:关键字 distinct 只能放在 SQL 语句中所有字段的最前面才能起作用,如果放错位置,SQL 不会报错,但也不会起到任何效果。
在 SQL Server 数据库中,为咱们提供了一个函数 row_number() 用于给数据库表中的记录进行标号,在使用的时候,其后还跟着一个函数 over(),而函数 over() 的作用是将表中的记录进行分组和排序。两者使用的语法为:
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY COLUMN1 ORDER BY COLUMN2)
意为:将表中的记录按字段 COLUMN1进行分组,按字段 COLUMN2 进行排序,其中
PARTITION BY:表示分组
ORDER BY:表示排序
接下来,咱们还用表“CESHIDEMO”中的数据进行测试。首先,给出没有使用 row_number() over() 函数时查询的结果,如下所示:
然后,运行如下 SQL 语句,
select PPPRDER.CESHIDEMO.*, row_number() over(partition by age order by name desc) from PPPRDER.CESHIDEMO
得到的结果如下所示:
从上面的结果可以看出,其在原表的基础上,多了一列标有数字排序的列。那么反过来分析咱们运行的 SQL 语句,发现其确实按字段 AGE 的值进行分组了,也按字段 NAME 的值进行排序啦!因此,函数的功能得到了验证。
接下来,咱们就研究如何用 row_number() over() 函数实现“去重”的功能。通过观察上面的结果,咱们可以发现,如果以 NAME 分组,以 AGE 排序,然后再取每组的第一个记录或许就可以实现“去重”的功能啊!那么试试看,运行如下 SQL 语句,
/* * 其中 rn 表示最后添加的那一列 */
select * from (select PPPRDER.CESHIDEMO.*, row_number() over(partition by name order by age desc) rn from PPPRDER.CESHIDEMO)where rn = 1
运行后,得到的结果如下所示:
观察以上的结果,我们发现,哎呀,数据“去重”的功能一不小心就被咱们实现了啊!不过很遗憾,如果咱们细心的话,会发现一个很不爽的事情,那就是在执行以上 SQL 语句进行“去重”的时候,有一条 NAME 值为“gavin”、AGE 值为“18”的记录被过滤掉了,但是在现实生活会中,同名不同年龄的事情太正常了。
以上就是SQL 中的distinct和row_number() over() 有什么区别,小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。