Tôi cần tìm ra thứ hạng của khách hàng. Ở đây tôi đang thêm truy vấn SQL tiêu chuẩn ANSI tương ứng cho yêu cầu của tôi. Xin hãy giúp tôi chuyển đổi nó sang MySQL.
SELECT RANK() OVER (PARTITION BY Gender ORDER BY Age) AS [Partition by Gender],
FirstName,
Age,
Gender
FROM Person
Có chức năng nào để tìm ra thứ hạng trong MySQL không?
Câu trả lời:
Một tùy chọn là sử dụng biến xếp hạng, chẳng hạn như sau:
SELECT first_name,
age,
gender,
@curRank := @curRank + 1 AS rank
FROM person p, (SELECT @curRank := 0) r
ORDER BY age;
Phần (SELECT @curRank := 0)cho phép khởi tạo biến mà không yêu cầu một SETlệnh riêng .
Trường hợp thử nghiệm:
CREATE TABLE person (id int, first_name varchar(20), age int, gender char(1));
INSERT INTO person VALUES (1, 'Bob', 25, 'M');
INSERT INTO person VALUES (2, 'Jane', 20, 'F');
INSERT INTO person VALUES (3, 'Jack', 30, 'M');
INSERT INTO person VALUES (4, 'Bill', 32, 'M');
INSERT INTO person VALUES (5, 'Nick', 22, 'M');
INSERT INTO person VALUES (6, 'Kathy', 18, 'F');
INSERT INTO person VALUES (7, 'Steve', 36, 'M');
INSERT INTO person VALUES (8, 'Anne', 25, 'F');
Kết quả:
+------------+------+--------+------+
| first_name | age | gender | rank |
+------------+------+--------+------+
| Kathy | 18 | F | 1 |
| Jane | 20 | F | 2 |
| Nick | 22 | M | 3 |
| Bob | 25 | M | 4 |
| Anne | 25 | F | 5 |
| Jack | 30 | M | 6 |
| Bill | 32 | M | 7 |
| Steve | 36 | M | 8 |
+------------+------+--------+------+
8 rows in set (0.02 sec)
partition by gendermột phần của chức năng phân tích ("số" giá trị xếp hạng theo giới tính không cho kết quả tổng thể)
Đây là một giải pháp chung gán thứ hạng dày đặc trên phân vùng cho các hàng. Nó sử dụng các biến người dùng:
CREATE TABLE person (
id INT NOT NULL PRIMARY KEY,
firstname VARCHAR(10),
gender VARCHAR(1),
age INT
);
INSERT INTO person (id, firstname, gender, age) VALUES
(1, 'Adams', 'M', 33),
(2, 'Matt', 'M', 31),
(3, 'Grace', 'F', 25),
(4, 'Harry', 'M', 20),
(5, 'Scott', 'M', 30),
(6, 'Sarah', 'F', 30),
(7, 'Tony', 'M', 30),
(8, 'Lucy', 'F', 27),
(9, 'Zoe', 'F', 30),
(10, 'Megan', 'F', 26),
(11, 'Emily', 'F', 20),
(12, 'Peter', 'M', 20),
(13, 'John', 'M', 21),
(14, 'Kate', 'F', 35),
(15, 'James', 'M', 32),
(16, 'Cole', 'M', 25),
(17, 'Dennis', 'M', 27),
(18, 'Smith', 'M', 35),
(19, 'Zack', 'M', 35),
(20, 'Jill', 'F', 25);
SELECT person.*, @rank := CASE
WHEN @partval = gender AND @rankval = age THEN @rank
WHEN @partval = gender AND (@rankval := age) IS NOT NULL THEN @rank + 1
WHEN (@partval := gender) IS NOT NULL AND (@rankval := age) IS NOT NULL THEN 1
END AS rnk
FROM person, (SELECT @rank := NULL, @partval := NULL, @rankval := NULL) AS x
ORDER BY gender, age;Lưu ý rằng các bài tập biến được đặt bên trong CASEbiểu thức. Điều này (về lý thuyết) quan tâm đến thứ tự của vấn đề đánh giá. Nó IS NOT NULLđược thêm vào để xử lý các vấn đề chuyển đổi kiểu dữ liệu và ngắn mạch.
PS: Nó có thể dễ dàng được chuyển đổi thành số hàng trên phân vùng bằng cách loại bỏ tất cả các điều kiện kiểm tra cà vạt.
| id | firstname | gender | age | rank |
|----|-----------|--------|-----|------|
| 11 | Emily | F | 20 | 1 |
| 20 | Jill | F | 25 | 2 |
| 3 | Grace | F | 25 | 2 |
| 10 | Megan | F | 26 | 3 |
| 8 | Lucy | F | 27 | 4 |
| 6 | Sarah | F | 30 | 5 |
| 9 | Zoe | F | 30 | 5 |
| 14 | Kate | F | 35 | 6 |
| 4 | Harry | M | 20 | 1 |
| 12 | Peter | M | 20 | 1 |
| 13 | John | M | 21 | 2 |
| 16 | Cole | M | 25 | 3 |
| 17 | Dennis | M | 27 | 4 |
| 7 | Tony | M | 30 | 5 |
| 5 | Scott | M | 30 | 5 |
| 2 | Matt | M | 31 | 6 |
| 15 | James | M | 32 | 7 |
| 1 | Adams | M | 33 | 8 |
| 18 | Smith | M | 35 | 9 |
| 19 | Zack | M | 35 | 9 |ELSE @rank_count := @rank_count + 1
ORDER BY gender, age DESC?
Mặc dù các câu trả lời được xếp hạng cao nhất, nó không phân vùng, Bạn có thể tự tham gia để có được toàn bộ nội dung được phân vùng:
SELECT a.first_name,
a.age,
a.gender,
count(b.age)+1 as rank
FROM person a left join person b on a.age>b.age and a.gender=b.gender
group by a.first_name,
a.age,
a.genderCa sử dụng
CREATE TABLE person (id int, first_name varchar(20), age int, gender char(1));
INSERT INTO person VALUES (1, 'Bob', 25, 'M');
INSERT INTO person VALUES (2, 'Jane', 20, 'F');
INSERT INTO person VALUES (3, 'Jack', 30, 'M');
INSERT INTO person VALUES (4, 'Bill', 32, 'M');
INSERT INTO person VALUES (5, 'Nick', 22, 'M');
INSERT INTO person VALUES (6, 'Kathy', 18, 'F');
INSERT INTO person VALUES (7, 'Steve', 36, 'M');
INSERT INTO person VALUES (8, 'Anne', 25, 'F');Trả lời :
Bill 32 M 4
Bob 25 M 2
Jack 30 M 3
Nick 22 M 1
Steve 36 M 5
Anne 25 F 3
Jane 20 F 2
Kathy 18 F 1Một tinh chỉnh của phiên bản của Daniel để tính phần trăm cùng với thứ hạng. Ngoài ra hai người có cùng điểm sẽ có cùng cấp bậc.
set @totalStudents = 0;
select count(*) into @totalStudents from marksheets;
SELECT id, score, @curRank := IF(@prevVal=score, @curRank, @studentNumber) AS rank,
@percentile := IF(@prevVal=score, @percentile, (@totalStudents - @studentNumber + 1)/(@totalStudents)*100),
@studentNumber := @studentNumber + 1 as studentNumber,
@prevVal:=score
FROM marksheets, (
SELECT @curRank :=0, @prevVal:=null, @studentNumber:=1, @percentile:=100
) r
ORDER BY score DESCKết quả của truy vấn cho một dữ liệu mẫu -
+----+-------+------+---------------+---------------+-----------------+
| id | score | rank | percentile | studentNumber | @prevVal:=score |
+----+-------+------+---------------+---------------+-----------------+
| 10 | 98 | 1 | 100.000000000 | 2 | 98 |
| 5 | 95 | 2 | 90.000000000 | 3 | 95 |
| 6 | 91 | 3 | 80.000000000 | 4 | 91 |
| 2 | 91 | 3 | 80.000000000 | 5 | 91 |
| 8 | 90 | 5 | 60.000000000 | 6 | 90 |
| 1 | 90 | 5 | 60.000000000 | 7 | 90 |
| 9 | 84 | 7 | 40.000000000 | 8 | 84 |
| 3 | 83 | 8 | 30.000000000 | 9 | 83 |
| 4 | 72 | 9 | 20.000000000 | 10 | 72 |
| 7 | 60 | 10 | 10.000000000 | 11 | 60 |
+----+-------+------+---------------+---------------+-----------------+Kết hợp câu trả lời của Daniel và Salman. Tuy nhiên, thứ hạng sẽ không đưa ra khi tiếp tục trình tự với các mối quan hệ tồn tại. Thay vào đó, nó bỏ qua thứ hạng tiếp theo. Vì vậy, tối đa luôn luôn đạt số lượng hàng.
SELECT first_name,
age,
gender,
IF(age=@_last_age,@curRank:=@curRank,@curRank:=@_sequence) AS rank,
@_sequence:=@_sequence+1,@_last_age:=age
FROM person p, (SELECT @curRank := 1, @_sequence:=1, @_last_age:=0) r
ORDER BY age;Lược đồ và trường hợp thử nghiệm:
CREATE TABLE person (id int, first_name varchar(20), age int, gender char(1));
INSERT INTO person VALUES (1, 'Bob', 25, 'M');
INSERT INTO person VALUES (2, 'Jane', 20, 'F');
INSERT INTO person VALUES (3, 'Jack', 30, 'M');
INSERT INTO person VALUES (4, 'Bill', 32, 'M');
INSERT INTO person VALUES (5, 'Nick', 22, 'M');
INSERT INTO person VALUES (6, 'Kathy', 18, 'F');
INSERT INTO person VALUES (7, 'Steve', 36, 'M');
INSERT INTO person VALUES (8, 'Anne', 25, 'F');
INSERT INTO person VALUES (9, 'Kamal', 25, 'M');
INSERT INTO person VALUES (10, 'Saman', 32, 'M');Đầu ra:
+------------+------+--------+------+--------------------------+-----------------+
| first_name | age | gender | rank | @_sequence:=@_sequence+1 | @_last_age:=age |
+------------+------+--------+------+--------------------------+-----------------+
| Kathy | 18 | F | 1 | 2 | 18 |
| Jane | 20 | F | 2 | 3 | 20 |
| Nick | 22 | M | 3 | 4 | 22 |
| Kamal | 25 | M | 4 | 5 | 25 |
| Anne | 25 | F | 4 | 6 | 25 |
| Bob | 25 | M | 4 | 7 | 25 |
| Jack | 30 | M | 7 | 8 | 30 |
| Bill | 32 | M | 8 | 9 | 32 |
| Saman | 32 | M | 8 | 10 | 32 |
| Steve | 36 | M | 10 | 11 | 36 |
+------------+------+--------+------+--------------------------+-----------------+Bắt đầu với MySQL 8, cuối cùng bạn cũng có thể sử dụng các chức năng của cửa sổ trong MySQL: https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/window-fifts.html
Truy vấn của bạn có thể được viết chính xác theo cùng một cách:
SELECT RANK() OVER (PARTITION BY Gender ORDER BY Age) AS `Partition by Gender`,
FirstName,
Age,
Gender
FROM Person@Sam, quan điểm của bạn là tuyệt vời về khái niệm nhưng tôi nghĩ bạn đã hiểu sai những gì tài liệu MySQL đang nói trên trang được tham chiếu - hoặc tôi hiểu nhầm :-) - và tôi chỉ muốn thêm điều này để nếu ai đó cảm thấy không thoải mái với @ Câu trả lời của Daniel họ sẽ yên tâm hơn hoặc ít nhất là đào sâu hơn một chút.
Bạn thấy "@curRank := @curRank + 1 AS rank"bên trong SELECTkhông phải là "một tuyên bố", đó là một phần "nguyên tử" của tuyên bố nên nó an toàn.
Tài liệu bạn tham chiếu tiếp tục hiển thị các ví dụ trong đó cùng một biến do người dùng xác định trong 2 phần (nguyên tử) của câu lệnh, ví dụ , "SELECT @curRank, @curRank := @curRank + 1 AS rank".
Người ta có thể lập luận rằng @curRankđược sử dụng hai lần trong câu trả lời của @ Daniel: (1) "@curRank := @curRank + 1 AS rank"và (2) "(SELECT @curRank := 0) r"nhưng vì cách sử dụng thứ hai là một phần của FROMmệnh đề, tôi khá chắc chắn rằng nó được đảm bảo để được đánh giá trước; về cơ bản làm cho nó trở thành một tuyên bố thứ hai và trước đó.
Trên thực tế, trên cùng một trang tài liệu MySQL mà bạn đã tham chiếu, bạn sẽ thấy cùng một giải pháp trong các nhận xét - đó có thể là nơi @Daniel lấy nó từ đó; vâng, tôi biết rằng đó là những bình luận nhưng đó là những bình luận trên trang tài liệu chính thức và nó có trọng lượng.
Giải pháp chuyển tiếp thẳng nhất để xác định thứ hạng của một giá trị nhất định là đếm số lượng giá trị trước nó. Giả sử chúng ta có các giá trị sau:
10 20 30 30 30 4030giá trị được coi là thứ 340giá trị được coi là thứ 6 (thứ hạng) hoặc thứ 4 (thứ hạng dày đặc)Bây giờ trở lại câu hỏi ban đầu. Dưới đây là một số dữ liệu mẫu được sắp xếp như mô tả trong OP (xếp hạng dự kiến sẽ được thêm ở bên phải):
+------+-----------+------+--------+ +------+------------+
| id | firstname | age | gender | | rank | dense_rank |
+------+-----------+------+--------+ +------+------------+
| 11 | Emily | 20 | F | | 1 | 1 |
| 3 | Grace | 25 | F | | 2 | 2 |
| 20 | Jill | 25 | F | | 2 | 2 |
| 10 | Megan | 26 | F | | 4 | 3 |
| 8 | Lucy | 27 | F | | 5 | 4 |
| 6 | Sarah | 30 | F | | 6 | 5 |
| 9 | Zoe | 30 | F | | 6 | 5 |
| 14 | Kate | 35 | F | | 8 | 6 |
| 4 | Harry | 20 | M | | 1 | 1 |
| 12 | Peter | 20 | M | | 1 | 1 |
| 13 | John | 21 | M | | 3 | 2 |
| 16 | Cole | 25 | M | | 4 | 3 |
| 17 | Dennis | 27 | M | | 5 | 4 |
| 5 | Scott | 30 | M | | 6 | 5 |
| 7 | Tony | 30 | M | | 6 | 5 |
| 2 | Matt | 31 | M | | 8 | 6 |
| 15 | James | 32 | M | | 9 | 7 |
| 1 | Adams | 33 | M | | 10 | 8 |
| 18 | Smith | 35 | M | | 11 | 9 |
| 19 | Zack | 35 | M | | 11 | 9 |
+------+-----------+------+--------+ +------+------------+Để tính toán RANK() OVER (PARTITION BY Gender ORDER BY Age)cho Sarah , bạn có thể sử dụng truy vấn này:
SELECT COUNT(id) + 1 AS rank, COUNT(DISTINCT age) + 1 AS dense_rank
FROM testdata
WHERE gender = (SELECT gender FROM testdata WHERE id = 6)
AND age < (SELECT age FROM testdata WHERE id = 6)
+------+------------+
| rank | dense_rank |
+------+------------+
| 6 | 5 |
+------+------------+Để tính toán RANK() OVER (PARTITION BY Gender ORDER BY Age)cho tất cả các hàng, bạn có thể sử dụng truy vấn này:
SELECT testdata.id, COUNT(lesser.id) + 1 AS rank, COUNT(DISTINCT lesser.age) + 1 AS dense_rank
FROM testdata
LEFT JOIN testdata AS lesser ON lesser.age < testdata.age AND lesser.gender = testdata.gender
GROUP BY testdata.idVà đây là kết quả (giá trị gia nhập được thêm vào bên phải):
+------+------+------------+ +-----------+-----+--------+
| id | rank | dense_rank | | firstname | age | gender |
+------+------+------------+ +-----------+-----+--------+
| 11 | 1 | 1 | | Emily | 20 | F |
| 3 | 2 | 2 | | Grace | 25 | F |
| 20 | 2 | 2 | | Jill | 25 | F |
| 10 | 4 | 3 | | Megan | 26 | F |
| 8 | 5 | 4 | | Lucy | 27 | F |
| 6 | 6 | 5 | | Sarah | 30 | F |
| 9 | 6 | 5 | | Zoe | 30 | F |
| 14 | 8 | 6 | | Kate | 35 | F |
| 4 | 1 | 1 | | Harry | 20 | M |
| 12 | 1 | 1 | | Peter | 20 | M |
| 13 | 3 | 2 | | John | 21 | M |
| 16 | 4 | 3 | | Cole | 25 | M |
| 17 | 5 | 4 | | Dennis | 27 | M |
| 5 | 6 | 5 | | Scott | 30 | M |
| 7 | 6 | 5 | | Tony | 30 | M |
| 2 | 8 | 6 | | Matt | 31 | M |
| 15 | 9 | 7 | | James | 32 | M |
| 1 | 10 | 8 | | Adams | 33 | M |
| 18 | 11 | 9 | | Smith | 35 | M |
| 19 | 11 | 9 | | Zack | 35 | M |
+------+------+------------+ +-----------+-----+--------+Nếu bạn muốn xếp hạng chỉ một người, bạn có thể làm như sau:
SELECT COUNT(Age) + 1
FROM PERSON
WHERE(Age < age_to_rank)Xếp hạng này tương ứng với chức năng RANK orory (Trường hợp nếu bạn có những người có cùng độ tuổi, họ sẽ có cùng thứ hạng và thứ hạng sau đó không liên tiếp).
Nó nhanh hơn một chút so với sử dụng một trong các giải pháp trên trong truy vấn con và chọn từ đó để có được thứ hạng của một người.
Điều này có thể được sử dụng để xếp hạng tất cả mọi người nhưng nó chậm hơn các giải pháp trên.
SELECT
Age AS age_var,
(
SELECT COUNT(Age) + 1
FROM Person
WHERE (Age < age_var)
) AS rank
FROM PersonPersonbảng phát triển. Đó là O (n ^ 2) so với O (n) chậm hơn.
Để tránh " tuy nhiên " trong câu trả lời của Erandac kết hợp câu trả lời của Daniel và Salman, người ta có thể sử dụng một trong những "cách giải quyết phân vùng" sau đây
SELECT customerID, myDate
-- partition ranking works only with CTE / from MySQL 8.0 on
, RANK() OVER (PARTITION BY customerID ORDER BY dateFrom) AS rank,
-- Erandac's method in combination of Daniel's and Salman's
-- count all items in sequence, maximum reaches row count.
, IF(customerID=@_lastRank, @_curRank:=@_curRank, @_curRank:=@_sequence+1) AS sequenceRank
, @_sequence:=@_sequence+1 as sequenceOverAll
-- Dense partition ranking, works also with MySQL 5.7
-- remember to set offset values in from clause
, IF(customerID=@_lastRank, @_nxtRank:=@_nxtRank, @_nxtRank:=@_nxtRank+1 ) AS partitionRank
, IF(customerID=@_lastRank, @_overPart:=@_overPart+1, @_overPart:=1 ) AS partitionSequence
, @_lastRank:=customerID
FROM myCustomers,
(SELECT @_curRank:=0, @_sequence:=0, @_lastRank:=0, @_nxtRank:=0, @_overPart:=0 ) r
ORDER BY customerID, myDateXếp hạng phân vùng trong biến thể thứ 3 trong đoạn mã này sẽ trả về số thứ hạng liên tục. điều này sẽ dẫn đến một cấu trúc dữ liệu tương tự như rank() over partition bykết quả. Ví dụ, xem bên dưới. Cụ thể, phân vùngSequence sẽ luôn bắt đầu bằng 1 cho mỗi phân vùngRank mới , sử dụng phương thức này:
customerID myDate sequenceRank (Erandac)
| sequenceOverAll
| | partitionRank
| | | partitionSequence
| | | | lastRank
... lines ommitted for clarity
40 09.11.2016 11:19 1 44 1 44 40
40 09.12.2016 12:08 1 45 1 45 40
40 09.12.2016 12:08 1 46 1 46 40
40 09.12.2016 12:11 1 47 1 47 40
40 09.12.2016 12:12 1 48 1 48 40
40 13.10.2017 16:31 1 49 1 49 40
40 15.10.2017 11:00 1 50 1 50 40
76 01.07.2015 00:24 51 51 2 1 76
77 04.08.2014 13:35 52 52 3 1 77
79 15.04.2015 20:25 53 53 4 1 79
79 24.04.2018 11:44 53 54 4 2 79
79 08.10.2018 17:37 53 55 4 3 79
117 09.07.2014 18:21 56 56 5 1 117
119 26.06.2014 13:55 57 57 6 1 119
119 02.03.2015 10:23 57 58 6 2 119
119 12.10.2015 10:16 57 59 6 3 119
119 08.04.2016 09:32 57 60 6 4 119
119 05.10.2016 12:41 57 61 6 5 119
119 05.10.2016 12:42 57 62 6 6 119
...select id,first_name,gender,age,
rank() over(partition by gender order by age) rank_g
from person
CREATE TABLE person (id int, first_name varchar(20), age int, gender char(1));
INSERT INTO person VALUES (1, 'Bob', 25, 'M');
INSERT INTO person VALUES (2, 'Jane', 20, 'F');
INSERT INTO person VALUES (3, 'Jack', 30, 'M');
INSERT INTO person VALUES (4, 'Bill', 32, 'M');
INSERT INTO person VALUES (5, 'Nick', 22, 'M');
INSERT INTO person VALUES (6, 'Kathy', 18, 'F');
INSERT INTO person VALUES (7, 'Steve', 36, 'M');
INSERT INTO person VALUES (8, 'Anne', 25, 'F');
INSERT INTO person VALUES (9,'AKSH',32,'M');