这三个函数的功能都是显示排名，不同之处在于对于相同的值的处理，看下面的例子，得到2001年每个地区和顾客的销售额排名
SELECT region_id, cust_nbr,
SUM(tot_sales) cust_sales,
RANK( ) OVER (ORDER BY SUM(tot_sales) DESC) sales_rank,
DENSE_RANK( ) OVER (ORDER BY SUM(tot_sales) DESC) sales_dense_rank,
ROW_NUMBER( ) OVER (ORDER BY SUM(tot_sales) DESC) sales_number
FROM orders
WHERE year = 2001
GROUP BY region_id, cust_nbr
ORDER BY 6;
REGION_ID CUST_NBR CUST_SALES SALES_RANK SALES_DENSE_RANK SALES_NUMBER
---------- ---------- ---------- ---------- ---------------- ------------
9 25 2232703 1 1 1
8 17 1944281 2 2 2
7 14 1929774 3 3 3
5 4 1878275 4 4 4
10 26 1808949 5 5 5
6 6 1788836 6 6 6
8 20 1412006 7 7 7
10 27 1322747 8 8 8
7 13 1310434 9 9 9
7 15 1255591 10 10 10
8 18 1253840 11 11 11
5 2 1224992 12 12 12
9 23 1224992 12 12 13
9 24 1224992 12 12 14
10 30 1216858 15 13 15
6 9 1208959 16 14 16
6 10 1196748 17 15 17
7 11 1190421 18 16 18
7 12 1182275 19 17 19
8 19 1174421 20 18 20
5 5 1169926 21 19 21
5 3 1161286 22 20 22
5 1 1151162 23 21 23
6 8 1141638 24 22 24
8 16 1068467 25 23 25
9 22 1036146 26 24 26
9 21 1020541 27 25 27
10 28 986964 28 26 28
6 7 971585 29 27 29
10 29 903383 30 28 30可以看出三个函数的不同之处在于：RANK和DENSE_RANK对于相同的值都采用相同的排名，但是前者会跳过接下来的若干名次，而后者不会。
ROW_NUMBER则不会出现相同的名次,对于相同的值的排序是任意的。
PARTITION BY：
PARTITION BY的功能就是将结果集分组。我们看看下面的例子,同样是上面的查询，但是我要得到每个地区内的排名，而不是全部地区的排名，
这时就会用到PARTITION BY。
SELECT region_id, cust_nbr, SUM(tot_sales) cust_sales,
RANK( ) OVER (PARTITION BY region_id
ORDER BY SUM(tot_sales) DESC) sales_rank,
DENSE_RANK( ) OVER (PARTITION BY region_id
ORDER BY SUM(tot_sales) DESC) sales_dense_rank,
ROW_NUMBER( ) OVER (PARTITION BY region_id
ORDER BY SUM(tot_sales) DESC) sales_number
FROM orders
WHERE year = 2001
GROUP BY region_id, cust_nbr
ORDER BY 1,6;
REGION_ID CUST_NBR CUST_SALES SALES_RANK SALES_DENSE_RANK SALES_NUMBER
---------- ---------- ---------- ---------- ---------------- ------------
5 4 1878275 1 1 1
5 2 1224992 2 2 2
5 5 1169926 3 3 3
5 3 1161286 4 4 4
5 1 1151162 5 5 5
6 6 1788836 1 1 1
6 9 1208959 2 2 2
6 10 1196748 3 3 3
6 8 1141638 4 4 4
6 7 971585 5 5 5
7 14 1929774 1 1 1
7 13 1310434 2 2 2
7 15 1255591 3 3 3
7 11 1190421 4 4 4
7 12 1182275 5 5 5
8 17 1944281 1 1 1
8 20 1412006 2 2 2
8 18 1253840 3 3 3
8 19 1174421 4 4 4
8 16 1068467 5 5 5
9 25 2232703 1 1 1
9 23 1224992 2 2 2
9 24 1224992 2 2 3
9 22 1036146 4 3 4
9 21 1020541 5 4 5
10 26 1808949 1 1 1
10 27 1322747 2 2 2
10 30 1216858 3 3 3
10 28 986964 4 4 4
10 29 903383 5 5 5用来返回排名第一和最后一位的记录。看下面的例子，找到销售最好和最差的地区。
SELECT
MIN(region_id)
KEEP (DENSE_RANK FIRST ORDER BY SUM(tot_sales) DESC) best_region,
MIN(region_id)
KEEP (DENSE_RANK LAST ORDER BY SUM(tot_sales) DESC) worst_region
FROM orders
WHERE year = 2001
GROUP BY region_id;
BEST_REGION WORST_REGION
----------- ------------
7 10
这个函数的功能是将结果集分为几个分区，例如，我们想知道哪些地区的销售情况是在前25%，哪些地区的销售情况是在最后的25%.看下面的例
子
SELECT region_id, cust_nbr, SUM(tot_sales) cust_sales,
NTILE(4) OVER (ORDER BY SUM(tot_sales) DESC) sales_quartile
FROM orders
WHERE year = 2001
GROUP BY region_id, cust_nbr
ORDER BY 4,3 DESC;
REGION_ID CUST_NBR CUST_SALES SALES_QUARTILE
---------- ---------- ---------- --------------
9 25 2232703 1
8 17 1944281 1
7 14 1929774 1
5 4 1878275 1
10 26 1808949 1
6 6 1788836 1
8 20 1412006 1
10 27 1322747 1
7 13 1310434 2
7 15 1255591 2
8 18 1253840 2
5 2 1224992 2
9 23 1224992 2
9 24 1224992 2
10 30 1216858 2
6 9 1208959 2
6 10 1196748 3
7 11 1190421 3
7 12 1182275 3
8 19 1174421 3
5 5 1169926 3
5 3 1161286 3
5 1 1151162 3
6 8 1141638 4
8 16 1068467 4
9 22 1036146 4
9 21 1020541 4
10 28 986964 4
6 7 971585 4
10 29 903383 4和NTILE函数不同的是，WIDTH_BUCKER是按照值的区间来分组的。看以下的例子：将销售额分为三组，1-1000000，1000001-2000000，2000001
-3000000。
SELECT region_id, cust_nbr,
SUM(tot_sales) cust_sales,
WIDTH_BUCKET(SUM(tot_sales), 1, 3000000, 3) sales_buckets
FROM orders
WHERE year = 2001
GROUP BY region_id, cust_nbr
ORDER BY 3;
REGION_ID CUST_NBR CUST_SALES SALES_BUCKETS
---------- ---------- ---------- -------------
10 29 903383 1
6 7 971585 1
10 28 986964 1
9 21 1020541 2
9 22 1036146 2
8 16 1068467 2
6 8 1141638 2
5 1 1151162 2
5 3 1161286 2
5 5 1169926 2
8 19 1174421 2
7 12 1182275 2
7 11 1190421 2
6 10 1196748 2
6 9 1208959 2
10 30 1216858 2
5 2 1224992 2
9 24 1224992 2
9 23 1224992 2
8 18 1253840 2
7 15 1255591 2
7 13 1310434 2
10 27 1322747 2
8 20 1412006 2
6 6 1788836 2
10 26 1808949 2
5 4 1878275 2
7 14 1929774 2
8 17 1944281 2
9 25 2232703 3如果遇到不在设定的范围内的值，会自动产生两个组，0和N+1，看下面的例子：
SELECT region_id, cust_nbr,
SUM(tot_sales) cust_sales,
WIDTH_BUCKET(SUM(tot_sales), 1000000, 2000000, 3) sales_buckets
FROM orders
WHERE year = 2001
GROUP BY region_id, cust_nbr
ORDER BY 3;
REGION_ID CUST_NBR CUST_SALES SALES_BUCKETS
---------- ---------- ---------- -------------
10 29 903383 0
6 7 971585 0
10 28 986964 0
9 21 1020541 1
9 22 1036146 1
8 16 1068467 1
6 8 1141638 1
5 1 1151162 1
5 3 1161286 1
5 5 1169926 1
8 19 1174421 1
7 12 1182275 1
7 11 1190421 1
6 10 1196748 1
6 9 1208959 1
10 30 1216858 1
5 2 1224992 1
9 24 1224992 1
9 23 1224992 1
8 18 1253840 1
7 15 1255591 1
7 13 1310434 1
10 27 1322747 1
8 20 1412006 2
6 6 1788836 3
10 26 1808949 3
5 4 1878275 3
7 14 1929774 3
8 17 1944281 3
9 25 2232703 4CUME_DIST(Cumulative Distribution)：计算小于或等于当前排名的行数在总行数中的百分比。计算方法：当前排名/总行数
PERCENT_RANK:计算排名和总行数的百分比。 计算方法：当前排名-1/总行数-1
所有的排名都采用DENSE_RANK.我们以第二名为例，CUME_DIST=2/30=.066666667，PERCENT_RANK=2-1/30-1=1/29=.034482759
SELECT region_id, cust_nbr,
SUM(tot_sales) cust_sales,
CUME_DIST( ) OVER (ORDER BY SUM(tot_sales) DESC) sales_cume_dist,
PERCENT_RANK( ) OVER (ORDER BY SUM(tot_sales) DESC) sales_percent_rank
FROM orders
WHERE year = 2001
GROUP BY region_id, cust_nbr
ORDER BY 3 DESC;
REGION_ID CUST_NBR CUST_SALES SALES_CUME_DIST SALES_PERCENT_RANK
---------- ---------- ---------- --------------- ------------------
9 25 2232703 .033333333 0
8 17 1944281 .066666667 .034482759
7 14 1929774 .1 .068965517
5 4 1878275 .133333333 .103448276
10 26 1808949 .166666667 .137931034
6 6 1788836 .2 .172413793
8 20 1412006 .233333333 .206896552
10 27 1322747 .266666667 .24137931
7 13 1310434 .3 .275862069
7 15 1255591 .333333333 .310344828
8 18 1253840 .366666667 .344827586
5 2 1224992 .466666667 .379310345
9 23 1224992 .466666667 .379310345
9 24 1224992 .466666667 .379310345
10 30 1216858 .5 .482758621
6 9 1208959 .533333333 .517241379
6 10 1196748 .566666667 .551724138
7 11 1190421 .6 .586206897
7 12 1182275 .633333333 .620689655
8 19 1174421 .666666667 .655172414
5 5 1169926 .7 .689655172
5 3 1161286 .733333333 .724137931
5 1 1151162 .766666667 .75862069
6 8 1141638 .8 .793103448
8 16 1068467 .833333333 .827586207
9 22 1036146 .866666667 .862068966
9 21 1020541 .9 .896551724
10 28 986964 .933333333 .931034483
6 7 971585 .966666667 .965517241
10 29 903383 1 1这个函数的作用是我们需要查看数据库集中包括我们假定的值的情况。看下面的例子：
SELECT cust_nbr, SUM(tot_sales) cust_sales,
RANK( ) OVER (ORDER BY SUM(tot_sales) DESC) rank,
DENSE_RANK( ) OVER (ORDER BY SUM(tot_sales) DESC) dense_rank,
CUME_DIST( ) OVER (ORDER BY SUM(tot_sales) DESC) cume_dist,
PERCENT_RANK( ) OVER (ORDER BY SUM(tot_sales) DESC) percent_rank
FROM orders
WHERE year = 2001
GROUP BY cust_nbr
ORDER BY 3;
CUST_NBR CUST_SALES RANK DENSE_RANK CUME_DIST PERCENT_RANK
---------- ---------- ---------- ---------- ---------- ------------
25 2232703 1 1 .033333333 0
17 1944281 2 2 .066666667 .034482759
14 1929774 3 3 .1 .068965517
4 1878275 4 4 .133333333 .103448276
26 1808949 5 5 .166666667 .137931034
6 1788836 6 6 .2 .172413793
20 1412006 7 7 .233333333 .206896552
27 1322747 8 8 .266666667 .24137931
13 1310434 9 9 .3 .275862069
15 1255591 10 10 .333333333 .310344828
18 1253840 11 11 .366666667 .344827586
2 1224992 12 12 .466666667 .379310345
23 1224992 12 12 .466666667 .379310345
24 1224992 12 12 .466666667 .379310345
30 1216858 15 13 .5 .482758621
9 1208959 16 14 .533333333 .517241379
10 1196748 17 15 .566666667 .551724138
11 1190421 18 16 .6 .586206897
12 1182275 19 17 .633333333 .620689655
19 1174421 20 18 .666666667 .655172414
5 1169926 21 19 .7 .689655172
3 1161286 22 20 .733333333 .724137931
1 1151162 23 21 .766666667 .75862069
8 1141638 24 22 .8 .793103448
16 1068467 25 23 .833333333 .827586207
22 1036146 26 24 .866666667 .862068966
21 1020541 27 25 .9 .896551724
28 986964 28 26 .933333333 .931034483
7 971585 29 27 .966666667 .965517241
29 903383 30 28 1 1SELECT
RANK(1000000) WITHIN GROUP
(ORDER BY SUM(tot_sales) DESC) hyp_rank,
DENSE_RANK(1000000) WITHIN GROUP
(ORDER BY SUM(tot_sales) DESC) hyp_dense_rank,
CUME_DIST(1000000) WITHIN GROUP
(ORDER BY SUM(tot_sales) DESC) hyp_cume_dist,
PERCENT_RANK(1000000) WITHIN GROUP
(ORDER BY SUM(tot_sales) DESC) hyp_percent_rank
FROM orders
WHERE year = 2001
GROUP BY cust_nbr;
HYP_RANK HYP_DENSE_RANK HYP_CUME_DIST HYP_PERCENT_RANK
---------- -------------- ------------- ----------------
28 26 .903225806 .9WITHIN GROUP的意思说：决定这个假定值的排名时，是把这个值插入到实际的数据集中。如果没有的话，就是把假定值的排名和实际值的排名
进行比较。
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文章浏览阅读2.2k次，点赞6次，收藏14次。原因：自己写的头文件没有被加入到方案的包含目录中去，无法被检索到，也就无法打开。将自己写的头文件都放入header files。然后在VS界面上，右键方案名，点击属性。将自己头文件夹的目录添加进去。_vs2013打不开自己定义的头文件
文章浏览阅读3.3w次，点赞80次，收藏342次。此时，可以将系统中所有用户的 Session 数据全部保存到 Redis 中，用户在提交新的请求后，系统先从Redis 中查找相应的Session 数据，如果存在，则再进行相关操作，否则跳转到登录页面。此时，可以将系统中所有用户的 Session 数据全部保存到 Redis 中，用户在提交新的请求后，系统先从Redis 中查找相应的Session 数据，如果存在，则再进行相关操作，否则跳转到登录页面。当数据量很大时，count 的数量的指定可能会不起作用，Redis 会自动调整每次的遍历数目。_redis命令
文章浏览阅读449次，点赞3次，收藏3次。URP的设计目标是在保持高性能的同时，提供更多的渲染功能和自定义选项。与普通项目相比，会多出Presets文件夹，里面包含着一些设置，包括本色，声音，法线，贴图等设置。全局只有主光源和附加光源，主光源只支持平行光，附加光源数量有限制，主光源和附加光源在一次Pass中可以一起着色。URP：全局只有主光源和附加光源，主光源只支持平行光，附加光源数量有限制，一次Pass可以计算多个光源。可编程渲染管线：渲染策略是可以供程序员定制的，可以定制的有：光照计算和光源，深度测试，摄像机光照烘焙，后期处理策略等等。_urp渲染管线