為了方便大家學習和測試，所有的例子都是在Oracle自帶使用者Scott下建立的。

注：標題中的紅色order by是說明在使用該方法的時候必須要帶上order by。

一、rank()/dense_rank() over(partition by ...order by ...)

現在客戶有這樣一個需求，查詢每個部門工資最高的僱員的資訊，相信有一定oracle應用知識的同學都能寫出下面的SQL語句：

select e.ename,e.job,e.sal,e.deptno 
 from scott.emp e,(select e.deptno,max(e.sal) sal from scott.emp e group by e.deptno) me 
 where e.deptno = me.deptno 
  and e.sal = me.sal; 

在滿足客戶需求的同時，大家應該習慣性的思考一下是否還有別的方法。這個是肯定的，就是使用本小節標題中rank() over(partition by...)或dense_rank() over(partition by...)語法，SQL分別如下：

select e.ename,e.deptno 
 from (select e.ename,e.deptno,rank() over(partition by e.deptno order by e.sal desc) rank 
     from scott.emp e) e 
 where e.rank = 1; 

select e.ename,dense_rank() over(partition by e.deptno order by e.sal desc) rank 
     from scott.emp e) e 
 where e.rank = 1; 

為什麼會得出跟上面的語句一樣的結果呢？這裡補充講解一下rank()/dense_rank() over(partition by e.deptno order by e.sal desc)語法。

over: 在什麼條件之上。

partition by e.deptno: 按部門編號劃分（分割槽）。

order by e.sal desc: 按工資從高到低排序（使用rank()/dense_rank() 時，必須要帶order by否則非法）

rank()/dense_rank(): 分級

整個語句的意思就是：在按部門劃分的基礎上，按工資從高到低對僱員進行分級，“級別”由從小到大的數字表示（最小值一定為1）。

那麼rank()和dense_rank()有什麼區別呢？

rank(): 跳躍排序，如果有兩個第一級時，接下來就是第三級。

dense_rank(): 連續排序，如果有兩個第一級時，接下來仍然是第二級。

小作業：查詢部門最低工資的僱員資訊。

二、min()/max() over(partition by ...)

現在我們已經查詢得到了部門最高/最低工資，客戶需求又來了，查詢僱員資訊的同時算出僱員工資與部門最高/最低工資的差額。這個還是比較簡單，在第一節的groupby語句的基礎上進行修改如下：

select e.ename,e.sal - me.min_sal diff_min_sal,me.max_sal - e.sal diff_max_sal 
  from scott.emp e,min(e.sal) min_sal,max(e.sal) max_sal 
      from scott.emp e 
      group by e.deptno) me 
  where e.deptno = me.deptno 
  order by e.deptno,e.sal;

上面我們用到了min()和max()，前者求最小值，後者求最大值。如果這兩個方法配合over(partition by ...)使用會是什麼效果呢？大家看看下面的SQL語句：

select e.ename,nvl(e.sal - min(e.sal) over(partition by e.deptno),0) diff_min_sal,nvl(max(e.sal) over(partition by e.deptno) - e.sal,0) diff_max_sal 
 from scott.emp e;

這兩個語句的查詢結果是一樣的，大家可以看到min()和max()實際上求的還是最小值和最大值，只不過是在partition by分割槽基礎上的。

小作業：如果在本例中加上order by，會得到什麼結果呢？

三、lead()/lag() over(partition by ... order by ...)

中國人愛攀比，好面子，聞名世界。客戶更是好這一口，在和最高/最低工資比較完之後還覺得不過癮，這次就提出了一個比較變態的需求，計算個人工資與比自己高一位/低一位工資的差額。這個需求確實讓我很是為難，在groupby語句中不知道應該怎麼去實現。不過。。。。現在我們有了over(partition by ...)，一切看起來是那麼的簡單。如下：

select e.ename,lead(e.sal,1,0) over(partition by e.deptno order by e.sal) lead_sal,lag(e.sal,0) over(partition by e.deptno order by e.sal) lag_sal,nvl(lead(e.sal) over(partition by e.deptno order by e.sal) - e.sal,0) diff_lead_sal,nvl(e.sal - lag(e.sal) over(partition by e.deptno order by e.sal),0) diff_lag_sal 
 from scott.emp e; 

看了上面的語句後，大家是否也會覺得虛驚一場呢（驚出一身冷汗後突然雞凍起來，這樣容易感冒）？我們還是來講解一下上面用到的兩個新方法吧。

lead(列名,n,m): 當前記錄後面第n行記錄的<列名>的值，沒有則預設值為m；如果不帶引數n,m，則查詢當前記錄後面第一行的記錄<列名>的值，沒有則預設值為null。

lag(列名,m): 當前記錄前面第n行記錄的<列名>的值，沒有則預設值為m；如果不帶引數n,m，則查詢當前記錄前面第一行的記錄<列名>的值，沒有則預設值為null。

下面再列舉一些常用的方法在該語法中的應用（注：帶order by子句的方法說明在使用該方法的時候必須要帶order by）：

select e.ename,first_value(e.sal) over(partition by e.deptno) first_sal,last_value(e.sal) over(partition by e.deptno) last_sal,sum(e.sal) over(partition by e.deptno) sum_sal,avg(e.sal) over(partition by e.deptno) avg_sal,count(e.sal) over(partition by e.deptno) count_num,row_number() over(partition by e.deptno order by e.sal) row_num 
 from scott.emp e; 

大家在讀完本片文章之後可能會有點誤解，就是OVER (PARTITION BY ..)比GROUP BY更好，實際並非如此，前者不可能替代後者，而且在執行效率上前者也沒有後者高，只是前者提供了更多的功能而已，所以希望大家在使用中要根據需求情況進行選擇。