sql取排名前十(sql取排名前10的数据)

本篇文章给大家谈谈sql取排名前十，以及sql取排名前10的数据对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。

本文目录

1. 数据库书籍排名榜前十名
2. rank函数怎么用sql
3. 电脑怎么统计排名

[One]、数据库书籍排名榜前十名

这本书英文原版名是很标题党的《TeachYourselfSQLin10Minutes》，却是比较好的数据库入门书，在Amazon上长期排在数据库销售榜首，建议想快速了解数据库原理和MySQL的新手阅读。快餐性质，简洁明快，小开本，而且很薄，比较好读。有前端工程师表示自己数据库方面只读了这本书，就足以应付大部分开发任务了。

〖Two〗、《SQL学习指南（第2版修订版）》

如果你只想学怎么写SQL，那可以读这本书。O'Reilly动物书系列，品质还是很有保证的。

〖Three〗、《MySQL技术内幕——InnoDB存储引擎》

怎么说，每个行业都有几本被翻来翻去的“街书”，而本书就是MySQL的“街书”，该书近来已经有了三版。从源代码的角度深度解析了InnoDB的体系结构、实现原理、工作机制，并给出了大量最佳实践，能帮助你系统而深入地掌握InnoDB。注重实战，全书辅有大量的案例，可操作性极强。

Redis是近来应用最广泛的NoSQL数据库。本书系统而全面地描述了Redis内部运行机制，图示丰富，描述清晰，并给出大量借鉴信息，是NoSQL数据库开发人员案头必备。

〖Five〗、《ZooKeeper：分布式过程协同技术详解》

ZooKeeper是Google的Chubby项目的开源实现，它曾经作为Hadoop的子项目，在大数据领域得到广泛应用。ZooKeeper以FastPaxos算法为基础，同时为了解决活锁问题，对FastPaxos算法进行了优化，因此也可以广泛用于大数据之外的其他分布式系统，为大型分布式系统提供可靠的协作处理功能。这本书是实际开发和维护中的一本最佳借鉴书籍。

主要讲解真实环境下如何使用MySQL的复制、集群和监控特性，揭示MySQL可靠性和高可用性的方方面面。此书定位于解决MySQL数据库的常见应用瓶颈，在保持MySQL持续可用性的前提下，挖潜各种提高性能的解决方案。

作者推荐的工具、实战案例及经验过的诊断技术，可大大提高性能急救技能，以及加深对MySQL本质的理解。而且本书将数据库结构的客观方面纳入思考，此外还增补了MySQL高可用性及云特性。

这是一本程序员普遍反映收益比较大的一本书，作者ThomasKyte，Oracle专业领域世界上最权威的专家之一，他是Oracle核心技术小组副主席，兼《OracleMagazine》及其在线论坛“AskTom”专栏作家。

本书对Oracle及数据库的知识进行了全面深入的讲解，是一本关于Oracle的高级手册。本书内容翔实，实例丰富，语言流畅且浅显易懂，适合作为从事Oracle开发人员的借鉴手册。

〖Nine〗、《Oracle编程艺术：深入理解数据库体系结构（第3版）》

对于想学习SQL、PL/SQL的书，这是一本必读之物，除此之外，该书从开发的角度详细解读了整个Oracle体系结构，深入浅出，绝对佳作。

[Two]、rank函数怎么用sql

row_number的用途的非常广泛，排序比较好用他，一般可以用来实现web程序的分页，他会为查询出来的每一行记录生成一个序号，依次排序且不会重复，注意使用row_number函数时必须要用over子句选取对某一列进行排序才能生成序号。

selectROW_NUMBER()OVER(orderby[SubTime]desc)asrow_num,*from[Order]

rank函数用于返回结果集的分区内每行的排名，行的排名是相关行之前的排名数加一。简单来说rank函数就是对查询出来的记录进行排名，与row_number函数不同的是，rank函数考虑到了over子句中排序字段值相同的情况，如果使用rank函数来生成序号，over子句中排序字段值相同的序号是一样的，后面字段值不相同的序号将跳过相同的排名号排下一个，也就是相关行之前的排名数加一，可以理解为根据当前的记录数生成序号，后面的记录依此类推。

selectRANK()OVER(orderby[UserId])asrank,*from[Order]

dense_rank函数的功能与rank函数类似，dense_rank函数在生成序号时是连续的，而rank函数生成的序号有可能不连续。dense_rank函数出现相同排名时，将不跳过相同排名号，rank值紧接上一次的rank值。在各个分组内，rank()是跳跃排序，有两个第一名时下面就是第四名，dense_rank()是连续排序，有两个第一名时仍然跟着第二名。将上面的Sql语句改由dense_rank函数来实现。

selectDENSE_RANK()OVER(orderby[UserId])asden_rank,*from[Order]

ntile函数可以对序号进行分组处理，将有序分区中的行分发到指定数目的组中。各个组有编号，编号从一开始。对于每一个行，ntile将返回此行所属的组的编号。这就相当于将查询出来的记录集放到指定长度的数组中，每一个数组元素存放一定数量的记录。ntile函数为每条记录生成的序号就是这条记录所有的数组元素的索引（从1开始）。也可以将每一个分配记录的数组元素称为“桶”。ntile函数有一个参数，用来指定桶数。下面的SQL语句使用ntile函数对Order表进行了装桶处理：

selectNTILE(4)OVER(orderby[SubTime]desc)asntile,*from[Order]

〖One〗、每组的记录数不能大于它上一组的记录数，即编号小的桶放的记录数不能小于编号大的桶。也就是说，第1组中的记录数只能大于等于第2组及以后各组中的记录数。

〖Two〗、所有组中的记录数要么都相同，要么从某一个记录较少的组（命名为X）开始后面所有组的记录数都与该组（X组）的记录数相同。也就是说，如果有个组，前三组的记录数都是9，而第四组的记录数是8，那么第五组和第六组的记录数也必须是8。

[Three]、电脑怎么统计排名

电脑统计排名的方法通常是通过对数据进行排序和计算来确定排名。下面是一些常见的统计排名方法：

1.排序算法：常见的排序算法包括冒泡排序、选取排序、插入排序、快速排序和归并排序等。这些算法可以根据给定的指标对数据进行排序，从而确定排名。

2.指标计算：在确定排名之前，需要先确定一个指标或评分体系。根据不同的需求，可以选取不同的指标，比如销售额、得分、评级等。根据指标对数据进行计算，然后按照计算结果进行排名。

3.数据库查询：如果数据存储在数据库中，可以使用SQL查询语句来实现排名功能。通过编写适当的查询语句，可以按照指定的条件和排序规则从数据库中检索数据，并根据结果进行排名。

4.数据分析工具：现代的数据分析工具（如Excel、Python的pandas库或R语言）提供了丰富的函数和方法来进行数据排序和排名。这些工具可以根据给定的条件和指标对数据进行排序，并生成排名结果。

总之，电脑统计排名通常涉及数据的排序和计算。根据具体的需求和数据类型，可以选取适当的排序算法、指标计算方法或数据分析工具来完成排名任务。

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