这篇文章主要介绍了SQL中distinct 和 row_number() over() 的区别及用法的相关资料,需要的朋友可以参考下
1 前言
在咱们编写 SQL 语句操作数据库中的数据的时候，有可能会遇到一些不太爽的问题，例如对于同一字段拥有相同名称的记录，我们只需要显示一条，但实际上数据库中可能含有多条拥有相同名称的记录，从而在检索的时候，显示多条记录，这就有违咱们的初衷啦！因此，为了避免这种情况的发生，咱们就需要进行“去重”处理啦，那么何为“去重”呢？说白了，就是对同一字段让拥有相同内容的记录只显示一条记录。
那么，如何实现“去重”的功能呢？对此，咱们有两种方式可以实现该功能。
第一种，在编写 select 语句的时候，添加 distinct 关键词；
第二种，在编写 select 语句的时候，调用 row_number() over() 函数。
以上两种方式都可以实现“去重”功能，那两者之间有何异同呢？接下来，作者将给出详细的说明。
2 distinct
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。
3 row_number() over()
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。
4 总结
通过阅读及实践以上内容，咱们已经知道了，无论是用关键字 distinct 还是用函数 row_number() over() 都可以实现数据“去重”的功能。但是在实现使用的过程中，咱们要特别注意两者的用法特点以及区别。
在使用关键字 distinct 的时候，咱们要知道其作用于单个字段和多个字段的时候是有区别的，作用于单个字段时，其“去重”的是表中所有该字段值重复的数据；作用于多个字段的时候，其“去重”的表中所有字段（即 distinct 具体作用的多个字段）值都相同的数据。
在使用函数 row_number() over() 的时候，其是按先分组排序后，再取出每组的第一条记录来进行“去重”的（在本篇博文中如此）。当然，在此处咱们还可以通过不同的限制条件来进行“去重”，具体如何实现，就需要大家自己去动脑思考啦！
最后，在本篇博文中，作者详述了自己对用关键字 distinct 和函数 row_number() over() 进行数据“去重”的一些认识，希望以上的内容能够对大家有所帮助！
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以上就是详解distinct 和 row_number()和over() 的区别的详细内容，更多请关注Work网其它相关文章！