דירוג שורות בלי פונקצית חלון

ברוכים הבאים לתרגיל השלישי!

האמת זו לא ממש שאלה שנדרשתי לה בעבודה אלא שאלה שעלתה בקבוצות פייסבוק לאנליסטים וראיתי כי איציק בן-גן דן בה גם בספר שלו על פונקציות חלון.

תכלס, ברוב המקרים תוכלו להשתמש בפונקצית חלון, אבל נראה לי זה תרגול מגניב שדורש מאיתנו לחשוב מה בפועל קורה בפונקצית דירוג ובכך לשחזר אותה.

שאלה

ללא שימוש בשום פונקצית חלון, צרו עמודה חדשה שמדרגת את השורות לפי מכירות (amount) באותה שנה (sale_year), בדומה לפונקצית DESNE_RANK(). כלומר, בהינתן תיקו בהיררכיה, ערכים זהים יקבלו את אותו דירוג ואילו הערכים הבאים בסדר יקבלו דירוג אחד מעל הערך הקודם שהיה בתיקו.

בהצלחה!

נסו בעצמכם

אונליין

נסו בחלון טקסט למטה (SQLite):

-- EDIT THIS QUERY:
SELECT *
FROM sales_ag
LIMIT 10;

נסו על המחשב שלכם

הצג קוד ליצירת טבלה

DROP TABLE IF EXISTS Sales_ag;

CREATE TABLE sales_ag (
    year INT,
    category varchar(15),
    amount INT
)


INSERT into Sales_ag (year, category, amount) values (2000, 'Automotive', 89);
insert into Sales_ag (year, category, amount) values (2000, 'Computers', 59);
insert into Sales_ag (year, category, amount) values (2000, 'Books', 19);
insert into Sales_ag (year, category, amount) values (2000, 'Movies', 74);
insert into Sales_ag (year, category, amount) values (2000, 'Garden', 74);
insert into Sales_ag (year, category, amount) values (2001, 'Clothing', 49);
insert into Sales_ag (year, category, amount) values (2001, 'Computers', 53);
insert into Sales_ag (year, category, amount) values (2001, 'Automotive', 65);
insert into Sales_ag (year, category, amount) values (2001, 'Garden', 24);
insert into Sales_ag (year, category, amount) values (2001, 'Movies', 39);

תשובה

סרטון הסבר

הצג פתרון

SELECT *,
    (SELECT COUNT(DISTINCT SalesInner.amount) as rn
    FROM sales_ag SalesInner
    WHERE SalesInner.year = SalesOuter.year
        AND SalesInner.amount >= SalesOuter.amount)  AS custom_dense_rank
FROM sales_ag SalesOuter
ORDER BY year, custom_dense_rank

custom_dense_rank	amount	category	sale_year
1	89	Automotive	2000
2	74	Movies	2000
2	74	Garden	2000
3	59	Computers	2000
4	19	Books	2000
1	65	Automotive	2001
2	53	Computers	2001
3	49	Clothing	2001
4	39	Movies	2001
5	24	Garden	2001