sql server 增加分组序号-CFANZ编程社区

在处理 SQL Server 的时候，我们常会遇到一个难题，那就是“如何增加分组序号”。这在对数据进行分组统计时尤为重要，特别是在需要排序和标识的场景中。

问题背景

在进行数据分析时，需求常常会出现对某些字段进行分组并为每组数据分配序号的情况。比如，在销售数据中，我们需要对每个销售人员的销售额进行分组，并为相同销售额的记录分配序号，以便后续的分析和报表制作。

用户需要对销售记录按销售人员分组并排序。
需要给每组的记录分配序号。
期望结果应快速响应并易于理解。

“为每个销售人员的销售额顺序分配序号，是实现统计分析不可或缺的一部分。”

错误现象

在设计 SQL 查询后，发现序号生成过程中出现异常，导致数据返回不正确。

SELECT 
    SalesPerson,
    Amount,
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY SalesPerson ORDER BY Amount DESC) AS Rank
FROM 
    SalesRecords

错误表现: 有些销售人员的顺序号无法正确生成。

错误日志:
行号  销售人员  销售额  序号
1     Alice     200      1
2     Bob       150      3
3     Alice     100      2
4     Bob       150      2  -- 错误: 分配了相同的序号

以下是异常数据的时序图，说明了序号如何错误分配：

sequenceDiagram
    participant A as Alice
    participant B as Bob
    A->>B: 音响产品 200 (Rank 1)
    B->>A: 电视产品 150 (Rank 3)
    A->>A: 冰箱产品 100 (Rank 2)
    B->>B: 电视产品 150 (Rank 2) -- 错误!

根因分析

在分析错误时，我们发现由于分组逻辑设计不当，导致了相同值的销售额序号生成出现冲突。根据 SQL Server 的“ROW_NUMBER()”函数工作原理，分组（PARTITION BY）后，根据排序（ORDER BY）生成的序号可能会对数值相同的项产生重复的序号分配。

@startuml
object SalesRecords {
    +SalesPerson
    +Amount
    +Rank
}
SalesRecords -- SalesPerson : 销售人员分组
SalesRecords -- Amount : 销售额排序
note right of SalesRecords: 错误: 对相同销售额分配相同序号
@enduml

与正确的分组逻辑对比如下：

- ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY SalesPerson ORDER BY Amount DESC) AS Rank
+ DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY SalesPerson ORDER BY Amount DESC) AS Rank

解决方案

我们可以使用 DENSE_RANK() 替换 ROW_NUMBER()。这样会为重复的销售额分配相同的序号，而不会跳过任何值。

<details> <summary>隐藏高级命令：</summary>

SELECT 
    SalesPerson,
    Amount,
    DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY SalesPerson ORDER BY Amount DESC) AS Rank
FROM 
    SalesRecords

</details>

以下是不同方案的对比矩阵，显示了 ROW_NUMBER() 与 DENSE_RANK() 的区别：

函数	行号分配	相同值处理
ROW_NUMBER()	每行唯一	跳过相同值
DENSE_RANK()	可重复的序号	不跳过相同值

验证测试

在修改完 SQL 查询后，我们进行了性能压测和结果验证，确保我们的方案不仅解决了重复序号的问题，同时在性能上也没有显著下降。

为了验证，我们可以使用以下公式计算正确分配的序号比率：

$$ \text{正确序号比率} = \frac{\text{正确生成序号的数量}}{\text{总数据数量}} \times 100% $$

使用 JMeter 对查询进行性能测试，脚本如下：

Test Plan
   Thread Group
      JDBC Request (Execute query)
         SELECT 
             SalesPerson,
             Amount,
             DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY SalesPerson ORDER BY Amount DESC) AS Rank
         FROM 
             SalesRecords

预防优化

为了防止未来再次出现类似的问题，我们需要建立一套严格的设计规范和监控机制。

确保在使用窗口函数时选择合适的函数，理解其工作原理。
增加代码审核环节，确保逻辑清晰。
建立监控与告警，及时发现运行异常。

检查清单：

[ ] ✅ 检查是否使用合适的 SQL 函数
[ ] ✅ 确保有足够的注释与文档支持
[ ] ✅ 监控数据输出以捕捉潜在异常

以下是基础设施即代码（IaC）的 Terraform 示例，用于自动化部署数据库和运行环境：

resource "azurerm_sql_server" "example" {
  name                         = "example-sqlserver"
  resource_group_name          = azurerm_resource_group.example.name
  location                      = azurerm_resource_group.example.location
  version                      = "12.0"
  administrator_login          = "sqladmin"
  administrator_login_password = "YourP@ssw0rd!"
}

通过这些优化措施，能够确保我们的数据分析更加准确、高效，从而帮助我们更好地理解和利用这些数据。