求SQL语句

Question

有一个客户资料表
CUST_INFO
(
id,
name,
tel,
prov,
city
)随机提取各省10%的客户资历。

Answer 1

select * from (select * from CUST_INFO order by dbms_random.value()) where rownum<=100  

Answer 2

这个那就只能先用 
select ceil(count(*)*0.1) from CUST_INFO where prov='xxxx'
获取某一个省份10%数据的条数，然后利用
select * from (select * from CUST_INFO where prov='xxxx' order by dbms_random.value()) where rownum<=100（假定的条数）
来一个一个取省份数据

Answer 3

搞定了，with ta as
 (select * from cust_info order by prov),
tb as
 (select rownum 行编号, ta.* from ta),
tc as
 (select prov, count(1) 客户数, min(行编号) 开始行 from tb group by area_name)select rownum, tb.*, tc.*
  from tb, tc
 where tb.prov = tc.prov
   and 行编号 < 开始行 + 客户数 * 0.1

Answer 4

搞定了，with ta as
 (select * from cust_info order by prov),
tb as
 (select rownum 行编号, ta.* from ta),
tc as
 (select prov, count(1) 客户数, min(行编号) 开始行 from tb group by prov)select rownum, tb.*, tc.*
  from tb, tc
 where tb.prov = tc.prov
   and 行编号 < 开始行 + 客户数 * 0.1

Answer 5

可以修改ta,其它不变，
with ta as 
(select * from cust_info order by prov,dbms_random.value() ),

Answer 6

with mm as (select prov,count(*) mnt from CUST_INFO group by prov)
select b.* from (
select a.*,row_number()over(partition by prov order by dbms_random.value()) rn from CUST_INFO a
) b,mm where b.prov=mm.prov and b.rn<mm.mnt

Answer 7

取前10%，需要count(1)*0.1 mmt
基本正解，非常感谢。
这个函数row_number()我用的不熟。

Answer 8

取前10%，需要count(1)*0.1 mmt
基本正解，非常感谢。
这个函数row_number()我用的不熟。嗯，我忘了乘10%了

Answer 9

这样更简单了select *
  from (select S.*,
               row_number() over(partition by prov order by dbms_random.value()) c_no,
               count(1) over(partition by prov) c_count
          from cust_info S)
 where c_no < c_count * 0.1

Answer 10

select *
  from (select S.*,
               PERCENT_RANK() OVER(partition by prov order by dbms_random.value()) p_rank
          from cust_info S)
 where c_no <= c_count * 0.1还有更简单的

Answer 11

select *
  from (select S.*,
               PERCENT_RANK() OVER(partition by prov order by dbms_random.value()) p_rank
          from cust_info S)
 where p_rank<=0.1