Analytische Funktionen (Teil 3): Gruppen mit zufälliger Auswahl der Datenbasis

Das folgende Beispiel bezieht sich auf die Datenbasis meines ersten Post zu "Analytischen Funktionen".
Es geht darum, dass für das Jahr 2014 drei Gruppen (mit einem Hash-Wert je Gruppe) gebildet werden müssen.
Gruppe 1:

- 3 zufällig ausgewählte Bundesländer die mit B anfangen
Gruppe 2:
- 3 zufällig ausgewählte Bundesländer die mit S anfangen
Gruppe 3:
- 3 zufällig ausgewählte Bundesländer die NICHT mit B und S anfangen

Hier das dafür notwendige SQL:

SELECT
  BUNDESLAND,
  EINWOHNER,
  GRUPPE,
  /* Hash Generierung */
  DBMS_CRYPTO.HASH (UTL_RAW.CAST_TO_RAW (GRUPPE||'XYZ'), 1) AS HASH_WERT
FROM (
  SELECT
   JAHR,
   BUNDESLAND,
   EINWOHNER,
    /* Gruppe definieren */
    CASE 
      WHEN BUNDESLAND LIKE 'B%' 
      THEN 1
      WHEN BUNDESLAND LIKE 'S%'
      THEN 2
      ELSE 3
    END  AS GRUPPE,
   /* Zufällige Sortierung innerhalb der Gruppe */
   ROW_NUMBER() OVER (
        PARTITION BY
          CASE 
            WHEN BUNDESLAND LIKE 'B%' 
            THEN 1
            WHEN BUNDESLAND LIKE 'S%'
            THEN 2
            ELSE 3
          END 
        ORDER BY DBMS_RANDOM.VALUE(1,10)
    ) AS RN
  FROM AS_EINWO_BUNDESL_JAHR
  WHERE JAHR = 2014
)
WHERE RN <= 3
ORDER BY GRUPPE, BUNDESLAND

/* 
   Nicht vergessen bei der Verwendung von DBMS_CRYPTO.HASH: 
   grant execute on sys.dbms_crypto to APEX_SCHEMA; 
*/

Ergebnis:

BUNDESLAND	EINWOHNER	GRUPPE	HASH_WERT
Baden-Württemberg	10666000	1	C5B1DF1A52DCC34C648FC79804F49A0A
Bayern	12643000	1	C5B1DF1A52DCC34C648FC79804F49A0A
Bremen	659000	1	C5B1DF1A52DCC34C648FC79804F49A0A
Sachsen	4045000	2	38FAEEE9CD02869F273DE5A44CF75218
Sachsen-Anhalt	2238000	2	38FAEEE9CD02869F273DE5A44CF75218
Schleswig-Holstein	2819000	2	38FAEEE9CD02869F273DE5A44CF75218
Hamburg	1762000	3	7DA2D9ED3366BAEA4B1FA0D6269F7F9F
Mecklenburg-Vorpommern	1594000	3	7DA2D9ED3366BAEA4B1FA0D6269F7F9F
Rheinland-Pfalz	3996000	3	7DA2D9ED3366BAEA4B1FA0D6269F7F9F