rank() row_number() dense_rank()

Rank()、row_number()和dense_rank()是用于对数据进行排序和排名的函数。

Rank()函数根据指定的排序列对数据进行排序，并为每个数据分配一个排名。如果有多个数据具有相同的排序值，则它们将被分配相同的排名，并且下一个排名将会跳过这些数据。

row_number()函数也根据指定的排序列对数据进行排序，但它为每个数据分配一个唯一的排名。因此，如果有多个数据具有相同的排序值，它们将被分配不同的排名。

dense_rank()函数与Rank()函数类似，也是根据指定的排序列对数据进行排序，并为每个数据分配一个排名。但是，如果有多个数据具有相同的排序值，它们将被分配相同的排名，下一个排名将不会跳过这些数据。

总结起来，Rank()函数为每个数据分配一个排名，如果有相同的排序值，则会跳过相同的排名。row_number()函数为每个数据分配一个唯一的排名，不跳过相同的排名。dense_rank()函数为每个数据分配一个排名，如果有相同的排序值，则不会跳过相同的排名。

例如，假设有一个employee表，其中包含name和salary字段。使用Rank()、row_number()和dense_rank()函数对salary字段进行排名，可以得到每个员工的排名。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

rank dense_rank row_number

rank、dense_rank和row_number都是窗口函数，用于对查询结果集中的行进行排序和排名。

rank函数用于计算每行在排序结果中的排名，如果有相同的值，则会跳过相同的排名，下一个排名会加1。

dense_rank函数也用于计算每行在排序结果中的排名，但是相同的值会被视为同一排名，下一个排名不会加1。

row_number函数用于为每行分配一个唯一的行号，不考虑排序结果中的排名。

例如，假设有以下查询结果集：

| 姓名 | 分数 |
|------|------|
| 张三 | 90 |
| 李四 | 80 |
| 王五 | 90 |
| 赵六 | 70 |

使用rank函数进行排序和排名后的结果如下：

| 姓名 | 分数 | 排名 |
|------|------|------|
| 张三 | 90 | 1 |
| 王五 | 90 | 1 |
| 李四 | 80 | 3 |
| 赵六 | 70 | 4 |

使用dense_rank函数进行排序和排名后的结果如下：

| 姓名 | 分数 | 排名 |
|------|------|------|
| 张三 | 90 | 1 |
| 王五 | 90 | 1 |
| 李四 | 80 | 2 |
| 赵六 | 70 | 3 |

使用row_number函数进行排序和排名后的结果如下：

| 姓名 | 分数 | 行号 |
|------|------|------|
| 张三 | 90 | 1 |
| 李四 | 80 | 2 |
| 王五 | 90 | 3 |
| 赵六 | 70 | 4 |

dense_rank rank row_number

### 回答1：
dense_rank、rank和row_number都是窗口函数，用于对查询结果进行排序和排名。

dense_rank函数会根据指定的排序规则对查询结果进行排序，并为相同的排序值分配相同的排名，但是排名不会跳过相同的值，即如果有两个值排名相同，那么下一个排名将会跳过一个。

rank函数也会根据指定的排序规则对查询结果进行排序，并为相同的排序值分配相同的排名，但是排名会跳过相同的值，即如果有两个值排名相同，那么下一个排名将会跳过相同的值。

row_number函数会根据指定的排序规则对查询结果进行排序，并为每一行分配一个唯一的排名，不会跳过相同的值。

总的来说，dense_rank和rank的区别在于排名是否跳过相同的值，而row_number则是为每一行分配一个唯一的排名。

### 回答2：
在 SQL 中，dense_rank、rank、row_number 都是窗口函数，用于处理数据中的排名问题。但是它们的具体功能却不完全相同。

1. dense_rank

dense_rank 函数用于计算具有相同值的行的排名，且排名不会跳过数字。如果存在两个或多个数字相同的行时，dense_rank 会为它们分配相同的排名，然后继续使用下一个唯一的排名数字。例如，如果有4行，排名分别为1、2、2和3，在使用 dense_rank 函数时，排名将为1、2、2和3。

2. rank

与 dense_rank 相似的是，rank 函数也可以用于计算具有相同值的行的排名。然而，rank 函数会跳过后续的排名数字。这意味着如果有4行，排名依次是1、2、2和3，则使用rank函数时，排名为1、2、2和4。其中第4行的排名被跳过了。

3. row_number

row_number 函数与 dense_rank 和 rank 函数有些不同。它不关注行之间有无相同的值。在使用 row_number 函数时，每一行都会被分配一个唯一的排名数字。例如，如果有4行，则 row_number 函数将为它们分配排名数字1、2、3和4。

综上所述，三种窗口函数都可以用于排名问题。dense_rank 会为相同值的行赋予相同的排名值，但排名不会跳过数字；rank 函数也会为相同值的行赋予相同的排名值，但它会跳过后续的排名数字；row_number 函数为每一行分配唯一的排名数字，不会考虑行之间的值的相似程度。选择哪种函数取决于具体的应用场景和需要的排名方式。

### 回答3：
dense_rank、rank和row_number都是窗口函数，用于对查询结果进行排名，但它们的实现方式和结果不同。

1. dense_rank

dense_rank是稠密排名函数，它会为相同的分组键设置相同的排名，但不会跳过排名，也就是说如果有两个并列第一名，它们排名都为1，接下来的排名则继续从2开始计算。例如，如果分组键为A、B、C、D，得分为50、60、60、70，则排名为1、2、2、3。

2. rank

rank是排名函数，它也会为相同的分组键设置相同的排名，但它会跳过中间的排名，例如，如果有两个并列第一名，那么它们的排名都是1，下一个排名则是3。因此，如果分组键为A、B、C、D，得分为50、60、60、70，则排名为1、2、2、3。

3. row_number

row_number是行号函数，它为每一行都设置一个唯一的整数行号，不考虑分组键和分数的大小关系。例如，如果分组键为A、B、C、D，得分为50、60、60、70，则行号为1、2、3、4。

总之，dense_rank、rank和row_number都是用于对查询结果进行排名的窗口函数，其结果的不同在于是否跳过排名和是否保持密集排名。在具体使用时，需要根据业务需求来选择相应的排名函数。