row_number、rank、dense_rank的区别

row_number、rank、dense_rank都是窗口函数，可以根据指定的排序规则为每一行生成一个排序值，但它们的计算方式不同。

1. row_number()：为每一行生成一个唯一的、连续的排序值，排序值的范围是从1开始递增的。如果有相同的排序值，后面的行会得到更高的排序值。

2. rank()：为每一行生成一个排序值，相同的值得到相同的排序值，下一个值的排序值为当前值的排名再加1，下一个值的排名则加2。因此，rank()可能会出现并列排名的情况。

3. dense_rank()：与rank()类似，为每一行生成一个排序值，相同的值得到相同的排序值，但是下一个值的排序值为当前值的排名再加1，下一个值的排名也是加1。因此，dense_rank()不会出现并列排名的情况。

举个例子，对于以下数据集：

| id | score |
| -- | ----- |
| 1 | 80 |
| 2 | 90 |
| 3 | 80 |
| 4 | 85 |

使用 row_number() 函数，生成的排序值为：

| id | score | row_number |
| -- | ----- | ----------|
| 1 | 80 | 1 |
| 2 | 90 | 2 |
| 3 | 80 | 3 |
| 4 | 85 | 4 |

使用 rank() 函数，生成的排序值为：

| id | score | rank |
| -- | ----- | ---- |
| 1 | 80 | 1 |
| 3 | 80 | 1 |
| 4 | 85 | 3 |
| 2 | 90 | 4 |

使用 dense_rank() 函数，生成的排序值为：

| id | score | dense_rank |
| -- | ----- | ----------|
| 1 | 80 | 1 |
| 3 | 80 | 1 |
| 4 | 85 | 2 |
| 2 | 90 | 3 |

可以看出，当有并列排名的情况时，rank() 和 dense_rank() 的结果不同。