sql中，rank、dense_rank、row_number的区别是什么

在SQL中，`RANK()`, `DENSE_RANK()`, 和 `ROW_NUMBER()` 是用于在查询结果中为行分配排名的窗口函数。它们之间的区别如下：

1. `RANK()` 函数：
- 对于相同的值，它们会分配相同的排名，并跳过下一个排名。
- 如果有两个行具有相同的排名，则下一个排名将被跳过，导致排名不连续。
- 例如，如果有两个行具有排名1，则下一个排名将是3，而不是2。

2. `DENSE_RANK()` 函数：
- 对于相同的值，它们会分配相同的排名，但不会跳过下一个排名。
- 如果有两个行具有相同的排名，则下一个排名将是连续的。
- 例如，如果有两个行具有排名1，则下一个排名将是2，而不是3。

3. `ROW_NUMBER()` 函数：
- 不考虑相同的值，它们为每一行分配唯一的排名。
- 每一行都有一个唯一的、连续的排名。
- 例如，如果有两个行具有排名1，则下一个排名将是2。

这些函数通常与`OVER`子句结合使用，以定义分析窗口，指定排序顺序，并在结果集中为行分配排名。使用这些函数可以根据特定的业务需求来计算、排列和筛选数据。

相关问题

Hive sql rank dense_rank row_number

在 Hive SQL 中，可以使用窗口函数（Window Function）来实现类似于 rank、dense_rank 和 row_number 这样的排名函数。

1. RANK

RANK 函数用于计算排名，返回每个分组中按照指定的列排序后的排名。如果有多条记录的排序值相同，则它们的排名也相同，并且下一个排名会跳过相应的记录数。例如：

SELECT name, score, RANK() OVER (PARTITION BY subject ORDER BY score DESC) AS rank FROM mytable;

2. DENSE_RANK

DENSE_RANK 函数和 RANK 函数类似，但是它不会跳过相同排名的记录，而是按照相同排名的记录数进行计算排名。例如：

SELECT name, score, DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY subject ORDER BY score DESC) AS dense_rank FROM mytable;

3. ROW_NUMBER

ROW_NUMBER 函数用于为每条记录分配一个唯一的行号，不考虑分组和排序。例如：

SELECT name, score, ROW_NUMBER() OVER () AS row_number FROM mytable;

这些窗口函数可以根据需要进行组合使用，以实现更加复杂的排名需求。需要注意的是，窗口函数只能在 SELECT 子句和 ORDER BY 子句中使用，不能用于 WHERE 子句和 HAVING 子句中。

Hive sql rank dense_rank row_number具体例子

假设有一个名为`students`的表，包含以下字段：`id`、`name`、`score`。现在需要按照`score`字段进行排名，并使用`rank`、`dense_rank`和`row_number`三种方式进行排名。

具体实现如下：

1. 使用`rank`函数进行排名：

SELECT id, name, score, RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS rank
FROM students;

2. 使用`dense_rank`函数进行排名：

SELECT id, name, score, DENSE_RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS dense_rank
FROM students;

3. 使用`row_number`函数进行排名：

SELECT id, name, score, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY score DESC) AS row_number
FROM students;

以上三个例子都是按照`score`字段进行降序排列，并使用不同的函数进行排名。通过这些函数，我们可以根据不同的业务需求，对数据进行不同的排名处理。