rank 和 row_number 和 DENSE_RANK 的差异

rank、row_number和dense_rank是在SQL中用于排序和排名数据的函数。它们之间的主要区别如下：

1. rank函数：rank函数用于计算每个行在排序结果中的排名，相同的行将会有相同的排名，并且会跳过后续的排名。例如，如果有两个行排名第一，则下一个行将会排名第三。

2. row_number函数：row_number函数分配一个唯一的连续数字给结果集中的每一行，不管是否存在重复行。它不会跳过后续的排名。例如，如果有两个行排名第一，则下一个行将会排名第二。

3. dense_rank函数：dense_rank函数和rank函数类似，但是它不会跳过后续的排名。即使有重复的行，也会按照连续的方式分配排名。例如，如果有两个行排名第一，则下一个行将会排名第二。

简而言之，rank函数在有重复值时会跳过后续的排名，row_number函数不会跳过后续的排名，而dense_rank函数不会跳过后续的排名且在有重复值时也会按照连续的方式分配排名。

相关问题

row_number和rank和dense_rank

row_number、rank和dense_rank都是用于窗口函数中的排序函数。

- row_number：为每一行分配一个唯一的数字，按照指定的排序顺序（默认是升序）进行排序。
- rank：为相同的值分配相同的排名，不连续。例如，如果有两个值的排名为1，则下一个值的排名将为3（跳过2）。
- dense_rank：为相同的值分配相同的排名，连续。例如，如果有两个值的排名为1，则下一个值的排名将为2。

举个例子：

SELECT name, score, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY score DESC) AS row_num,
RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS rank_num, 
DENSE_RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS dense_rank_num
FROM students;

以上SQL语句将学生表按照成绩从高到低排序，并为每个学生分配row_number、rank和dense_rank。结果可能如下：

| name  | score | row_num | rank_num | dense_rank_num |
|-------|-------|---------|----------|----------------|
| Tom   | 90    | 1       | 1        | 1              |
| Jack  | 85    | 2       | 2        | 2              |
| Alice | 85    | 3       | 2        | 2              |
| Lucy  | 80    | 4       | 4        | 3              |
| Bob   | 70    | 5       | 5        | 4              |

可以看到，Tom的成绩最高，所以他的row_number、rank和dense_rank都是1；Jack和Alice的成绩相同，所以他们的rank是2，但是dense_rank都是2；Lucy的成绩排在第4位，所以他的rank是4，但是dense_rank是3。Bob的成绩最低，所以他的row_number、rank和dense_rank都是5。

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。