dense_rank() over(partition by

dense_rank() over(partition by...)是一种窗口函数，用于在分组内计算密集排名。它可以在分组内为每个行分配一个排名，排名相同的行将具有相同的排名，而排名不同的行将具有不同的排名。

相关问题

dense_rank() over

(Please note that I am a GPT-based language model and not directly associated with CSDN or any specific development platform. However, I can provide information about the topic you mentioned.)

`DENSE_RANK()` is a window function in SQL that assigns a rank to each row within a partition of a result set. It is often used along with the `OVER` clause to define the partitioning and ordering of the rows.

The syntax for using `DENSE_RANK()` with `OVER` clause is as follows:

DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY column1, column2 ORDER BY column3)

Here, `PARTITION BY` specifies the columns by which to partition the result set, and `ORDER BY` determines the order for ranking. The `DENSE_RANK()` function assigns unique ranks to rows, leaving no gaps between ranks, even if multiple rows have the same values.

For example, consider the following table named "sales":

product  | region | sales_amount
---------|--------|-------------
Product1 | A      | 1000
Product1 | A      | 1500
Product1 | B      | 1200
Product2 | A      | 800
Product2 | B      | 900

To calculate the dense rank for each product in each region based on the sales amount, you can use the following query:

SELECT product, region, sales_amount, DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY product, region ORDER BY sales_amount) AS dense_rank
FROM sales;

The result will be:

product  | region | sales_amount | dense_rank
---------|--------|--------------|-----------
Product1 | A      | 1000         | 1
Product1 | A      | 1500         | 2
Product1 | B      | 1200         | 1
Product2 | A      | 800          | 1
Product2 | B      | 900          | 1

In this example, the `DENSE_RANK()` function assigns ranks to each product within its region based on the sales amount. Note that both "Product1" and "A" have two different sales amounts, so they receive different ranks.

I hope this answers your question. Let me know if you have any further queries!

dense_rank() over函数

### 回答1：
dense_rank()over函数是一种在SQL中使用的窗口函数，它用于计算结果集中每个行的排名。与rank()over函数不同的是，dense_rank()over函数不会跳过排名相同的行，因此如果有多个行具有相同的排序值，则它们将被分配给相同的排名。该函数的语法通常如下：

dense_rank() over (partition by column1, column2 order by column3)

其中，column1和column2是用于分区的列名，column3是用于排序的列名。该函数将计算每个分区中每行的密集排名。

例如，如果有一个结果集包含以下行：

| Name | Score |
|---------|-------|
| Alice | 90 |
| Bob | 85 |
| Charlie | 80 |
| David | 80 |
| Eve | 75 |

则使用dense_rank()over函数计算排名的结果可能如下所示：

| Name | Score | Dense Rank |
|---------|-------|------------|
| Alice | 90 | 1 |
| Bob | 85 | 2 |
| Charlie | 80 | 3 |
| David | 80 | 3 |
| Eve | 75 | 4 |

在这个例子中，Charlie和David具有相同的分数，因此它们分配了相同的密集排名。

### 回答2：
dense_rank() over函数是在SQL中用来计算某个字段的密集排名的窗口函数。它会根据指定的排序规则，为每一行分配一个排名值，而不会跳过排名。也就是说，如果有多个行具有相同的排序值，它们将被分配相同的密集排名。

举个例子来说明，假设有一个学生表，包含学生姓名和成绩两个字段。我们想要根据成绩给学生排名，并且如果有多个学生具有相同的成绩，他们应该具有相同的密集排名。

使用dense_rank() over函数，我们可以这样写SQL语句：

SELECT name, score, dense_rank() over (ORDER BY score DESC) as rank
FROM student
ORDER BY rank;

这个SQL语句会根据成绩字段(score)进行降序排列，并使用dense_rank() over函数为每个学生分配一个密集排名(rank)。结果中的rank字段将显示每个学生的排名。

比如，如果有三个学生具有相同的成绩95分，这三个学生的排名将被分配为1，而不是1、2、3。

总之，dense_rank() over函数是用来计算密集排名的窗口函数，它能够为具有相同排序值的行分配相同的排名，并且不会跳过排名。

### 回答3：
dense_rank() over函数是一种窗口函数，用于在结果集中为每一行计算其密集等级，即按照指定的排序列对结果集中的行进行排序，并为行分配排名值。

它的工作方式类似于rank() over函数，但是与rank() over函数不同的是，dense_rank() over函数不会跳过具有相同排序列值的行。即如果有多行具有相同的排序列值，那么它们将被分配相同的密集等级。

举个例子来说明，假设有一个表格包含学生的成绩信息，其中包括学生的姓名和成绩。我们可以使用dense_rank() over函数来计算每个学生的成绩密集等级。

使用如下语句可以实现：

SELECT
姓名,
成绩,
DENSE_RANK() OVER (ORDER BY 成绩 DESC) AS 密集等级
FROM
学生成绩表;

这个查询将按照成绩降序对学生的成绩进行排序，并为每个学生计算出对应的密集等级。如果存在多个学生具有相同的成绩，那么它们将被分配相同的密集等级，而不会跳过任何行。

使用dense_rank() over函数能够灵活地为每一行分配密集等级，不论是否有相同的排序列值。这在某些情况下非常有用，特别是当我们需要计算密集等级而不跳过任何行时。