dense_rank() over函数

`dense_rank()` over函数是在SQL中用于计算分组排名的函数，它返回一个整数值，表示每个分组内的排名。与`rank()`和`row_number()`不同的是，`dense_rank()`会跳过排名相同的行数，即如果有两个行具有相同的排名，则下一个排名将加1，而不是跳过相同排名的行数。

例如，假设有以下数据表：

id  |  name   | score
----|---------|------
 1  |  Alice  |  90
 2  |  Bob    |  85
 3  |  Charlie|  90
 4  |  Dave   |  80

可以使用`dense_rank()` over函数计算每个分数的排名：

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

执行上述查询后，结果如下：

name    | score | rank
------- | ----- | ----
Alice   |  90   |  1
Charlie |  90   |  1
Bob     |  85   |  2
Dave    |  80   |  3

可以看到，由于Alice和Charlie的分数相同，他们都被分配了1的排名，而Bob的排名是2，因为他的分数是第二高的。而Dave的排名是3，因为他的分数是第三高的，而且没有其他分数相同的行。

相关问题

dense_rank() over函数 语法

dense_rank() over函数是一种窗口函数，它可用于计算分组中每个行的排名。语法如下：

dense_rank() over (
    [partition by partition_expression, ... ] 
    order by sort_expression [asc | desc], ... 
    [frame_clause]
)

其中，`partition by`和`order by`子句是必需的，`frame_clause`是可选的。

- `partition by`：指定分组的列或表达式；
- `order by`：指定排序的列或表达式，也可以指定升序或降序；
- `frame_clause`：指定窗口的行范围。

如果没有指定`frame_clause`，则默认为`range between unbounded preceding and current row`，即计算当前行之前的所有行的排名。

例如，以下查询语句将计算每个部门中员工的排名：

SELECT department, employee, salary, 
  dense_rank() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS rank
FROM employees;

在此例中，`dense_rank`函数将按照部门分组，并按照工资的降序计算每个员工的排名。

DENSE_RANK函数

DENSE_RANK函数是一种窗口函数，用于计算排名。它根据指定的排序顺序对结果集中的行进行排序，并为每个行分配一个排名值。与RANK函数不同的是，DENSE_RANK函数在遇到相同的排序值时不会跳过排名，而是为它们分配相同的排名值。\[1\]

例如，如果有一张员工表，其中包含员工姓名和工资字段，我们可以使用DENSE_RANK函数来计算每个部门工资前三高的员工。首先，我们使用partition by子句将结果集按部门进行分组排序，然后使用order by子句按工资降序排列。最后，我们可以通过设置条件a.num<=3来筛选出每个部门的前三名员工。\[2\]

另外，DENSE_RANK函数的使用方式也可以简单地通过在查询中使用over子句和order by子句来实现。例如，我们可以使用DENSE_RANK函数计算一个表中某个字段的排名，并按照该字段的降序排列。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [DENSE_RANK() 函数的使用](https://blog.csdn.net/libingbojava/article/details/121565515)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [sql—窗口函数rank()、dense_rank()的使用](https://blog.csdn.net/qq_39181839/article/details/119853415)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]