select * from ( select *, rank() over(partition by pac order by common desc,pbc asc) as crank from ( select distinct t1.pro_c_id as pac, t2.pro_c_id as pbc, count(t2.pro_c_id) as common from property as t1 join ( select distinct pro_c_id, pro_pif_id from property where pro_type = 1 )as t2 on t2.pro_pif_id = t1.pro_pif_id where pro_type = 1 and t2.pro_c_id <> t1.pro_c_id group by t1.pro_c_id, t2.pro_c_id ) as t3 ) as t4 where crank <3

这段代码是一个 SQL 查询语句，用于从 property 表中查询具有相同属性值的不同 pro_c_id 的组合，并计算每个组合中的记录总数。具体来说，这个查询首先使用了子查询的方式将具有相同 pro_pif_id 的记录组合在一起，并计算出它们的共同属性数量。接着，查询使用了窗口函数 rank() over() 来对每个 pac 进行分组，并按照共同属性数量（common）和 pbc 的升序进行排序，从而为每个 pac 按照共同属性数量和 pbc 的排名（crank）进行编号。最后，查询使用了另一个子查询将 crank 小于 3 的记录筛选出来，并返回每个记录的所有字段。其中 crank 小于 3 的记录表示每个 pac 中与它共同具有属性最多的前两个 pbc。

相关问题

select *, row_number()over(partition by id order by salary desc) ranking

这是一个使用`row_number()`函数和`over()`子句的SQL查询语句，用于在每个id分组中按照salary降序排列，并为每个分组中的行分配一个排名。下面是两个例子：

引用的例子：

with t as (
    select *, row_number() over(partition by id order by salary desc) ranking 
    from tmp_learning_mary
)
select * from t where ranking = 1;

这个例子使用了一个公共表表达式（CTE）`t`，在其中使用`row_number()`函数为每个id分组中的行分配了一个排名。然后，查询选择了排名为1的行，即每个分组中的最高薪水行。

引用的例子：

select * from (
    select *, row_number() over(partition by id order by rand()) ranking 
    from tmp_learning_mary
) t where t.ranking = 1;

这个例子与引用的例子类似，只是在`order by`子句中使用了`rand()`函数，它会随机排序每个分组中的行。然后，查询选择了排名为1的行，即每个分组中的随机行。

select *,dense_rank() over (partiton by id order by salary desc) rank from Employee;代码找错

在你提供的 SQL 语句中，关键字 `partiton` 应该是 `partition` 的错误拼写。因此，正确的 SQL 代码应该是：

SELECT *, DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY id ORDER BY salary DESC) rank FROM Employee;

注意到 `DENSE_RANK()` 函数用于计算每个员工的薪资排名，而 `PARTITION BY id` 子句指定了按照 `id` 字段进行分组，这意味着每个员工的排名是在其所在的组内计算的。另外，`ORDER BY salary DESC` 指定了按照薪资降序排序，也就是薪资最高的员工排名最靠前。