Teradata架构：Rank与row_number的区别与应用

本文档主要介绍了Teradata架构，特别是Rank()和row_number()函数在Teradata数据库环境中的应用。Teradata是Longtop Financial Technology Co., Ltd.开发的高级企业级数据库系统，以其高性能、可扩展性和大数据处理能力而闻名。文章首先概述了Teradata的基本概念，包括其定义、简史以及相对于其他数据库系统的竞争优势。 Teradata的优势包括： 1. 数据和用户处理能力无限制，适应从小规模（10GB）到大规模（100+TB）的数据库需求。 2. 强大的可升级性，设计为并行结构，支持复杂查询，最多可达64个JOIN子查询。 3. 商业模型采用第三范式（3NF），支持高效的视图处理和星型模式设计。 4. 提供统一的企业级数据库解决方案，通过数据集成确保跨源系统数据的一致性。 5. 高可用性设计，保证系统的稳定运行。 6. 并行装载和卸载工具（如Fastload、Multiload、TPump和FastExport）提供了出色的性能和可扩展性。 在查询处理方面，文档详细解释了Rank()和row_number()函数的用途。Rank()函数用于在指定分区（通过PARTITION BY子句）内按ORDER BY子句排序后，为每一行分配一个排名。然而，它可能会产生并列排名，即如果有多个记录在排序中位于同一位置，它们会共享相同的排名。为了避免这种情况，文章推荐使用row_number()函数，该函数同样按照指定条件进行排序，但不会出现并列情况，只需在qualify子句中指定row_number()的值等于1即可选择特定排名的记录。 本文是针对Teradata架构的专业解读，重点在于如何有效地利用Rank()和row_number()函数来满足复杂的数据分析需求，并展示了Teradata在数据管理和处理方面的关键特性。这对于理解和操作Teradata的数据库管理员和技术人员来说是非常有价值的参考资料。