Teradata架构解析：Rank与row_number函数应用

"Rank与row_number的使用-Teradata架构介绍(东南融通内部资料)" 本文主要探讨了在Teradata架构中Rank()与row_number()这两个窗口函数的使用方法及其区别。Rank()和row_number()是SQL中用于处理数据集排序和分组的重要工具，尤其在大数据处理和分析时，它们在Teradata数据库中发挥着关键作用。 首先，Rank()函数在PARTITION BY和ORDER BY子句中被应用，PARTITION BY决定了分组的依据，而ORDER BY则规定了在每个分组内数据的排序方式。例如，`qualify rank() over (partition by jiejuh order by jiluzt) = 1`这条语句会筛选出每个jiejuh分组内jiluzt值最小的记录。但Rank()函数有一个特点，即如果在同一分组内有多个记录的排序依据相同，它们都会被赋予相同的排名，导致并列情况。 相比之下，row_number()函数与Rank()函数类似，同样使用PARTITION BY和ORDER BY来定义分组和排序，但它在处理并列情况时更为严格，每个记录都会获得唯一的编号，即使排序依据相同，也会确保没有重复的row_number()值。因此，当需要确保每个分组内的记录都有唯一的标识时，row_number()是更好的选择。例如，将上面的Rank()函数替换为row_number()，`qualify row_number() over (partition by jiejuh order by jiluzt) = 1`，则只会选出每个jiejuh分组内jiluzt最小的唯一记录。 Teradata作为一个高性能的并行数据库管理系统，其架构设计旨在支持大规模的数据处理和分析。Teradata数据库竞争优势在于其无限制的数据和用户规模、验证过的可扩展性、无限的并行处理能力、成熟的查询优化技术以及高可用性。它能处理从小到10GB，大到100+TB的数据库，并且支持复杂的查询操作，包括多达64个join子查询。此外，Teradata支持第三范式(3NF)、强大的视图处理和星型模型，提供单一的、集成的数据源，保证数据一致性。 Teradata系统架构由一系列的节点组成，每个节点都包含处理单元和存储单元，它们通过高速网络进行通信和数据交换。这种分布式并行架构使得数据的加载（如Fastload、Multiload、TPump、FastExport等工具）和卸载处理变得高效，同时保证了系统的高可用性和容错性。 Rank()和row_number()是Teradata数据库中进行数据处理和分析时不可或缺的工具，而Teradata的系统架构和设计哲学使其成为处理大规模数据和复杂查询的理想平台。通过理解并熟练运用这些窗口函数，开发者和分析师可以更有效地挖掘数据价值，提升业务洞察力。