Question

我对这些之间的差异感到困惑。运行以下SQL会获得两个完美的结果集。有人可以解释一下这些差异吗？

SELECT ID, [Description], RANK()       OVER(PARTITION BY StyleID ORDER BY ID) as 'Rank'      FROM SubStyle
SELECT ID, [Description], ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY StyleID ORDER BY ID) as 'RowNumber' FROM SubStyle

Answer 1

如果您在特定排序值的分区中有联系，则只能看到差异。

在这种情况下，

RANK和DENSE_RANK是确定性的，排序和分区列具有相同值的所有行最终会得到相同的结果，而ROW_NUMBER将是任意的（StyleID将是任意的（非确定性地）将增量结果分配给绑定的行。

示例：（所有行都具有相同的ID因此位于同一分区中，并且在该分区中，当按WITH T(StyleID, ID) AS (SELECT 1,1 UNION ALL SELECT 1,1 UNION ALL SELECT 1,1 UNION ALL SELECT 1,2) SELECT *, RANK() OVER(PARTITION BY StyleID ORDER BY ID) AS 'RANK', ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY StyleID ORDER BY ID) AS 'ROW_NUMBER', DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY StyleID ORDER BY ID) AS 'DENSE_RANK' FROM T排序时，前3行是绑定的）

StyleID     ID       RANK      ROW_NUMBER      DENSE_RANK
----------- -------- --------- --------------- ----------
1           1        1         1               1
1           1        1         2               1
1           1        1         3               1
1           2        4         4               2

返回

ROW_NUMBER

您可以看到，对于RANK增量的三个相同行，4值保持不变，然后跳到DENSE_RANK。 {{1}}也为所有三行分配相同的排名，但是下一个不同的值被赋值为2.

Answer 2

ROW_NUMBER：返回以1开头的每一行的唯一编号。对于具有重复值的行，将对该数字进行仲裁。

等级：为每行开1的唯一编号，除了具有重复值的行，在这种情况下，分配相同的排名，并且每个重复排名的序列中都会出现间隙

Answer 3

This article covers an interesting relationship between ROW_NUMBER() and DENSE_RANK()（RANK()函数未被特别处理）。当您需要在ROW_NUMBER()语句中生成SELECT DISTINCT时，ROW_NUMBER()会在{{1>}关键字移除之前生成不同的值。例如。这个查询

DISTINCT

...可能会产生此结果（SELECT DISTINCT v, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY v) row_number FROM t ORDER BY v, row_number无效）：

DISTINCT

这个查询：

+---+------------+ | V | ROW_NUMBER | +---+------------+ | a | 1 | | a | 2 | | a | 3 | | b | 4 | | c | 5 | | c | 6 | | d | 7 | | e | 8 | +---+------------+

...在这种情况下产生你可能想要的东西：

SELECT DISTINCT v, DENSE_RANK() OVER (ORDER BY v) row_number FROM t ORDER BY v, row_number

请注意+---+------------+ | V | ROW_NUMBER | +---+------------+ | a | 1 | | b | 2 | | c | 3 | | d | 4 | | e | 5 | +---+------------+函数的ORDER BY子句需要DENSE_RANK()子句中的所有其他列才能正常工作。

原因是逻辑上window functions are calculated before DISTINCT is applied。

比较所有三个功能

使用PostgreSQL / Sybase / SQL标准语法（SELECT DISTINCT子句）：

WINDOW

......你会得到：

SELECT v, ROW_NUMBER() OVER (window) row_number, RANK() OVER (window) rank, DENSE_RANK() OVER (window) dense_rank FROM t WINDOW window AS (ORDER BY v) ORDER BY v

Answer 4

不带分区子句的简单查询：

select 
    sal, 
    RANK() over(order by sal desc) as Rank,
    DENSE_RANK() over(order by sal desc) as DenseRank,
    ROW_NUMBER() over(order by sal desc) as RowNumber
from employee

输出：

    --------|-------|-----------|----------
    sal     |Rank   |DenseRank  |RowNumber
    --------|-------|-----------|----------
    5000    |1      |1          |1
    3000    |2      |2          |2
    3000    |2      |2          |3
    2975    |4      |3          |4
    2850    |5      |4          |5
    --------|-------|-----------|----------

Answer 5

很多：

行的等级是一行加上相关行之前的等级数。

Row_number是行的不同排名，排名没有任何差距。

http://www.bidn.com/blogs/marcoadf/bidn-blog/379/ranking-functions-row_number-vs-rank-vs-dense_rank-vs-ntile

Answer 6

看看这个例子。

CREATE TABLE [dbo].#TestTable(
    [id] [int] NOT NULL,
    [create_date] [date] NOT NULL,
    [info1] [varchar](50) NOT NULL,
    [info2] [varchar](50) NOT NULL,
)

插入一些数据

INSERT INTO dbo.#TestTable (id, create_date, info1, info2)
VALUES (1, '1/1/09', 'Blue', 'Green')
INSERT INTO dbo.#TestTable (id, create_date, info1, info2)
VALUES (1, '1/2/09', 'Red', 'Yellow')
INSERT INTO dbo.#TestTable (id, create_date, info1, info2)
VALUES (1, '1/3/09', 'Orange', 'Purple')
INSERT INTO dbo.#TestTable (id, create_date, info1, info2)
VALUES (2, '1/1/09', 'Yellow', 'Blue')
INSERT INTO dbo.#TestTable (id, create_date, info1, info2)
VALUES (2, '1/5/09', 'Blue', 'Orange')
INSERT INTO dbo.#TestTable (id, create_date, info1, info2)
VALUES (3, '1/2/09', 'Green', 'Purple')
INSERT INTO dbo.#TestTable (id, create_date, info1, info2)
VALUES (3, '1/8/09', 'Red', 'Blue')

为1

重复相同的值

INSERT INTO dbo。＃TestTable（id，create_date，info1，info2）VALUES（1，＆＃39; 1/1/09＆＃39;，＆＃39; Blue＆＃39;，＆＃39; Green＆＃39;）

全部查看

SELECT * FROM #TestTable

查看结果

SELECT Id,
    create_date,
    info1,
    info2,
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY Id ORDER BY create_date DESC) AS RowId,
    RANK() OVER(PARTITION BY Id ORDER BY create_date DESC)    AS [RANK]
FROM #TestTable

需要了解不同的

Answer 7

我没有对排名做过任何事情，但今天我用row_number（）发现了这个。

select item, name, sold, row_number() over(partition by item order by sold) as row from table_name

这将导致一些重复的行号，因为在我的情况下，每个名称都包含所有项目。每个项目将按销售数量排序。

+--------+------+-----+----+
|glasses |store1|  30 | 1  |
|glasses |store2|  35 | 2  |
|glasses |store3|  40 | 3  |
|shoes   |store2|  10 | 1  |
|shoes   |store1|  20 | 2  |
|shoes   |store3|  22 | 3  |
+--------+------+-----+----+

Answer 8

另外，在使用RANK时，请注意PARTITION中的ORDER BY（例如使用标准的AdventureWorks数据库）。

SELECT as1.SalesOrderID，as1.SalesOrderDetailID，RANK（）OVER （PARTITION BY as1.SalesOrderID ORDER BY as1.SalesOrderID）ranknoequal ，RANK（）OVER（PARTITION BY as1.SalesOrderID ORDER BY as1.SalesOrderDetailId）ranknodiff来自Sales.SalesOrderDetail as1 WHERE SalesOrderId = 43659 ORDER BY SalesOrderDetailId;

给出结果：

SalesOrderID SalesOrderDetailID rank_same_as_partition rank_salesorderdetailid
43659 1 1 1
43659 2 1 2
43659 3 1 3
43659 4 1 4
43659 5 1 5
43659 6 1 6
43659 7 1 7
43659 8 1 8
43659 9 1 9
43659 10 1 10
43659 11 1 11
43659 12 1 12

但是如果按顺序改变顺序（使用OrderQty：

SELECT as1.SalesOrderID，as1.OrderQty，RANK（）OVER（PARTITION BY） as1.SalesOrderID ORDER BY as1.SalesOrderID）ranknoequal，RANK（） OVER（PARTITION BY as1.SalesOrderID ORDER BY as1.OrderQty）rank_orderqty FROM Sales.SalesOrderDetail as1 WHERE SalesOrderId = 43659 ORDER BY OrderQty;

给出：

SalesOrderID OrderQty rank_salesorderid rank_orderqty
43659 1 1 1
43659 1 1 1
43659 1 1 1
43659 1 1 1
43659 1 1 1
43659 1 1 1
43659 2 1 7
43659 2 1 7
43659 3 1 9
43659 3 1 9
43659 4 1 11
43659 6 1 12

注意当我们在ORDER BY中使用OrderQty（最右边的第二列表）时，Rank会如何变化，以及当我们在ORDER BY中使用SalesOrderDetailID（最右边的第一列表）时它如何变化。

SQL RANK（）vs ROW_NUMBER（）

8 个答案:

比较所有三个功能