RANK() 和 DENSE_RANK() 函数有什么区别？如何在下面的emptbl表中找到第n个薪水？
DEPTNO EMPNAME SAL
------------------------------
10 rrr 10000.00
11 nnn 20000.00
11 mmm 5000.00
12 kkk 30000.00
10 fff 40000.00
10 ddd 40000.00
10 bbb 50000.00
10 ccc 50000.00
如果表数据中有nulls，如果我想找出nthsalary会怎样？
【问题讨论】：
标签： sql oracle window-functions
select empno
,salary
,row_number() over(order by salary desc) as Serial
,Rank() over(order by salary desc) as rank
,dense_rank() over(order by salary desc) as denseRank
from emp ;
Row_number() -> 用于生成序列号
Dense_rank() 将给出连续排名，但Rank() 将在排名冲突的情况下跳过排名。
【讨论】：
RANK() 和 DENSE_RANK() 函数之间的唯一区别在于存在“平局”的情况；即，在一组中的多个值具有相同排名的情况下。在这种情况下，RANK() 将为集合中的值分配不连续的“排名”（导致出现平局时整数排名值之间的差距），而 DENSE_RANK() 将为集合中的值分配连续的排名设置（因此在平局的情况下整数排名值之间不会有差距）。
例如，考虑集合 {30, 30, 50, 75, 75, 100}。对于这样的集合，RANK() 将返回 {1, 1, 3, 4, 4, 6}（注意值 2 和 5 被跳过），而 DENSE_RANK() 将返回 {1,1,2,3, 3,4}。
【讨论】：
Rank(), Dense_rank(), row_number()
这些都是窗口函数，这意味着它们首先充当一些有序输入集的窗口。这些窗口根据要求附加了不同的功能。以上是3：
row_number()
从row_number() 开始，因为这构成了这些相关窗口函数的基础。顾名思义，row_number() 为应用它的行集提供了一个唯一编号。类似于给每一行一个序列号。
Rank()
row_number()的颠覆可以说是rank()。 Rank() 用于为那些重复的有序集合行提供相同的序列号，但它仍然保持计数类似于row_number() 对于所有那些重复 rank() 之后的含义，如下所示。对于数据 2 row_number() =rank() 意味着两者只是在重复的形式上有所不同。
Data row_number() rank() dense_rank()
1 1 1 1
1 2 1 1
1 3 1 1
2 4 4 2
最后，
Dense_rank() 是 rank() 的扩展版本，顾名思义，它是密集的，因为从上面的示例中可以看出，所有数据 1 的 rank() = dense_rank() 但只是数据 2 的不同之处在于形式它保持 rank() 的顺序来自先前的 rank() 而不是实际数据
【讨论】：
Rank() SQL 函数在有序值集中生成数据的排名，但前一个排名之后的下一个排名是该特定行的 row_number。另一方面，Dense_Rank() SQL 函数生成下一个数字而不是生成 row_number。以下是阐明概念的 SQL 示例：
Select ROW_NUMBER() over (order by Salary) as RowNum, Salary,
RANK() over (order by Salary) as Rnk,
DENSE_RANK() over (order by Salary) as DenseRnk from (
Select 1000 as Salary union all
Select 1000 as Salary union all
Select 1000 as Salary union all
Select 2000 as Salary union all
Select 3000 as Salary union all
Select 3000 as Salary union all
Select 8000 as Salary union all
Select 9000 as Salary) A
它将生成以下输出：
----------------------------
RowNum Salary Rnk DenseRnk
----------------------------
1 1000 1 1
2 1000 1 1
3 1000 1 1
4 2000 4 2
5 3000 5 3
6 3000 5 3
7 8000 7 4
8 9000 8 5
【讨论】：
rank() ：用于对一组行中的记录进行排名。
dense_rank()：DENSE_RANK 函数的作用类似于 RANK 函数，只是它分配连续的等级。
查询-
select
ENAME,SAL,RANK() over (order by SAL) RANK
from
EMP;
输出 -
+--------+------+------+
| ENAME | SAL | RANK |
+--------+------+------+
| SMITH | 800 | 1 |
| JAMES | 950 | 2 |
| ADAMS | 1100 | 3 |
| MARTIN | 1250 | 4 |
| WARD | 1250 | 4 |
| TURNER | 1500 | 6 |
+--------+------+------+
查询 -
select
ENAME,SAL,dense_rank() over (order by SAL) DEN_RANK
from
EMP;
输出 -
+--------+------+-----------+
| ENAME | SAL | DEN_RANK |
+--------+------+-----------+
| SMITH | 800 | 1 |
| JAMES | 950 | 2 |
| ADAMS | 1100 | 3 |
| MARTIN | 1250 | 4 |
| WARD | 1250 | 4 |
| TURNER | 1500 | 5 |
+--------+------+-----------+
【讨论】：
RANK() 和 DENSE_RANK() 函数之间的唯一区别在于存在“平局”的情况；即，在一组中的多个值具有相同排名的情况下。在这种情况下，RANK() 将为集合中的值分配不连续的“排名”（导致出现平局时整数排名值之间的差距），而 DENSE_RANK() 将为集合中的值分配连续的排名设置（因此在平局的情况下整数排名值之间不会有差距）。
例如，考虑集合 {25, 25, 50, 75, 75, 100}。对于这样的集合，RANK() 将返回 {1, 1, 3, 4, 4, 6}（注意值 2 和 5 被跳过），而 DENSE_RANK() 将返回 {1,1,2,3, 3,4}。
【讨论】：
This article here nicely explains it.本质上可以这样看：
CREATE TABLE t AS
SELECT 'a' v FROM dual UNION ALL
SELECT 'a' FROM dual UNION ALL
SELECT 'a' FROM dual UNION ALL
SELECT 'b' FROM dual UNION ALL
SELECT 'c' FROM dual UNION ALL
SELECT 'c' FROM dual UNION ALL
SELECT 'd' FROM dual UNION ALL
SELECT 'e' FROM dual;
SELECT
v,
ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY v) row_number,
RANK() OVER (ORDER BY v) rank,
DENSE_RANK() OVER (ORDER BY v) dense_rank
FROM t
ORDER BY v;
以上将产生：
+---+------------+------+------------+
| V | ROW_NUMBER | RANK | DENSE_RANK |
+---+------------+------+------------+
| a | 1 | 1 | 1 |
| a | 2 | 1 | 1 |
| a | 3 | 1 | 1 |
| b | 4 | 4 | 2 |
| c | 5 | 5 | 3 |
| c | 6 | 5 | 3 |
| d | 7 | 7 | 4 |
| e | 8 | 8 | 5 |
+---+------------+------+------------+
言辞
ROW_NUMBER() 为每一行赋予一个唯一值RANK() 将相同的行号赋予相同的值，留下“漏洞”DENSE_RANK() 将相同的行号赋予相同的值，不会留下任何“漏洞”【讨论】：
SELECT empno,
deptno,
sal,
RANK() OVER (PARTITION BY deptno ORDER BY sal) "rank"
FROM emp;
EMPNO DEPTNO SAL rank
---------- ---------- ---------- ----------
7934 10 1300 1
7782 10 2450 2
7839 10 5000 3
7369 20 800 1
7876 20 1100 2
7566 20 2975 3
7788 20 3000 4
7902 20 3000 4
7900 30 950 1
7654 30 1250 2
7521 30 1250 2
7844 30 1500 4
7499 30 1600 5
7698 30 2850 6
SELECT empno,
deptno,
sal,
DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY deptno ORDER BY sal) "rank"
FROM emp;
EMPNO DEPTNO SAL rank
---------- ---------- ---------- ----------
7934 10 1300 1
7782 10 2450 2
7839 10 5000 3
7369 20 800 1
7876 20 1100 2
7566 20 2975 3
7788 20 3000 4
7902 20 3000 4
7900 30 950 1
7654 30 1250 2
7521 30 1250 2
7844 30 1500 3
7499 30 1600 4
7698 30 2850 5
【讨论】：
RANK 为您提供有序分区内的排名。平局被分配相同的排名，下一个排名被跳过。因此，如果您有 3 件物品位于 2 级，则列出的下一个等级将是 5 级。
DENSE_RANK 再次为您提供有序分区内的排名，但排名是连续的。如果有多个项目的排名，则不会跳过排名。
对于空值，它取决于 ORDER BY 子句。这是一个简单的测试脚本，您可以使用它来看看会发生什么：
with q as (
select 10 deptno, 'rrr' empname, 10000.00 sal from dual union all
select 11, 'nnn', 20000.00 from dual union all
select 11, 'mmm', 5000.00 from dual union all
select 12, 'kkk', 30000 from dual union all
select 10, 'fff', 40000 from dual union all
select 10, 'ddd', 40000 from dual union all
select 10, 'bbb', 50000 from dual union all
select 10, 'xxx', null from dual union all
select 10, 'ccc', 50000 from dual)
select empname, deptno, sal
, rank() over (partition by deptno order by sal nulls first) r
, dense_rank() over (partition by deptno order by sal nulls first) dr1
, dense_rank() over (partition by deptno order by sal nulls last) dr2
from q;
EMP DEPTNO SAL R DR1 DR2
--- ---------- ---------- ---------- ---------- ----------
xxx 10 1 1 4
rrr 10 10000 2 2 1
fff 10 40000 3 3 2
ddd 10 40000 3 3 2
ccc 10 50000 5 4 3
bbb 10 50000 5 4 3
mmm 11 5000 1 1 1
nnn 11 20000 2 2 2
kkk 12 30000 1 1 1
9 rows selected.
Here's a link 给一个很好的解释和一些例子。
【讨论】：
values 子句。
from dual 以在 Redshift 中生成此数据