DENSE_RANK() OVER(ORDER BY 字段DESC) FROM 表名; SELECT DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY 字段1 ORDER BY 字段2 DESC) FROM 表名; 一、DENSE_RANK为例: 1、求第N高的薪水: CREATE FUNCTION getNthHighestSalary(@N INT) RETURNS INT AS BEGIN RETURN ( SELECT DISTINCT b.salary FROM ( SELECT sal...
DENSE_RANK() OVER(order by [字段]desc):作用和RANK()相同,不同点就是排序无偏差,还是拿RANK()那个里面的例子来说,DENSE_RANK()的排序结果就是1,2,2,3,4,排序没有偏差。 ntile(组数)over(partition by 字段1 order by 字段2): 没用过
dense_rank() over 与 rank() over的区别:前者并不会空出所占栏位数(也就是两个数值同用一个栏位数,那么下一个不同数值将占用前一个数值的栏位数),后者继续依照栏位数往下依次排列(栏位虽然并列,但是并列后的栏位会空出) 使用方法:dense_rank() over(partition by 分组栏位名 order by 排序栏位名 desc...
标准语法:over (partition by 字段名 order by 字段名 asc/desc) over()两个子句为可选项,partition by指定分区依据,order by指定排序依据 比较: rank函数:对于4,4,4,8,也就是如果有并列名次的行,排序结果是:1,1,1,4 dense_rank函数:对于4,4,4,8,也就是如果有并列名次的行,排序结果是:1,1,1,2 r...
dense_rank() over(order by score ) dense_rank,() over(order by score ) row_number from T_STUDENT ; ---over (partition by course order by score desc) 说明 1. partition by对结果集进行分区。 2. partition by和group by的区别 partition by只是将原始数据进行名次排列(记录数不变) ...
百度试题 题目按各科成绩进行排序,并显示排名, Score 重复时合并名次SELECT *, DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY sc.cid ORDER BY sc.score DESC)排名FROM sc;A.正确B.错误 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
rank,dense_rank,row_number区别 一:语法(用法): rank() over([partition by col1] order by col2) dense_rank() over([partition by col1] order by col2) row_number() over([partition by col1] order by col2) 其中[partition by col1]可省略。
#rank()over()的使用,不使用partition by的效果 SELECTs.s_id 学号,s_name 姓名,c_name 课程,s_score 成绩,rank()over(ORDERBYs_scoreDESC)科内排名FROMstudent stuJOINscore sONstu.s_id=s.s_idJOINcourse cONs.c_id=c.c_id; #执行结果如下 ...
DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY a ORDER BY b ASC/DESC) 三个函数达到我们的目的,三个函数在对“同一个值出现多次”的场景的应对有所不同。 RANK 其中RANK 和 DENSE_RANK 的处理比较类似,如果同一个值出现多次,那么他们的序号是一致的。区别在于,...
DENSE_RANK() OVER (ORDER BY salary) AS DENSE_RANK_ORDER FROM employees 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 代码如下: SELECT department_id, first_name||' '||last_name employee_name, salary, RANK() OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary) AS RANK_PART_ORDER, ...