总结:RANK() OVER( PARTITION BY class order by score desc) 并列第一,没有第二名; DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY class order by score desc)并列第一,有第二名; ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY class order by score desc) 没有并列第一; 一张学生表【姓名、班级、分数】,查询出每个班级成绩排第...
RANK()OVER(PARTITIONBYcomp_nameORDERBYsalesDESC)ASrank,COALESCE(LAG(sales)OVER(PARTITIONBYcomp_nameORDERBYsalesDESC)-sales,0)ASnext_behind,MAX(sales)OVER(PARTITIONBYcomp_name)-salesAStotal_behind, sales-AVG(sales)OVER(PARTITIONBYcomp_name)ASdiff_from_avgFROMtemp1ORDERBYcomp_name, rank;--PostgreS...
Part2用法 rank() 函数的语法如下: rank() over ([partition by 列名1, 列名2, ... order by 列名 [asc|desc], ...]) 在这个语法中,partition by 可选,表示按照指定的列或表达式对结果集进行分区。每个分区都会生成一个独立的排名序列,使得排名在每个分区内唯一。 order by 用于指定排序顺序,可以根据一...
RANK() over (order by col2 desc) 在这个语法中: order by col2 desc:表示按col2降序排序。同样地,默认是升序,所以需要用desc来指定降序。 DENSE_RANK()函数 🏆 DENSE_RANK()函数和RANK()函数类似,但如果遇到相同的值,它会生成相同的序号,但接下来的序号是连续的。举个例子,如果有三个人并列第一名,那...
dense_rank() over (order by 成绩 desc) as dese_rank, row_number() over (order by 成绩 desc) as row_num from 班级表 得到结果: 从上面的结果可以看出: rank函数:这个例子中是5位,5位,5位,8位,也就是如果有并列名次的行,会占用下一名次的位置。比如正常排名是1,2,3,4,但是现在前3名是并列...
<开窗函数> over (partition by <用于分组的列> order by <用于排序的列>) 开窗函数:如果这里我们使用的是排序函数,那么输入Rank()这类;如果这里我们选择的是聚合函数,那么输入Sum(列)这类。 注:用于分组的列,可以进行省略,类似于CALCULATE中ALL('表')的效果。
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 ...
RANK()函数的语法: sql复制代码 RANK()OVER( [PARTITIONBYpartition_expression, ... ] ORDERBYsort_expression [ASC|DESC], ... ) PARTITION BY:这是一个可选的子句,用于将结果集分成多个分区,并为每个分区的行分别分配排名。 ORDER BY:这个子句指定了如何对行进行排序以生成排名。 RANK()函数的行为: RANK...
1.rank() over 查出指定条件后的进行排名。特点是,加入是对学生排名,使用这个函数,成绩相同的两名是并列,下一位同学空出所占的名次。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 test_rank=spark.sql(""" select *, rank()over(partition by subject order by grade desc) rank from test_long_...