SqlServer 四大排名函数(ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK、NTILE)简介 CREATE TABLE [dbo].[Order]( [ID] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL, [UserId] [int] NOT NULL, [TotalPrice] [int] NOT NULL, [SubTime] [datetime] NOT NULL, CONSTRAINT [PK_Order] PRIMARY KEY CLUSTERED --创建一个唯一聚集索引(...
dense_rank函数的功能与rank函数类似,dense_rank函数在生成序号时是连续的,而rank函数生成的序号有可能不连续。dense_rank函数出现相同排名时,将不跳过相同排名号,rank值紧接上一次的rank值。在各个分组内,rank()是跳跃排序,有两个第一名时接下来就是第四名,dense_rank()是连续排序,有两个第一名时仍然跟着第二...
select RANK() OVER(order by [UserId]) as rank,* from [Order] 1. 由上图可以看出,rank函数在进行排名时,同一组的序号是一样的,而后面的则是根据当前的记录数依次类推,图中第一、二条记录的用户Id相同,所以他们的序号是一样的,第三条记录的序号则是3。 三、DENSE_RANK dense_rank函数的功能与rank函...
rank函数的使用方法与row_number函数完全相 同,SQL语句如下: selectrank()over(orderbyfield1),*fromt_tableorderbyfield1 上面的SQL语句的查询结果如图7所示。 图7 三、dense_rank dense_rank函数的功能与rank函数类似,只是在生成序号时是连续的,而rank函数生成的序号有可能不连续。如上面的例子中如果使用dense_r...
2. rank 3. dense_rank 4. ntile 下面分别介绍一下这四个排名函数的功能及用法。在介绍之前假设有一个t_table表,表结构与表中的数据如图1所示: 图1 其中field1字段的类型是int,field2字段的类型是varchar 一、row_number row_number函数的用途是非常广泛,这个函数的功能是为查询出来的每一行记录生成一个序号...
DENSE_RANK() OVER (ORDER BY SaleAmount DESC) AS DenseRank FROM Sales; 这个查询将根据SaleAmount降序排列为每一行分配一个排名。如果两行的SaleAmount相同,它们将获得相同的排名,但RANK()会在排名数字之间留下间隙,而DENSE_RANK()不会。 RANK()函数用于计算结果集中每一行的排名,排名相同的行将具有相同的排名...
SQLSERVER常⽤窗⼝函数RANK、DENSE_RANK、NTILE、ROW_NUMBER ⼀、窗⼝函数语法 窗⼝函数是整个SQL语句最后被执⾏的部分，这意味着窗⼝函数是在SQL查询的结果集上进⾏的，因此不会受到Group By，Having，Where⼦句的影响。窗⼝函数的典型范例是我们在SQL Server 2005之后⽤到的排序函数，⽐如代码...
DENSE_RANK、NTILE）排名函数是Sql Server2005新增的功能，下⾯简单介绍⼀下他们各⾃的⽤法和区别。我们新建⼀张Order表并添加⼀些初始数据⽅便我们查看效果。CREATE TABLE[dbo].[Order]([ID][int]IDENTITY(1,1) NOT NULL,[UserId][int]NOT NULL,[TotalPrice][int]NOT NULL,[SubTime][datetime]...
SQL Server序号函数共有三种,分别是ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK,这三个函数都用于排序,并且可以按某个字段的值进行排序。 ROW_NUMBER函数: ROW_NUMBER函数用于对查询结果进行排序,每行表示一个序号,序号从1开始,每行表示一个序号,序号从1开始,每行数据的序号自动递增。 使用语法: ROW_NUMBER() OVER ( order ...
然而,在SQL Server中,当我们谈论“分组排序”时,我们实际上是在使用窗口函数(如ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK())结合PARTITION BY子句来实现分组内的排序,而不是直接使用GROUP BY。GROUP BY通常用于聚合数据,而PARTITION BY则用于在窗口函数中对数据进行分组。 2. 语法 SQL Server中分组排序的语法通常涉及...