分析函数之Rank, Dense_rank, row_number

Rank，Dense_rank，Row_number函数为每条记录产生一个从1开始至N的自然数，N的值可能小于等于记录的总数。这3个函数的唯一区别在于当碰到相同数据时的排名策略。

①ROW_NUMBER：

Row_number函数返回一个唯一的值，当碰到相同数据时，排名按照记录集中记录的顺序依次递增。 

②DENSE_RANK：
Dense_rank函数返回一个唯一的值，除非当碰到相同数据时，此时所有相同数据的排名都是一样的。 

③RANK：
Rank函数返回一个唯一的值，除非遇到相同的数据时，此时所有相同数据的排名是一样的，同时会在最后一条相同记录和下一条不同记录的排名之间空出排名。

这样的介绍有点难懂，我们还是通过实例来说明吧，下面的例子演示了3个不同函数在遇到相同数据时不同排名策略：

SQL> select region_id, customer_id, sum(customer_sales) total,
  2         rank() over(order by sum(customer_sales) desc) rank,
  3         dense_rank() over(order by sum(customer_sales) desc) dense_rank,
  4         row_number() over(order by sum(customer_sales) desc) row_number
  5    from user_order
  6   group by region_id, customer_id;

 REGION_ID CUSTOMER_ID      TOTAL       RANK DENSE_RANK ROW_NUMBER
---------- ----------- ---------- ---------- ---------- ----------
          
         8          18                1253840         11         11         11
         5           2                 1224992         12         12         12
         9          23                1224992         12         12         13
         9          24                1224992         12         12         14
        10          30               1216858         15           13            15
  

30 rows selected.

请注意上面的绿色高亮部分，这里生动的演示了3种不同的排名策略：

①对于第一条相同的记录，3种函数的排名都是一样的：12

②当出现第二条相同的记录时，Rank和Dense_rank依然给出同样的排名12；而row_number则顺延递增为13，依次类推至第三条相同的记录

③当排名进行到下一条不同的记录时，可以看到Rank函数在12和15之间空出了13,14的排名，因为这2个排名实际上已经被第二、三条相同的记录占了。而Dense_rank则顺序递增。row_number函数也是顺序递增