sql中rank和dense_rank的区别窗口函数rank/dense

sql中rank和dense_rank的区别窗口函数rank/dense_rank对比

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发布： 2025-06-26 10:51:05

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sql中rank和dense_rank的区别窗口函数rank/dense_rank对比

简而言之，RANK() 会产生跳跃的排名，而 DENSE_RANK() 则不会。如果你需要考虑并列排名，并且不希望排名出现空隙，那么 DENSE_RANK() 更适合。

RANK() vs DENSE_RANK()：窗口函数对比

SQL 中的 RANK() 和 DENSE_RANK() 都是窗口函数，用于为结果集中的每一行分配一个排名。它们的主要区别在于如何处理并列排名（即相同值的行）。

排名方式的差异

RANK() 函数会根据指定的排序规则，为每一行分配一个排名。如果存在并列排名，RANK() 会跳过后续的排名。例如，如果有两行排名为 2，那么下一行的排名将是 4，而不是 3。

DENSE_RANK() 函数也会为每一行分配一个排名，但它不会跳过后续的排名。如果存在并列排名，DENSE_RANK() 会为并列的行分配相同的排名，然后继续分配后续的排名，不会出现空隙。例如，如果有两行排名为 2，那么下一行的排名将是 3。

语法结构

两者的语法结构基本相同：

RANK() OVER (ORDER BY column_name [ASC | DESC])
DENSE_RANK() OVER (ORDER BY column_name [ASC | DESC])

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OVER 子句指定了窗口函数的行为。ORDER BY 子句定义了排序的规则，排名会根据这个规则来确定。ASC 表示升序，DESC 表示降序。

实际应用场景

假设有一个销售额表 sales，包含 product_id（产品ID）和 revenue（销售额）两列。现在需要根据销售额对产品进行排名。

使用 RANK() 的 SQL 语句如下：

SELECT
    product_id,
    revenue,
    RANK() OVER (ORDER BY revenue DESC) AS rank
FROM
    sales;

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如果存在多个产品的销售额相同，RANK() 会跳过后续的排名。例如，销售额最高的两个产品排名都是 1，那么下一个产品的排名将会是 3。

使用 DENSE_RANK() 的 SQL 语句如下：

SELECT
    product_id,
    revenue,
    DENSE_RANK() OVER (ORDER BY revenue DESC) AS dense_rank
FROM
    sales;

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在这种情况下，即使存在多个产品的销售额相同，DENSE_RANK() 也会连续分配排名。销售额最高的两个产品排名都是 1，那么下一个产品的排名将会是 2。

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如何选择 RANK() 还是 DENSE_RANK()

选择哪个函数取决于你的具体需求。

如果需要显示排名之间的差距，并且希望突出显示并列排名的影响，那么 RANK() 更适合。例如，在比赛中，如果有多个人并列第一名，那么下一个人的排名将会是 3，这可以清楚地反映出并列排名对整体排名的影响。
如果需要连续的排名，并且不希望出现空隙，那么 DENSE_RANK() 更适合。例如，在奖学金评定中，即使有多个人并列第一名，下一个人的排名仍然应该是 2，而不是 3。

性能考量

在处理大数据集时，窗口函数的性能可能会受到影响。RANK() 和 DENSE_RANK() 的性能差异通常不大，但具体的性能表现取决于数据库的实现和数据的分布。为了优化性能，可以考虑以下几点：