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])
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;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;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。
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：
- 确保
ORDER BY子句中的列有索引。 - 避免在窗口函数中使用复杂的表达式。
- 根据实际情况选择合适的窗口大小。
与其他窗口函数的比较
除了 RANK() 和 DENSE_RANK()，SQL 还提供了其他窗口函数，例如 ROW_NUMBER()、NTILE() 等。
-
ROW_NUMBER()函数为结果集中的每一行分配一个唯一的序号，即使存在并列排名，也不会跳过后续的序号。 -
NTILE(n)函数将结果集分成 n 个桶，并为每个桶分配一个序号。
这些窗口函数可以根据不同的需求，灵活地用于数据分析和报表生成。选择哪个函数取决于你的具体需求和数据的特点。
RANK() 和 DENSE_RANK() 在实际业务中的应用示例
在电商平台中，可以使用 RANK() 或 DENSE_RANK() 来对商品进行排名，例如根据销量、评分或浏览量。
在金融领域，可以使用 RANK() 或 DENSE_RANK() 来对股票进行排名，例如根据涨幅、成交量或市值。
在教育领域，可以使用 RANK() 或 DENSE_RANK() 来对学生进行排名，例如根据考试成绩、综合素质或论文质量。
通过灵活运用这些窗口函数，可以更好地理解数据，发现潜在的规律，并为业务决策提供支持。
