核心区别总结表
| 函数 | 功能描述 | 排序特点（针对相同值） | 序号示例 |
|---|---|---|---|
ROW_NUMBER() |
为每一行生成一个唯一的、连续的序号。 | 即使值相同，也会分配不同序号（顺序不确定）。 | 1, 2, 3, 4, ... |
RANK() |
为每一行生成一个排名，允许并列。 | 相同值的行排名相同，但下一个不同值的排名会跳过并列占用的序号。 | 1, 2, 2, 4, ... |
DENSE_RANK() |
为每一行生成一个排名，允许并列。 | 相同值的行排名相同，但下一个不同值的排名连续，不跳过序号。 | 1, 2, 2, 3, ... |
详细解释和示例
假设我们有一张学生成绩表scores：
| student_name | score |
|---|---|
| 张三 | 95 |
| 李四 | 92 |
| 王五 | 92 |
| 赵六 | 88 |
| 孙七 | 85 |
score降序排列。 SQL 查询语句：
SELECTstudent_name,score,ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY score DESC) AS rn,RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS rk,DENSE_RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS dr
FROM scores;| student_name | score | rn (ROW_NUMBER) | rk (RANK) | dr (DENSE_RANK) |
|---|---|---|---|---|
| 张三 | 95 | 1 | 1 | 1 |
| 李四 | 92 | 2 | 2 | 2 |
| 王五 | 92 | 3 | 2 | 2 |
| 赵六 | 88 | 4 | 4 | 3 |
| 孙七 | 85 | 5 | 5 | 4 |
逐行分析结果
- 第一行（张三，95分）：
- 三个函数都从 1 开始，所以结果都是
1。
- 三个函数都从 1 开始，所以结果都是
- 第二行和第三行（李四和王五，都是92分）：
ROW_NUMBER()：必须生成唯一序号，所以即使分数相同，它也强制分配了2和3。至于谁得2谁得3，在没有其他排序条件的情况下是不确定的。RANK()：遇到相同分数（92分），它赋予它们相同的排名2。DENSE_RANK()：同样赋予它们相同的排名2。
- 第四行（赵六，88分）：这是关键区别所在！
ROW_NUMBER()：继续连续编号，所以是4。RANK()：之前有两个并列第2名，它们占用了排名2和3。所以下一个排名（赵六的排名）应该从4开始。这就是 “跳过”的含义。DENSE_RANK()：它不关心有多少个并列。上一个有效的排名是2，所以下一个排名就是3。序号是 “密集的”，连续不间断。
- 第五行（孙七，85分）：
ROW_NUMBER()：编号为5。RANK()：由于没有新的并列，它继续编号为5。DENSE_RANK()：继续编号为4。
什么时候用？
ROW_NUMBER()：- 需要绝对唯一序号时。例如，给用户列表编号，或者进行分页查询（如每页10条，用
rn BETWEEN 11 AND 20来取第二页）。 - 需要从每组中选取Top N记录时（通常与
PARTITION BY联用）。
- 需要绝对唯一序号时。例如，给用户列表编号，或者进行分页查询（如每页10条，用
RANK()：- 标准的排名，符合大多数体育比赛或竞赛的规则。比如奥运会奖牌榜，如果有两个金牌，下一个就是铜牌（排名第3）。
DENSE_RANK()：- 当你关心“价值”的等级而不是位置时。比如，想知道95分是第1等，92分是第2等，88分是第3等，而不在乎中间有多少人并列。
关键语法点回顾
所有这些函数都必须与OVER()子句一起使用。OVER()中的 ORDER BY决定了排名的依据。
FUNCTION_NAME() OVER (ORDER BY column_name [ASC|DESC])PARTITION BY 详解
PARTITION BY用于在窗口函数中进行分组计算，类似于 GROUP BY的概念，但关键区别是：它不会合并行，而是在每个分组内独立进行计算。
基本语法
函数名() OVER (PARTITION BY 分组字段 ORDER BY 排序字段
)具体示例
假设我们有一个更详细的学生成绩表：| student_id | student_name | class_name | score |
|---|---|---|---|
| 1 | 张三 | 一班 | 95 |
| 2 | 李四 | 一班 | 92 |
| 3 | 王五 | 一班 | 88 |
| 4 | 赵六 | 二班 | 96 |
| 5 | 孙七 | 二班 | 90 |
| 6 | 周八 | 二班 | 90 |
| 7 | 吴九 | 二班 | 85 |
查询语句：计算每个班级内部的排名
SELECTstudent_id,student_name,class_name,score,ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY class_name ORDER BY score DESC) AS rn,RANK() OVER (PARTITION BY class_name ORDER BY score DESC) AS rk,DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY class_name ORDER BY score DESC) AS dr
FROM students;查询结果：
| student_id | student_name | class_name | score | rn | rk | dr |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 张三 | 一班 | 95 | 1 | 1 | 1 |
| 2 | 李四 | 一班 | 92 | 2 | 2 | 2 |
| 3 | 王五 | 一班 | 88 | 3 | 3 | 3 |
| 4 | 赵六 | 二班 | 96 | 1 | 1 | 1 |
| 5 | 孙七 | 二班 | 90 | 2 | 2 | 2 |
| 6 | 周八 | 二班 | 90 | 3 | 2 | 2 |
| 7 | 吴九 | 二班 | 85 | 4 | 4 | 3 |
结果分析
一班的情况：
- 张三：95分，班级第1名（rn=1, rk=1, dr=1）
- 李四：92分，班级第2名（rn=2, rk=2, dr=2）
- 王五：88分，班级第3名（rn=3, rk=3, dr=3）
二班的情况（注意排名重置）：
- 赵六：96分，在二班内重新从第1名开始排名（rn=1, rk=1, dr=1）
- 孙七和周八：都是90分，出现并列
ROW_NUMBER()：强制分配2和3（不确定顺序）RANK()：都排名第2，下一个吴九排名第4（跳过第3名）DENSE_RANK()：都排名第2，下一个吴九排名第3（连续）
PARTITION BY 的更多实用例子
1. 查询每个班级的前2名学生
SELECT * FROM (SELECTstudent_name,class_name,score,ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY class_name ORDER BY score DESC) as rank_in_classFROM students
) AS ranked_students
WHERE rank_in_class <= 2;2. 计算每个学生的成绩在班级内的百分比排名
SELECTstudent_name,class_name,score,ROUND(PERCENT_RANK() OVER (PARTITION BY class_name ORDER BY score) * 100, 2) as percentile_in_class
FROM students;3. 与其他窗口函数结合使用
SELECTstudent_name,class_name,score,-- 班级内排名RANK() OVER (PARTITION BY class_name ORDER BY score DESC) as class_rank,-- 班级内平均分AVG(score) OVER (PARTITION BY class_name) as class_avg,-- 班级内最高分MAX(score) OVER (PARTITION BY class_name) as class_max
FROM students;PARTITION BY 的核心优势
- 分组不合并：在每个分组内独立计算，但保持所有原始数据行
- 排名重置：每个分组的排名都从1重新开始
- 灵活组合：可以按多个字段分区：
PARTITION BY class_name, subject_name - 性能优化：比使用多个子查询或自连接更高效
PARTITION BY它实现了"既要分组计算，又要保留明细数据"的需求。