row_number() rank() dense_rank()

create table A

(

Id int identity,

Name char(10)

)

create table  B

(

Id int,

[SubJect] char(10),

Score int

)

--1.查询各科成绩排名前二名的人的编号 No 姓名Name 科目Subject 分数Score

select * from (SELECT *,rn=ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY subject ORDER BY  score desc)

FROM B) t where t.rn<=2

限制结果集。返回第3行到第5行的数据

（ ROW_NUMBER 不能用在where子句中，所以将带行号的执行结果作为子查询，就可以将结果当成表一样用了）：

SELECT * FROM

(

SELECT ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY FSalary DESC) AS rownum,

FNumber,FName,FSalary,FAge FROM T_Employee

)

AS a

WHERE a.rownum>=3 AND a.rownum<=5

时间： 2024-10-13 01:08:00

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Hive分析窗口函数(二) NTILE,ROW_NUMBER,RANK,DENSE_RANK

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Hive ROW_NUMBER,RANK(),DENSE_RANK()

准备数据 浙江,杭州,300 浙江,宁波,150 浙江,温州,200 浙江,嘉兴,100 江苏,南京,270 江苏,苏州,299 江苏,某市,200 江苏,某某市,100 ? 创建表 CREATE table pcp (province string,city string,people int) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' STORED AS TEXTFILE; ? 导入数据 load data inpath '/tmp/1.tx

Spark2 DataFrame数据框常用操作（九）之分析函数--排名函数row_number,rank,dense_rank,percent_rank

select gender,       age,       row_number() over(partition by gender order by age) as rowNumber,       rank() over(partition by gender order by age) as ranks,       dense_rank() over(partition by gender order by age) as denseRank,       percent_rank

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好用的排名函数~ROW_NUMBER(),RANK(),DENSE_RANK() 三兄弟

排名函数三兄弟,一看名字就知道,都是为了排名而生!但是各自有各自的特色!以下一个例子说明问题!(以下栗子没有使用Partition By 的关键字,整个结果集进行排序) RANK 每个值一个排名,同样的值排同样的位置,如第一名有2个,下一个值就要排第三,如此类推,表现如下面的 RandNr 列 DENSE_RANK 每个值一个排名,跟Rank 不一致的地方在于它不跳号,会1,2,3 那样排下来 ROW_NUMBER 每行一个排序值,遇到相同的排序条件的时候,按照顺序给值,对应表现如下面RowNr

sqlserver 中row_number,rank,dense_rank,ntile排名函数的用法

1.row_number() 就是行号 2.rank:类似于row_number,不同之处在于,它会对order by 的字段进行处理,如果这个字段值相同,那么,行号保持不变 3.dense_rank:与rank类似,不同之处在于行号是否保留一个位置,rank对保留这个位置,即上面图中,row的值由1直接变为3,因为它的1出现了两次,所以为2保留了一个位置,而dense_rank不会保留2这个位置,即实现的行号2其实是排在了第3位 4.ntile函数可以对序号进行分组处理.这就相当于将查询出来的

数据库分析函数 ROW_NUMBER() rank() dense_rank() 的区别

直接上图 select * from tab select B,ROW_NUMBER()over(order by B) from tab 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.  遇到相同数据 不影响排序 序列号 select B,rank()over(order by B) from tab 当碰到相同的数据时,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. 遇到相同数据 影响排序   值相同 排序序号也相同,下一条数据 指在整张