如何在ClickHouse中实现ROW_NUMBER OVER 和DENSE_RANK OVER等同效果的查询，它们在一些其他数据库中可用于RANK排序。
如何通过SQL获取每个company最靠近年初的一组A1和A2的product数据？
当我们需要对数据进行排序时，eank和sense_rank是两个非常有用的函数。在此文章中，我将向您介绍这两个函数并提供详细的语法说明。
在9i版本之前，只有分析功能（analytic ），即从一个查询结果中计算每一行的排序值，是基于order_by_clause子句中的value_exprs指定字段的。 其语法为：
可以看到使用rank()函数的时候相同的点赞数会返回相同的排名，排名会产生跳跃，最终的排名不是连续的
1、我们都知道在SQL中有一类函数叫做聚合函数,例如sum()、avg()、max()等等,这类函数可以将多行数据按照规则聚集为一行,一般来讲聚集后的行数是要少于聚集前的行数的,但是有时我们想要既显示聚集前的数据,又要显示聚集后的数据,这时我们便引入了窗口函数。
当前数据库的”testsql”日志中，存在日期字段”gl_dt”(varchar)和玩具id字段”loan_amt”(varchar)，现需求找出每个月相较于上个月新增玩具名，和每个月相较于下个月失去的玩具名。以下为数据样例展示：
在使用数据库制作各种统计数据的时候，需要对数据进行排序，比如按照分数、销量、人数等数值进行排序，通常排序的方法有两种：
今天给大家介绍一下SQL Server排名中经常用到的ROW_NUMBER()，RANK()，DENSE_RANK()，NTILE()这四个好兄弟。
功能描述：根据ORDER BY子句中表达式的值，从查询返回的每一行，计算它们与其它行的相对位置。组内的数据按ORDER BY子句排序，然后给每一行赋一个号，从而形成一个序列，该序列从1开始，往后累加。每次ORDER BY表达式的值发生变化时，该序列也随之增加。有同样值的行得到同样的数字序号（认为null时相等的）。然而，如果两行的确得到同样的排序，则序数将随后跳跃。若两行序数为1，则没有序数2，序列将给组中的下一行分配值3，DENSE_RANK则没有任何跳跃。
在大数据分析中，窗口函数最常见的应用场景就是对数据进行分组后，求组内数据topN的需求，如果没有窗口函数，实现这样一个需求还是比较复杂的，不过现在大多数标准SQL中都支持这样的功能，今天我们就来学习下如何在spark sql使用窗口函数来完成一个分组求TopN的需求。
今天给大家推送第一篇SQL文章《辨析函数 ROW_NUMBER(), RANK(), and DENSE_RANK() 》，接下来所讨论的全部内容都是基于ORACLE数据库
本篇主要来介绍一下hive中三个常用的排序函数row_number(),rank()和dense_rank()。
本文中带来的是LeetCode-SQL的第178题，讲解的是关于MySQL中的排名问题，非常重要和实用的一篇文章，真心建议搜藏保存：
DENSE_RANK() 函数用来表示排名，与RANK()不同的是，DENSE_RANK() 不会出现空缺数字。比如，如果出现了两个并列的1，DENSE_RANK() 的第三个数仍然是2，而RANK()的第三个数是3。
oracle开窗函数使用的话一般是和order、partition by、row_number()、rank()、dense_rank()几个函数一起使用
我们可以看到使用RANK排位时遇到相同的排位的话，下个排位是有空位的，而DENSE_RANK是没有空位的。
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开窗函数在SQL语句中属于一种特殊的用法。开窗函数的引入，是为了既可以显示聚集前的数据，也要显示聚集后的数据。
SQL语句中，聚合函数在统计业务数据结果时起到了重要作用，比如计算每个业务地区的业务总数、每个班级的学生平均分以及每个分类的最大值等。然而，今天我将介绍窗口函数，与聚合函数相比，它们也是一组函数，但在使用方法和适用场景上有所不同。在本章节中，我将重点介绍窗口函数中的RANK和DENSE_RANK函数，以及它们在排名和筛选方面的应用场景。这些窗口函数可以帮助我们更灵活地处理数据并获得所需的结果，需要注意的是，目前主流的数据库对窗口函数的最低需求版本如下：
在sql中巧用窗口函数可以解决很多复杂的问题，窗口函数有4种函数类型：排名函数、偏移函数、聚合函数和分布函数，详细介绍可以浏览：
如果两个分数相同，则两个分数排名（Rank）相同。请注意，平分后的下一个名次应该是下一个连续的整数值。换句话说，名次之间不应该有“间隔”。
SQL的排名函数主要有ROW_NUMBER(), RANK(), 和 DENSE_RANK()，它们分别返回行号、排名和紧密排名。这三个函数的区别在于处理并列排名的方式。
以上是示例底表，共有 8 条数据，城市1、城市2 两个城市，下面各有地区1～4，每条数据都有该数据的人口数。
array：array中的数据为相同类型，例如，假如array A中元素['a','b','c']，则A[0]的值为'a'。
感觉这个春节假期在除夕过完之后吧，时间就过的非常快了，余额已经明显不足了。嗯，是开始可以学习起来了！
编写一个 SQL 查询，获取 Employee 表中第 n 高的薪水（Salary）。
MySQL8.0之后支持窗口函数。窗口指的是记录集合，窗口函数是指在某种条件的记录集合上执行的特殊函数。静态窗口是指不同的记录对应的窗口大小是固定的，而滑动窗口是指随着记录的不同窗口的大小是动态变化的。
查询报告列表，并要关联出该报告最后修改记录的用户和最后修改记录的时间，每条报告对应修改记录会有多条，是典型的1对多结构，对修改记录统计只显示一条可以使用报告ID进行GROUP BY分组，对修改时间可以使用MAX函数来取最后的修改时间，但是修改用户ID，使用MAX函数可能会乱。这时需要使用 ORACLE 的 KEEP 函数了：
定义：ROW_NUMBER()函数作用就是将select查询到的数据进行排序，每一条数据加一个序号，他不能用做于学生成绩的排名，一般多用于分页查询， 比如查询前10个 查询10-100个学生。
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高级开窗函数/ 排名的实现ROW_NUMBER();rank() ,dense_rank()
Employee 表包含所有员工信息，每个员工有其对应的 Id, salary 和 department Id。
注意：排名函数可以跟Over()，但是不能定义window_clause。在计算名次前，需要先排序！
Employee 表包含所有员工信息，每个员工有其对应的工号 Id，姓名 Name，工资 Salary 和部门编号 DepartmentId 。
大家好，从今天起我们将对Leetcode中数据库相关题目进行讲解，如果对SQL相关操作还不是很了解的读者可以点击万字Mysql学习笔记复习。
”销售订单表”记录了销售情况，每一张数据表示哪位顾客、在哪一天、哪个网点购买了什么产品，购买的数量是多少，以及对应产品的零售价
oracle开窗函数有很多，用的比较多的是over(…)，使用的话一般是和order、partition by、row_number()、rank()、dense_rank()几个函数一起使用
窗口函数，也叫OLAP函数（Online Anallytical Processing，联机分析处理），可以对数据库数据进行实时分析处理。 绝大多数情况，sql语句处理数据是行为基本单位，一行一行的对数据操作。窗口函数则是可以对行数据进行分组，将多行数据分成一组，然后进行组间操作或者组内操作。
Id是该表的主键。 该表的每一行都包含了一场比赛的分数。Score是一个有两位小数点的浮点值。
现有用户登录时间表，记录每个用户的id，姓名，邮箱地址和用户最后登录时间。表如下：
在复杂的数据分析场景中，达梦数据库的分析函数扮演着至关重要的角色。它们允许用户在单个查询中对数据进行分组、排序、排名及聚合计算，极大地提升了数据分析的灵活性和效率。本篇将深入探讨达梦数据库中几种关键的分析函数，并通过具体案例SQL来解析其用法，帮助你更好地掌握这些强大的工具。
https://www.cnblogs.com/qiuting/p/7880500.html
1） 窗口函数 Lag, Lead, First_value,Last_value Lag, Lead、这两个函数为常用的窗口函数,可以返回上下数据行的数据. LAG(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往上第n行值 LEAD(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往下第n行值, 与LAG相反 -- 组内排序后，向后或向前偏移 -- 如果省略掉第三个参数，默认为NULL，否则补上。
ROWNUMBER() OVER( PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2)用法 今天在使用多字段去重时，由于某些字段有多种可能性，只需根据部分字段进行去重，在网上看到了rownumber() over(partition by col1 order by col2)去重的方法，很不错，在此记录分享下： ---- row_number() OVER ( PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2) 表示根据COL1分组，在分组内部根据 COL2排序，而
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1）rank函数：这个例子中是5位，5位，5位，8位，也就是如果有并列名次的行，会占用下一名次的位置。比如正常排名是1，2，3，4，但是现在前3名是并列的名次，结果是：1，1，1，4。
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