簡而言之，RANK() 會產生跳躍的排名，而 DENSE_RANK() 則不會。如果你需要考慮并列排名，并且不希望排名出現空隙，那么 DENSE_RANK() 更適合。
RANK() vs DENSE_RANK()：窗口函數對比
sql 中的 RANK() 和 DENSE_RANK() 都是窗口函數，用于為結果集中的每一行分配一個排名。它們的主要區別在于如何處理并列排名（即相同值的行）。
排名方式的差異
RANK() 函數會根據指定的排序規則，為每一行分配一個排名。如果存在并列排名，RANK() 會跳過后續的排名。例如，如果有兩行排名為 2，那么下一行的排名將是 4，而不是 3。
DENSE_RANK() 函數也會為每一行分配一個排名，但它不會跳過后續的排名。如果存在并列排名，DENSE_RANK() 會為并列的行分配相同的排名，然后繼續分配后續的排名，不會出現空隙。例如，如果有兩行排名為 2，那么下一行的排名將是 3。
語法結構
兩者的語法結構基本相同：
RANK() OVER (ORDER BY column_name [ASC | DESC]) DENSE_RANK() OVER (ORDER BY column_name [ASC | DESC])
OVER 子句指定了窗口函數的行為。ORDER BY 子句定義了排序的規則，排名會根據這個規則來確定。ASC 表示升序，DESC 表示降序。
實際應用場景
假設有一個銷售額表 sales，包含 product_id（產品ID） 和 revenue（銷售額） 兩列。現在需要根據銷售額對產品進行排名。
使用 RANK() 的 SQL 語句如下：
SELECT product_id, revenue, RANK() OVER (ORDER BY revenue DESC) AS rank FROM sales;
如果存在多個產品的銷售額相同，RANK() 會跳過后續的排名。例如，銷售額最高的兩個產品排名都是 1，那么下一個產品的排名將會是 3。
使用 DENSE_RANK() 的 SQL 語句如下：
SELECT product_id, revenue, DENSE_RANK() OVER (ORDER BY revenue DESC) AS dense_rank FROM sales;
在這種情況下，即使存在多個產品的銷售額相同，DENSE_RANK() 也會連續分配排名。銷售額最高的兩個產品排名都是 1，那么下一個產品的排名將會是 2。
如何選擇 RANK() 還是 DENSE_RANK()
選擇哪個函數取決于你的具體需求。
-
如果需要顯示排名之間的差距，并且希望突出顯示并列排名的影響，那么 RANK() 更適合。例如，在比賽中，如果有多個人并列第一名，那么下一個人的排名將會是 3，這可以清楚地反映出并列排名對整體排名的影響。
-
如果需要連續的排名，并且不希望出現空隙，那么 DENSE_RANK() 更適合。例如，在獎學金評定中，即使有多個人并列第一名，下一個人的排名仍然應該是 2，而不是 3。
性能考量
在處理大數據集時，窗口函數的性能可能會受到影響。RANK() 和 DENSE_RANK() 的性能差異通常不大，但具體的性能表現取決于數據庫的實現和數據的分布。為了優化性能，可以考慮以下幾點：
- 確保 ORDER BY 子句中的列有索引。
- 避免在窗口函數中使用復雜的表達式。
- 根據實際情況選擇合適的窗口大小。
與其他窗口函數的比較
除了 RANK() 和 DENSE_RANK()，SQL 還提供了其他窗口函數，例如 ROW_NUMBER()、NTILE() 等。
- ROW_NUMBER() 函數為結果集中的每一行分配一個唯一的序號，即使存在并列排名，也不會跳過后續的序號。
- NTILE(n) 函數將結果集分成 n 個桶，并為每個桶分配一個序號。
這些窗口函數可以根據不同的需求，靈活地用于數據分析和報表生成。選擇哪個函數取決于你的具體需求和數據的特點。
RANK() 和 DENSE_RANK() 在實際業務中的應用示例
在電商平臺中，可以使用 RANK() 或 DENSE_RANK() 來對商品進行排名，例如根據銷量、評分或瀏覽量。
在金融領域，可以使用 RANK() 或 DENSE_RANK() 來對股票進行排名，例如根據漲幅、成交量或市值。
在教育領域，可以使用 RANK() 或 DENSE_RANK() 來對學生進行排名，例如根據考試成績、綜合素質或論文質量。
通過靈活運用這些窗口函數，可以更好地理解數據，發現潛在的規律，并為業務決策提供支持。
