SQL中ROW_NUMBER()/RANK() /DENSE_RANK() OVER函数的基本用法
一、ROW_NUMBER()的用法
语法：ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY COLUMN ORDER BY COLUMN)row_number()从1开始，为每一条分组记录返回一个数字，这里的ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY colum DESC) 是先把colum列降序，再为降序以后的每条colum记录返回一个序号。
示例：
Row_Num colum
1 2200
2 2150
3 1780
4 1125
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，而此函数计算的值就表示每组内部排序后的顺序编号（组内连续的唯一的，没有重复值)
实例1：
初始化数据
- create table employer (employerid int ,deptid int ,salary decimal(8,1))
- insert into employer values(1,1,15000.0)
- insert into employer values(2,1,10000.0)
- insert into employer values(3,2,19000.0)
- insert into employer values(4,2,21000.0)
- insert into employer values(5,3,14500.0)
- insert into employer values(6,3,10000.0)
- insert into employer values(7,3,44500.0)
- insert into employer values(8,4,22500.0)
- insert into employer values(9,4,35500.0)
- insert into employer values(10,4,35500.0)
- insert into employer values(11,4,36000.0)
- insert into employer values(12,4,36000.0)
数据显示为
employerid deptid salary
----------- ----------- ---------------------------------------
1 1 15000.0
2 1 10000.0
3 2 19000.0
4 2 21000.0
5 3 14500.0
6 3 10000.0
7 3 44500.0
8 4 22500.0
9 4 35500.0
10 4 35500.0
11 4 36000.0
12 4 36000.0
需求：根据部门分组，显示每个部门的工资等级
预期结果：
employerid deptid salary Leve
----------- ----------- ---------------------------------------
1 1 15000.0 1
2 1 10000.0 2
4 2 21000.0 1
3 2 19000.0 2
7 3 44500.0 1
5 3 14500.0 2
6 3 10000.0 3
11 4 36000.0 1
12 4 36000.0 2
9 4 35500.0 3
10 4 35500.0 4
8 4 22500.0 5
SQL脚本：
SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY deptid ORDER BY salary desc) Leve FROM employeer实例2：
初始化数据
- create table tb_EmployerSign (SignId int ,EmployerId int ,SignDate datetime)-- 创建员工签到表
- insert into tb_EmployerSign values(1,1,'2014-09-15 18:21:38.130' )
- insert into tb_EmployerSign values(2,2,'2014-09-16 18:21:38.130' )
- insert into tb_EmployerSign values(3,3,'2014-09-14 18:21:38.130' )
- insert into tb_EmployerSign values(4,4,'2014-09-16 18:21:38.130' )
- insert into tb_EmployerSign values(5,1,'2014-09-17 18:21:38.130' )
- insert into tb_EmployerSign values(6,2,'2014-09-17 19:21:38.130' )
- insert into tb_EmployerSign values(7,3,'2014-09-19 18:21:38.130' )
- insert into tb_EmployerSign values(8,4,'2014-09-20 18:21:38.130' )
数据显示为
SignId EmployerId SignDate
----------- ----------- -------------------------------------------
1 1 2014-09-15 18:21:38.130
2 2 2014-09-16 18:21:38.130
3 3 2014-09-14 18:21:38.130
4 4 2014-09-16 18:21:38.130
5 1 2014-09-17 18:21:38.130
6 2 2014-09-17 19:21:38.130
7 3 2014-09-19 18:21:38.130
8 4 2014-09-20 18:21:38.130
需求：查询三天内没有签到的员工最后一次签到的信息
假如今天是2014-09-21 则预期结果：
SignId EmployerId SignDate OutDateNumb
-------------------------------------------------------------------------------------------------------
5 1 2014-09-17 18:21:38.130 4
6 2 2014-09-17 19:21:38.130 4
SQL脚本：
- select SignId,EmployerId,SignDate,datediff(dd,SignDate,getdate()) as OutDateNumb
- from (select *,ROW_NUMBER() over(PARTITION by EmployerId order by signId DESC) numb from EmployerSign) tb
- where tb.numb=1 and datediff(dd,SignDate,getdate())>3<span style="font-size:14px;"><strong>
- </strong></span>
二、RANK()的用法
语法：RANK() OVER (PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2) RANK()的用法和ROW_NUMBER()类似，只不过RANK()是跳跃排序，有两个第三名时接下来就是第五名（同样是在各个分组内）．
例如执行如下SQL语句之后实例1中的数据显示结果如下：
SELECT *, RANK() OVER (PARTITION BY deptid ORDER BY salary desc) Leve FROM employer结果：
employerid deptid salary Leve
----------- ----------- ---------------------------------------
1 1 15000.0 1
2 1 10000.0 2
4 2 21000.0 1
3 2 19000.0 2
7 3 44500.0 1
5 3 14500.0 2
6 3 10000.0 3
11 4 36000.0 1
12 4 36000.0 1
9 4 35500.0 3
10 4 35500.0 3
8 4 22500.0 5
三、DENSE_RANK()的用法
语法：DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY COL1 ORDER BY COL2)DENSE_RANK()的用法和ROW_NUMBER()类似，只不过DENSE_RANK()是连续排序，有两个第二名时仍然跟着第三名(同样在各个分组内)。
例如执行如下SQL语句后实例1中的数据显示如下：
SELECT *, DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY deptid ORDER BY salary desc) Leve FROM employee结果：
employerid deptid salary Leve
----------- ----------- ---------------------------------------
1 1 15000.0 1
2 1 10000.0 2
4 2 21000.0 1
3 2 19000.0 2
7 3 44500.0 1
5 3 14500.0 2
6 3 10000.0 3
11 4 36000.0 1
12 4 36000.0 1
9 4 35500.0 2
10 4 35500.0 2
8 4 22500.0 3
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