在数据库开发中，排名需求无处不在——学生成绩排名、销售业绩排行、商品销量榜……SQL Server 2005引入了四个强大的排名函数，让这些需求变得异常简单。

今天我们就用一个实例，彻底搞懂这四个函数的区别和用法。

准备测试数据

首先创建一个订单表，包含订单ID和数量：

create table rankorder(    orderid int,    qty int)go
-- 插入测试数据insert rankorder values(30,10)insert rankorder values(10,10)insert rankorder values(80,10)insert rankorder values(40,10)insert rankorder values(30,15)insert rankorder values(30,20)insert rankorder values(22,20)insert rankorder values(21,20)insert rankorder values(10,30)insert rankorder values(30,30)insert rankorder values(40,40)go

四大排名函数同台竞技

SELECT orderid, qty,    ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY qty) AS rownumber,    RANK() OVER(ORDER BY qty) AS [rank],    DENSE_RANK() OVER(ORDER BY qty) AS denserank,    NTILE(3) OVER(ORDER BY qty) AS [NTILE]FROM rankorderORDER BY qty

执行结果：

函数特性对比

通过这个结果，我们可以清晰地看到四个函数的区别：

1. ROW_NUMBER() - 最纯粹的行号

• 特点：按顺序编号，连续且不并列

• 场景：需要唯一序号时，如分页查询

• qty=10的有4条记录，分别获得1、2、3、4号，没有并列

2. RANK() - 跳号排名

• 特点：相同值并列，但排名会跳号

• 场景：体育比赛排名（有并列时跳过名次）

• qty=10的4条记录并列第1，下一条qty=15直接跳到第5名

3. DENSE_RANK() - 连续排名

• 特点：相同值并列，排名连续不跳号

• 场景：等级评定、连续排名需求

• qty=10的4条记录并列第1，qty=15排第2，qty=20排第3

4. NTILE() - 分组排名

• 特点：将数据尽量平均分成指定组数，连续且并列

• 场景：数据分桶、百分位分析

• NTILE(3)将11条数据分成3组：4条(组1)、4条(组2)、3条(组3)

快速记忆表

进阶玩法：分区排名

如果加上PARTITION BY，可以在每个分组内独立排名：

SELECT orderid, qty,    DENSE_RANK() OVER(ORDER BY qty) AS a,  -- 全局排名    DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY orderid ORDER BY qty) AS b  -- 按orderid分区排名FROM rankorderORDER BY qty

部分结果：

可以看到：

• a列：在整个结果集上排名

• b列：按orderid分区（10,21,22,30,40,80）后，在每个分区内独立排名

写在最后

这四个排名函数各有特色，掌握它们的区别能让你的SQL功力更上一层楼。记住那个对比表，遇到排名需求时就能快速选择最合适的函数。

阅读原文：原文链接