窗口函数- Dense_Rank和Row_Number的区别

窗口函数是一种在关系型数据库中用于处理查询结果集的功能。它可以对查询结果集进行分组、排序和聚合操作，同时还可以计算每个行的排名、累计和比例等。

Dense_Rank和Row_Number是窗口函数中常用的两种函数，它们在计算行的排名时有一些区别。

Dense_Rank（密集排名）：
- 概念：Dense_Rank函数会为相同的排名值分配相同的排名，并且会跳过下一个排名值。例如，如果有两个行的排名值都是2，那么它们的排名都是2，下一个排名值将会是3。
- 优势：Dense_Rank函数可以在有相同排名值的行之间创建连续的排名，不会跳过排名值。
- 应用场景：适用于需要按照排名对数据进行分组和排序的场景，例如排行榜、竞赛成绩等。
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Row_Number（行号）：
- 概念：Row_Number函数会为每一行分配一个唯一的行号，不考虑相同的排名值。每一行的行号都是唯一的，不会跳过。
- 优势：Row_Number函数可以为每一行生成唯一的行号，方便对每一行进行标识和操作。
- 应用场景：适用于需要为每一行生成唯一标识的场景，例如分页查询、数据分区等。
- 腾讯云相关产品：腾讯云数据库TDSQL、腾讯云数据仓库CDW、腾讯云分析型数据库TADB等。

总结： Dense_Rank和Row_Number都是窗口函数中用于计算行的排名的函数，它们的区别在于Dense_Rank会为相同的排名值分配相同的排名，并且会跳过下一个排名值，而Row_Number会为每一行分配一个唯一的行号，不考虑相同的排名值。根据具体的需求，可以选择使用不同的函数来满足查询和分析的要求。

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