DENSE_RANK (Transact-SQL)

  • 發行項

適用于： Microsoft Fabric 中 Microsoft Fabric 倉儲中的 SQL Server Azure SQL 資料庫 Azure SQL 受控執行個體 Azure Synapse Analytics Analytics Platform System （PDW） SQL 分析端點

此函式會傳回結果集分割區內每個資料列的次序，次序值中沒有任何間距。 特定資料列的次序是一加上該特定資料列前面之相異次序值的數目。

Transact-SQL 語法慣例

Syntax

DENSE_RANK ( ) OVER ( [ <partition_by_clause> ] < order_by_clause > )

注意

若要檢視 SQL Server 2014 （12.x） 和舊版的 Transact-SQL 語法，請參閱 舊版檔 。

引數

<partition_by_clause>
首先將 FROM 子句產生的結果集分割成分割區，然後將 DENSE_RANK 函式套用至每個分割區。 如需 PARTITION BY 語法，請參閱 OVER 子句 (Transact-SQL)。

<order_by_clause>
決定將 DENSE_RANK 函式套用至分割區中資料列的順序。

傳回型別

bigint

備註

如果同一個分割區中有兩個或多個資料列具有相同的次序值，每個資料列會收到相同的次序。 例如，如果兩位頂尖銷售人員有相同的 SalesYTD 值，他們的次序值便都是一。 SalesYTD 次高之銷售人員的次序值便是二。 這會比相關資料列前面之相異資料列數目多出一。 因此，DENSE_RANK 函式所傳回的數目不會有間距，次序值一律是連續的。

整個查詢的排序順序決定資料列在結果集中的順序。 這暗示著次序編號第一的資料列，並不一定是分割區中的第一個資料列。

DENSE_RANK 不具決定性。 如需詳細資訊，請參閱決定性與非決定性函數。

範例

A. 排序分割區中的資料列

此範例會根據庫存產品數量依指定庫存位置來排列庫存產品。 DENSE_RANK 會依 LocationID 分割結果集，並依 Quantity 以邏輯方式排序結果集。 請注意產品 494 和 495 具相同的數量。 因為它們具有相同的數量值，所以其次序值都是一。

USE AdventureWorks2022;  
GO  
SELECT i.ProductID, p.Name, i.LocationID, i.Quantity  
    ,DENSE_RANK() OVER   
    (PARTITION BY i.LocationID ORDER BY i.Quantity DESC) AS Rank  
FROM Production.ProductInventory AS i   
INNER JOIN Production.Product AS p   
    ON i.ProductID = p.ProductID  
WHERE i.LocationID BETWEEN 3 AND 4  
ORDER BY i.LocationID;  
GO

以下為結果集。

ProductID   Name                               LocationID Quantity Rank  
----------- ---------------------------------- ---------- -------- -----  
494         Paint - Silver                     3          49       1  
495         Paint - Blue                       3          49       1  
493         Paint - Red                        3          41       2  
496         Paint - Yellow                     3          30       3  
492         Paint - Black                      3          17       4  
495         Paint - Blue                       4          35       1  
496         Paint - Yellow                     4          25       2  
493         Paint - Red                        4          24       3  
492         Paint - Black                      4          14       4  
494         Paint - Silver                     4          12       5  
  
(10 row(s) affected)

B. 排序結果集中的所有資料列

此範例會依員工薪水的排序傳回前 10 位員工。 因為 SELECT 陳述式沒有指定 PARTITION BY 子句，所以 DENSE_RANK 函式會套用至所有結果集資料列。

USE AdventureWorks2022;  
GO  
SELECT TOP(10) BusinessEntityID, Rate,   
       DENSE_RANK() OVER (ORDER BY Rate DESC) AS RankBySalary  
FROM HumanResources.EmployeePayHistory;

以下為結果集。

BusinessEntityID Rate                  RankBySalary  
---------------- --------------------- --------------------  
1                125.50                1  
25               84.1346               2  
273              72.1154               3  
2                63.4615               4  
234              60.0962               5  
263              50.4808               6  
7                50.4808               6  
234              48.5577               7  
285              48.101                8  
274              48.101                8

C. 在相同查詢中使用的四個次序函式

此範例會顯示四個次序函式

可用於相同的查詢中。 如需函式特定範例，請參閱每個次序函式。

USE AdventureWorks2022;  
GO  
SELECT p.FirstName, p.LastName  
    ,ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY a.PostalCode) AS "Row Number"  
    ,RANK() OVER (ORDER BY a.PostalCode) AS Rank  
    ,DENSE_RANK() OVER (ORDER BY a.PostalCode) AS "Dense Rank"  
    ,NTILE(4) OVER (ORDER BY a.PostalCode) AS Quartile  
    ,s.SalesYTD  
    ,a.PostalCode  
FROM Sales.SalesPerson AS s   
    INNER JOIN Person.Person AS p   
        ON s.BusinessEntityID = p.BusinessEntityID  
    INNER JOIN Person.Address AS a   
        ON a.AddressID = p.BusinessEntityID  
WHERE TerritoryID IS NOT NULL AND SalesYTD <> 0;

以下為結果集。

FirstName 姓氏 Row Number Rank Dense Rank Quartile SalesYTD PostalCode
Michael Blythe 1 1 1 1 4557045.0459 98027
Linda Mitchell 2 1 1 1 5200475.2313 98027
Jillian Carson 3 1 1 1 3857163.6332 98027
Garrett Vargas 4 1 1 1 1764938.9859 98027
Tsvi Reiter 5 1 7 2 2811012.7151 98027
Shu Ito 6 6 2 2 3018725.4858 98055
José Saraiva 7 6 2 2 3189356.2465 98055
David Campbell 8 6 2 3 3587378.4257 98055
Tete Mensa-Annan 9 6 2 3 1931620.1835 98055
Lynn Tsoflias 10 6 2 3 1758385.926 98055
Rachel Valdez 11 6 2 4 2241204.0424 98055
Jae Pak 12 6 2 4 5015682.3752 98055
Ranjit Varkey Chudukatil 13 6 2 4 3827950.238 98055

範例：Azure Synapse Analytics 和 Analytics Platform System (PDW)

D.排序分割區中的資料列

此範例會根據其總銷售額，排列每個銷售領域內的銷售代表。 DENSE_RANK 會依 SalesTerritoryGroup 分割資料列集，並依 SalesAmountQuota 排序結果集。

-- Uses AdventureWorks  
  
SELECT LastName, SUM(SalesAmountQuota) AS TotalSales, SalesTerritoryGroup,  
    DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY SalesTerritoryGroup ORDER BY SUM(SalesAmountQuota) DESC ) AS RankResult  
FROM dbo.DimEmployee AS e  
INNER JOIN dbo.FactSalesQuota AS sq ON e.EmployeeKey = sq.EmployeeKey  
INNER JOIN dbo.DimSalesTerritory AS st ON e.SalesTerritoryKey = st.SalesTerritoryKey  
WHERE SalesPersonFlag = 1 AND SalesTerritoryGroup != N'NA'  
GROUP BY LastName, SalesTerritoryGroup;

以下為結果集。

 LastName          TotalSales     SalesTerritoryGroup  RankResult  
----------------  -------------  -------------------  --------  
Pak               10514000.0000  Europe               1  
Varkey Chudukatil  5557000.0000  Europe               2  
Valdez             2287000.0000  Europe               3  
Carson            12198000.0000  North America        1  
Mitchell          11786000.0000  North America        2  
Blythe            11162000.0000  North America        3  
Reiter             8541000.0000  North America        4  
Ito                7804000.0000  North America        5  
Saraiva            7098000.0000  North America        6  
Vargas             4365000.0000  North America        7  
Campbell           4025000.0000  North America        8  
Ansman-Wolfe       3551000.0000  North America        9  
Mensa-Annan        2753000.0000  North America        10  
Tsoflias           1687000.0000  Pacific              1

另請參閱

RANK (Transact-SQL)
ROW_NUMBER (Transact-SQL)
NTILE (Transact-SQL)
次序函數 (Transact-SQL)
函數