DENSE_RANK (Transact-SQL)
适用于： 
SQL Server Azure SQL 数据库 Azure SQL 托管实例 Azure Synapse Analytics 分析平台系统 (PDW) Microsoft Fabric 中的 SQL 分析端点 Microsoft Fabric 中的仓库
此函数返回结果集分区中每行的排名，排名值没有间断。 特定行的排名等于该特定行之前不同排名值的数量加一。
语法
DENSE_RANK ( ) OVER ( [ <partition_by_clause> ] < order_by_clause > )
参数
partition_by_clause<>
首先将 FROM 子句生成的结果集划分到分区，然后将 DENSE_RANK 函数应用到每个分区。 有关 PARTITION BY 语法，请参阅 OVER 子句 (Transact-SQL)。
order_by_clause<>
确定将 DENSE_RANK 函数应用于分区中的行时所基于的顺序。
返回类型
bigint
备注
如果两个或更多行在同一分区中具有相同的排名值，那么每个行将获得相同的排名。 例如，如果两位顶尖销售员具有相同的 SalesYTD 值，则他们的排名值都为一。 接下来 SalesYTD 最高的销售人员排名值为二。 这比所讨论的行之前的不同行的数量多了一。 因此，DENSE_RANK 函数返回的数字没有间断，并且始终具有连续的排名值。
整个查询所用的排序顺序确定了各行在结果集中的顺序。 这说明排名第一的行可以不是分区中的第一行。
DENSE_RANK 具有不确定性。 请参阅确定性函数和不确定性函数获取详细信息。
示例
A. 对分区中的行进行排名
此示例根据数量按指定库存位置对清单中的产品进行了排名。 DENSE_RANK 按 LocationID 对结果集进行分区，并按 Quantity 对其进行逻辑排序。 注意，产品 494 和 495 具有相同的数量。 因为它们都具有相同的数量值，所以排名值都为一。
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
结果集如下。
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. 对结果集中的所有行排名
此示例返回按薪资排前十名的员工。 由于 SELECT 语句未指定 PARTITION BY 子句，因此 DENSE_RANK 函数应用于所有结果集行。
USE AdventureWorks2022;
GO
SELECT TOP(10) BusinessEntityID, Rate,
DENSE_RANK() OVER (ORDER BY Rate DESC) AS RankBySalary
FROM HumanResources.EmployeePayHistory;
结果集如下。
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 用在同一查询中的四个排名函数
此示例显示四个排名函数
用于相同查询中。 有关每个函数的具体示例，请参阅每个排名函数。
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;
结果集如下。
| 名字 | LastName | 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 | 1 | 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 |
示例：Azure Synapse Analytics 和 Analytics Platform System (PDW)
D:对分区中的行进行排名
此示例根据销售代表的销售总额将每个销售区域中的销售代表进行排名。 DENSE_RANK 按 SalesTerritoryGroup 对行集进行分区，并按 SalesAmountQuota 对结果集进行排序。
-- 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;
结果集如下。
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
另请参阅
RANK (Transact-SQL)
ROW_NUMBER (Transact-SQL)
NTILE (Transact-SQL)
排名函数 (Transact-SQL)
函数