Jaký je rozdíl mezi RANK a DENSE_RANK v SQL?

Problém:

Chcete porovnat hodnocení vytvořené RANK a DENSE_RANK a přidejte je jako nové sloupce do tabulky.

Příklad:

Naše databáze obsahuje tabulku s názvem sales_assistant s údaji v následujících sloupcích:id (primární klíč), first_name , last_name , month a sold products .

Zobrazme jméno a příjmení každého prodejního asistenta a počet prodaných produktů. Chceme je také seřadit podle počtu prodaných produktů v sestupném pořadí.

Řešení 1:

VYBERTE POŘADÍ() NAD (ORDER BY prodaných produktů DESC) AS r, DENSE_RANK() NAD(ORDER BY prodaných produktů DESC) AS dr, jméno, příjmení, měsíc, prodané produktyFROM sales_assistant;

Tento dotaz vrací dvě hodnocení:jedno vytvořené RANK a další podle DENSE_RANK . Jaký je rozdíl?

Jednoduše řečeno, RANK přeskočí počet pozic za záznamy se stejným pořadovým číslem. Hodnocení RANK_DENSE vrátí čísla pozic od 1 do 6, protože nepřeskočí záznamy se stejným pořadovým číslem:

Diskuse:

Pokud chcete seřadit řádky v sadě výsledků, SQL nabízí RANK() a DENSE_RANK funkcí. Tyto funkce se používají v SELECT s dalšími sloupci. Po RANK nebo DENSE_RANK , nazýváme OVER() funkce, která přebírá ORDER BY klauzule s názvem sloupce k řazení před přiřazením hodnocení.

Na rozdíl od DENSE_RANK , RANK přeskakuje pozice po stejném umístění. Počet vynechaných pozic závisí na tom, kolik řádků mělo stejné pořadí. Například Mary a Lisa prodaly stejný počet produktů a obě jsou na 2. místě. S RANK , další pozice je #4; s DENSE_RANK , další pozice je #3.

Oba RANK a RANK_DENSE práce na oddílech dat:

Řešení 1:

VYBERTE POŘADÍ() NAD (ODDĚLENÍ PODLE měsíce ORDER BY PRODANÉ PRODUKTY DESC) AS r, DENSE_RANK() NAD(ODDĚLENÍ PODLE měsíce ORDER BY PRODANÉ produkty DESC) AS dr, jméno, příjmení, měsíc, prodané produktyFROM sales_assistant; 

 Záznamy můžete rozdělit do skupin podle daného sloupce (v našem příkladu month ). V této situaci jsou záznamy zařazeny jako součást oddílu:
 
 
r
 
dr
 
křestní_jméno
 
last_name
 
měsíc
 
prodané produkty
 
 
 
 
 
1
 
1
 
Marie
 
Jacobs
 
5
 
2400
 
 
2
 
2
 
Lisa
 
Černá 
 
5
 
2300
 
 
1
 
1
 
Alex
 
Smith 
 
6
 
2900
 
 
2
 
2
 
Lisa
 
Černá 
 
6
 
2700
 
 
2
 
2
 
Marie
 
Jacobs
 
6
 
2700
 
 
1
 
1
 
Marie
 
Jacobs
 
7
 
1200
 
 
1
 
1
 
Lisa
 
Černá 
 
7
 
1200
 
 
3
 
2
 
Alex
 
Smith 
 
7
 
1000