これらの違いについて混乱しています。次のSQLを実行すると、2つの重要な結果セットが取得されます。誰かが違いを説明できますか？
SELECT ID, [Description], RANK() OVER(PARTITION BY StyleID ORDER BY ID) as 'Rank' FROM SubStyle
SELECT ID, [Description], ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY StyleID ORDER BY ID) as 'RowNumber' FROM SubStyle回答:
パーティション内に特定の順序付け値のタイがある場合にのみ、違いがわかります。
RANKそして DENSE_RANK、一方、この場合には、決定論的であり、順序付け及び分割列の両方に対して同じ値を持つすべての行が、同じ結果に終わるであろうROW_NUMBER任意の（非決定論的に）関連付けられた行にインクリメント結果を割り当てます。
例：（すべての行は同じであるStyleIDため、同じパーティションにあり、そのパーティション内で最初の3行はによって順序付けされたときに関連付けられますID）
WITH T(StyleID, ID)
AS (SELECT 1,1 UNION ALL
SELECT 1,1 UNION ALL
SELECT 1,1 UNION ALL
SELECT 1,2)
SELECT *,
RANK() OVER(PARTITION BY StyleID ORDER BY ID) AS 'RANK',
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY StyleID ORDER BY ID) AS 'ROW_NUMBER',
DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY StyleID ORDER BY ID) AS 'DENSE_RANK'
FROM T 戻り値
StyleID ID RANK ROW_NUMBER DENSE_RANK
----------- -------- --------- --------------- ----------
1 1 1 1 1
1 1 1 2 1
1 1 1 3 1
1 2 4 4 2同一の3つの行のROW_NUMBER増分では、RANK値は同じままで、に跳ね上がり4ます。DENSE_RANKまた、3つの行すべてに同じランクを割り当てますが、次の個別の値には値2が割り当てられます。
この記事では、間の興味深い関係をカバーROW_NUMBER()し、DENSE_RANK()（RANK()機能は特に処理されていません）。あなたが発生した場合には必要ROW_NUMBER()にSELECT DISTINCT声明、ROW_NUMBER()個別の値が生成されます前に、彼らがすることによって除去されているDISTINCTキーワード。たとえば、このクエリ
SELECT DISTINCT
v,
ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY v) row_number
FROM t
ORDER BY v, row_number...この結果が生成される可能性があります（DISTINCT影響なし）：
+---+------------+
| V | ROW_NUMBER |
+---+------------+
| a | 1 |
| a | 2 |
| a | 3 |
| b | 4 |
| c | 5 |
| c | 6 |
| d | 7 |
| e | 8 |
+---+------------+一方、このクエリ：
SELECT DISTINCT
v,
DENSE_RANK() OVER (ORDER BY v) row_number
FROM t
ORDER BY v, row_number...この場合におそらく必要なものを生成します。
+---+------------+
| V | ROW_NUMBER |
+---+------------+
| a | 1 |
| b | 2 |
| c | 3 |
| d | 4 |
| e | 5 |
+---+------------+関数の句が正しく機能するORDER BYには、句のDENSE_RANK()他のすべての列が必要SELECT DISTINCTです。
これは、論理的には、ウィンドウ関数がDISTINCT適用される前に計算されるためです。
PostgreSQL / Sybase / SQL標準構文（WINDOW句）の使用：
SELECT
v,
ROW_NUMBER() OVER (window) row_number,
RANK() OVER (window) rank,
DENSE_RANK() OVER (window) dense_rank
FROM t
WINDOW window AS (ORDER BY v)
ORDER BY v...あなたは得るでしょう：
+---+------------+------+------------+
| V | ROW_NUMBER | RANK | DENSE_RANK |
+---+------------+------+------------+
| a | 1 | 1 | 1 |
| a | 2 | 1 | 1 |
| a | 3 | 1 | 1 |
| b | 4 | 4 | 2 |
| c | 5 | 5 | 3 |
| c | 6 | 5 | 3 |
| d | 7 | 7 | 4 |
| e | 8 | 8 | 5 |
+---+------------+------+------------+かなり少し：
行のランクは、1に、問題の行の前に来るランクの数を足したものです。
Row_numberは、ランキングにギャップのない、行の個別のランクです。
パーティション句のない単純なクエリ：
select
sal,
RANK() over(order by sal desc) as Rank,
DENSE_RANK() over(order by sal desc) as DenseRank,
ROW_NUMBER() over(order by sal desc) as RowNumber
from employee 出力：
--------|-------|-----------|----------
sal |Rank |DenseRank |RowNumber
--------|-------|-----------|----------
5000 |1 |1 |1
3000 |2 |2 |2
3000 |2 |2 |3
2975 |4 |3 |4
2850 |5 |4 |5
--------|-------|-----------|----------この例を見てください。
CREATE TABLE [dbo].#TestTable(
[id] [int] NOT NULL,
[create_date] [date] NOT NULL,
[info1] [varchar](50) NOT NULL,
[info2] [varchar](50) NOT NULL,
)データを挿入
INSERT INTO dbo.#TestTable (id, create_date, info1, info2)
VALUES (1, '1/1/09', 'Blue', 'Green')
INSERT INTO dbo.#TestTable (id, create_date, info1, info2)
VALUES (1, '1/2/09', 'Red', 'Yellow')
INSERT INTO dbo.#TestTable (id, create_date, info1, info2)
VALUES (1, '1/3/09', 'Orange', 'Purple')
INSERT INTO dbo.#TestTable (id, create_date, info1, info2)
VALUES (2, '1/1/09', 'Yellow', 'Blue')
INSERT INTO dbo.#TestTable (id, create_date, info1, info2)
VALUES (2, '1/5/09', 'Blue', 'Orange')
INSERT INTO dbo.#TestTable (id, create_date, info1, info2)
VALUES (3, '1/2/09', 'Green', 'Purple')
INSERT INTO dbo.#TestTable (id, create_date, info1, info2)
VALUES (3, '1/8/09', 'Red', 'Blue')1に対して同じ値を繰り返す
INSERT INTO dbo。＃TestTable（id、create_date、info1、info2）VALUES（1、 '1/1/09'、 'Blue'、 'Green'）
すべて見る
SELECT * FROM #TestTable結果を見てください
SELECT Id,
create_date,
info1,
info2,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY Id ORDER BY create_date DESC) AS RowId,
RANK() OVER(PARTITION BY Id ORDER BY create_date DESC) AS [RANK]
FROM #TestTable違いを理解する必要があります
また、RANKを使用する場合は、PARTYTIONのORDER BY（たとえば、標準のAdventureWorks dbが使用される）に注意してください。
SELECT as1.SalesOrderID、as1.SalesOrderDetailID、RANK（）OVER（PARTITION BY as1.SalesOrderID ORDER BY as1.SalesOrderID）ranknoequal、RANK（）OVER（PARTITION BY as1.SalesOrderID ORDER BY as1.SalesOrderDetailId）ranknodiff FROM Sales.SalesOrderDetail as1 WHERE SalesOrderId = 43659 ORDER BY SalesOrderDetailId;
結果を与える：
SalesOrderID SalesOrderDetailID rank_same_as_partition rank_salesorderdetailidしかし、順序をに変更する場合（OrderQtyを使用：
SELECT as1.SalesOrderID、as1.OrderQty、RANK（）OVER（PARTITION BY as1.SalesOrderID ORDER BY as1.SalesOrderID）ranknoequal、RANK（）OVER（PARTITION BY as1.SalesOrderID ORDER BY as1.OrderQty）rank_orderqty FROM Sales.SalesOrderDetail as1 WHERE SalesOrderId = 43659 ORDER BY OrderQty;
与える：
SalesOrderID OrderQty rank_salesorderid rank_orderqtyORDER BYでOrderQty（右端の2番目のテーブル）を使用するとランクがどのように変化し、ORDER BYでSalesOrderDetailID（右端の最初のテーブル）を使用するとランクが変化するかに注意してください。
ランクについては何もしていませんが、row_number（）を使用してこれを発見しました。
select item, name, sold, row_number() over(partition by item order by sold) as row from table_name私の場合、各名前がすべてのアイテムを保持しているため、これにより、行番号が繰り返されることになります。各商品は販売数順に並べられます。
+--------+------+-----+----+
|glasses |store1| 30 | 1 |
|glasses |store2| 35 | 2 |
|glasses |store3| 40 | 3 |
|shoes |store2| 10 | 1 |
|shoes |store1| 20 | 2 |
|shoes |store3| 22 | 3 |
+--------+------+-----+----+