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Die Fensterfunktion RANK legt den Rang eines Werts in einer Gruppe von Werten fest, basierend auf dem ORDER BY-Ausdruck in der OVER-Klausel. Wenn die optionale PARTITION BY-Klausel vorhanden ist, wird die Rangfolge für jede Gruppe von Zeilen neu festgelegt. Zeilen mit gleichen Werten in Bezug auf die Rangfestlegungskriterien erhalten den gleichen Rang. Amazon Redshift fügt die Anzahl der gleichwertigen Zeilen dem gleichwertigen Rang hinzu, um den nächsten Rang zu berechnen. Daher sind die Ränge möglicherweise nicht konsekutiv. Wenn beispielsweise zwei Zeilen den Rang 1 erhalten, ist der nächste Rang 3.
RANK unterscheidet sich in einer Hinsicht von Die Fensterfunktion DENSE_RANK: Wenn zwei oder mehr Zeilen den gleichen Rang erhalten, entsteht bei DENSE_RANK in der Rangfolge der Werte keine Lücke. Wenn beispielsweise zwei Zeilen den Rang 1 erhalten, ist der nächste Rang 2.
Sie können in derselben Abfrage Rangfestlegungsfunktionen mit unterschiedlichen PARTITION BY- und ORDER BY-Klauseln verwenden.
Syntax
RANK () OVER ( [ PARTITION BY expr_list ] [ ORDER BY order_list ] )
Argumente
- ( )
-
Die Funktion verwendet keine Argumente. Es ist jedoch eine leere Klammer erforderlich.
- OVER
-
Die Fensterklauseln für die Funktion RANK.
- PARTITION BY expr_list
-
Optional. Ein oder mehrere Ausdrücke, der/die das Fenster definiert/definieren.
- ORDER BY order_list
-
Optional. Definiert die Spalten, auf denen die Rangfestlegungswerte basieren. Wenn PARTITION BY nicht angegeben ist, verwendet ORDER BY die gesamte Tabelle. Wenn ORDER BY ausgelassen wird, ist der Rückgabewert für alle Zeilen 1.
Wenn ORDER BY nicht zu einer spezifischen Reihenfolge führt, ist die Reihenfolge der Zeilen nicht deterministisch. Weitere Informationen finden Sie unter Spezifisches Anordnen von Daten für Fensterfunktionen.
Rückgabetyp
INTEGER
Beispiele
Im folgenden Beispiel wird die Tabelle nach der verkauften Menge (standardmäßig in aufsteigender Reihenfolge) geordnet und jeder Zeile einen Rang zugewiesen. Der Rangwert 1 ist der Wert mit dem höchsten Rang. Die Ergebnisse werden sortiert, nachdem die Fensterfunktionsergebnisse angewendet wurden:
select salesid, qty,
rank() over (order by qty) as rnk
from winsales
order by 2,1;
salesid | qty | rnk
--------+-----+-----
10001 | 10 | 1
10006 | 10 | 1
30001 | 10 | 1
40005 | 10 | 1
30003 | 15 | 5
20001 | 20 | 6
20002 | 20 | 6
30004 | 20 | 6
10005 | 30 | 9
30007 | 30 | 9
40001 | 40 | 11
(11 rows)Beachten Sie, dass die äußere ORDER-BY-Klausel in diesem Beispiel die Spalten 2 und 1 einschließt, um sicherzustellen, dass Amazon Redshift bei jeder Ausführung dieser Abfrage konsistent sortierte Ergebnisse zurückgibt. Zeilen mit den Verkäufen IDs 10001 und 10006 haben beispielsweise identische QTY- und RNK-Werte. Durch die Anordnung des endgültigen Ergebnissatzes nach Spalte 1 wird sichergestellt, dass die Zeile 10001 stets vor der Zeile 10006 angeordnet wird. Eine Beschreibung der Tabelle WINSALES finden Sie unter Beispieltabelle mit Beispielen von Fensterfunktionen.
Im folgenden Beispiel wird die Anordnung für die Fensterfunktion () umgekehrt. (order
by qty desc). Jetzt wird der höchste Rangwert auf den größten QTY-Wert angewendet.
select salesid, qty,
rank() over (order by qty desc) as rank
from winsales
order by 2,1;
salesid | qty | rank
---------+-----+-----
10001 | 10 | 8
10006 | 10 | 8
30001 | 10 | 8
40005 | 10 | 8
30003 | 15 | 7
20001 | 20 | 4
20002 | 20 | 4
30004 | 20 | 4
10005 | 30 | 2
30007 | 30 | 2
40001 | 40 | 1
(11 rows)Eine Beschreibung der Tabelle WINSALES finden Sie unter Beispieltabelle mit Beispielen von Fensterfunktionen.
Im folgenden Beispiel wird die Tabelle nach SELLERID partitioniert, die einzelnen Partitionen nach Menge (in absteigender Reihenfolge) geordnet und jeder Zeile ein Rang zugewiesen. Die Ergebnisse werden sortiert, nachdem die Fensterfunktionsergebnisse angewendet wurden.
select salesid, sellerid, qty, rank() over
(partition by sellerid
order by qty desc) as rank
from winsales
order by 2,3,1;
salesid | sellerid | qty | rank
--------+----------+-----+-----
10001 | 1 | 10 | 2
10006 | 1 | 10 | 2
10005 | 1 | 30 | 1
20001 | 2 | 20 | 1
20002 | 2 | 20 | 1
30001 | 3 | 10 | 4
30003 | 3 | 15 | 3
30004 | 3 | 20 | 2
30007 | 3 | 30 | 1
40005 | 4 | 10 | 2
40001 | 4 | 40 | 1
(11 rows)