背景
2025年4月26日
今天参加了一家公司的二面，有一个问题没有听过，sql里面的“窗口排序函数的区别”
窗口，ok,我知道一些，
排序，ok，我知道，
函数，ok，我知道，
排序函数，ok，我知道
窗口排序函数，？？？
确实忘了，还导致面试官质疑科班身份，搞得我下来了还特意去查了本科学的《数据库系统概论》，好像没有啊
ok，算了，问GPT
1. 什么是窗口函数？
窗口函数（Window Function）是针对查询结果中的每一行，根据定义好的窗口（分组+排序规则）计算一个额外值，而不影响原来的行数！
窗口函数的结构：
函数名() OVER ([PARTITION BY 分组字段] ORDER BY 排序字段)
| 部分 | 含义 |
|---|---|
| 函数名() | 比如 RANK(), DENSE_RANK(), SUM(), AVG() |
| OVER | 必须有的关键字 |
| PARTITION BY | 按某列分组（可选） |
| ORDER BY | 按某列排序（通常必选） |
2. 常见排序类窗口函数（核心）
| 函数名 | 作用 | 特点 |
|---|---|---|
ROW_NUMBER() | 全局唯一递增编号（无跳号） | 不管值是否相同 |
RANK() | 相同值排名相同，后续跳号 | 有跳号 |
DENSE_RANK() | 相同值排名相同，后续不跳号 | 不跳号 |
3. 三个函数的具体区别（超重要）
比如我们有这样一组分数数据（score越高排越前）：
| id | score |
|---|---|
| 1 | 100 |
| 2 | 90 |
| 3 | 90 |
| 4 | 80 |
排序规则：score降序（DESC）
| 函数 | 结果（id顺序） |
|---|---|
ROW_NUMBER() | 1，2，3，4（严格递增，不管值是否相同） |
RANK() | 1，2，2，4（值相同名次一样，后面跳号） |
DENSE_RANK() | 1，2，2，3（值相同名次一样，后面连续编号） |
ROW_NUMBER() 流程（严格编号，不管分数是否相同）
--------------------------------------------------
id: 1 score: 100 row_number: 1
id: 2 score: 90 row_number: 2
id: 3 score: 90 row_number: 3
id: 4 score: 80 row_number: 4RANK() 流程（相同分数占同一名，后面跳号）
--------------------------------------------------
id: 1 score: 100 rank: 1
id: 2 score: 90 rank: 2
id: 3 score: 90 rank: 2
id: 4 score: 80 rank: 4DENSE_RANK() 流程（相同分数占同一名，后面连续编号）
--------------------------------------------------
id: 1 score: 100 dense_rank: 1
id: 2 score: 90 dense_rank: 2
id: 3 score: 90 dense_rank: 2
id: 4 score: 80 dense_rank: 3
4.核心对比总结表
| 函数 | 相同分数占同一名？ | 排名跳号？ | 特点 |
|---|---|---|---|
| ROW_NUMBER() | 否（每行唯一编号） | 否 | 不管分数是否相同，依次递增编号 |
| RANK() | 是 | 是 | 相同分数排名一样，后面跳号 |
| DENSE_RANK() | 是 | 否 | 相同分数排名一样，后面连续 |
5.每个函数的应用场景
1. ROW_NUMBER() 应用场景
-
分页查询（比如取第11-20条数据）
-
需要唯一行号编号的场景（比如流水线、排名流水）
2. RANK() 应用场景
-
标准排行榜，相同分数并列排名，后续跳号
-
比赛计分系统，要求同分并列+跳过名次
3. DENSE_RANK() 应用场景
-
紧凑型排行榜，相同分数并列但后续不跳名次
-
积分等级评定，要求排名连续紧凑
实操
SELECTuser_id,score,RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS rank,DENSE_RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS dense_rank,ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY score DESC) AS row_number
FROMuser_scores;