分析函数row_number()、rank()、dense_rank()
ROW_NUMBER()：
Row_number函数返回一个唯一的值，当碰到相同数据时，排名按照记录集中记录的顺序依次递增。 row_number()和rownum差不多，功能更强一点（可以在各个分组内从1开时排序），因为row_number()是分析函数而rownum是伪列所以row_number()一定要over而rownum不能over。
RANK()：
Rank函数返回一个唯一的值，除非遇到相同的数据，此时所有相同数据的排名是一样的，同时会在最后一条相同记录和下一条不同记录的排名之间空出排名。rank()是跳跃排序，有两个第二名时接下来就是第四名（同样是在各个分组内）。
DENSE_RANK()：
Dense_rank函数返回一个唯一的值，除非当碰到相同数据，此时所有相同数据的排名都是一样的。
dense_rank()是连续排序，有两个第二名时仍然跟着第三名。他和row_number的区别在于row_number是没有重复值的。
下面举个例子：
【1】测试环境：
Name Null ? Type
-- --------------------------------------- -------- ----------------------------
REGION_ID NUMBER ( 2 )
CUSTOMER_ID NUMBER ( 2 )
CUSTOMER_SALES NUMBER
REGION_ID CUSTOMER_ID CUSTOMER_SALES
-- -------- ----------- --------------
5 1 151162
10 29 903383
6 7 971585
10 28 986964
9 21 1020541
9 22 1036146
8 16 1068467
6 8 1141638
5 3 1161286
5 5 1169926
8 19 1174421
7 12 1182275
7 11 1190421
6 10 1196748
6 9 1208959
10 30 1216858
5 2 1224992
9 24 1224992
9 23 1224992
8 18 1253840
7 15 1255591
7 13 1310434
10 27 1322747
8 20 1413722
6 6 1788836
10 26 1808949
5 4 1878275
7 14 1929774
8 17 1944281
9 25 2232703
30 rows selected.
【3】row_number()、rank()、dense_rank()这三个分析函数的区别实例
2 rank() over ( order ) rank,
3 dense_rank() over ( order ) dense_rank,
4 row_number() over ( order ) row_number
5 from user_order
6 group by region_id, customer_id;
REGION_ID CUSTOMER_ID TOTAL RANK DENSE_RANK ROW_NUMBER
-- -------- ----------- ---------- ---------- ---------- ----------
8 18 1253840 11 11 11
5 2 1224992 12 12 12
9 23 1224992 12 12 13
9 24 1224992 12 12 14
10 30 1216858 15
30 rows selected.
请注意上面的绿色高亮部分，这里生动的演示了3种不同的排名策略：
①对于第一条相同的记录，3种函数的排名都是一样的：12
②当出现第二条相同的记录时，Rank和Dense_rank依然给出同样的排名12；而row_number则顺延递增为13，依次类推至第三条相同的记录
③当排名进行到下一条不同的记录时，可以看到Rank函数在12和15之间空出了13,14的排名，因为这2个排名实际上已经被第二、三条相同的记录占了。而Dense_rank则顺序递增。row_number函数也是顺序递增
比较上面3种不同的策略，我们在选择的时候就要根据客户的需求来定夺了：
①假如客户就只需要指定数目的记录，那么采用row_number是最简单的，但有漏掉的记录的危险
②假如客户需要所有达到排名水平的记录，那么采用rank或dense_rank是不错的选择。至于选择哪一种则看客户的需要，选择dense_rank或得到最大的记录