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Función de Base de Datos Mvsql: RANK()

Resumen

Numera secuencialmente cada fila dentro de un conjunto, ordenada por una o más columnas, comenzando en 1. Esta función requiere la ORDER BY modificador y también soporta el PARTITION BY modificador. Si el ORDER BY no es único dentro del conjunto, las filas duplicadas se indexan con la misma clasificación, el siguiente índice omitirá el espacio (como las ubicaciones en una competencia).

Sintaxis

RANK(ORDER BY <column 1>) RANK(PARTITION BY <column 2> ORDER BY <column 1>)

Parámetros

Modificador

Esta función requiere la ORDER BY modificador y apoya el PARTITION BY modificador.

Columna 1

Una referencia a una columna.

Columna 2

Una referencia a una columna.

Devoluciones

Un número secuencial asignado a cada fila en el conjunto de resultados de la consultar. Si hay un conflicto, ambos registros obtienen el mismo número de índice, el siguiente registro los omitirá (como las ubicaciones en un torneo), lo que significa que puede haber espacios entre los índices. El ORDER BY Se requiere un modificador y el PARTITION BY El modificador es opcional y también es compatible. Dependiendo de los modificadores utilizados en la sintaxis, los resultados se ordenarán en consecuencia.

Ejemplos

Para los ejemplos proporcionados a continuación, asumiremos que los siguientes datos están disponibles para consultar:

ID de cliente ID de contacto Añadido
1 1 2023-04-01
1 2 2023-04-02
2 3 2023-04-01
2 3 2023-04-03
  1. RANK(ORDER BY AddedOn) devoluciones:

    Clasificación ID de cliente ID de contacto Añadido
    1 1 1 2023-04-01
    3 1 2 2023-04-02
    1 2 3 2023-04-01
    4 2 3 2023-04-03
  2. RANK(PARTITION BY CustomerId ORDER BY AddedOn) devoluciones:

    Clasificación ID de cliente ID de contacto Añadido
    1 1 1 2023-04-01
    2 1 2 2023-04-02
    1 2 3 2023-04-01
    2 2 3 2023-04-03
  3. RANK(PARTITION BY ContactId, Year(AddedOn) ORDER BY CustomerId, AddedOn) devoluciones:

    Clasificación ID de cliente ID de contacto Añadido
    1 1 1 2023-04-01
    1 1 2 2023-04-02
    1 2 3 2023-04-01
    2 2 3 2023-04-03