SQL RANK() と ROW_NUMBER(): 各関数をいつ使用する必要があるか?
SQL の RANK() 関数と ROW_NUMBER() 関数についての深い理解
SQL の RANK() 関数と ROW_NUMBER() 関数は混同しやすいため、この記事は 2 つの違いを明確にすることを目的としています。
まず、パーティションに重複する値がない場合、これら 2 つの関数の SQL クエリ結果はまったく同じになることに注意してください。ただし、重複する値が表示されると、違いが明らかになります。
重複した値と確実性
ROW_NUMBER() 関数は、ソート列の行の値が同じであっても、パーティション内の各行に一意の増分値を割り当てます。これは、ROW_NUMBER() が非決定的であり、割り当てられる値がクエリごとに任意に変更される可能性があることを意味します。
対照的に、RANK() と DENSE_RANK() は両方ともパーティション内で決定的です。ソート列とパーティショニング列の両方に同じ値がある場合、複数の行には同じランク値が割り当てられます。
例
次の例を考えてみましょう:
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
この例では、同じパーティション内で ID (StyleID) でソートすると、最初の 3 行が重複します。各関数がこれらの重複値をどのように処理するかは次のとおりです:
- ROW_NUMBER() は増加する値 (1、2、3) を割り当て、重複する値を無視します。
- RANK() は、3 つの重複行すべてに同じランク値 (1) を割り当て、次に異なる値の 4 にジャンプします。
- DENSE_RANK() も重複する行に同じランク値 (1) を割り当てますが、次の異なる値では 2 に増分されます。
結論
RANK() と DENSE_RANK() は、重複した値が存在する場合でも、パーティション内で一貫したランキングを維持します。ただし、ROW_NUMBER() は任意に増加する値を割り当てるため、予測できない結果が生じる可能性があります。これらの違いを理解すると、特定の SQL ニーズに基づいて適切な関数を選択するのに役立ちます。
以上がSQL RANK() と ROW_NUMBER(): 各関数をいつ使用する必要があるか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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クラスター化されたインデックスと非クラスター化されたインデックスの違いは次のとおりです。1。クラスター化されたインデックスは、インデックス構造にデータを保存します。これは、プライマリキーと範囲でクエリするのに適しています。 2.非クラスター化されたインデックスストアは、インデックスキー値とデータの行へのポインターであり、非プリマリーキー列クエリに適しています。

MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

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データ統合の簡素化:AmazonrdsmysqlとRedshiftのゼロETL統合効率的なデータ統合は、データ駆動型組織の中心にあります。従来のETL(抽出、変換、負荷)プロセスは、特にデータベース(AmazonrdsmysQlなど)をデータウェアハウス(Redshiftなど)と統合する場合、複雑で時間がかかります。ただし、AWSは、この状況を完全に変えたゼロETL統合ソリューションを提供し、RDSMYSQLからRedshiftへのデータ移行のための簡略化されたほぼリアルタイムソリューションを提供します。この記事では、RDSMysQl Zero ETLのRedshiftとの統合に飛び込み、それがどのように機能するか、それがデータエンジニアと開発者にもたらす利点を説明します。
