在數據分析與處理中，打算排名是一項罕見的須要。根據差其余利用處景，我們可能抉擇差其余函數來實現這一目標。本文將對多少種常用的排名函數停止總結，並具體描述它們的利用方法。 總結來說，打算排名可能利用以下多少種函數：RANK()、DENSE_RANK()、ROW_NUMBER()以及LEAD()跟LAG()。以下將分辨介紹這些函數的實用處景及其特點。
RANK()函數用於打算一個數據會合的特定值在其所屬範疇內的排名。它會在有雷同值的情況下留下空位，即假若有兩個第一，則不第二名。 DENSE_RANK()與RANK()類似，但它在有雷同值的情況下不會留下空位，即假若有兩個第一，緊隨其後的排名將是第二名。 ROW_NUMBER()為數據會合的每一行分配一個唯一的序號，不考慮任何重複值，僅按照指定的次序。 LEAD()跟LAG()函數可能用來拜訪成果會合以後行之後或之前的行，這在打算絕對以後行的排名時非常有效。
具體描述這些函數之前，我們須要明白一個前提，即這些函數平日在SQL查詢中利用，實用於關係型材料庫中的數據處理。
RANK()跟DENSE_RANK()的利用非常類似，平日在OVER()子句中利用，指定排名的分區跟排序規矩。比方：
SELECT name, score, RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS rank
FROM students;
上述查詢為老師表中的每個老師打算了按分數降序陳列的排名。
ROW_NUMBER()的利用也很類似：
SELECT name, score, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY score DESC) AS row_num
FROM students;
此查詢為每個老師分配了一個唯一的行號，而不考慮分數的重複。
LEAD()跟LAG()函數則可能用來打算與以後行比擬的領先或掉落隊地位，如下：
SELECT name, score, LAG(score, 1) OVER (ORDER BY score DESC) AS prev_score
FROM students;
這個查詢表現了以後老師分數與前一老師分數的差距。
綜上所述，抉擇合適的排名函數須要根據現實的數據處理須要跟場景來決定。在處理排名成績時，我們應當考慮到能否須要跳過重複值，能否須要持續的排名，以及能否須要比較以後行與其他行的關係。