DENSE_RANK (Transact-SQL)

Aplica-se a:SQL ServerBanco de Dados SQL do AzureInstância Gerenciada de SQL do AzureAzure Synapse AnalyticsPDW (Analytics Platform System)Ponto de extremidade de SQL no Microsoft FabricWarehouse no Microsoft Fabric

Esta função retorna a posição de cada linha dentro de uma partição do conjunto de resultados, sem nenhum intervalo nos valores de classificação. A classificação de uma linha é um mais o número de valores de classificação distintos que vêm antes da linha em questão.

Convenções de sintaxe de Transact-SQL

Sintaxe

DENSE_RANK ( ) OVER ( [ <partition_by_clause> ] < order_by_clause > )  

Observação

Para exibir a sintaxe do Transact-SQL para o SQL Server 2014 (12.x) e versões anteriores, confira a Documentação das versões anteriores.

Argumentos

<partition_by_clause>
Primeiro divide o conjunto de resultados produzido pela cláusula FROM em partições, às quais a função DENSE_RANK é então aplicada. Veja Cláusula OVER (Transact-SQL) para a sintaxe de PARTITION BY.

<order_by_clause>
Determina a ordem na qual a função DENSE_RANK é aplicada às linhas em uma partição.

Tipos de retorno

bigint

Comentários

Se duas ou mais linhas tiverem o mesmo valor de classificação na mesma partição, cada uma dessas linhas receberá a mesma classificação. Por exemplo, se os dois melhores vendedores tiverem o mesmo valor de SalesYTD, ambos terão um valor de classificação igual a um. O vendedor com o próximo SalesYTD mais alto terá um valor de classificação igual a dois. Isso excede o número de linhas distintas que vêm antes da linha em questão por um. Portanto, os números retornados pela função DENSE_RANK não têm lacunas e sempre têm valores de classificação consecutivos.

A ordem de classificação usada para a consulta inteira determina a ordem das linhas no conjunto de resultados. Isso significa que uma linha classificada com o número um não precisa ser a primeira linha da partição.

DENSE_RANK é não determinístico. Veja Funções determinísticas e não determinísticas para saber mais.

Exemplos

a. Classificando linhas dentro de uma partição

Este exemplo classifica os produtos em inventário pelos locais de inventário especificados, de acordo com suas quantidades. DENSE_RANK particiona o conjunto de resultados por LocationID e ordena logicamente o conjunto de resultados por Quantity. Observe que produtos 494 e 495 têm a mesma quantidade. Como ambos têm o mesmo valor de quantidade, ambos têm um valor de classificação igual a um.

USE AdventureWorks2022;  
GO  
SELECT i.ProductID, p.Name, i.LocationID, i.Quantity  
    ,DENSE_RANK() OVER   
    (PARTITION BY i.LocationID ORDER BY i.Quantity DESC) AS Rank  
FROM Production.ProductInventory AS i   
INNER JOIN Production.Product AS p   
    ON i.ProductID = p.ProductID  
WHERE i.LocationID BETWEEN 3 AND 4  
ORDER BY i.LocationID;  
GO  

Este é o conjunto de resultados.

ProductID   Name                               LocationID Quantity Rank  
----------- ---------------------------------- ---------- -------- -----  
494         Paint - Silver                     3          49       1  
495         Paint - Blue                       3          49       1  
493         Paint - Red                        3          41       2  
496         Paint - Yellow                     3          30       3  
492         Paint - Black                      3          17       4  
495         Paint - Blue                       4          35       1  
496         Paint - Yellow                     4          25       2  
493         Paint - Red                        4          24       3  
492         Paint - Black                      4          14       4  
494         Paint - Silver                     4          12       5  
  
(10 row(s) affected)  
  

B. Classificando todas as linhas em um conjunto de resultados

Este exemplo retorna os dez primeiros funcionários classificados pelos respectivos salários. Devido à instrução SELECT não ter especificado uma cláusula PARTITION BY, a função DENSE_RANK foi aplicada a todas as linhas do conjunto de resultados.

USE AdventureWorks2022;  
GO  
SELECT TOP(10) BusinessEntityID, Rate,   
       DENSE_RANK() OVER (ORDER BY Rate DESC) AS RankBySalary  
FROM HumanResources.EmployeePayHistory;  

Este é o conjunto de resultados.

BusinessEntityID Rate                  RankBySalary  
---------------- --------------------- --------------------  
1                125.50                1  
25               84.1346               2  
273              72.1154               3  
2                63.4615               4  
234              60.0962               5  
263              50.4808               6  
7                50.4808               6  
234              48.5577               7  
285              48.101                8  
274              48.101                8  

C. Quatro funções de classificação usadas na mesma consulta

Este exemplo mostra as quatro funções de classificação

• DENSE_RANK()
• NTILE()
• RANK()
• ROW_NUMBER()

usadas na mesma consulta. Consulte cada função de classificação para obter exemplos específicos da função.

USE AdventureWorks2022;  
GO  
SELECT p.FirstName, p.LastName  
    ,ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY a.PostalCode) AS "Row Number"  
    ,RANK() OVER (ORDER BY a.PostalCode) AS Rank  
    ,DENSE_RANK() OVER (ORDER BY a.PostalCode) AS "Dense Rank"  
    ,NTILE(4) OVER (ORDER BY a.PostalCode) AS Quartile  
    ,s.SalesYTD  
    ,a.PostalCode  
FROM Sales.SalesPerson AS s   
    INNER JOIN Person.Person AS p   
        ON s.BusinessEntityID = p.BusinessEntityID  
    INNER JOIN Person.Address AS a   
        ON a.AddressID = p.BusinessEntityID  
WHERE TerritoryID IS NOT NULL AND SalesYTD <> 0;  

Este é o conjunto de resultados.

Nome	LastName	Row Number	Rank	Dense Rank	Quartile	SalesYTD	PostalCode
Michael	Blythe	1	1	1	1	4557045.0459	98027
Linda	Mitchell	2	1	1	1	5200475.2313	98027
Jillian	Carson	3	1	1	1	3857163.6332	98027
Garrett	Vargas	4	1	1	1	1764938.9859	98027
Tsvi	Reiter	5	1	1	2	2811012.7151	98027
Shu	Ito	6	6	2	2	3018725.4858	98055
José	Saraiva	7	6	2	2	3189356.2465	98055
Davi	Campbell	8	6	2	3	3587378.4257	98055
Tete	Mensa-Annan	9	6	2	3	1931620.1835	98055
Lynn	Tsoflias	10	6	2	3	1758385.926	98055
Rachel	Valdez	11	6	2	4	2241204.0424	98055
Jae	Pak	12	6	2	4	5015682.3752	98055
Ranjit	Varkey Chudukatil	13	6	2	4	3827950.238	98055

Exemplos: Azure Synapse Analytics e PDW (Analytics Platform System)

D: Classificando linhas dentro de uma partição

Este exemplo classifica os representantes de vendas em cada região de vendas de acordo com seu total de vendas. DENSE_RANK particiona o conjunto de linhas por SalesTerritoryGroup e classifica o conjunto de resultados por SalesAmountQuota.

-- Uses AdventureWorks  
  
SELECT LastName, SUM(SalesAmountQuota) AS TotalSales, SalesTerritoryGroup,  
    DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY SalesTerritoryGroup ORDER BY SUM(SalesAmountQuota) DESC ) AS RankResult  
FROM dbo.DimEmployee AS e  
INNER JOIN dbo.FactSalesQuota AS sq ON e.EmployeeKey = sq.EmployeeKey  
INNER JOIN dbo.DimSalesTerritory AS st ON e.SalesTerritoryKey = st.SalesTerritoryKey  
WHERE SalesPersonFlag = 1 AND SalesTerritoryGroup != N'NA'  
GROUP BY LastName, SalesTerritoryGroup;  

Este é o conjunto de resultados.

 LastName          TotalSales     SalesTerritoryGroup  RankResult  
----------------  -------------  -------------------  --------  
Pak               10514000.0000  Europe               1  
Varkey Chudukatil  5557000.0000  Europe               2  
Valdez             2287000.0000  Europe               3  
Carson            12198000.0000  North America        1  
Mitchell          11786000.0000  North America        2  
Blythe            11162000.0000  North America        3  
Reiter             8541000.0000  North America        4  
Ito                7804000.0000  North America        5  
Saraiva            7098000.0000  North America        6  
Vargas             4365000.0000  North America        7  
Campbell           4025000.0000  North America        8  
Ansman-Wolfe       3551000.0000  North America        9  
Mensa-Annan        2753000.0000  North America        10  
Tsoflias           1687000.0000  Pacific              1 

Consulte Também

RANK (Transact-SQL)
ROW_NUMBER (Transact-SQL)
NTILE (Transact-SQL)
Funções de classificação (Transact-SQL)
Funções