RANK (оконная)

Синтаксис

RANK( value [ , direction ] )
RANK( value [ , direction ]
      [ TOTAL | WITHIN ... | AMONG ... ]
      [ BEFORE FILTER BY ... ]
    )

Подробнее:

Описание

Выполняет ранжирование значений с пропусками: возвращает порядковый номер строки при сортировке по value. Строки, которые соответствуют одному и тому же значению value, имеют одно и то же значение ранга. Если первые две строки получают ранг 1, то ранг следующей строки (если значение value не совпадает) будет равен 3. Значение 2 в этом случае пропускается.

Если direction равно "desc" или не указано, то ранжирование происходит от большего к меньшему, если "asc", то от меньшего к большему. По умолчанию используется "desc".

См. также RANK_DENSE, RANK_UNIQUE, RANK_PERCENTILE.

Типы аргументов:

  • valueЛогический | Дата | Дата и время | Дробное число | Целое число | Строка | UUID
  • directionСтрока

Возвращаемый тип: Целое число

Примечание

Значения аргументов (direction) должны быть константами.

Примеры

Пример с двумя аргументами

Исходные данные

Date City Category Orders Profit
'2019-03-01' 'London' 'Office Supplies' 8 120.80
'2019-03-04' 'London' 'Office Supplies' 2 100.00
'2019-03-05' 'London' 'Furniture' 1 750.00
'2019-03-02' 'Moscow' 'Furniture' 2 1250.50
'2019-03-03' 'Moscow' 'Office Supplies' 4 85.00
'2019-03-01' 'San Francisco' 'Office Supplies' 23 723.00
'2019-03-01' 'San Francisco' 'Furniture' 1 1000.00
'2019-03-03' 'San Francisco' 'Furniture' 4 4000.00
'2019-03-02' 'Detroit' 'Furniture' 5 3700.00
'2019-03-04' 'Detroit' 'Office Supplies' 25 1200.00
'2019-03-04' 'Detroit' 'Furniture' 2 3500.00

Группировка по [City].

Сортировка по [City].

Формулы:

  • City: [City] ;
  • Order Sum: SUM([Orders]) ;
  • RANK desc: RANK(SUM([Orders]), "desc") ;
  • RANK asc: RANK(SUM([Orders]), "asc") .

Результат

City Order Sum RANK desc RANK asc
'Detroit' 32 1 4
'London' 11 3 2
'Moscow' 6 4 1
'San Francisco' 28 2 3
Пример с группировкой

Исходные данные

Date City Category Orders Profit
'2019-03-01' 'London' 'Office Supplies' 8 120.80
'2019-03-04' 'London' 'Office Supplies' 2 100.00
'2019-03-05' 'London' 'Furniture' 1 750.00
'2019-03-02' 'Moscow' 'Furniture' 2 1250.50
'2019-03-03' 'Moscow' 'Office Supplies' 4 85.00
'2019-03-01' 'San Francisco' 'Office Supplies' 23 723.00
'2019-03-01' 'San Francisco' 'Furniture' 1 1000.00
'2019-03-03' 'San Francisco' 'Furniture' 4 4000.00
'2019-03-02' 'Detroit' 'Furniture' 5 3700.00
'2019-03-04' 'Detroit' 'Office Supplies' 25 1200.00
'2019-03-04' 'Detroit' 'Furniture' 2 3500.00

Группировка по [City], [Category].

Сортировка по [City], [Category].

Формулы:

  • City: [City] ;
  • Category: [Category] ;
  • Order Sum: SUM([Orders]) ;
  • RANK TOTAL: RANK(SUM([Orders]) TOTAL) ;
  • RANK WITHIN: RANK(SUM([Orders]) WITHIN [City]) ;
  • RANK AMONG: RANK(SUM([Orders]) AMONG [City]) .

Результат

City Category Order Sum RANK TOTAL RANK WITHIN RANK AMONG
'Detroit' 'Furniture' 7 4 2 1
'Detroit' 'Office Supplies' 25 1 1 1
'London' 'Furniture' 1 8 2 4
'London' 'Office Supplies' 10 3 1 3
'Moscow' 'Furniture' 2 7 2 3
'Moscow' 'Office Supplies' 4 6 1 4
'San Francisco' 'Furniture' 5 5 2 2
'San Francisco' 'Office Supplies' 23 2 1 2

Поддержка источников данных

ClickHouse 21.8, Microsoft SQL Server 2017 (14.0), MySQL 5.7, Oracle Database 12c (12.1), PostgreSQL 9.3.

Предыдущая
Следующая