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

Retorna a classificação de cada linha na partição de um conjunto de resultados. A classificação de uma linha é um mais o número de classificações que vêm antes da linha em questão.

ROW_NUMBER e RANK são similares. ROW_NUMBER numera todas as linhas em sequência (por exemplo 1, 2, 3, 4, 5). RANK fornece o mesmo valor numérico para empates (por exemplo 1, 2, 2, 4, 5).

Convenções de sintaxe de Transact-SQL

Sintaxe

RANK ( ) OVER ( [ partition_by_clause ] order_by_clause )  

Argumentos

OVER ( [ partition_by_clause ] order_by_clause)
partition_by_clause divide o conjunto de resultados produzido pela cláusula FROM em partições às quais a função é aplicada. Se não for especificado, a função tratará todas as linhas do conjunto de resultados da consulta como um único grupo. order_by_clause determina a ordem dos dados antes de a função ser aplicada. order_by_clause é obrigatória. A <cláusula rows ou range/> da cláusula OVER não pode ser especificada para a função RANK. Para obter mais informações, confira Cláusula OVER (Transact-SQL).

Tipos de retorno

bigint

Comentários

Se duas ou mais linhas empatarem em uma classificação, cada linha empatada receberá a mesma classificação. Por exemplo, se os dois melhores vendedores tiverem o mesmo valor SalesYTD, ambos serão classificados com o número um. O vendedor com o próximo SalesYTD maior será classificado com o número três, porque há duas linhas com classificação mais alta. Portanto, a função RANK nem sempre retorna inteiros consecutivos.

A ordem de classificação usada para a consulta inteira determina a ordem na qual as linhas aparecem em um conjunto de resultados.

RANK é não determinístico. Para obter mais informações, veja Funções determinísticas e não determinísticas.

Exemplos

a. Classificando linhas dentro de uma partição

O exemplo a seguir classifica os produtos em inventário nos locais de inventário especificados de acordo com suas quantidades. O conjunto de resultados é particionado por LocationID e ordenado logicamente por Quantity. Observe que produtos 494 e 495 têm a mesma quantidade. Como eles estão vinculados, ambos são classificados como um.

USE AdventureWorks2022;  
GO  
SELECT i.ProductID, p.Name, i.LocationID, i.Quantity  
    ,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       3  
496         Paint - Yellow         3            30       4  
492         Paint - Black          3            17       5  
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

O exemplo a seguir retorna os dez primeiros funcionários classificados pelo salário. Como uma cláusula de PARTITION BY não foi especificada, a função RANK foi aplicada a todas as linhas no conjunto de resultados.

USE AdventureWorks2022  
SELECT TOP(10) BusinessEntityID, Rate,   
       RANK() OVER (ORDER BY Rate DESC) AS RankBySalary  
FROM HumanResources.EmployeePayHistory AS eph1  
WHERE RateChangeDate = (SELECT MAX(RateChangeDate)   
                        FROM HumanResources.EmployeePayHistory AS eph2  
                        WHERE eph1.BusinessEntityID = eph2.BusinessEntityID)  
ORDER BY BusinessEntityID;  

Este é o conjunto de resultados.

BusinessEntityID Rate                  RankBySalary  
---------------- --------------------- --------------------  
1                125.50                1  
2                63.4615               4  
3                43.2692               11  
4                29.8462               28  
5                32.6923               22  
6                32.6923               22  
7                50.4808               6  
8                40.8654               14  
9                40.8654               14  
10               42.4808               13  

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

C: Classificando linhas dentro de uma partição

O exemplo a seguir classifica os representantes de vendas em cada região de vendas de acordo com seu total de vendas. O conjunto de linhas é particionado por SalesTerritoryGroup e ordenado por SalesAmountQuota.

-- Uses AdventureWorks  
  
SELECT LastName, SUM(SalesAmountQuota) AS TotalSales, SalesTerritoryRegion,  
    RANK() OVER (PARTITION BY SalesTerritoryRegion 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 SalesTerritoryRegion != N'NA'  
GROUP BY LastName, SalesTerritoryRegion;  

Este é o conjunto de resultados.

LastName          TotalSales     SalesTerritoryRegion  RankResult
----------------  -------------  -------------------  --------
Tsoflias          1687000.0000   Australia            1
Saraiva           7098000.0000   Canada               1
Vargas            4365000.0000   Canada               2
Carson            12198000.0000  Central              1
Varkey Chudukatil 5557000.0000   France               1
Valdez            2287000.0000   Germany              1
Blythe            11162000.0000  Northeast            1
Campbell          4025000.0000   Northwest            1
Ansman-Wolfe      3551000.0000   Northwest            2
Mensa-Annan       2753000.0000   Northwest            3
Reiter            8541000.0000   Southeast            1
Mitchell          11786000.0000  Southwest            1
Ito               7804000.0000   Southwest            2
Pak               10514000.0000  United Kingdom       1

Consulte Também

DENSE_RANK (Transact-SQL)
ROW_NUMBER (Transact-SQL)
NTILE (Transact-SQL)
Funções de classificação (Transact-SQL)
Funções internas (Transact-SQL)