Função de janela RANK

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A função de janela RANK determina a classificação de um valor em um grupo de valores com base na expressão ORDER BY da cláusula OVER. Se a cláusula opcional PARTITION BY estiver presente, as classificações são redefinidas para cada grupo de linhas. Linhas com valores iguais para os critérios de classificação recebem a mesma classificação. O Amazon Redshift adiciona o número de linhas amarradas à classificação amarrada para calcular a próxima classificação e, assim, as classificações podem não ser números consecutivos. Por exemplo, se duas linhas são classificadas como 1, a classificação seguinte é 3.

RANK difere de Função de janela DENSE_RANK em um aspecto: para DENSE_RANK, se duas ou mais linhas empatarem, não há uma lacuna na sequência de valores classificados. Por exemplo, se duas linhas são classificadas como 1, a classificação seguinte é 2.

Você pode ter funções de classificação com diferentes cláusulas PARTITION BY e ORDER BY na mesma consulta.

Sintaxe

RANK () OVER
(
[ PARTITION BY expr_list ]
[ ORDER BY order_list ]
) 

Argumentos

( )

A função não aceita argumentos, mas os parênteses vazios são necessários.

OVER

As cláusulas de janela para a função RANK.

PARTITION BY expr_list

Opcional. Uma ou várias expressões que definem a janela.

ORDER BY order_list

Opcional. Define as colunas nas quais os valores de classificação se baseiam. Se nenhuma PARTITION BY for especificada, ORDER BY usa a tabela completa. Se ORDER BY for omitida, o valor de retorno será 1 para todas as linhas.

Se ORDER BY não produzir uma ordenação exclusiva, a ordem das linhas será não determinística. Para obter mais informações, consulte Ordenação exclusiva de dados para funções da janela.

Tipo de retorno

INTEGER

Exemplos

O exemplo a seguir ordena a tabela pela quantidade vendida (padrão crescente) e atribui uma classificação a cada linha. O valor de classificação de 1 é o valor de classificação mais alto. Os resultados são classificados após a aplicação dos resultados da função de janela:

select salesid, qty,
rank() over (order by qty) as rnk
from winsales
order by 2,1;

salesid | qty | rnk
--------+-----+-----
10001 |  10 |  1
10006 |  10 |  1
30001 |  10 |  1
40005 |  10 |  1
30003 |  15 |  5
20001 |  20 |  6
20002 |  20 |  6
30004 |  20 |  6
10005 |  30 |  9
30007 |  30 |  9
40001 |  40 |  11
(11 rows)

Observe que a cláusula ORDER BY externa neste exemplo inclui as colunas 2 e 1 para garantir que o Amazon Redshift retorne resultados classificados de forma consistente sempre que esta consulta for executada. Por exemplo, as linhas com IDs de venda 10.001 e 10.006 têm valores idênticos de QTY e RNK. Ordenar o conjunto de resultados final pela coluna 1 garante que a linha 10.001 sempre caia antes de 10.006. Para uma descrição da tabela WINSALES, consulte Amostra de tabela para exemplos de funções de janela.

No exemplo a seguir, a ordenação é revertida para a função da janela (order by qty desc). Agora, o valor de classificação mais alto se aplica ao valor de QTY mais alto.

select salesid, qty,
rank() over (order by qty desc) as rank
from winsales
order by 2,1;

 salesid | qty | rank
---------+-----+-----
   10001 |  10 |   8
   10006 |  10 |   8
   30001 |  10 |   8
   40005 |  10 |   8
   30003 |  15 |   7
   20001 |  20 |   4
   20002 |  20 |   4
   30004 |  20 |   4
   10005 |  30 |   2
   30007 |  30 |   2
   40001 |  40 |   1
(11 rows)

Para uma descrição da tabela WINSALES, consulte Amostra de tabela para exemplos de funções de janela.

O exemplo a seguir particiona a tabela por SELLERID e ordena cada partição pela quantidade (em ordem decrescente) e atribui uma classificação a cada linha. Os resultados são classificados após a aplicação dos resultados da função de janela.

select salesid, sellerid, qty, rank() over
(partition by sellerid
order by qty desc) as rank
from winsales
order by 2,3,1;

salesid | sellerid | qty | rank
--------+----------+-----+-----
  10001 |        1 |  10 |  2
  10006 |        1 |  10 |  2
  10005 |        1 |  30 |  1
  20001 |        2 |  20 |  1
  20002 |        2 |  20 |  1
  30001 |        3 |  10 |  4
  30003 |        3 |  15 |  3
  30004 |        3 |  20 |  2
  30007 |        3 |  30 |  1
  40005 |        4 |  10 |  2
  40001 |        4 |  40 |  1
(11 rows)