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RANK (Transact-SQL)

Aplica-se a: SQL Server Banco de Dados SQL do Azure Instância Gerenciada de SQL do Azure Azure Synapse Analytics PDW (Analytics Platform System) Ponto de extremidade de análise do SQL Warehouse 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).

Observação

RANK é um valor temporário calculado quando a consulta é executada. Para persistir números em uma tabela, consulte Propriedade IDENTITY e SEQUENCE.

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, no local 3, os 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  

Veja a seguir 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;  

Veja a seguir 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;  

Veja a seguir 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

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