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总结：
三个分析函数都是按照col1分组内从1开始排序
(假设4个数，第2和第3个数据相同）
row_number() 是没有重复值的排序(即使两天记录相等也是不重复的)，可以利用它来实现分页 比如：1、2、3,4
dense_rank() 是连续排序，两个第二名仍然跟着第三名 ：比如：1,2,2,3
rank() 是跳跃拍学，两个第二名下来就是第四名: 比如：1,2,2,4
自从hive 0.11.0 开始，加入了类似orcle的分析函数，很强大，可以查询到分组排序top值
使用方法跟oracle没有差别
贴个小例子
查询的是同一个操作下pv前十的用户
贴一个oracle rank的帖子
rank,dense_rank,row_number区别
一：语法(用法)：
rank() over([partition by col1] order by col2)
dense_rank() over([partition by col1] order by col2)
row_number() over([partition by col1] order by col2)
其中[partition by col1]可省略。
二：区别
三个分析函数都是按照col1分组内从1开始排序
row_number() 是没有重复值的排序(即使两天记录相等也是不重复的)，可以利用它来实现分页
dense_rank() 是连续排序，两个第二名仍然跟着第三名
rank() 是跳跃拍学，两个第二名下来就是第四名
理论就不多讲了，看了案例，一下就明白了
SQL> create table t(
2 name varchar2(10),
3 score number(3));
Table created
SQL> insert into t(name,score)
2 select ‘语文‘,60 from dual union all
3 select ‘语文‘,90 from dual union all
4 select ‘语文‘,80 from dual union all
5 select ‘语文‘,80 from dual union all
6 select ‘数学‘,67 from dual union all
7 select ‘数学‘,77 from dual union all
8 select ‘数学‘,78 from dual union all
9 select ‘数学‘,88 from dual union all
10 select ‘数学‘,99 from dual union all
11 select ‘语文‘,70 from dual
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10 rows inserted
SQL> select * from t;
NAME SCORE
---------- -----
语文 60
语文 90
语文 80
语文 80
数学 67
数学 77
数学 78
数学 88
数学 99
语文 70
10 rows selected
SQL> select name,score,rank() over(partition by name order by score) tt from t;
NAME SCORE TT
---------- ----- ----------
数学 67 1
数学 77 2
数学 78 3
数学 88 4
数学 99 5
语文 60 1
语文 70 2
语文 80 3 <----
语文 80 3 <----
语文 90 5
10 rows selected
SQL> select name,score,dense_rank() over(partition by name order by score) tt from t;
NAME SCORE TT
---------- ----- ----------
数学 67 1
数学 77 2
数学 78 3
数学 88 4
数学 99 5
语文 60 1
语文 70 2
语文 80 3 <----
语文 80 3 <----
语文 90 4
10 rows selected
SQL> select name,score,row_number() over(partition by name order by score) tt from t;
NAME SCORE TT
---------- ----- ----------
数学 67 1
数学 77 2
数学 78 3
数学 88 4
数学 99 5
语文 60 1
语文 70 2
语文 80 3 <----
语文 80 4 <----
语文 90 5
10 rows selected
SQL> select name,score,rank() over(order by score) tt from t;
NAME SCORE TT
---------- ----- ----------
语文 60 1
数学 67 2
语文 70 3
数学 77 4
数学 78 5
语文 80 6
语文 80 6
数学 88 8
语文 90 9
数学 99 10
10 rows selected
大家应该明白了吧！呵呵！接下来看应用
一：dense_rank------------------查询每门功课前三名
select name,score from (select name,score,dense_rank() over(partition by name order by score desc) tt from t) x where x.tt<=3
NAME SCORE
---------- -----
数学 99
数学 88
数学 78
语文 90
语文 80
语文 80
6 rows selected
二:rank------------------语文成绩70分的同学是排名第几。
select name,score,x.tt from (select name,score,rank() over(partition by name order by score desc) tt from t) x where x.name=‘语文‘ and x.score=70
NAME SCORE TT
---------- ----- ----------
语文 70 4
三：row_number——————分页查询
select xx.* from (select t.*,row_number() over(order by score desc) rowno from t) xx where xx.rowno between 1 and 3;
NAME SCORE ROWNO
---------- ----- ----------
数学 99 1
语文 90 2
数学 88 3
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原文地址：http://www.cnblogs.com/zhangbojiangfeng/p/5964924.html
