1. row_number()：计算当前行在分区中的行数
2. dense_rank()：统计当前行所在分区的排名，排名是连续的，没有间隙，
3. rank():统计当前行所在分区的排名，排名是非连续的，有间隙。
4. over([partition by column_field [order by column_field [asc|desc]])
partition by:按照指定的字段分组（类似于group by的作用）,可省略。
order by：在指定的字段分组区域内的数据按照指定的字段正序或倒序排序。
####原始数据
id|name|age|gender|
--|----|---|------|
1|a1 | 23|1 |
2|b1 | 54|1 |
3|c1 | 12|1 |
4|d1 | 23|1 |
6|a2 | 26|2 |
7|b2 | 26|2 |
8|c2 | 46|2 |
9|d2 | 35|2 |
row_number示例
select u.*,row_number() over(partition by gender order by age) as rank_num from `user` u
####执行结果
####相同年龄的排名不会并列，相同时则按照主键在组内再排序了一次，可以order by age,name,相同年龄则会按照名字再排序一次。
id|name|age|gender|rank_num|
--|----|---|------|--------|
3|c1 | 12|1 | 1|
1|a1 | 23|1 | 2|
4|d1 | 23|1 | 3|
2|b1 | 54|1 | 4|
6|a2 | 26|2 | 1|
7|b2 | 26|2 | 2|
9|d2 | 35|2 | 3|
8|c2 | 46|2 | 4|
rank示例
select u.*,rank() over(partition by gender order by age) as rank_num from `user` u
####执行结果
####相同年龄的排名并列，下一个排名的顺序并不会连续的依次排序，而是会跳过对应并列排名的数量。
id|name|age|gender|rank_num|
--|----|---|------|--------|
3|c1 | 12|1 | 1|
1|a1 | 23|1 | 2|
4|d1 | 23|1 | 2|
2|b1 | 54|1 | 4|
6|a2 | 26|2 | 1|
7|b2 | 26|2 | 1|
9|d2 | 35|2 | 3|
8|c2 | 46|2 | 4|
dense_rank示例
select u.*,dense_rank() over(partition by gender order by age) as rank_num from `user` u
####执行结果
####相同年龄的排名并列，下一个排名的顺序会连续的依次排序
id|name|age|gender|rank_num|
--|----|---|------|--------|
3|c1 | 12|1 | 1|
1|a1 | 23|1 | 2|
4|d1 | 23|1 | 2|
2|b1 | 54|1 | 3|
6|a2 | 26|2 | 1|
7|b2 | 26|2 | 1|
9|d2 | 35|2 | 2|
8|c2 | 46|2 | 3|