Row_number函式返回一個唯一的值，當碰到相同資料時，排名按照記錄集中記錄的順序依次遞增。 

②DENSE_RANK：Dense_rank函式返回一個唯一的值，除非當碰到相同資料時，此時所有相同資料的排名都是一樣的。 

③RANK：Rank函式返回一個唯一的值，除非遇到相同的資料時，此時所有相同資料的排名是一樣的，同時會在最後一條相同記錄和下一條不同記錄的排名之間空出排名。這樣的介紹有點難懂，我們還是通過例項來說明吧，下面的例子演示了

SQL> select region_id, customer_id, sum(customer_sales) total,
  2         rank() over(order by sum(customer_sales) desc) rank,
  3         dense_rank() over(order by sum(customer_sales) desc) dense_rank,
  4         row_number() over(order by sum(customer_sales) desc) row_number
  5

請注意上面的綠色高亮部分，這裡生動的演示了3種不同的排名策略：①對於第一條相同的記錄，3種函式的排名都是一樣的：12

②當出現第二條相同的記錄時，Rank和Dense_rank依然給出同樣的排名12；而row_number則順延遞增為13，依次類推至第三條相同的記錄③當排名進行到下一條不同的記錄時，可以看到Rank函式在12和15之間空出了13,14的排名，因為這2個排名實際上已經被第二、三條相同的記錄佔了。而Dense_rank則順序遞增。row_number函式也是順序遞增比較上面3種不同的策略，我們在選擇的時候就要根據客戶的需求來定奪了：①假如客戶就只需要指定數目的記錄，那麼採用row_number是最簡單的，但有漏掉的記錄的危險②假如客戶需要所有達到排名水平的記錄，那麼採用rank或dense_rank是不錯的選擇。至於選擇哪一種則看客戶的需要，選擇dense_rank或得到最大的記錄三、使用分析函式為記錄進行分組排名：上面的排名是按訂單總額來進行排列的，現在跟進一步：假如是為各個地區的訂單總額進行排名呢？這意味著又多了一次分組操作：對記錄按地區分組然後進行排名。幸虧也提供了這樣的支援，我們所要做的僅僅是在over函式中order by的前面增加一個分組子句：partition by region_id。

SQL> select region_id, customer_id, 
               sum(customer_sales) total,
  2         rank() over(partition by region_id
                        order by sum(customer_sales) desc) rank,
  3         dense_rank() over(partition by region_id
                        order by sum(customer_sales) desc) dense_rank,
  4         row_number() over(partition by region_id
                        order by sum(customer_sales) desc) row_number

  5    from user_order
  6   group by region_id, customer_id;

 REGION_ID CUSTOMER_ID      TOTAL       RANK DENSE_RANK ROW_NUMBER
---------- ----------- ---------- ---------- ---------- ----------
         5           4                1878275          1          1          1
         5           2                1224992          2          2          2
         5           5                1169926          3          3          3
         6           6                1788836          1          1          1
         6           9                1208959          2          2          2
         6          10               1196748          3          3          3       
  

30 rows selected.