1. Faro

Nivel 2 · ROW_NUMBER vs RANK vs DENSE_RANK

La solicitud

De Ashley Rivera, Responsable de Contenido Web

“En la página de Lighting mostramos una insignia de 'puesto por precio'. Varias lámparas tienen el mismo precio y el desarrollador no sabe qué ranking usar. ¿Puedes mostrarme las tres opciones lado a lado?”

Tu objetivo

Para los productos de la categoría 'Lighting', devuelve product_id, name, unit_price y tres rankings por unit_price, de mayor a menor: row_num (ROW_NUMBER, desempatando por product_id ascendente), price_rank (RANK) y dense_price_rank (DENSE_RANK).

  • Lee de la tabla productspendiente
  • Muestra exactamente product_id name unit_price row_num price_rank dense_price_rankpendiente
  • 20 filaspendiente

Tu consulta

SQL

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    ResultadoVista previa de products · presiona Ejecutar para ver el tuyo
    Vista previa de products
    product_idnamecategorysubcategoryunit_price
    101Vale Velvet LoveseatFurnitureSofas1659.00
    102Alder Oak Coffee TableFurnitureTables919.00
    103Orchard Rattan Dining ChairFurnitureChairs789.00
    104Upland Oak BookcaseFurnitureStorage429.00

    Mote revisa tu resultado

    Presiona Ejecutar. Cada fila que cumple el objetivo se vuelve una luciérnaga en tu linterna.

    Tablas

    Datos de la tienda Harbor & Pine, listos para consultar.

    products120 filas · 8 columnas
    • product_idinteger
    • namevarchar
    • categoryvarchar
    • subcategoryvarchar
    • unit_pricedecimal
    • unit_costdecimal
    • launched_ondate
    • is_activeboolean
    Primeras 5 filas de products
    product_idnamecategorysubcategoryunit_priceunit_costlaunched_onis_active
    101Vale Velvet LoveseatFurnitureSofas1659.00NULL2023-09-11true
    102Alder Oak Coffee TableFurnitureTables919.00503.502024-05-16true
    103Orchard Rattan Dining ChairFurnitureChairs789.00429.872023-05-27true
    104Upland Oak BookcaseFurnitureStorage429.00214.702022-12-20true
    105Avery Leather Bed FrameFurnitureBeds449.00232.702021-08-31true
    customers2,018 filas · 9 columnas
    • customer_idinteger
    • first_namevarchar
    • last_namevarchar
    • emailvarchar
    • cityvarchar
    • statevarchar
    • signup_datedate
    • segmentvarchar
    • referral_sourcevarchar
    Primeras 5 filas de customers
    customer_idfirst_namelast_nameemailcitystatesignup_datesegmentreferral_source
    1OwenHudsonowen.hudson@icloud.comSan FranciscoCA2022-06-02consumersearch
    2DouglasMendozadmendoza69@gmail.comAtlantaGA2022-06-02consumerNULL
    3HenryBrookshbrooks@lakesidecafe.comLos AngelesCA2022-06-04businessNULL
    4BrianGrahambgraham@bluecedarhomes.comSeattleWA2022-06-06businesspinterest
    5KyleJimenezkjimenez27@yahoo.comIndianapolisIN2022-06-07consumerNULL
    orders12,000 filas · 7 columnas
    • order_idinteger
    • customer_idinteger
    • order_datetimestamp
    • statusvarchar
    • channelvarchar
    • shipping_feedecimal
    • coupon_codevarchar
    Primeras 5 filas de orders
    order_idcustomer_idorder_datestatuschannelshipping_feecoupon_code
    10011252023-01-01 20:51:19completedweb0.00NULL
    10021562023-01-02 07:58:46completedweb0.00NULL
    1003222023-01-02 10:25:27completedmarketplace4.99WELCOME10
    1004482023-01-02 11:21:51completedmarketplace4.99WELCOME10
    1005822023-01-02 11:43:36completedweb0.00WELCOME10
    order_items30,338 filas · 6 columnas
    • order_item_idinteger
    • order_idinteger
    • product_idinteger
    • quantityinteger
    • unit_pricedecimal
    • discount_pctdecimal
    Primeras 5 filas de order_items
    order_item_idorder_idproduct_idquantityunit_pricediscount_pct
    11001121931.990.00
    21001154311.990.00
    31002154411.990.00
    410021941149.000.00
    51002193219.990.00
    returns1,673 filas · 5 columnas
    • return_idinteger
    • order_item_idinteger
    • returned_ondate
    • reasonvarchar
    • refund_amountdecimal
    Primeras 5 filas de returns
    return_idorder_item_idreturned_onreasonrefund_amount
    1142023-01-10damaged83.69
    2422023-01-10wrong_item19.99
    31052023-01-14wrong_item10.99
    4242023-01-16changed_mind26.99
    51262023-01-16late20.99
    employees60 filas · 8 columnas
    • employee_idinteger
    • first_namevarchar
    • last_namevarchar
    • departmentvarchar
    • titlevarchar
    • manager_idinteger
    • hire_datedate
    • salaryinteger
    Primeras 5 filas de employees
    employee_idfirst_namelast_namedepartmenttitlemanager_idhire_datesalary
    1CatherineHaleExecutiveChief Executive OfficerNULL2016-03-01285000
    2RobertKimExecutiveChief Operating Officer12017-01-09235000
    3MeganCollinsSalesHead of Sales12018-04-16172000
    4ChloeGutierrezSalesAccount Executive32020-01-2172000
    5FrankBellSalesAccount Executive32023-05-2173000
    web_sessions40,000 filas · 7 columnas
    • session_idinteger
    • customer_idinteger
    • started_attimestamp
    • devicevarchar
    • sourcevarchar
    • pages_viewedinteger
    • convertedboolean
    Primeras 5 filas de web_sessions
    session_idcustomer_idstarted_atdevicesourcepages_viewedconverted
    1NULL2023-01-01 23:02:24mobilepaid1false
    2182023-01-01 15:07:49desktoppaid1false
    3NULL2023-01-01 16:55:46desktopdirect7false
    4NULL2023-01-01 12:43:28mobileorganic3false
    5NULL2023-01-01 13:06:21mobilesocial2false
    marketing_spend3,276 filas · 3 columnas
    • spend_datedate
    • channelvarchar
    • amountdecimal
    Primeras 5 filas de marketing_spend
    spend_datechannelamount
    2023-01-01paid492.99
    2023-01-01email37.38
    2023-01-01social200.53
    2023-01-02paid709.13
    2023-01-02email64.13

    La lección

    Las tres funciones de ranking coinciden hasta que hay un empate. Entonces discrepan de formas que importan. Se escriben igual:

    SELECT
      name,
      unit_price,
      ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY unit_price DESC, product_id) AS row_num,
      RANK()       OVER (ORDER BY unit_price DESC)             AS price_rank,
      DENSE_RANK() OVER (ORDER BY unit_price DESC)             AS dense_price_rank
    FROM products
    WHERE category = 'Lighting';

    Aquí no hay PARTITION BY, así que todo el resultado es una sola ventana: cada producto de Lighting se clasifica frente a todos los demás. El WHERE se ejecuta primero, de modo que solo los productos de Lighting llegan a la ventana.

    Estos son los precios más altos de Lighting en Harbor & Pine:

    unit_price ROW_NUMBER RANK DENSE_RANK
    409.00 1 1 1
    379.00 2 2 2
    349.00 3 3 3
    349.00 4 3 3
    329.00 5 5 4
    …
    189.00 9 9 8
    189.00 10 9 8
    189.00 11 9 8
    159.00 12 12 9
    • ROW_NUMBER da a cada fila un número único. Los empates se rompen de forma arbitraria a menos que añadas un criterio de desempate al ORDER BY.
    • RANK da el mismo puesto a las filas empatadas y luego se salta números: después de dos productos empatados en el 3 viene el 5. Es el ranking “olímpico”: dos oros significa que no hay plata.
    • DENSE_RANK da el mismo puesto a las filas empatadas y no se salta números: después de dos empatados en el 3 viene el 4.

    Cuál usar

    pregunta función
    Exactamente N filas por grupo, o elegir una fila por clave (deduplicar) ROW_NUMBER
    Top N incluyendo a todos los empatados en el corte RANK (WHERE rnk <= N)
    El enésimo valor distinto más alto (“segundo salario más alto”) DENSE_RANK (WHERE drnk = N)

    Para una insignia de precio como la de Ashley, DENSE_RANK se lee de forma más natural (“2.º precio más alto”), mientras que RANK responde “cuántos productos son más caros que este, más uno”. Ninguno está mal; responden preguntas distintas, que es justo lo que hay que explicarle al desarrollador.

    El segundo valor más alto

    “Encuentra el segundo salario más alto” es una pregunta de entrevista famosa. La respuesta con DENSE_RANK maneja los empates y se generaliza a cualquier N:

    WITH ranked AS (
      SELECT salary, DENSE_RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) AS drnk
      FROM employees
    )
    SELECT DISTINCT salary
    FROM ranked
    WHERE drnk = 2;

    Usar ROW_NUMBER aquí devolvería otra vez el salario más alto si dos personas comparten el primero. Usar ORDER BY salary DESC LIMIT 1 OFFSET 1 tiene el mismo fallo.

    Los empates son reales

    Precios como $189.00 se repiten entre productos, los salarios se repiten dentro de los departamentos, los conteos de pedidos se repiten entre clientes. Da por hecho que hay empates y decide cómo tratarlos, en lugar de descubrirlos cuando un “top 5” tiene seis nombres en una herramienta y cinco en otra.

    NULL en el ORDER BY

    Las funciones de ranking siguen la colocación de NULL del orden (capítulo 3). En DuckDB, los NULL se ordenan al final por defecto, así que reciben los últimos puestos; en Postgres, ORDER BY x DESC pone los NULL primero, de modo que un NULL podría quedar en el puesto 1. Añade NULLS LAST dentro de la cláusula OVER cuando la columna clasificada pueda ser NULL.

    Errores comunes

    • Usar ROW_NUMBER para “el segundo más alto”. Si dos personas comparten el salario máximo, la fila 2 es otra vez el salario máximo. Usa DENSE_RANK() ... = 2.
    • Usar RANK para el enésimo valor distinto. Con dos productos empatados en el puesto 3, RANK() = 4 no devuelve nada, porque RANK se salta el 4. DENSE_RANK no se salta ninguno.
    • Esperar que RANK() <= 5 devuelva cinco filas. Los empates en el corte se conservan todos, así que un “top 5” puede tener seis nombres. Ese es el sentido de RANK; dilo en el informe.
    • Ignorar los NULL en la columna clasificada. En Postgres, ORDER BY x DESC pone los NULL primero, así que un NULL puede quedar en el puesto 1. Añade NULLS LAST dentro de la cláusula OVER.

    En SQL Server

    ROW_NUMBER, RANK y DENSE_RANK son idénticas. Para “salta uno, toma uno”, SQL Server escribe ORDER BY salary DESC OFFSET 1 ROWS FETCH NEXT 1 ROWS ONLY, que tiene el mismo problema de empates que LIMIT 1 OFFSET 1.

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