RANK + null

@MConst · Регистрация: 16.04.2022

Author24 — интернет-сервис помощи студентам

Здравствуйте!

В MS SQL есть такой код

Кликните здесь для просмотра всего текста

SQL    
        
            
                
                
                
                
            
        
    Скопировано
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
CREATE TABLE #myTempTable1 ([column1] VARCHAR(10), [column2] VARCHAR(10), [column3] FLOAT);
INSERT INTO #myTempTable1 VALUES
('a', 'aa', 0.06)
,('a', 'ab', 0.12)
,('a', 'ac', 0.17)
,('a', 'ab', 3.43)
,('a', 'ab', NULL)
,('a', 'ab', NULL)
;
 
SELECT
    [column1],
    [column2],
    [column3],
    RANK() OVER (PARTITION BY [column1] ORDER BY [column3] DESC) AS [column4]
FROM
    #myTempTable1;

Выдает такой результат

column1	column2	column3	column4
a	ab	3,43	1
a	ac	0,17	2
a	ab	0,12	3
a	aa	0,06	4
a	ab	NULL	5
a	ab	NULL	5

Результат верный.

В PostgreSQL

Кликните здесь для просмотра всего текста

SQL    
        
            
                
                
                
                
            
        
    Скопировано
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
CREATE TABLE temp_myTempTable1 ("column1" VARCHAR(10), "column2" VARCHAR(10), "column3" FLOAT8);
INSERT INTO temp_myTempTable1 VALUES
('a', 'aa', 0.06)
,('a', 'ab', 0.12)
,('a', 'ac', 0.17)
,('a', 'ab', 3.43)
,('a', 'ab', NULL)
,('a', 'ab', NULL)
;
 
SELECT
    "column1",
    "column2",
    "column3",
    RANK() OVER (PARTITION BY "column1" ORDER BY "column3" DESC) AS "column4"
FROM
    temp_myTempTable1;

Выдает такой результат

column1	column2	column3	column4
a	ab	NULL	1
a	ab	NULL	1
a	ab	3,43	3
a	ac	0,17	4
a	ab	0,12	5
a	aa	0,06	6

Скажите, как правильно написать, чтобы результат быль как у MS SQL?

@Аватар · 25.07.2024, 12:23

SQL    
        
    Скопировано
1
RANK() OVER (PARTITION BY "column1" ORDER BY "column3" DESC NULLS LAST)

@MConst · 25.07.2024, 12:35 **[ТС]**

Спасибо!

Новые блоги и статьи Все статьи Все блоги /
JWT аутентификация в Java Javaican 21.04.2025 JWT (JSON Web Token) представляет собой открытый стандарт (RFC 7519), который определяет компактный и самодостаточный способ передачи информации между сторонами в виде JSON-объекта. Эта информация. . .	Спринты Agile: Планирование, выполнение, ревью и ретроспектива EggHead 21.04.2025 Спринты — сердцевина Agile-методологии, позволяющая командам создавать работающий продукт итерационно, с постоянной проверкой гипотез и адаптацией к изменениям. В основе концепции спринтов лежит. . .	Очередные открытия мега простых чисел, сделанные добровольцами с помощью домашних компьютеров Programma_Boinc 21.04.2025 Очередные открытия мега простых чисел, сделанные добровольцами с помощью домашних компьютеров. 3 марта 2025 года, в результате обобщенного поиска простых чисел Ферма в PrimeGrid был найден. . .	Система статов в Unity GameUnited 20.04.2025 Статы — фундаментальный элемент игрового дизайна, который определяет характеристики персонажей, предметов и других объектов в игровом мире. Будь то показатель силы в RPG, скорость передвижения в. . .	Статические свойства и методы в TypeScript run.dev 20.04.2025 TypeScript прочно занял своё место в системе современной веб-разработки. Этот строго типизированный язык программирования не просто расширяет возможности JavaScript — он делает разработку более. . .
Batch Transform и Batch Gizmo Drawing API в Unity GameUnited 20.04.2025 В мире разработки игр и приложений на Unity производительность всегда была критическим фактором успеха. Создатели игр постоянно балансируют между визуальной привлекательностью и плавностью работы. . .	Звук в Unity: Рандомизация с Audio Random Container GameUnited 20.04.2025 В современных играх звуковое оформление часто становится элементом, который либо полностью погружает игрока в виртуальный мир, либо разрушает атмосферу за считанные минуты. Представьте: вы исследуете. . .	Максимальная производительность C#: Советы, тестирование и заключение stackOverflow 20.04.2025 Погружение в мир микрооптимизаций C# открывает перед разработчиком целый арсенал мощных техник. Но как определить, где и когда их применять? Ответ начинается с точных измерений и профилирования. . . .	Максимальная производительность C#: Предсказание ветвлений stackOverflow 20.04.2025 Третий ключевой аспект низкоуровневой оптимизации — предсказание ветвлений. Эта тема менее известна среди разработчиков, но её влияние на производительность может быть колоссальным. Чтобы понять. . .	Максимальная производительность C#: Векторизация (SIMD) stackOverflow 20.04.2025 Помимо работы с кэшем, другим ключевым аспектом низкоуровневой оптимизации является векторизация вычислений. SIMD (Single Instruction, Multiple Data) позволяет обрабатывать несколько элементов данных. . .

@MConst 2 / 2 / 1 Регистрация: 16.04.2022 Сообщений: 958
	25.07.2024, 12:35 [ТС]
	Спасибо! 0