rank()

rank()函数返回结果集分区内指定字段的值的排名,指定字段的值的排名是相关行之前的排名加一。

RANK() OVER([])

partition_by_clause 将from子句生成的结果集划分为应用到RANK函数的分区。

Order_by_clause确定将RANK值应用到分区中的行时所使用的顺序。

以下用一个成绩表作示例,

table 架构

s_score(s_class(班级),s_id(学号),s_score(分数))

SQL statement1:

Select rank() over(order by s_score desc) as 名次,s_class,s_id,s_score from s_score


指定字段相同,则为相同名次,若最后一名有多个,则都会包括。

eg:SELECT * FROM( 
       SELECT rank() over (order by e.sal desc) aa,e.empno ,e.sal   
       from emp1 e )a
       WHERE a.aa<=10


结果集:

1 1 7839 5000.00

2 2 7788 3000.00
3 2 79023000.00
4 4 75662975.00
5 5 76982850.00
6 6 77822450.00
7 7 74991600.00
8 8 78441500.00
9 9 79341300.00
10 10 75211250.00
11 10 76541250.00

而 rownum 则不会:

SELECT * FROM( 
       SELECT rank() over (order by e.sal desc) aa,e.empno ,e.sal   
       from emp1 e )a
       WHERE rownum <=10

即使第十名有两个,也只会有十条记录,容易造成记录丢失。


### 内存 Rank 技术原理 内存模块内部结构可以根据其组织方式分为不同的Rank。Single Rank (SR) 和 Dual-Rank (DR) 是两种常见的分类方法[^1]。在一个单面DIMM(Dual Inline Memory Module)中,如果只有一组芯片连接到地址/控制总线上,则称为 Single Rank;而当两组独立工作的存储颗粒被安排在同一块板子两侧或者双面上,并且各自拥有单独的数据通路时就构成了 Dual-Rank。 这种设计使得每次访问操作可以在同一时间针对不同Ranks内的单元执行读写动作而不互相干扰,提高了并行度和效率。因此,在相同频率条件下,具有更多 Ranks 的 DRAM 设备能够实现更高的带宽利用率。 ### 应用场景分析 对于需要大量随机读取的应用程序而言,比如数据库服务器、虚拟化平台或是高性能计算集群等场合,采用 Multi-Rank 架构有助于提升整体吞吐量表现。这是因为多个 Ranks 可以让控制器同时向不同的 Bank 发起请求,减少等待时间和延迟开销。此外,在某些特定情况下,操作系统或 BIOS 设置允许用户调整激活的最大 Rank 数目来匹配具体的业务需求,进一步优化资源配置。 ```python # Python伪代码展示如何模拟多Rank内存架构下的并发读取过程 def simulate_multi_rank_read(ranks, data_requests): results = [] for i in range(len(data_requests)): rank_id = i % ranks # 假设均匀分布至各个Rank result = perform_memory_operation(rank_id, data_requests[i]) results.append(result) return results def perform_memory_operation(rank_id, request): print(f"Performing operation on Rank {rank_id} with request: {request}") # 这里省略实际的内存操作逻辑 simulate_multi_rank_read(2, ["req_1", "req_2", "req_3"]) ```
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