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SQL语句中，聚合函数在统计业务数据结果时起到了重要作用，比如计算每个业务地区的业务总数、每个班级的学生平均分以及每个分类的最大值等。然而，今天我将介绍窗口函数，与聚合函数相比，它们也是一组函数，但在使用方法和适用场景上有所不同。在本章节中，我将重点介绍窗口函数中的RANK和DENSE_RANK函数，以及它们在排名和筛选方面的应用场景。这些窗口函数可以帮助我们更灵活地处理数据并获得所需的结果，需要注意的是，目前主流的数据库对窗口函数的最低需求版本如下：

Mysql (>=8.0) PostgreSQL(>=8.4) SQL Server(>2005) SQLite(>3.25.0)

如果您的数据库版本低于上述要求，将无法使用窗口函数。

为了让大家更好的理解，我将以学生数据作为查询的条件背景：假设现在某个学校的某个年级的同学完成了一次考试，成绩也已经录入到数据库中：

现在该年级的教务主任想要看一下：

1.这次考试本年级各个科目的前2名的同学。

2.这次考试每个班级中各个科目的前2名。

3.这次考试每个班级中的总分排名前2名。

如果用普通的SQL查询即麻烦也费时间，而使用RANK和DENSE_RANK函数就可以很快的查询出想要的学生数据，下面将为大家介绍如何使用RANK和DENSE_RANK函数实现学生数据的查询。

为了获得各个不同科目各自的前2名，我们需要先使用 Rank() 函数来给每个学生在各自科目的分区打上成绩排名, 执行如下SQL 语句，查询出来的结果如下图。

select sd.*, RANK() over(partition by subject order by score desc) as _rank from score_data sd;

可以看到，执行结果里面已经根据各个科目的成绩得到了排名字段 _rank, 接下来只需要使用过滤掉 _rank 字段大于2的部分即可，查询的结果如下图所示。