推荐使用 DENSE_RANK()，因其在并列时连续编号（如2、2、3），适用于“并列也算名额”的场景；ROW_NUMBER() 强制唯一编号，RANK() 并列后跳号；三者均需配合 PARTITION BY 和 ORDER BY 使用，且须通过子查询过滤。
用 RANK()、DENSE_RANK() 还是 ROW_NUMBER()？
三者都常用来做分组 Top N，但行为差异直接影响结果是否符合业务预期。比如用户按订单金额取每城市前 3 名，若同一城市有两人并列第 2 名：ROW_NUMBER() 会强行拆成 2 和 3，跳过真正的第 3 名；RANK() 给两人都是 2，下一个排 4；DENSE_RANK() 则是 2、2、3。多数场景下推荐 DENSE_RANK()，尤其当“并列也算名额”时。
实操建议：
- 要严格限制返回行数（比如必须只取 3 行），用
ROW_NUMBER() - 允许并列且不跳号（如榜单排名），选
DENSE_RANK() - 允许并列但跳号（如考试名次“第1、第2、第2、第4”），用
RANK() - 所有函数都需配合
PARTITION BY分组和ORDER BY排序，缺一不可
写法：子查询 + 窗口函数过滤是最稳的路径
直接在 WHERE 中用窗口函数会报错（如 WHERE ROW_NUMBER() OVER (...) ），因为窗口函数不能出现在 WHERE 阶段。必须先计算排名，再在外层筛选。
示例（MySQL 8.0+ / PostgreSQL / SQL Server）：
SELECT city, name, amount
FROM (
SELECT city, name, amount,
DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY city ORDER BY amount DESC) AS rk
FROM orders
) t
WHERE rk <= 3;
注意点：
- 别忘了给子查询起别名（如
t），否则会报Every derived table must have its own alias -
PARTITION BY city是分组依据，ORDER BY amount DESC决定谁排前面 - 如果排序字段有 NULL，默认排最前（MySQL）或最后（PostgreSQL），必要时加
NULLS LAST或IS NULL处理
性能坑：大表慎用，索引能救一半命
窗口函数本身不走索引，PARTITION BY + ORDER BY 字段组合如果没有联合索引，执行计划里很可能出现 Using filesort 或全表扫描。100 万行以上表，没索引可能跑几十秒。
优化建议：
- 为
(city, amount)建联合索引（顺序不能反：分组字段在前，排序字段在后） - 避免在窗口函数中用表达式排序，比如
ORDER BY ABS(amount)会让索引失效 - PostgreSQL 可考虑物化 CTE 缓存中间结果；MySQL 8.0+ 的
CTE默认不物化，别指望它提升性能 - 如果只是查 Top 1，有时
GROUP BY + MAX()或关联子查询反而更快
兼容性问题：低版本 MySQL 怎么办？
MySQL 5.7 及更早版本不支持窗口函数，硬上会报 ERROR 1064: You have an error in your SQL syntax。这时候得绕路。
替代方案（适用于中小数据量）：
- 用自连接计数：对每个
city，统计有多少同组记录的amount大于当前行，小于等于 2 就是 Top 3 - 用变量模拟排名（但不推荐：变量执行顺序不稳定，易出错）
- 应用层分页：查出全部，用 Python/Java 分组后取前 N —— 数据量不大时最省事
- 升级到 MySQL 8.0 是根治办法，窗口函数语法统一、语义清晰、维护成本低
真正麻烦的是跨数据库迁移时——同一份 SQL 在 PostgreSQL 跑得好好的，扔进旧版 MySQL 就崩，得提前检查目标环境版本。
