Amazon Redshift non supporterà più la creazione di nuovi Python UDFs a partire dalla Patch 198. Python esistente UDFs continuerà a funzionare fino al 30 giugno 2026. Per ulteriori informazioni, consulta il [post del blog](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/).
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# Funzione finestra DENSE\$1RANK
La funzione finestra DENSE\$1RANK determina la classificazione di un valore in un gruppo di valori, in base all'espressione ORDER BY nella clausola OVER. Se è presente la clausola PARTITION BY facoltativa, le classificazioni vengono ripristinate per ciascun gruppo di righe. Righe con valori uguali per i criteri di classificazione ricevono la stessa classificazione. La funzione DENSE\$1RANK differisce da RANK per un aspetto: se due o più righe si legano, non c'è spazio nella sequenza dei valori classificati. Ad esempio, se due righe sono classificate come `1`, il livello successivo è `2`.
È possibile avere funzioni di classificazione con diverse clausole PARTITION BY e ORDER BY nella stessa query.
## Sintassi
```
DENSE_RANK() OVER
(
[ PARTITION BY expr_list ]
[ ORDER BY order_list ]
)
```
## Arguments (Argomenti)
( )
La funzione non accetta argomenti, ma le parentesi vuote sono obbligatorie.
OVER
Le clausole finestra per la funzione DENSE\$1RANK.
PARTITION BY *expr\$1list*
(Facoltativo) Una o più espressioni che definiscono la finestra.
ORDER BY *order\$1list*
(Facoltativo) L'espressione su cui si basano i valori di classificazione. Se non viene specificato nessun PARTITION BY, ORDER BY utilizza l'intera tabella. Se ORDER BY viene omesso, il valore di restituzione è `1` per tutte le righe.
Se ORDER BY non produce un ordinamento univoco, l'ordine delle righe è non deterministico. Per ulteriori informazioni, consultare [Ordinamento univoco dei dati per le funzioni finestra](c_Window_functions.md#r_Examples_order_by_WF).
## Tipo restituito
`BIGINT`
## Esempi
Gli esempi seguenti utilizzano la tabella di esempio per le funzioni delle finestre. Per ulteriori informazioni, consulta [Tabella di esempio per gli esempi della funzione finestra](c_Window_functions.md#r_Window_function_example).
Nel seguente esempio viene ordinata la tabella in base alla quantità venduta e viene assegnata una classificazione densa e una classificazione regolare a ciascuna riga. I risultati vengono ordinati dopo aver applicato i risultati della funzione finestra.
```
SELECT salesid, qty,
DENSE_RANK() OVER(ORDER BY qty DESC) AS d_rnk,
RANK() OVER(ORDER BY qty DESC) AS rnk
FROM winsales
ORDER BY 2,1;
+---------+-----+-------+-----+
| salesid | qty | d_rnk | rnk |
+---------+-----+-------+-----+
| 10001 | 10 | 5 | 8 |
| 10006 | 10 | 5 | 8 |
| 30001 | 10 | 5 | 8 |
| 40005 | 10 | 5 | 8 |
| 30003 | 15 | 4 | 7 |
| 20001 | 20 | 3 | 4 |
| 20002 | 20 | 3 | 4 |
| 30004 | 20 | 3 | 4 |
| 10005 | 30 | 2 | 2 |
| 30007 | 30 | 2 | 2 |
| 40001 | 40 | 1 | 1 |
+---------+-----+-------+-----+
```
Notare la differenza nelle classificazioni assegnate allo stesso insieme di righe quando le funzioni DENSE\$1RANK e RANK vengono utilizzate fianco a fianco nella stessa query.
Nel seguente esempio la tabella viene partizionata per sellerid, ciascuna partizione viene ordinata in base alla quantità e viene assegnata una classificazione densa a ciascuna riga. I risultati vengono ordinati dopo aver applicato i risultati della funzione finestra.
```
SELECT salesid, sellerid, qty,
DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY sellerid ORDER BY qty DESC) AS d_rnk
FROM winsales
ORDER BY 2,3,1;
+---------+----------+-----+-------+
| salesid | sellerid | qty | d_rnk |
+---------+----------+-----+-------+
| 10001 | 1 | 10 | 2 |
| 10006 | 1 | 10 | 2 |
| 10005 | 1 | 30 | 1 |
| 20001 | 2 | 20 | 1 |
| 20002 | 2 | 20 | 1 |
| 30001 | 3 | 10 | 4 |
| 30003 | 3 | 15 | 3 |
| 30004 | 3 | 20 | 2 |
| 30007 | 3 | 30 | 1 |
| 40005 | 4 | 10 | 2 |
| 40001 | 4 | 40 | 1 |
+---------+----------+-----+-------+
```
Per utilizzare correttamente l'ultimo esempio, utilizza il comando seguente per inserire una riga nella tabella WINSALES. Questa riga ha lo stesso buyerid, sellerid e qtysold di un'altra riga. Ciò causerà il collegamento di due righe nell'ultimo esempio e quindi mostrerà la differenza tra le funzioni DENSE\$1RANK e RANK.
```
INSERT INTO winsales VALUES(30009, '2/2/2003', 3, 'b', 20, NULL);
```
Nel seguente esempio la tabella viene partizionata per buyerid e sellerid, ciascuna partizione viene ordinata in base alla quantità e viene assegnata una classificazione densa e una classificazione regolare a ciascuna riga. I risultati vengono ordinati dopo aver applicato la funzione finestra.
```
SELECT salesid, sellerid, qty, buyerid,
DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY buyerid, sellerid ORDER BY qty DESC) AS d_rnk,
RANK() OVER (PARTITION BY buyerid, sellerid ORDER BY qty DESC) AS rnk
FROM winsales
ORDER BY rnk;
+---------+----------+-----+---------+-------+-----+
| salesid | sellerid | qty | buyerid | d_rnk | rnk |
+---------+----------+-----+---------+-------+-----+
| 20001 | 2 | 20 | b | 1 | 1 |
| 30007 | 3 | 30 | c | 1 | 1 |
| 10006 | 1 | 10 | c | 1 | 1 |
| 10005 | 1 | 30 | a | 1 | 1 |
| 20002 | 2 | 20 | c | 1 | 1 |
| 30009 | 3 | 20 | b | 1 | 1 |
| 40001 | 4 | 40 | a | 1 | 1 |
| 30004 | 3 | 20 | b | 1 | 1 |
| 10001 | 1 | 10 | c | 1 | 1 |
| 40005 | 4 | 10 | a | 2 | 2 |
| 30003 | 3 | 15 | b | 2 | 3 |
| 30001 | 3 | 10 | b | 3 | 4 |
+---------+----------+-----+---------+-------+-----+
```