1．ROW_NUMBER() 函数
依次排序，没有并列名次。如
SELECT st.ID ‘学号‘, st.`NAME` ‘姓名‘, sc.SCORE ‘成绩‘, ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY sc.SCORE DESC) ‘排名‘ FROM Student st LEFT JOIN Score sc ON sc.STUDNET_ID = st.ID
查询结果为
可以看出，尽管存在相同的成绩（98.0、91.0），但是排名并没有并列，而是按顺序依次排号。
2．RANK() 函数
有并列名次，且并列名次会占用序号，因此名次之间可能会有间隔。如
SELECT st.ID ‘学号‘, st.`NAME` ‘姓名‘, sc.SCORE ‘成绩‘, RANK() OVER(ORDER BY sc.SCORE DESC) ‘排名‘ FROM Student st LEFT JOIN Score sc ON sc.STUDNET_ID = st.ID
查询结果为
可以看出，相同的成绩（98.0、91.0）的排名是相同的（并列第2名、并列第5名），且并列的名次会占用序号，因此与它下一个名次之间会有间隔。
显然这种结果是最符合实际生活中的排名的。
3．DENSE_RANK() 函数
有并列名次，但并列名次不占用序号，因此名次都是紧密相连的。如
SELECT st.ID ‘学号‘, st.`NAME` ‘姓名‘, sc.SCORE ‘成绩‘, DENSE_RANK() OVER(ORDER BY sc.SCORE DESC) ‘排名‘ FROM Student st LEFT JOIN Score sc ON sc.STUDNET_ID = st.ID
查询结果为
可以看出，相同的成绩（98.0、91.0）的排名是相同的（并列第2名、并列第5名），但并列的名次并会占用序号，因此与它下一个名次之间没有间隔，所有名次都是紧密相连的。
4．NTILE() 函数
NTILE(n) 函数可以将返回的结果排序，如
SELECT st.ID ‘学号‘, st.`NAME` ‘姓名‘, sc.SCORE ‘成绩‘, NTILE(4) OVER(ORDER BY sc.SCORE DESC) ‘组号‘ FROM Student st LEFT JOIN Score sc ON sc.STUDNET_ID = st.ID
表示将成绩按从大到小排序后，把结果分为4组。由于总记录数为8条，因此每组会有2条记录：
这样每组的记录数是均匀的。
但如果查询结果的总记录数不能被指定的要分的组的总数整数，则分得的每组中的记录数是不均匀的，如
SELECT st.ID ‘学号‘, st.`NAME` ‘姓名‘, sc.SCORE ‘成绩‘, NTILE(3) OVER(ORDER BY sc.SCORE DESC) ‘组号‘ FROM Student st LEFT JOIN Score sc ON sc.STUDNET_ID = st.ID
由于 8 不能被 3 整除，因此得到的 3 组中每组的记录数不是完全一样的，而是按照 3、3、2 分配的，即"尽量"保证了均匀。