白茶在之前的文章中，给大家介绍过Rank函数的应用场景，其实与Rank函数同时推出的还有RowNumber函数，二者之间有一些差异，但是总体应用的场景基本类似。
RowNumber函数基本语法
ROWNUMBER ( [<relation>][, <orderBy>][, <blanks>][, <partitionBy>][, <matchBy>] )
参数介绍：
relation：可选项，排名依据的表或表表达式。
orderBy：可选项，排序依据，如果省略，第2参数需绑定。
blanks：可选项，处理空值排名位置使用。
partitionBy：可选项，分区定义，参照SQL的开窗分区即可。
matchby：可选项，定义匹配数据和标识当前行的列的语句。
PS：
从内部参数上我们不难发现，对比Rank函数，RowNumber就是缺少了一个ties参数。
其实，如果小伙伴们擅长SQL的话，就会明白，这两个开窗函数就是从SQL移植过来的，只不过语法上存在差异，而实际用途基本一致。
先来看看本期的案例数据：
案例数据共计3张表，产品表、分店表以及事实表，将其导入到PowerBI中，模型关系如下：
添加基础度量值：
销售金额：
001.SalesAmount =
SUMX ( 'Fact_Sales', 'Fact_Sales'[Quantity] * RELATED ( Dim_Product[Price] ) )
销售成本：
002.SalesCost =
SUMX ( 'Fact_Sales', 'Fact_Sales'[Quantity] * RELATED ( Dim_Product[Cost] ) )
销售利润：
003.SalesProfit =
[001.SalesAmount] - [002.SalesCost]
销售单价：
001.Price =
SUM ( 'Dim_Product'[Price] )
销售单位成本：
002.Cost =
SUM ( 'Dim_Product'[Cost] )
到这里，我们的准备工作完成，我们来看看RowNumber函数的表现。
①.浮点运算
与Rank函数类似，我们来看一下RowNumber在处理排名时，是否会存在浮点运算问题，添加如下度量值：
004.ProfitRankx =
IF (
HASONEFILTER ( Dim_Store[City] ),
RANKX ( ALLSELECTED ( 'Dim_Store' ), [003.SalesProfit] )
)
其结果如下图：
添加RowNumber计算逻辑：
006.ProfitRowNumber =
ROWNUMBER ( ALLSELECTED ( 'Dim_Store' ), ORDERBY ( [003.SalesProfit], DESC ) )
结果如下：
与Rank函数一致，RowNumber函数内部也是可以自动解决浮点运算的问题。
②.并列排名
我们来看一下RowNumber在并列排名中的表现，添加如下度量值：
Rank排名：
003.RankPrice =
RANK ( ALLSELECTED ( 'Dim_Product' ), ORDERBY ( [001.Price], ASC ) )
RowNumber排名：
004.RowNumberPrice =
ROWNUMBER ( ALLSELECTED ( 'Dim_Product' ), ORDERBY ( [001.Price], ASC ) )
结果如下：
我们继续添加如下度量值：
Rank并列排名：
005.RankPriceCost =
RANK (
ALLSELECTED ( 'Dim_Product' ),
ORDERBY ( [001.Price], ASC, [002.Cost], ASC )
)
RowNumber并列排名：
006.RowNumberPriceCost =
ROWNUMBER (
ALLSELECTED ( 'Dim_Product' ),
ORDERBY ( [001.Price], ASC, [002.Cost], ASC )
)
结果如下：
解释描述：
1.从结果上看，当OrderBy参数只有一个时，Rank会出现并列排名，而RowNumber则不会，会按照顺序依次打标签序号，这点其实和SQL中二者的区别是一致的；
2.当OrderBy参数不唯一时，二者结果一致；
3.这里补充一下，Rank函数的第一参数ties如果省略，则默认为SKIP，排序结果为：1、2、2、4，如果设置为DENSE，则排序结果为：1、2、2、3；
4.性能问题的话，感兴趣的小伙伴可以自行动手测试，白茶这里就不赘述了。
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