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。