在平时工作中，你可以拆解出来你想要什么，但是并不知道sql怎么去写，那么此次我就记录下我拆解了我想要的样子，并对照自己的需求去分步骤写出sql语句，也给大家分享下，思路与解决办法。
需求：把数据表A中近半年城市使用最多的top10记录，同步到新表：数据表B
测试sql需求拆解：
1、数据表A中近半年的数据，且去除已经删除的记录，一个开始地城市、一个结束地城市，这两个字段进行合并。---切记，这里要把已经删除的记录摒弃掉。
2、合并后的城市要按照城市进行分组，并统计出每个城市出现的次数。
3、对分组后的城市进行去重操作，只保留一条记录对应这个城市出现的次数即可。
4、取出当前用户城市出现次数top10的记录。--此排名如果出现城市次数相同的就并列排名，且不占用名次。如：北京10次，上海8次，南京8次，安徽7次；排名即：北京第一、上海第二、南京第二、安徽第三。
sql用到的函数：
1、合并表中2个字段：UNION ALL
2、分组函数并计数：count(1) over(PARTITION BY 要分组的字段名）
3、去重，只保留一条记录：DISTINCT(去重字段名)
4、top10的城市，按照计数数量从高到低倒叙排列，计数相同并列排名，不占用名次： dense_rank() over(order by 计数数量字段 desc)
ps：要注意以下两种情况：
<1>、如果要求：城市排名，计数相同的并列排名，但是并列的城市也是占用了名次的话，这里使用函数：rank() over。
<2>、如果要求：不需要考虑城市排名并列的情况，根据条件查询出来的数值相同也是进行连续排名，这里使用函数：row_number() over
基于以上进行sql整合：
<1> 此次排名是用的：dense_rank() over
图一（整合sql）
整合后，我们来看下结果：
图2（整合sql执行结果 dense_rank() over ）
<2>第二次我们使用rank() over看下区别：
图三（ rank() over 的sql及执行结果）
<3>第三次我们是使用row_number() over看下区别：
图四（ row_number() over 的sql及执行结果）
自此，分享到这里就结束了，复杂的分组去重并排名就解决了。学以致用，你也试试看吧。Over
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