MySQL

SQLでデータに順位を付けたいとき、よく使われるのが RANK と DENSE_RANK です。
どちらもウィンドウ関数として利用でき、同点がある場合にどう順位を振るかが異なります。

「売上ランキングを作りたい」「部門ごとのTOP3を出したい」といった実務シーンでは、両者の違いを理解していないと期待通りの結果にならないことがあります。

本記事では、RANKとDENSE_RANKの基本的な違い を解説したうえで、実務での使い分け方、さらに DBMSごとのサポート状況 までわかりやすく紹介します。

RANKとは？

RANK は、同点がある場合に同じ順位を付けますが、その分次の順位が飛びます。

例：テストの点数ランキング

SELECT
  name,
  score,
  RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS rank
FROM
  students;

SELECT

name,

score,

RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS rank

FROM

students;

名前	点数	RANK
Aさん	100	1
Bさん	95	2
Cさん	95	2
Dさん	90	4

👉 2位が2人いるため、次の順位は「4位」となります。

DENSE_RANKとは？

DENSE_RANK は、同点の場合も同じ順位を付けますが、次の順位は飛ばさずに連続します。

SELECT
  name,
  score,
  DENSE_RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS dense_rank
FROM
  students;

SELECT

name,

score,

DENSE_RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS dense_rank

FROM

students;

名前	点数	DENSE_RANK
Aさん	100	1
Bさん	95	2
Cさん	95	2
Dさん	90	3

👉 2位が2人いても、次の順位は「3位」となります。

実務での便利な活用例

1. 売上ランキングを作る

売上データから各商品の順位を求めたいときは DENSE_RANK が便利です。

SELECT
  product_id,
  SUM(sales_amount) AS total_sales,
  DENSE_RANK() OVER (
    ORDER BY SUM(sales_amount) DESC
  ) AS sales_rank
FROM
  sales
GROUP BY
  product_id;

SELECT

product_id,

SUM(sales_amount) AS total_sales,

DENSE_RANK() OVER (

ORDER BY SUM(sales_amount) DESC

) AS sales_rank

FROM

sales

GROUP BY

product_id;

👉 同順位の商品があっても「順位が飛ばない」ので、一覧が見やすくなります。

2. 部門別ランキングを作る

「部門ごとにランキングを出したい」場合は、PARTITION BY を組み合わせます。

SELECT
  department,
  employee_name,
  sales_amount,
  RANK() OVER (
    PARTITION BY department
    ORDER BY sales_amount DESC
  ) AS rank_in_dept
FROM
  employee_sales;

SELECT

department,

employee_name,

sales_amount,

RANK() OVER (

PARTITION BY department

ORDER BY sales_amount DESC

) AS rank_in_dept

FROM

employee_sales;

👉 部門ごとに順位がリセットされ、それぞれの中でランキングが作成されます。

3. TOP Nの商品を抽出する

「売上TOP3の商品を取得したい」といった場合は注意が必要です。

WITH ranked AS (
  SELECT
    product_id,
    SUM(sales_amount) AS total_sales,
    RANK() OVER (
      ORDER BY SUM(sales_amount) DESC
    ) AS rank
  FROM
    sales
  GROUP BY
    product_id
)
SELECT
  *
FROM
  ranked
WHERE
  rank <= 3;  -- ここを任意のNに変更

WITH ranked AS (

SELECT

product_id,

SUM(sales_amount) AS total_sales,

RANK() OVER (

ORDER BY SUM(sales_amount) DESC

) AS rank

FROM

sales

GROUP BY

product_id

)

SELECT

FROM

ranked

WHERE

rank <= 3; -- ここを任意のNに変更

👉 RANK を使うと、3位が同点の場合に4件以上取得されることがあります。

DENSE_RANK なら「必ず3位まで」に限定できるため安全です。

DBMSごとの違い

Oracle Database

RANK / DENSE_RANK ともに早期からサポート
標準SQLに準拠し、安定して利用可能

PostgreSQL

バージョン8.4以降でサポート
標準SQL準拠のため、OracleやSQL Serverとほぼ同じ書き方で利用できる

MySQL 8.0 以降で利用可能
それ以前（5.x系など）では未対応で、ユーザー変数を使った代替実装が必要

SQL Server (Microsoft)

2005以降でサポート
標準SQLと同じ感覚で利用可能

👉 まとめると：

Oracle / PostgreSQL / SQL Server → そのまま使える
MySQL 8.0以降 → 標準対応
MySQL 5.x以前 → 対応なし（代替実装が必要）

まとめ

RANK → 同順位があると次の順位が飛ぶ（例：1,2,2,4）
DENSE_RANK → 順位が連続（例：1,2,2,3）
実務での使い分け：
- 売上ランキング → DENSE_RANK
- 部門別の表彰や順位 → RANK
- TOP N抽出 → DENSE_RANK が安全
DBMSによってサポート状況が異なるため、特にMySQLはバージョンを確認することが重要

SQLでのランキング処理はシーンによって適切に関数を選ぶのがコツです。

SQLの検索でよく使われる LIKE 句は便利ですが、複雑な条件指定には限界があります。
そこで強力な武器となるのが 正規表現（REGEXP）。
この記事では、基本的な使い方からよく使うパターン、さらに「SQLで利用できる正規表現の一覧」をまとめました。

1. REGEXPの基本構文

SQLでは REGEXP を用いて文字列検索を行います。

2. 使用できる正規表現の一覧（MySQL準拠）

SQLで使える代表的な正規表現を整理しました。
※DBエンジンにより若干差異あり（MySQL、PostgreSQL、Oracleなど）

パターン	意味	使用例
^	行頭にマッチ	^A → Aで始まる
$	行末にマッチ	Z$ → Zで終わる
.	任意の1文字	c.t → cat, cot, cut
[...]	文字クラス	[0-9] → 数字1文字
[^...]	否定の文字クラス	[^0-9] → 数字以外
*	0回以上の繰り返し	a* → "", a, aaa
+	1回以上の繰り返し	a+ → a, aa
?	0回または1回	colou?r → color, colour
{n}	n回の繰り返し	[0-9]{4} → 4桁の数字
{n,}	n回以上の繰り返し	[0-9]{2,} → 2桁以上の数字
{n,m}	n〜m回の繰り返し	[A-Z]{2,5} → 2〜5文字の大文字
\|	OR条件	cat\|dog → cat または dog
()	グループ化	(abc)+ → abc, abcabc
[:digit:]	数字	[[:digit:]] → 0〜9
[:alpha:]	英字	[[:alpha:]] → A〜Z, a〜z
[:alnum:]	英数字	[[:alnum:]] → 英数字
[:space:]	空白文字	[[:space:]] → 空白, 改行, タブ
[:upper:]	大文字	[[:upper:]] → 大文字
[:lower:]	小文字	[[:lower:]] → 小文字

3. よく使う実践パターン

(1) 先頭・末尾の一致

(2) 日付フォーマット判定

(3) メールアドレス判定

(4) 商品コードの書式検証

(5) 拡張子フィルタ

4. REGEXPのメリットと注意点

メリット

複雑な条件をシンプルに表現できる
SQLの可読性が向上
データ品質チェックに有効

注意点

DBごとに正規表現エンジンが異なる（MySQL、PostgreSQL、Oracleで互換性に注意）
パフォーマンス低下の可能性があるため、大量データ処理時はインデックス設計と併用が望ましい

SQLでのREGEXPサポート比較（DBMSごと）

DBMS	REGEXPサポート	演算子/関数例	備考
MySQL	◎	REGEXP, REGEXP_REPLACE	8.0以降はICUベース
PostgreSQL	◎	~, ~, !~, !~	高度な正規表現OK
Oracle	◎	REGEXP_LIKE, REGEXP_SUBSTR	POSIX互換
SQL Server	△	（CLR関数経由）	ネイティブ未対応
SQLite	△	REGEXP（要自作関数）	デフォルト非対応
BigQuery	◎	REGEXP_CONTAINS など	クラウドSQL
Snowflake	◎	RLIKE, REGEXP	ほぼMySQL互換

まとめ

REGEXPを使えばSQLの検索が格段に柔軟になります。
一覧表を参考に、ログ解析やメール判定、コード検証などに応用してみてください。

「LIKEでは表現できない…」と思ったら、REGEXPの出番です！

覚え書き.com

「MySQL」タグアーカイブ

DENSE_RANKとRANKの違いを使い分けるランキング便利技

RANKとは？

DENSE_RANKとは？

実務での便利な活用例

1. 売上ランキングを作る

2. 部門別ランキングを作る

3. TOP Nの商品を抽出する

DBMSごとの違い

Oracle Database

PostgreSQL

MySQL

SQL Server (Microsoft)

まとめ

正規表現(REGEXP)でSQLがもっと楽になる！実践パターン集

1. REGEXPの基本構文

2. 使用できる正規表現の一覧（MySQL準拠）

3. よく使う実践パターン

(1) 先頭・末尾の一致

(2) 日付フォーマット判定

(3) メールアドレス判定

(4) 商品コードの書式検証

(5) 拡張子フィルタ

4. REGEXPのメリットと注意点

メリット

注意点

SQLでのREGEXPサポート比較（DBMSごと）

まとめ

「駑馬十駕」を信念に IT系情報を中心に調べた事をコツコツ綴っています。

RANKとは？

DENSE_RANKとは？

実務での便利な活用例

1. 売上ランキングを作る

2. 部門別ランキングを作る

3. TOP Nの商品を抽出する

DBMSごとの違い

Oracle Database

PostgreSQL

MySQL

SQL Server (Microsoft)

まとめ

関連記事

1. REGEXPの基本構文

2. 使用できる正規表現の一覧（MySQL準拠）

3. よく使う実践パターン

(1) 先頭・末尾の一致

(2) 日付フォーマット判定

(3) メールアドレス判定

(4) 商品コードの書式検証

(5) 拡張子フィルタ

4. REGEXPのメリットと注意点

メリット

注意点

SQLでのREGEXPサポート比較（DBMSごと）

まとめ

関連記事

「駑馬十駕」を信念に IT系情報を中心に調べた事をコツコツ綴っています。

　関連記事

　関連記事