实际业务场景中，除了各类条件计算、同环比计算以外，排名也是比较常见的问题，我们经常需要使用Rankx函数来进行某些TopN计算等。
微软新推出的开窗函数Rank，可以说是对排名问题的一次优化，也解决了一些之前Rankx函数的坑点。
Rank函数基本语法
RANK ( [<ties>][, <relation>][, <orderBy>][, <blanks>][, <partitionBy>][, <matchBy>] )
参数介绍：
ties：可选项，DENSE或SKIP，相同值的排名处理。
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：
看起来参数很多，实际上我们日常中用到第2参数和第3参数的频率较高，其他参数一般是为了处理某些特殊场景时使用。
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，接下来我们来看看在不同的场景中，Rank函数的表现。
①.浮点运算
浮点运算指的是因为数值小数位过长，而导致排名发生错乱的情况，比如，我们添加如下代码：
004.ProfitRankx =
IF (
HASONEFILTER ( Dim_Store[City] ),
RANKX ( ALLSELECTED ( 'Dim_Store' ), [003.SalesProfit] )
)
其结果如下图：
可以看到有很多依据值不同的维度，排名却是相同的，之前我们的处理方式如下：
005.ProfitRankxAmend =
IF (
HASONEFILTER ( Dim_Store[City] ),
RANKX ( ALLSELECTED ( 'Dim_Store' ), ROUND ( [003.SalesProfit], 2 ) )
)
解决的思路是利用ROUND函数将依据值处理成固定位数，来避免浮点计算差。
而有了Rank函数之后，我们无需考虑这种情况。
006.ProfitRank =
RANK ( ALLSELECTED ( 'Dim_Store' ), ORDERBY ( [003.SalesProfit], DESC ) )
结果如下：
②.并列排名
实际场景中，经常会出现并列排名的情况，一般情况的处理办法是发现并列排名，则进行加权处理。
例如，我们现在根据销售价格，对产品进行排序。
003.RankxPrice =
RANKX ( ALLSELECTED ( 'Dim_Product' ), [001.Price],, ASC )
结果如下：
为了解决并列排名，我们选择将产品单位成本进行加权。
004.RankxPriceCost =
RANKX (
ALLSELECTED ( 'Dim_Product' ),
[001.Price]
+ RANKX ( ALLSELECTED ( 'Dim_Product' ), [002.Cost],, ASC ) / 10000,
,
ASC
)
结果如下：
写法上对性能是有损耗的，有了Rank函数后，我们可以换一种写法。
005.RankPriceCost =
RANK (
ALLSELECTED ( 'Dim_Product' ),
ORDERBY ( [001.Price], ASC, [002.Cost], ASC )
)
结果如下：
写法上对比Rankx的处理方式，无疑是简洁了很多。
PS：
擅长SQL的小伙伴不难发现，微软就是将SQL中的Rank函数移植到了DAX中，写法上有差异，其内核基本相同。
③.性能方面
我们来分别比较一下两个场景中，Rankx函数和Rank函数的执行性能。
肉眼上可见，在处理浮点运算问题上，二者的差异并不大。
在处理并列排名的问题上，Rank函数的性能是高于Rankx函数的。
除了上述的3个问题之外，还有相关的绝对排名、相对排名以及组内排名等，白茶这里就不赘述了，感兴趣的小伙伴可以自己动手测试。
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