LeetCode 1076：GROUP BY与窗口函数SQL写法差异咨询

题目要求是编写SQL返回所有员工数量最多的项目，两段代码的核心差异集中在聚合逻辑、窗口函数分区逻辑两个关键点，正确性完全不同：

第一段代码：逻辑完全错误，无法得到正确结果 #

对应代码：

SELECT T1.PROJECT_ID 
FROM 
    (
        SELECT 
        P.PROJECT_ID,
        DENSE_RANK() OVER (partition by PROJECT_ID ORDER BY COUNT(*) DESC) AS CRANK
        FROM PROJECT AS P 
      
    )   AS T1
WHERE T1.CRANK = 1;

存在两个致命问题：

• 缺少GROUP BY聚合步骤：没有先按项目维度分组统计总员工数，直接在项目-员工的原始明细关系表上做计算，COUNT(*)的统计口径从根源上错误。
• 窗口函数分区逻辑错误：DENSE_RANK()加了PARTITION BY PROJECT_ID，意味着按项目拆成独立的排名分区，每个项目只在自己的分区内参与排名——相当于自己和自己比，不管项目有多少员工，在自己的分区里永远排第1。最终查询会返回原明细表中所有行对应的项目ID，结果完全不符合要求。

第二段代码：逻辑正确，符合题目要求 #

对应代码：

SELECT T1.PROJECT_ID 
FROM 
    (
        SELECT 
        P.PROJECT_ID,
        DENSE_RANK() OVER ( ORDER BY COUNT(*) DESC) AS CRANK
        FROM PROJECT AS P 
      group by PROJECT_ID
    )   AS T1
WHERE T1.CRANK = 1

逻辑链路完全通顺：

• 首先通过GROUP BY PROJECT_ID完成前置聚合：每个项目返回一行，COUNT(*)对应该项目的总员工数。
• 其次DENSE_RANK()没有指定PARTITION BY，意味着所有聚合后的项目放在同一个排名池里，按员工总数倒序排名，所有员工数并列最高的项目排名都会是1，正好覆盖题目要求的「返回所有员工数量最多的项目」的场景，不会漏掉并列第一的结果。

核心差异总结 #

• 聚合层面：第一段缺失按项目分组的步骤，基于原始明细计算；第二段先按项目分组统计员工数，统计口径正确。
• 窗口排名层面：第一段按项目分区做组内排名，永远返回所有项目；第二段全局排名，只保留员工数最高的项目。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lucy