使用DENSE_RANK模拟COUNT(DISTINCT)遇异常，求解决方案

首先，咱们来拆解一下你遇到的问题：你用DENSE_RANK()组合的方式模拟统计客户总下单次数，但当客户同一天有多笔订单时，所有同天订单的排名都会相同，导致计算结果出错。比如两笔同一天的订单，升序和降序的DENSE_RANK都是1，相加减1后得到1，而不是你预期的2。

关于ROW_NUMBER()能否解决这个问题？ #

答案是可以，但它并不是最简洁的方案。

ROW_NUMBER()会给每一行分配唯一的序号，哪怕订单日期完全相同。假设客户同一天有2笔订单：

• 升序排序的ROW_NUMBER()会得到1, 2
• 降序排序的ROW_NUMBER()会得到2, 1
• 两者相加再减1：1+2-1=2、2+1-1=2，刚好符合你想要的2,2结果

不过要注意：当Date_Created完全相同时，ROW_NUMBER()的排序顺序依赖于数据库的默认规则（比如主键ID的顺序），但这不会影响最终的计算结果——因为每笔订单的升序序号+降序序号之和始终等于总订单数+1，减1后就是正确的总订单数。

更简洁的最优方案 #

其实你的需求完全不需要用Rank类函数，直接用COUNT(*) OVER()窗口函数就能搞定：

COUNT(*) OVER (PARTITION BY CustomerEmail) AS AmountOrdersOverRangeByCustomer

这个语句会直接统计每个客户的总订单数，并把这个数值返回给该客户的每一行订单数据。不管订单是否在同一天，结果都会是正确的总下单次数，完美解决你遇到的问题。

额外说明（如果你的需求是按天去重统计） #

如果你的真实需求是统计客户下单的不同天数（而不是总订单数），那可以先按客户和日期分组，再用窗口函数统计：

-- 先子查询按天去重
WITH DailyOrders AS (
    SELECT DISTINCT CustomerEmail, Date_Created
    FROM YourOrdersTable
)
SELECT 
    o.*,
    COUNT(*) OVER (PARTITION BY o.CustomerEmail) AS UniqueOrderDays
FROM YourOrdersTable o
JOIN DailyOrders d ON o.CustomerEmail = d.CustomerEmail

但根据你的描述，你想要的是总下单次数，所以第一种方案就足够了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Natan