การกระจายตัวของอันดับ League of Legends
มีผู้เล่น League of Legends กี่คนที่อยู่แรงค์ Gold, Emerald หรือ Diamond? เรานับจำนวนผู้เล่น Ranked Solo/Duo ทุกคนในแต่ละเซิร์ฟเวอร์ผ่าน Riot API โดยตรง และแสดงสัดส่วนผู้เล่นในแต่ละดิวิชั่น ทั้งแบบรวมและแยกตามเซิร์ฟเวอร์
ค่ากลางของตารางอันดับ
ผู้เล่นระดับมัธยฐานคือ Gold III
- แรงค์ที่พบมากที่สุด
- Gold IV
- 8.3%
- แรงค์สูงสุด
- Challenger
- 0.017%
- จำนวนผู้เล่นที่นับ
- 17,107,381
- Ranked Solo/Duo · All servers
ข้อมูล ณ วันที่ 8 พฤศจิกายน 2569ตรวจสอบล่าสุด 8 พฤศจิกายน 2569
Ranked Solo/Duo · All servers
2026 Season 3 · 8 พฤศจิกายน 2569
รวมทั้ง 15 เซิร์ฟเวอร์ที่เราสามารถดึงข้อมูลได้: EU West, North America, Korea, EU Nordic & East, Brazil, Latin America North, Latin America South, Japan, Oceania, Turkey, Russia, Middle East, Southeast Asia, Taiwan, Vietnam
- 3.8%
- 15.8%
- 20.6%
- 23.3%
- 18.4%
- 13.6%
- 3.9%
- 0.55%
- 0.04%
- 0.017%
| อันดับ | % ของผู้เล่น | ตำแหน่ง |
|---|---|---|
 | 0.017% | ระดับสูงสุด 0.017% |
 | 0.04% | ระดับสูงสุด 0.057% |
 | 0.55% | ระดับสูงสุด 0.61% |
 | 0.58% | ระดับสูงสุด 1.2% |
| 1.3% | ระดับสูงสุด 2.5% |
| 0.6% | ระดับสูงสุด 3.1% |
| 1.4% | ระดับสูงสุด 4.6% |
 | 3.3% | ระดับสูงสุด 7.9% |
| 2.1% | ระดับสูงสุด 10% |
| 2.8% | ระดับสูงสุด 12.8% |
| 5.4% | ระดับสูงสุด 18.1% |
 | 2.6% | ระดับสูงสุด 20.8% |
| 3.8% | ระดับสูงสุด 24.6% |
| 4.6% | ระดับสูงสุด 29.2% |
| 7.4% | ระดับสูงสุด 36.6% |
 | 3.7% | ระดับสูงสุด 40.3% |
| 5.3% | ระดับสูงสุด 45.6% |
| 5.9% | ระดับสูงสุด 51.6% |
| 8.3% | ระดับสูงสุด 59.8% |
 | 4.2% | ระดับสูงสุด 64.1% |
| 5.2% | ระดับสูงสุด 69.3% |
| 5.2% | ระดับสูงสุด 74.5% |
| 5.9% | ระดับสูงสุด 80.4% |
 | 3.5% | ระดับสูงสุด 83.9% |
| 4% | ระดับสูงสุด 87.9% |
| 3.8% | ระดับสูงสุด 91.6% |
| 4.6% | ระดับสูงสุด 96.2% |
 | 1.8% | ระดับสูงสุด 98% |
| 1% | ระดับสูงสุด 99% |
| 0.51% | ระดับสูงสุด 99.5% |
| 0.48% | ระดับสูงสุด 100% |
วัดผลโดย BoostRoyal จาก API ทางการ. Riot API จำกัดการแสดงผลผู้เล่น Master ไว้ที่ 10,000 คนต่อเซิร์ฟเวอร์ ข้อมูล Master จึงต่ำกว่าความเป็นจริงในเซิร์ฟเวอร์: EU West, North America, Korea, EU Nordic & East, Brazil, Vietnam แหล่งข้อมูล: Riot Games API — league-v4 entries
แรงค์ของคุณหายากแค่ไหน?
เปรียบเทียบแต่ละเซิร์ฟเวอร์
แรงค์เดียวกันอาจมีความหายากต่างกันในแต่ละเซิร์ฟเวอร์ ทุกเซิร์ฟเวอร์จะถูกนับแยกกัน โดยใช้แหล่งข้อมูลเดียวกันและในวันเดียวกัน
| เซิร์ฟเวอร์ | จำนวนผู้เล่นที่นับ | แรงค์มัธยฐาน | Emerald+ | Diamond+ | Master+ |
|---|---|---|---|---|---|
| EU West | 3,886,567 | Gold III | 17.6% | 4.2% | 0.28% |
| North America | 1,736,695 | Gold IV | 16.8% | 4.2% | 0.63% |
| Korea | 3,395,512 | Gold III | 18.1% | 4.3% | 0.32% |
| EU Nordic & East | 1,660,112 | Gold III | 18.4% | 4.6% | 0.64% |
| Brazil | 1,292,414 | Gold III | 18.3% | 4.7% | 0.83% |
| Latin America North | 837,858 | Gold III | 19.3% | 5.1% | 0.99% |
| Latin America South | 882,567 | Gold III | 18.5% | 5% | 1.1% |
| Japan | 316,774 | Gold III | 19.8% | 5.5% | 1.1% |
| Oceania | 209,391 | Gold III | 17.9% | 4.8% | 0.99% |
| Turkey | 918,309 | Gold III | 19.3% | 4.9% | 0.75% |
| Russia | 226,353 | Gold III | 18.7% | 4.4% | 0.66% |
| Middle East | 54,567 | Gold III | 20.1% | 5.1% | 1% |
| Southeast Asia | 377,415 | Gold IV | 17.4% | 4.4% | 0.95% |
| Taiwan | 300,310 | Gold III | 18.5% | 4.9% | 0.96% |
| Vietnam | 1,012,537 | Gold III | 19.8% | 5.6% | 1.1% |
ทำไมตัวเลขของเราถึงต่างจากเว็บอื่น
กราฟสัดส่วนแรงค์ส่วนใหญ่มาจากเว็บ Tracker ที่เก็บข้อมูลเฉพาะผู้เล่นที่เข้ามาค้นหาตัวเองเท่านั้น ซึ่งมักจะเอนเอียงไปทางผู้เล่นที่จริงจังหรือแรงค์สูง แต่เราดึงข้อมูลจาก Ranked API ของ Riot โดยตรงเพื่อดูว่ามีผู้เล่นกี่คนที่อยู่ในแต่ละดิวิชั่น ทำให้เรานับบัญชี Ranked ทุกบัญชีบนเซิร์ฟเวอร์ ไม่ว่าจะมีคนค้นหาหรือไม่ก็ตาม ข้อยกเว้นเดียวคือแรงค์ Master ในเซิร์ฟเวอร์ขนาดใหญ่ที่ API จำกัดไว้ที่ 10,000 คน
Master, Grandmaster และ Challenger
สามแรงค์สูงสุดนี้ไม่ใช่ดิวิชั่นปกติ แรงค์ Master เปิดให้ทุกคนที่ทำคะแนนถึง แต่ Grandmaster และ Challenger มีจำนวนจำกัดต่อเซิร์ฟเวอร์ ดังนั้นสัดส่วนจึงขึ้นอยู่กับขนาดของเซิร์ฟเวอร์นั้นๆ นี่คือเหตุผลว่าทำไมแรงค์เดียวกันถึงดูหายากกว่าในเซิร์ฟเวอร์ใหญ่เมื่อเทียบกับเซิร์ฟเวอร์เล็ก
ที่มาของตัวเลขเหล่านี้
นับข้อมูลจาก league-v4 API ของ Riot Games: เรานับจำนวนผู้เล่น Ranked Solo/Duo ในทุกเซิร์ฟเวอร์และทุกดิวิชั่นตั้งแต่ Iron IV ไปจนถึง Diamond I และดึงข้อมูล Master, Grandmaster และ Challenger จาก league endpoints โดยผู้เล่นหนึ่งคนจะถูกนับเพียงครั้งเดียวในเซิร์ฟเวอร์ที่เล่นและดิวิชั่นที่ถือครองอยู่ใน Split ปัจจุบัน เนื่องจาก Riot API จำกัดการแสดงผลผู้เล่น Master ไว้ที่ 10,000 คนต่อเซิร์ฟเวอร์ ข้อมูลในส่วนนี้จึงอาจต่ำกว่าความเป็นจริงในเซิร์ฟเวอร์ขนาดใหญ่ ซึ่งจะมีระบุไว้ในตาราง สัดส่วนของแต่ละดิวิชั่นคำนวณจากจำนวนผู้เล่นในดิวิชั่นนั้นหารด้วยจำนวนผู้เล่น Ranked ทั้งหมด ข้อมูลจะถูกอัปเดตทุกสัปดาห์ โดยวันที่ที่แสดงบนตารางคือวันที่ดึงข้อมูลล่าสุด
ไต่อันดับขึ้นไป
ทุกอันดับที่คุณไต่ขึ้นไปจะทำให้คุณอยู่เหนือสัดส่วนผู้เล่นที่มากขึ้น บูสเตอร์และโค้ชของเราเล่นอยู่ในระดับสูงสุดของตาราง
การกระจายตัวของแรงค์สำหรับเกมอื่นๆ
ทุกเกม →
Dota 2Current season
Rocket LeagueSeason 23
ValorantV26 Act 6
Marvel RivalsSeason 10
Counter-Strike 2Premier Season 5
Apex LegendsSeason 30 Split 2
FortniteChapter 7 Season 4
Rainbow Six SiegeY10S4 (before Ranked 3.0)
OverwatchSeason 17 (before Emerald)
Call of DutyModern Warfare II Season 2 (2023)
HearthstoneNovember 2019
คำถามที่พบบ่อย
Everything you need to know about how our services work, pricing, and account safety.
ข้อมูล League of Legends rank distribution นี้มาจากไหน?
มาจาก Ranked API ของ Riot โดยตรง เรานับจำนวนผู้เล่นในทุกดิวิชั่นของทุกเซิร์ฟเวอร์ที่เราเข้าถึงได้ แทนที่จะสุ่มจากผู้เล่นที่เข้ามาใช้งานเว็บสถิติ และเราจะรีเฟรชข้อมูลทุกสัปดาห์
ข้อมูลนี้รวม Flex queue ด้วยไหม?
ไม่รวม ข้อมูลในตารางนี้คือ Ranked Solo/Duo ซึ่งเป็นคิวที่ผู้เล่นส่วนใหญ่หมายถึงเวลาพูดถึงแรงค์ของตัวเอง ส่วน Flex มี Ladder แยกต่างหาก
ทำไมแรงค์ Challenger ถึงหายากในบางเซิร์ฟเวอร์มากกว่าที่อื่น?
Grandmaster และ Challenger มีจำนวนที่นั่งจำกัดต่อเซิร์ฟเวอร์ ในเซิร์ฟเวอร์ที่มีผู้เล่น Ranked หลายล้านคน จำนวนที่นั่งที่จำกัดนี้จึงเป็นสัดส่วนที่น้อยมาก แต่ในเซิร์ฟเวอร์ที่เล็กกว่า จำนวนที่นั่งเท่าเดิมจะคิดเป็นสัดส่วนที่มากกว่า
สัดส่วนแรงค์มีการเปลี่ยนแปลงระหว่างซีซั่นไหม?
มีการเปลี่ยนแปลงแน่นอน หลังจากรีเซ็ตแรงค์ ผู้เล่นจะกระจุกตัวอยู่ในแรงค์ล่างๆ และจะค่อยๆ กระจายตัวออกไปตามระยะเวลาของ Split นั่นคือเหตุผลที่เราต้องนับข้อมูลใหม่ทุกสัปดาห์และระบุวันที่ไว้ในทุกตาราง