SQLServer 窗口函数(转载)

一、窗口函数的作用


窗口函数是对一组值进行操作,不需要使用GROUP BY 子句对数据进行分组,还能够在同一行中同时返回基础行的列和聚合列。窗口函数,基础列和聚合列的查询都非常简单。

二、语法格式


窗口函数的语法格式如下:

OVER([PARTITION BY value_expression,..[n] ] <ORDER BY BY_Clause>)
  • PARTITION:分组;
  • ORDER BY:排序;
首先建一张调试表如下:
CREATE TABLE [dbo].[xxx](
  [Id] [int] NULL,
  [Name] [nvarchar](50) NULL,
  [Operate] [nvarchar](50) NULL,
  [Score] [int] NULL,
  [CreateTime] [datetime] NULL
) ON [PRIMARY]

往里面添加如下数据。

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三、应用场景


1、聚合列与数据列共同显示

 --查询姓名、分数、以及全体平均分
 SELECT Name, Score, CAST(AVG(Score) OVER() AS decimal(5,2) )AS '平均分' FROM xxx

2、分组日期最新

--对每个人查询日期最新列
SELECT * FROM 
(
    SELECT row_number() OVER(PARTITION BY Name ORDER BY CreateTime) AS part ,Score, Name, CreateTime FROM xxx
) AS C
WHERE C.part = 1

3、分页

返回结果集内的行号,每个分区从1开始,ORDER BY可确定在特定分区中为行分配唯一 ROW_NUMBER 的顺序。

四、排名函数


1、ROW_NUMBER()

返回结果集内的行号,每个分区从1开始计算,ORDER BY可确定在特定分区中为行分配唯一 ROW_NUMBER 的顺序。

    SELECT row_number() OVER(PARTITION BY Name ORDER BY CreateTime) ,Score, Name, CreateTime
    FROM xxx

输出如下:

2、RANK()

返回结果集的分区内每行的排序。行的排名是从1开始算。如果两个或多个行与一个排名关联,则每个关联行将得到相同的排名。

  SELECT RANK() OVER(PARTITION BY Name ORDER BY SCORE) ,Score, Name, CreateTime
  FROM xxx

下面一张图片很好地说明了Rank与ROW_NUMBER的区别。

3、DENSE_RANK()

返回结果集分区中行的排名,与Rank()类似,只是对并列的处理稍有不同,详见示例。

SELECT DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY Name ORDER BY SCORE) ,Score, Name, CreateTime
FROM xxx

下面的示例展示了Rank()与Dense_Rank()的区别。主要区别就是Rank返回的排名数字可能是非连续的,因为同样大小的排名数字会占位,而Dense_Rank返回的排名数字一定是连续的,因为同样大小的排名数字不会占位。

4、NTILE()

NTILE函数把结果中的行关联到组,并为每一行分配一个所属的组的编号,编号从1开始。对于每一个行,NTILE 将返回此行所属的组的编号。

如果分区的行数不能被 integer_expression(就是传入的那个参数,表示分几个组的意思) 整除,则将导致一个成员有两种大小不同的组。按照 OVER 子句指定的顺序,较大的组排在较小的组前面。

--每个分区分2个组,该列是改行所属的组名
SELECT NTILE(2) OVER(PARTITION BY Name ORDER BY SCORE) ,Score, Name, CreateTime
FROM xxx

示例如下:

原文链接

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转载自www.cnblogs.com/OpenCoder/p/10459000.html
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