一、窗口函數的作用

窗口函數是對一組值進行操作，不需要使用GROUP BY 子句對數據進行分組，還能夠在同一行中同時返回基礎行的列和聚合列。窗口函數，基礎列和聚合列的查詢都非常簡單。

二、語法格式

窗口函數的語法格式如下：

OVER([PARTITION BY value_expression,..[n] ] <ORDER BY BY_Clause>)

• PARTITION：分組;
• ORDER BY：排序;

CREATE TABLE [dbo].[xxx](
　　[Id] [
 
int] NULL,
　　[Name] [nvarchar](50) NULL,
　　[Operate] [nvarchar](50) NULL,
　　[Score] [int] NULL,
　　[CreateTime] [datetime] NULL
) ON [PRIMARY]

往裏面添加如下數據。

三、應用場景

1、聚合列與數據列共同顯示

　--查詢姓名、分數、以及全體平均分
　SELECT Name, Score, CAST(AVG(Score) OVER() AS decimal(5,2) )AS ‘平均分‘ FROM xxx

2、分組日期最新

--對每個人查詢日期最新列
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、分頁

返回結果集內的行號，每個分區從1開始，ORDER BY可確定在特定分區中為行分配唯一 ROW_NUMBER 的順序。

四、排名函數

1、ROW_NUMBER()

返回結果集內的行號，每個分區從1開始計算，ORDER BY可確定在特定分區中為行分配唯一 ROW_NUMBER 的順序。

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

輸出如下：

2、RANK()

返回結果集的分區內每行的排序。行的排名是從1開始算。如果兩個或多個行與一個排名關聯，則每個關聯行將得到相同的排名。

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

下面一張圖片很好地說明了Rank與ROW_NUMBER的區別。

3、DENSE_RANK()

返回結果集分區中行的排名，與Rank()類似，只是對並列的處理稍有不同，詳見示例。

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

下面的示例展示了Rank()與Dense_Rank()的區別。主要區別就是Rank返回的排名數字可能是非連續的，因為同樣大小的排名數字會占位，而Dense_Rank返回的排名數字一定是連續的，因為同樣大小的排名數字不會占位。

4、NTILE()

NTILE函數把結果中的行關聯到組，並為每一行分配一個所屬的組的編號，編號從1開始。對於每一個行，NTILE 將返回此行所屬的組的編號。

如果分區的行數不能被 integer_expression(就是傳入的那個參數,表示分幾個組的意思) 整除，則將導致一個成員有兩種大小不同的組。按照 OVER 子句指定的順序，較大的組排在較小的組前面。

--每個分區分2個組，該列是改行所屬的組名
SELECT NTILE(2) OVER(PARTITION BY Name ORDER BY SCORE) ,Score, Name, CreateTime
FROM xxx

示例如下：

原文鏈接

SQLServer 窗口函數（轉載）