SQL 聚合，开窗函数使用以及行转列操作

     关于SQL操作聚合函数，常用的如 Max、Sum、Avg、Count 等等，搭配着Group by 在不考虑性能的情况下，加上一些 inner, where 之类的基本可满足大部分查询要求。从最开始实习到工作一年的时候，查询很少用过其他的函数，但随着接手的业务需求逐渐变多变杂。在考虑到性能的情况下，仅仅掌握这些是不够的，尤其面对某类业务的时，会充斥的大量的子查询，连接查询，不好维护，写的也费劲。

--班级最高分
select MAX(TempScore) MaxScore,ClassName from TestASD  group by ClassName
--班级平均分
select AVG(CONVERT(float,tempScore)) AvgScore,className from TestASD group by ClassName
--班级总分
select SUM(CONVERT(float,TempScore)) SumScore,ClassName from TestASD group by ClassName
--班级人数
select COUNT(1) ClassCount,className from TestASD group by ClassName

 1. 聚合函数的死结在于查询结果往往会随着 Group by 后面列的增加而发生变化。当需要列出多个列的时候，除聚合函数包含的列以外，均要写在Group by 身后。如下SQL语句

--人数 班级
select COUNT(1) Num,ClassName from TestASD group by ClassName
--人数  最高分 班级
select COUNT(1) Num,ClassName,MAX(TempScore) Score from TestASD group by ClassName
--人数 最高分 学生 班级    --错误，数据错乱
select COUNT(1) Num,ClassName,MAX(TempScore) Score,UserCode from TestASD group by ClassName,UserCode

针对以上sql语句，对应的查询结果, 可以发现，当第三条sql 语句多增加了一个UserCode的字段时，查询的结果就开始错乱，并不是我们想要的结果，若要得到正确的结果，必然少不了 Inner 查询，我首先想到的是 查询班级，和最高分作为一个表，然后将这个表和第二条查询语句通过班级和分数进行关联，进而查询出需要的结果。一边查询一边进行调整。

                       

2 .开窗函数则不受Group by 的束缚，可以针对当前行返回多笔数据。语句如下，结果如上。一个是分组获取每个班级的班级人数，另外一个则很适合取每个分组的第一笔数据

--开窗函数   函数(列)  over(列)   --统计每组的数量和
Select COUNT(1) over(partition by ClassName) Num, ClassName,
MAX(TempScore) over(partition by ClassName) Score,UserCode from dbo.TestASD   
--开窗函数  统计每组的数量（排序）
Select  ROW_NUMBER() over(partition by ManId ORDER BY ManId) Num,* from ManDetatil 

PARTITION BY 函数是独立于结果集创建自己的分区，以上sql语句使用了两个开窗函数，分别是 count() over() 、max() over() ，其各自创建的分区互不影响，一般而言，聚合函数可用于开窗函数，其格式为： 聚合函数(列)  + over（列），看到这里，突然有一股似曾相识的感觉，没错，其实经常使用的分页函数，便是开窗函数

Select * from (
Select ROW_NUMBER() over(order by usercode desc) RowNum, * from TestASD )TT
Where TT.RowNum between 11 and 20

说到分页，这里顺带记录相关的两个点，

①. 当需要记录总条数时，使用开窗函数 over() 后面不加列，则针对结果集所有行进行计算

②. 除了Row_Number() 可以排序以外，还有Rank(),Dense_Rank() 函数进行排序，当需要计算学生所在的班级排名，年级排名的时候用起来贼方便

Select COUNT(1) over() TolCount, 
ROW_NUMBER() over(order by Convert(float,TempScore) desc) RowNum,  --按顺序，1，2，3，4，5....
RANK() over(order by Convert(float,TempScore) desc) RanNum,        --并列排名，之后排名自动延后   1，2，3，3，3，6，6，8
Dense_rank() over(order by Convert(float,TempScore) desc) DRanNum, --并列排名，之后排名继续，不延后  1，2，3，3，3，4，4，5
* from TestASD

 3. 行转列，这样的需求也挺多的，最常见的，如某表记录了学生姓名，成绩，班级，此时需要查询每个班级 优秀(90+)，良好(80+)，及格(60+)，不及格(60-) 的人数

With XX as(
Select COUNT(1) over(PARTITION by ClassName) ClassCount,* from(
Select distinct UserCode,UserName,ClassName, 
MAX(CONVERT(float,TempScore)) over(partition by Usercode)  MaxScore from TestASD)T )
--SUM+Case 进行行转列
Select ClassName, ClassCount 班级总数,
SUM(case when MaxScore >=90  then 1 else 0 end) 优秀,
SUM(case when MaxScore>=80 and MaxScore<90 then 1 else 0 end) 良好,
SUM(case when MaxScore>=60 and MaxScore<80 then 1 else 0 end) 及格,
SUM(case when MaxScore<60 then 1 else 0 end) 不及格
From XX group by ClassName,ClassCount

 切记，使用Group by 时，后面带的列，一定要考虑清楚，多想想，这里坑比较多，下面时查询结果，对比行专列前后

       

 以上这些，会用之后，查询基本上不会像以前那么头疼....