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  • 总结SQL Server窗口函数的简单使用

    前言：我一直十分喜欢使用SQL Server2005/2008的窗口函数，排名函数ROW_NUMBER()尤甚。今天晚上我在查看SQL Server开发的相关文档，整理收藏夹发现了两篇收藏已久的好文，后知后觉，读后又有点收获，顺便再总结一下。
    一、从一个熟悉的示例说起
    我们熟知的数据库分页查询，以这一篇介绍过的为例吧。分页查询Person表中的人，可以这么写SQL语句：
    WITH Record AS (
		SELECT
		Row_Number() OVER (ORDER BY Id DESC) AS RecordNumber,
		Id,
		FirstName,
		LastName,
		Height,
		Weight
	FROM
		Person (NOLOCK) 
	)
	SELECT 
	RecordNumber,
	(SELECT COUNT(0) FROM Record) AS TotalCount,
	Id,
		FirstName,
		LastName,
		Height,
		Weight
	FROM Record
	WHERE RecordNumber BETWEEN 1 AND 10
    其中，ROW_NUMBER()是排名函数，而紧随其后的 OVER()函数就是窗口函数。
    你还在用二次top方式的分页查询吗？可以考虑尝试使用排名函数配合CTE实现分页。
     
    二、窗口函数
    本文介绍窗口函数，以下面的学生成绩表为例：
    CREATE TABLE [StudentScore](
	[Id] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
	[StudentId] [int] NOT NULL CONSTRAINT [DF_StudentScore_StudentId]  DEFAULT ((0)),
	[ClassId] [int] NOT NULL CONSTRAINT [DF_StudentScore_ClassId]  DEFAULT ((0)),
	[CourseId] [int] NOT NULL CONSTRAINT [DF_StudentScore_CourseId]  DEFAULT ((0)),
	[Score] [float] NOT NULL CONSTRAINT [DF_StudentScore_Score]  DEFAULT ((0)),
	[CreateDate] [datetime] NOT NULL CONSTRAINT [DF_StudentScore_CreateDate]  DEFAULT (getdate())
) ON [PRIMARY]
    其中，Id是自增Id，CreateDate是录入时间，StudentId 学生，ClassId 班级，CourseId  课程 ,Score  分数。
    录入一些测试数据如下：
    --CourseId 2:语文 4：数学 8：英语

--1班学生成绩
INSERT INTO StudentScore(StudentId,ClassId,CourseId,Score)VALUES (1,1,2,85)
INSERT INTO StudentScore(StudentId,ClassId,CourseId,Score)VALUES (2,1,2,95.5)
INSERT INTO StudentScore(StudentId,ClassId,CourseId,Score)VALUES (3,1,2,90)

INSERT INTO StudentScore(StudentId,ClassId,CourseId,Score)VALUES (1,1,4,90)
INSERT INTO StudentScore(StudentId,ClassId,CourseId,Score)VALUES (2,1,4,98)
INSERT INTO StudentScore(StudentId,ClassId,CourseId,Score)VALUES (3,1,4,89)

INSERT INTO StudentScore(StudentId,ClassId,CourseId,Score)VALUES (1,1,8,80)
INSERT INTO StudentScore(StudentId,ClassId,CourseId,Score)VALUES (2,1,8,75.5)
INSERT INTO StudentScore(StudentId,ClassId,CourseId,Score)VALUES (3,1,8,77)


--2班学生成绩
INSERT INTO StudentScore(StudentId,ClassId,CourseId,Score)VALUES (1,2,2,90)
INSERT INTO StudentScore(StudentId,ClassId,CourseId,Score)VALUES (2,2,2,77)
INSERT INTO StudentScore(StudentId,ClassId,CourseId,Score)VALUES (3,2,2,78)
INSERT INTO StudentScore(StudentId,ClassId,CourseId,Score)VALUES (4,2,2,83)

INSERT INTO StudentScore(StudentId,ClassId,CourseId,Score)VALUES (1,2,4,98)
INSERT INTO StudentScore(StudentId,ClassId,CourseId,Score)VALUES (2,2,4,95)
INSERT INTO StudentScore(StudentId,ClassId,CourseId,Score)VALUES (3,2,4,78)
INSERT INTO StudentScore(StudentId,ClassId,CourseId,Score)VALUES (4,2,4,100)

INSERT INTO StudentScore(StudentId,ClassId,CourseId,Score)VALUES (1,2,8,85)
INSERT INTO StudentScore(StudentId,ClassId,CourseId,Score)VALUES (2,2,8,90)
INSERT INTO StudentScore(StudentId,ClassId,CourseId,Score)VALUES (3,2,8,86)
INSERT INTO StudentScore(StudentId,ClassId,CourseId,Score)VALUES (4,2,8,78.5)

--3班学生成绩
INSERT INTO StudentScore(StudentId,ClassId,CourseId,Score)VALUES (1,3,2,82)
INSERT INTO StudentScore(StudentId,ClassId,CourseId,Score)VALUES (2,3,2,78)
INSERT INTO StudentScore(StudentId,ClassId,CourseId,Score)VALUES (3,3,2,91)

INSERT INTO StudentScore(StudentId,ClassId,CourseId,Score)VALUES (1,3,4,83)
INSERT INTO StudentScore(StudentId,ClassId,CourseId,Score)VALUES (2,3,4,78)
INSERT INTO StudentScore(StudentId,ClassId,CourseId,Score)VALUES (3,3,4,99)

INSERT INTO StudentScore(StudentId,ClassId,CourseId,Score)VALUES (1,3,8,86)
INSERT INTO StudentScore(StudentId,ClassId,CourseId,Score)VALUES (2,3,8,78)
INSERT INTO StudentScore(StudentId,ClassId,CourseId,Score)VALUES (3,3,8,97)
    窗口函数是SQL Server2005新增的函数。下面就谈谈它的基本概念：
    1、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。举例来说，我们要得到一个年级所有班级所有学生的平均分，按照传统的写法，我们肯定是通过AVG聚合函数来实现求平均分。这样带来的”坏处“是我们不能轻松地返回基础行的列（班级，学生等列），而只能得到聚合列。因为聚合函数的要点就是对一组值进行聚合，以GROUP BY 查询作为操作的上下文，由于GROUP BY 操作对数据进行分组后，查询为每个组只返回一行数据，因此，要限制所有表达式为每个组只返回一个值。而通过窗口函数，基础列和聚合列的查询都轻而易举。
    2、基本语法
    OVER([PARTITION BY value_expression,..[n] ] <ORDER BY BY_Clause>)
    窗口函数使用OVER函数实现，OVER函数分带参和不带参两种。其中可选参数PARTITION BY用于将数据按照特定字段分组。
    3、简单示例
    查询学生成绩表的基本列以及所有班级所有学生的语文平均分：
    SELECT
	--Id,
	--CreateDate,
	StudentId,
	ClassId,
	CourseId,
	Score,
   CAST(AVG(Score) OVER() AS decimal(5,2) )AS  '语文平均分'
FROM
	StudentScore
	WHERE CourseId=2
    结果如下：
    example1
    4、PARTITION BY
    如果我们需要查询每一个班级的语文平均分，可以根据PARTION BY来进行分组：
    SELECT
	Id,
	CreateDate,
	StudentId,
	ClassId,
	CourseId,
	Score,
   CAST(AVG(Score) OVER(PARTITION BY ClassId ) AS decimal(5,2) )AS  '语文平均分'
FROM
	StudentScore
	WHERE CourseId=2
    查询结果如下：
    example2
    图可能不清楚，三个班级的语文平均分是不同的。
    到这里，其实你可能已经体会到使用OVER函数的好处了：
    a、OVER子句的优点就是能够在返回基本列的同时，在同一行对它们进行聚合
    b、可以在表达式中混合使用基本列和聚合列
    如果我们使用传统的GROUP BY分组查询，直接获取基本列和聚合列就不是这么简单一句SQL了。
    如你所知，我们知道的很多聚合函数，如SUM,AVG,MAX,MIN等聚合函数都支持窗口函数的运算。
     
    二、让人爱不释手的排名函数
    SQL Server提供了4个排名函数:ROW_NUMBER(), RANK(),DENSE_RANK()和NTILE()。下面通过示例重点谈谈这四个函数的使用。
    1、ROW_NUMBER()
    返回结果集分区内行的序列号，每个分区的第一行从 1 开始。ORDER BY 子句可确定在特定分区中为行分配唯一 ROW_NUMBER 的顺序。
    下面的查询按照数学成绩逆序排列：
    SELECT
	Id,
--    CreateDate,
	ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY Score DESC) AS '序号',
 	StudentId,
	ClassId,
	CourseId,
	Score
FROM
	StudentScore
	WHERE CourseId=8
    结果如下：
    example3
    据我所知，此函数在SQL Server分页查询中几乎已经普及应用。Good job。
     
    2、RANK()和DENSE_RANK()
    （1）、RANK()函数
    返回结果集的分区内每行的排名。行的排名是相关行之前的排名数加一。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
	Id,
--    CreateDate,
	RANK() OVER(ORDER BY Score DESC) AS '序号',
 	StudentId,
	ClassId,
	CourseId,
	Score
FROM
	StudentScore
	WHERE CourseId=8
    结果如下：
    example5
    注意，它和ROW_NUMBER()的异同点，您应该已经知道了：
    a、RANK函数和ROW_NUMBER函数类似，它们都是用来对结果进行排序。
    b、不同的是，ROW_NUMBER函数为每一个值生成唯一的序号，而RANK函数为相同的值生成相同的序号。
    上图中，两个86分的学生对应的序号都是3,而接着排在它们下面的序号直接变成了5。
    （2）、DENSE_RANK()函数
    返回结果集分区中行的排名，在排名中没有任何间断。行的排名等于所讨论行之前的所有排名数加一。如果有两个或多个行受同一个分区中排名的约束，则每个约束行将接收相同的排名。
    SELECT
	Id,
--    CreateDate,
	DENSE_RANK() OVER(ORDER BY Score DESC) AS '序号',
 	StudentId,
	ClassId,
	CourseId,
	Score
FROM
	StudentScore
	WHERE CourseId=8
    查询结果如下：
    example6
    上图中，两个86分的学生对应的序号都是3,而接着排在它们下面的序号是4（也就是说DENSE_RANK()函数查询的序号是类似ROW_NUMBER()那样连续的，但是对于相同值的行生成相同的序号，从这一点上来说，对于相同查询条件和排序的查询，ROW_NUMBER()函数查询的结果集是DENSE_RANK()函数查询的结果的子集）。这也是我们可以总结出的RANK和DENSE_RANK()这两个函数的最大的不同点。
    3、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，编号从一开始。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 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。
    SELECT
	Id,
--    CreateDate,
	NTILE(6) OVER(ORDER BY ClassId DESC) AS '组编号',
 	StudentId,
	ClassId,
	CourseId,
	Score
FROM
	StudentScore
	WHERE CourseId=8
    查询的结果如下：
    example4
     
    本文的介绍和示例都很基础，但是通过窗口函数，确实可以帮我们优化很多复杂查询。上面的SQL语句看上去每一个都很简单，但是现在的简单都隐藏着背后的复杂。需要提醒的是，分组概念虽然基础却很重要，你必须掌握；而熟练应用了窗口函数，你的SQL查询就如虎添翼更上层楼了。
    最后，我一直担心对于海量数据，SQL Server的性能问题。因为近期的开发碰巧遇到海量数据的查询，最多的过亿，数据量最少的一个表，也过5000万，不知道用了分区表性能有没有明显提升。

    参考文章：
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