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。
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。
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：
