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：