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总结SQL Server窗口函数的简单使用

作者: Jeff Wong  来源: 博客园  发布时间: 2010-12-26 22:00  阅读: 5441 次  推荐: 5   原文链接   [收藏]  
摘要: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
  二、窗口函数
  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。
  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:
  http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ms189461.aspx
  http://www.cnblogs.com/aierong/archive/2008/08/26/1273890.html
  http://www.cnblogs.com/aierong/archive/2008/08/18/1269407.html
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