SQL Server 提供了以下四个常用的排名函数：

• ROW_NUMBER()
• RANK()

• DENSE_RANK()
• NTILE()

1. ROW_NUMBER()

定义：

ROW_NUMBER() 函数用于为查询结果中的每一行分配一个唯一的行号，按指定顺序排序。

语法：

sql ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY [expression] [ASC | DESC])

示例：

例如，以下查询将返回一个带有行号的成绩表： sql SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY Score DESC) AS [Rank], FROM Scores; 结果： | Rank | StuID | Score | |---|---|---| | 1 | 2 | 85 | | 2 | 3 | 85 | | 3 | 1 | 70 | | 4 | 4 | 80 | | 5 | 5 | 74 |

应用：

ROW_NUMBER() 函数通常用于分页查询，例如获取前 10 个结果。

2. RANK()

定义：

RANK() 函数对指定字段进行排名，为具有相同值的记录分配相同的排名。

语法：

sql RANK() OVER (ORDER BY [expression] [ASC | DESC])

示例：

延续上一个示例，以下查询将按降序对成绩进行排名： sql SELECT RANK() OVER (ORDER BY Score DESC) AS [Rank], FROM Scores; 结果： | Rank | StuID | Score | |---|---|---| | 1 | 2 | 85 | | 1 | 3 | 85 | | 3 | 4 | 80 | | 4 | 1 | 70 | | 5 | 5 | 74 |

应用：

RANK() 函数适用于需要返回重复排名的情况，例如查看并列第一名的学生。

3. DENSE_RANK()

定义：

DENSE_RANK() 函数类似于 RANK()，但在遇到相同值时不跳过排名。

语法：

sql DENSE_RANK() OVER (ORDER BY [expression] [ASC | DESC])

示例：

以下查询将使用 DENSE_RANK() 对成绩进行排名： sql SELECT DENSE_RANK() OVER (ORDER BY Score DESC) AS [Rank], FROM Scores; 结果： | Rank | StuID | Score | |---|---|---| | 1 | 2 | 85 | | 1 | 3 | 85 | | 2 | 4 | 80 | | 3 | 1 | 70 | | 4 | 5 | 74 |

应用：

DENSE_RANK() 函数适用于需要连续排名的场景，例如确定每个学生的百分比排名。

4. NTILE()

定义：

NTILE() 函数将查询结果中的行划分为指定数量的组，并为每个行分配一个组号。

语法：

sql NTILE([number_of_groups]) OVER (ORDER BY [expression] [ASC | DESC])

示例：

例如，以下查询将成绩表划分为 2 个组： sql SELECT NTILE(2) OVER (ORDER BY Score DESC) AS [Group], FROM Scores; 结果： | Group | StuID | Score | |---|---|---| | 1 | 2 | 85 | | 1 | 3 | 85 | | 1 | 4 | 80 | | 2 | 1 | 70 | | 2 | 5 | 74 |

应用：

NTILE() 函数可用于对数据进行分组，例如确定学生属于哪个成绩区间。

总结

SQL Server 提供了多种排名函数，以满足不同的需求。 | 函数 | 排序 | 相同值处理 | |---|---|---| | ROW_NUMBER() | 按行号排序 | 分配唯一行号 | | RANK() | 按值排序 | 分配相同排名 | | DENSE_RANK() | 按值排序 | 分配连续排名 | | NTILE() | 将数据划分为组 | 分配组号 |

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提高数据分析能力必读书籍推荐

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SQL进阶技能—— JOIN用法详解（超详细超实用）

在SQL世界中，JOIN操作如同连接乐谱，将数据从多个表中编织成一幅完整的信息画卷。让我们深入探讨JOIN的魔法，从内连结(INNER JOIN)开始，它是连接的基础，例如查询东京商品商店的详细信息。

内连结：效率与简洁

要点一: 内连结的关键在于FROM子句，它如调色板，同时融合多张表，如 FROM ShopProduct AS SP INNER JOIN Product AS P，确保每个查询都有明确的起点。

要点二: ON子句则是连接的纽带，如 ON _id = _id，这里我们看到的是数据间的共同标识。

要点三: SELECT列的选择至关重要，如 SELECT _id, _name，明确所需数据，提高查询效率。

通过WHERE子句，我们可以如画笔般细化我们的查询，如筛选特定商店和商品类型：WHERE _name = 东京 AND _type = 衣服。

内连结实例与优化

内连结示例，如东京商店的低价商品查询，清晰呈现了查询逻辑：SELECT SP.*, P.* FROM shopproduct SP INNER JOIN product P ON _id = _id WHERE _name = 东京 AND _price < 2000; 或者使用子查询先筛选再联结，以增强可读性。

连接与GROUP BY、自连结和关联子查询的巧妙结合，让SQL操作更为灵活，如查询每个商店的最高售价商品：SELECT shop_id, shop_name, MAX(sale_price) AS max_price FROM shopproduct SP INNER JOIN product P ON _id = _id GROUP BY _id, _name;

连接的多样性和注意事项

自然连结(NATURAL JOIN)简化了ON条件，但需处理缺失值。外连结(LEFT, RIGHT, FULL OUTER JOIN)保留了未匹配的数据，适合展示完整信息，但要谨慎处理筛选条件以避免排除可能存在的数据。

多表连结时，先理解连接的顺序和条件，比如：SELECT _id, _name, _id, _name, _price, _quantity FROM ShopProduct SP INNER JOIN Product P ON _id = _id INNER JOIN InventoryProduct IP ON _id = _id WHERE _id IN (P001, P002) GROUP BY...

查询优化与连接语法规则

优化查询时，注意连接条件的精确性，避免错误累积。交叉连接(CROSS JOIN)虽强大，但要慎用，因为它可能导致数据过载。标准SQL推荐INNER JOIN，避免过时语法带来的困扰，如：旧式ON子句的混用。

总结，JOIN是SQL的艺术，掌握其语法和策略，将帮助你更高效地探索数据的广阔世界。