sqlserver之group by 与over函数

group by 函数主要用来对数据进行分组，over()函数则是一个“开窗函数”，它更多的是与聚合函数如：sum()、max()、min()、avg()、count()等函数以及排名函数如：row_number()、rank()、dense_rank()、ntile()函数结合使用。

1.group by 函数

原始数据如下，数据表名为hr.employeee

对以上数据按照city字段进行分组，并计算了每组中存在的行数：

 select city,count(city)as n
 from hr.employeee
 group by city;

分组结果：

根据以上结果，London这个值在原始数据中出现了4次，该组的行数为4。

2.over()函数

一般来说，当使用了group by 进行分组查询，select查询阶段出现的columnlists如果没有出现在group by 后作为分组依据，就必须被包含在聚合函数中。但是往往在书写的时候就会忘记这个限制。over()函数则很好的解决了这个问题，该函数能够实现分组的效果。

原始数据如下（总共有830行）：

进行以下查询：

select distinct val,row_number()over(order by val)as rownum
from sales.ordervalues

运行结果仍然是830行，但实际该数据是存在5行的重复数据，所以说，明明在select阶段使用distinct取不同值，为何会没作用呢？？？

T-SQL语言基础这本书是这样解释的：row_number函数是在distinct子句之前处理的，当其为数据分配了唯一的行号后，再处理distinct子句，所以这时不会有任何重复的行。 （还未理解透，distinct是对val做处理，只要val存在重复值就剔除呀，难道不是这样的吗？--因为distinct是对其后的两列数据进行去重的！）

这也说明，在同一select子句中不能同时使用distinct和row_number()函数，因为distinct会失效！！！

要想得到不含重复值的数据，可以进行以下查询：

select  val,row_number()over(order by val)as rownum
from sales.ordervalues
group by val;

这个时候就筛除了5行重复数据。

以下情形值得注意：

--代码1
--分组之后计算每组的行数
select  val,count(val)as n
from sales.ordervalues
group by val;--注意查看分组后val值，这时已经达到去重的效果了
--代码2
--利用over函数达到分组效果，partition by对某列字段分区
select  val,count(val)over(partition by val )as num
from sales.ordervalues

--代码3
--代码2和3进行对比，注意区别
select  val,count(val)over(partition by val )as num
from sales.ordervalues
group by val;

代码1：利用group by 子句进行分组查询，并计算了每组的行数，观察结果发现，group by起到了去重的功效。

代码2：利用over函数达到分组效果，partition by对某列字段分区，并计算分区后每组的行数，这种情况下并没有去重的效果。

代码3：由于group by 处理顺序优于select，前面说到group by具有去重功效，每组数据只有唯一值！因此再进行over函数计算每组行数只有一个结果。

再来一组查询对比，当在over函数中同时指定partition by 和order by 的字段为同一个时，排序失效：

--按照val降序排列失效！！！
select  val,count(val)over(partition by val order by val desc )as num
from sales.ordervalues;

select  val,count(val)over(partition by val )as num
from sales.ordervalues
order by val desc ;

以上按照val降序排列失效的原因在于，partition by 分区后的数据即按照了一定的顺序（升序）排列了，再使用order by 排序就会失效（个人理解）：

select  val
from sales.ordervalues

select  val
from sales.ordervalues
group by val;

以上对比查询看到，group by不仅具有去重功效，还有按照升序排列数据的功能(单列数据查询）。