ROW_NUMBER() OVER()函数用法详解 （分组排序 例子多）

语法格式：row_number() over(partition by 分组列 order by 排序列 desc)

row_number() over()分组排序功能：

在使用 row_number() over()函数时候，over()里头的分组以及排序的执行晚于 where 、group by、  order by 的执行。

例一：

表数据：

create table TEST_ROW_NUMBER_OVER(
id varchar(10) not null,
name varchar(10) null,
age varchar(10) null,
salary int null
);
select * from TEST_ROW_NUMBER_OVER t;

insert into TEST_ROW_NUMBER_OVER(id,name,age,salary) values(1,'a',10,8000);
insert into TEST_ROW_NUMBER_OVER(id,name,age,salary) values(1,'a2',11,6500);
insert into TEST_ROW_NUMBER_OVER(id,name,age,salary) values(2,'b',12,13000);
insert into TEST_ROW_NUMBER_OVER(id,name,age,salary) values(2,'b2',13,4500);
insert into TEST_ROW_NUMBER_OVER(id,name,age,salary) values(3,'c',14,3000);
insert into TEST_ROW_NUMBER_OVER(id,name,age,salary) values(3,'c2',15,20000);
insert into TEST_ROW_NUMBER_OVER(id,name,age,salary) values(4,'d',16,30000);
insert into TEST_ROW_NUMBER_OVER(id,name,age,salary) values(5,'d2',17,1800);

一次排序：对查询结果进行排序（无分组）

select id,name,age,salary,row_number()over(order by salary desc) rn
from TEST_ROW_NUMBER_OVER t

结果：

再一次排序：找出每一组中序号为一的数据

select * from(select id,name,age,salary,row_number()over(partition by id order by salary desc) rank
from TEST_ROW_NUMBER_OVER t)
where rank <2

结果：

排序找出年龄在13岁到16岁数据，按salary排序

select id,name,age,salary,row_number()over(order by salary desc) rank
from TEST_ROW_NUMBER_OVER t where age between '13' and '16'

结果：结果中 rank 的序号，其实就表明了 over(order by salary desc) 是在where age between and 后执行的

例二：

1.使用row_number（）函数进行编号，如

select email,customerID, ROW_NUMBER() over(order by psd) as rows from QT_Customer

原理：先按psd进行排序，排序完后，给每条数据进行编号。

2.在订单中按价格的升序进行排序，并给每条记录进行排序代码如下：

select DID,customerID,totalPrice,ROW_NUMBER() over(order by totalPrice) as rows from OP_Order

3.统计出每一个各户的所有订单并按每一个客户下的订单的金额 升序排序，同时给每一个客户的订单进行编号。这样就知道每个客户下几单了：

 select ROW_NUMBER() over(partition by customerID order by totalPrice)
 as rows,customerID,totalPrice, DID from OP_Order

4.统计每一个客户最近下的订单是第几次下的订单：

 
with tabs as 
 (  
select ROW_NUMBER() over(partition by customerID order by totalPrice)
 as rows,customerID,totalPrice, DID from OP_Order 
 ) 
 
select MAX(rows) as '下单次数',customerID from tabs 
 group by customerID

5.统计每一个客户所有的订单中购买的金额最小，而且并统计改订单中，客户是第几次购买的：

思路：利用临时表来执行这一操作。

1.先按客户进行分组，然后按客户的下单的时间进行排序，并进行编号。

2.然后利用子查询查找出每一个客户购买时的最小价格。

3.根据查找出每一个客户的最小价格来查找相应的记录。

with tabs as 
 ( 
 select ROW_NUMBER() over(partition by customerID order by insDT) 
 as rows,customerID,totalPrice, DID from OP_Order 
 ) 
 select * from tabs 
 where totalPrice in 
 ( 
 select MIN(totalPrice)from tabs group by customerID 
 )

6.筛选出客户第一次下的订单。

思路。利用rows=1来查询客户第一次下的订单记录。

with tabs as 
 ( 
 select ROW_NUMBER() over(partition by customerID order by insDT) as rows,* from OP_Order 
 ) 
 
select * from tabs where rows = 1 
 select * from OP_Order

7.注意：在使用over等开窗函数时，over里头的分组及排序的执行晚于“where，group by，order by”的执行。

select 
 
ROW_NUMBER() over(partition by customerID order by insDT) as rows, 
customerID,totalPrice, DID

from OP_Order where insDT>'2011-07-22' 

sql中rownumber（）over（）的用法

语法：

ROW_NUMBER ( ) 
    OVER ( [ PARTITION BY value_expression , ... [ n ] ] order_by_clause )

通过语法可以看出 over里有两个参数， partition by 和 order by ，其中partition by是可以不写的，但是order by是必须有的。可能对order by 比较熟悉（就是按什么排序），但 partition by是什么意思呢？partition 的中文解释是：n. 划分，分开；[数] 分割；隔墙；隔离物 vt. [数] 分割；分隔；区分。让我们再结合下面的参数说明和实例很容易就理解它的含义了。

参数：

PARTITION BY value_expression

         将 FROM 子句生成的结果集划入应用了 ROW_NUMBER 函数的分区。 value_expression 指定对结果集进行分区所依据的列。

　　　 如果未指定 PARTITION BY，则此函数将查询结果集的 所有行视为单个组。

order_by_clause

         ORDER BY 子句可确定在特定分区中为行分配唯一 ROW_NUMBER 的顺序。

返回值类型：

bigint（长整型）

以上是对row_number()over()的理论了解，现在开始用例子演示：

先建表（dbo.PeopleInfo）：

CREATE TABLE [dbo].[PeopleInfo](
    [id] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
    [name] [nchar](10) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL,
    [Gender] [nchar](10) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL,
    [numb] [nchar](10) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL,
    [phone] [nchar](10) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL,
    [FenShu] [int] NULL
) ON [PRIMARY]

向表中插入数据：

insert into peopleinfo([name],Gender,numb,phone,fenshu) values ('李欢','男','3223','1365255',80)
insert into peopleinfo([name],Gender,numb,phone,fenshu) values ('李欢','男','322123','1',90)
insert into peopleinfo([name],Gender,numb,phone,fenshu) values ('李名','男','3213112352','13152',56)
insert into peopleinfo([name],Gender,numb,phone,fenshu) values ('李名','女','32132312','13342563',60)
insert into peopleinfo([name],Gender,numb,phone,fenshu) values ('王华','女','3223','1365255',80)

查询出所有插入的数据：

select * from  dbo.PeopleInfo

结果如图：

例子一：只用order by 不用 partition by 的sql语句如下：

--不用partition by
select [name],gender,fenshu, row_number() over(order by fenshu desc) as num from dbo.PeopleInfo

结果如图：

例子二：用order by 也用 partition by 的sql语句如下：

select [name],gender,fenshu, row_number() over(partition by Gender order by fenshu desc) as num from dbo.PeopleInfo

结果如图：

比较例子一和例子二的结果图很容易就明白partition by的用处了，以例子二为例就是先用partition by把性别【Gender】分成两个区一个男一个女，然后再用order by 把每个区里的分数【fenshu】从大到小排序。

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练习题（用到了前面所讲的cte（with。。。as）知识点）：

--查找出不同性别中分数最高的学生
with temp as
(
select [name],gender,fenshu, row_number() over(partition by Gender order by fenshu desc) as num from dbo.PeopleInfo
)
select * from temp where num = 1

结果如图：