SQL SERVER中OVER子句与聚集函数的结合使用

本文通过一个具体的SQL示例，展示了如何使用窗口函数来为表中的每一行数据计算排名、占比等统计信息，并对比了聚集函数与窗口函数在查询结果上的区别。

下面是从网上看到的一个例子：

use tempdb
go
if (object_id ('tb' ) is not null )
drop table tb
go
create table tb (name varchar (10 ), val int )
go
insert into tb
select 'aa' , 10
union all select 'aa' , 20
union all select 'aa' , 20
union all select 'aa' , 30
union all select 'bb' , 55
union all select 'bb' , 45
union all select 'bb' , 0

select *
, 排名 = rank ()over (partition by name order by val )
, 占比 = cast (val * 1.0 / sum (val )over (partition by name ) as decimal (2 , 2 ))
, 距最大 = val - max (val )over (partition by name )
, 距最小 = val - min (val )over (partition by name )
, 距平均 = val - avg (val )over (partition by name )
from tb

通过上面的例子，自己得到的心得（不一定正确，只是方便自己理解）：

在上面例子的基础上，如果直接使用select max(val) from tb group by name 进行查询，返回2行。

如果使用select max(val) over(partition by name) from tb则返回7行。

也就是说在使用了聚集函数后，又进行了开窗处理（表中原来所有行都返回）。