SQL Server 2012之后对窗口函数进行了极大的加强，但对于很多开发人员来说，对窗口函数却不甚了解，导致了这样强大的功能被浪费，因此本篇文章主要谈一谈SQL Server中窗口函数的概念。
窗口函数，也可以被称为OLAP函数或分析函数。理解窗口函数可以从理解聚合函数开始，我们知道聚合函数的概念，就是将某列多行中的值按照聚合规则合并为一行，比如说Sum、AVG等等，简单的概念如图1所示。
因此，通常来说，聚合后的行数都要小于聚合前的行数。而对于窗口函数来说，输入结果等于输出结果，举一个简单的例子，如果你计算产品类型A和产品类型B，A产品分5小类，B产品分2小类，应用了窗口函数的结果后可以还是7行，对窗口函数应用了Count后，附加在每一行上，比如说“A产品，A小类1，5“，而B小类则变为”B产品，B小类1，2”最后一列就是应用了窗口函数的结果。
现在我们对窗口函数有了初步的概览，文章后我会提供一些具体的例子来让对窗口函数的概念更加深刻，窗口函数除了上面提到的输入行等于输出行之外，还有如下特性和好处：
窗口函数是整个SQL语句最后被执行的部分，这意味着窗口函数是在SQL查询的结果集上进行的，因此不会受到Group By， Having，Where子句的影响。
窗口函数的典型范例是我们在SQL Server 2005之后用到的排序函数，比如代码清单1所示。
Row_Number() OVER (partition by xx ORDER BY xxx desc) RowNumber
因此，我们可以把窗口函数的语法抽象出来，如代码清单2所示。
函数() Over (PARTITION By 列1，列2，Order By 列3，窗口子句) AS 列别名
下面我们来看一个简单的例子，假如说我们希望将AdventureWorks示例数据库中的Employee表按照性别进行聚合，比如说我希望得到的结果是：“登录名，性别，该性别所有员工的总数”，如果我们使用传统的写法，那一定会涉及到子查询，如代码清单3所示。
(SELECT COUNT(*) FROM [AdventureWorks2012].[HumanResources].[Employee] a WHERE a.Gender=b.Gender) AS GenderTotal
FROM [AdventureWorks2012].[HumanResources].[Employee] b
如果我们使用了窗口函数，代码瞬间就变得简洁，不再需要子查询或Join，如图2所示。
除此之外，窗口函数相比传统写法而言，还会有更好的性能，我们可以通过比较执行计划得出如图3所示。
图3.通过比较执行计划，看出窗口函数拥有更好的性能
假如我们考虑更复杂的例子，在Over子句加上了Order By，来完成一个平均数累加，如果不使用窗口函数，那一定是游标，循环等麻烦的方式，如果使用了窗口函数，则一切就变得非常轻松，如图4所示。
代码清单2展示了窗口函数的语法，其中Over子句之后第一个提到的就是Partition By。Partition By子句也可以称为查询分区子句，非常类似于Group By，都是将数据按照边界值分组，而Over之前的函数在每一个分组之内进行，如果超出了分组，则函数会重新计算，比如图2中的例子，我们将数据分为男性和女性两部分，前面的Count()函数针对这两组分别计算值（男性206，女性84）。
针对Partition By可以应用的函数不仅仅是我们所熟知的聚合函数，以及一些其他的函数，比如说Row_Number()。
Order By子句是另一类子句，会让输入的数据强制排序（文章前面提到过，窗口函数是SQL语句最后执行的函数，因此可以把SQL结果集想象成输入数据）。Order By子句对于诸如Row_Number()，Lead()，LAG()等函数是必须的，因为如果数据无序，这些函数的结果就没有任何意义。因此如果有了Order By子句，则Count()，Min()等计算出来的结果就没有任何意义。
下面我们看一个很有代表性的ROW_NUMBER()函数，该函数通常被用于分页，该函数从1开始不断递增，可以和Partition By一起使用，当穿越分区边界时，Row_Number重置为1，一个简单的例子如图5所示，我们根据请假小时数对员工进行排序。
另一个比较有趣的分析函数是LEAD()和LAG()，这两个分析函数经过Order By子句排序后，可以在当前行访问上N行（LAG）或下N行（LEAD）的数据，下面是一个例子，如图6所示。
另一个分析函数是RANK函数，与Row_Number不同的是，Rank函数中如果出现了相同的值，不会像Row_Number那样叠加计数，而是同样的值计数一样，比如说 1 1 3 4 5 5 7，而不是Row_Number的1 2 3 4 5 6 7。这里就不细说了。另外如果希望并列排名的不影响下一个排名，则考虑使用Dense_Rank函数。有关其他的诸如First_value和Last_Value之类的函数可以参看：http://technet.microsoft.com/zh-cn/library/hh213234.aspx。
前面窗口的函数的作用范围是整个表，或是整个Partition by后面的分区。但是使用了窗口子句我们可以控制输入到窗口函数的数据集（前面说过，窗口函数是整个语句中最后执行的）的范围。下面我们从一个例子开始看，假如我希望找出公司每一个层级休病假最长的人，我们可以执行图7中的语句。
但是如果我们希望把输入数据集的粒度由Partition变为更细的话，我们可以使用窗口子句，让窗口函数仅仅根据当前行的前N行和后N行计算结果，那我们可以使用窗口子句，如图8所示，图8中，我们排序后，仅仅根据当前行的前一行和后一行以及当前行来计算这3个人当中请病假最长时间的人。
我们也可以使用Range来指定Partition内的范围，比如说我们希望从当前行和之前行中找到第一行，则使用如图9所示的用法。
本文从窗口函数组成的三部分简单介绍了窗口函数的概念，并给出了一些例子。更多可以在窗口上使用的函数，可以参照MSDN（http://technet.microsoft.com/zh-cn/library/ms189461.aspx）。在使用这些函数的时候，还要注意版本要求，很多函数是只有在SQL Server 2012中才被支持的。
本文转自CareySon博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/CareySon/p/3411176.html，如需转载请自行联系原作者