SQL Server 2005 中的Row_Number()函数

我们知道，SQL Server 2005和SQL Server 2000 相比较，SQL Server 2005有很多新特性。这篇文章我们要讨论其中的一个新函数Row_Number()。数据库管理员和开发者已经期待这个函数很久了，现在终于等到了！

 通常，开发者和管理员在一个查询里，用临时表和列相关的子查询来计算产生行号。现在SQL Server 2005提供了一个函数，代替所有多余的代码来产生行号。

 

我们假设有一个资料库[EMPLOYEETEST]，资料库中有一个表[EMPLOYEE]，你可以用下面的脚本来产生资料库，表和对应的数据。

Code
USE   [ MASTER ]
GO

IF    EXISTS  ( SELECT  NAME  FROM  SYS.DATABASES  WHERE  NAME  =  N ' EMPLOYEE TEST ' ) DROP   DATABASE   [ EMPLOYEE TEST ]
GO
CREATE   DATABASE   [ EMPLOYEE TEST ]
GO
USE   [ EMPLOYEE TEST ]
GO
IF    EXISTS   SELECT   *   FROM  SYS.OBJECTS HERE  OBJECT_ID   =   OBJECT_ID (N ' [DBO].[EMPLOYEE] ' )  AND  TYPE  IN  (N ' U ' ))
DROP   TABLE   [ DBO ] . [ EMPLOYEE ]
GO  
CREATE   TABLE  EMPLOYEE (EMPID  INT , FNAME  VARCHAR ( 50 ),LNAME  VARCHAR ( 50 ))
GO
INSERT   INTO  EMPLOYEE  (EMPID, FNAME, LNAME)  VALUES  ( 2021110 ,  ' MICHAEL ' ,  ' POLAND ' )
INSERT   INTO  EMPLOYEE  (EMPID, FNAME, LNAME)  VALUES  ( 2021110 ,  ' MICHAEL ' ,  ' POLAND ' )
INSERT   INTO  EMPLOYEE  (EMPID, FNAME, LNAME)  VALUES  ( 2021115 ,  ' JIM ' ,  ' KENNEDY ' )
INSERT   INTO  EMPLOYEE  (EMPID, FNAME, LNAME)  VALUES  ( 2121000 ,  ' JAMES ' ,  ' SMITH ' )
INSERT   INTO  EMPLOYEE  (EMPID, FNAME, LNAME)  VALUES  ( 2011111 ,  ' ADAM ' ,  ' ACKERMAN ' )
INSERT   INTO  EMPLOYEE  (EMPID, FNAME, LNAME)  VALUES  ( 3015670 ,  ' MARTHA ' ,  ' LEDERER ' )
INSERT   INTO  EMPLOYEE  (EMPID, FNAME, LNAME)  VALUES  ( 1021710 ,  ' MARIAH ' ,  ' MANDEZ ' )
GO

 

 我们可以用下面的脚本查询EMPLOYEE表。

  SELECT  EMPID, RNAME, LNAME  FROM  EMPLOYEE

 

这个查询的结果应该如图1.0

 

2021110	MICHAEL	POLAND
2021110	MICHAEL	POLAND
2021115	JIM	KENNEDY
2121000	JAMES	SMITH
2011111	ADAM	ACKERMAN
3015670	MARTHA	LEDERER
1021710	MARIAH	MANDEZ

图1.0

 

在SQL Server 2005，要根据这个表中的数据产生行号，我通常使用下面的查询。

 

SELECT  ROWID = IDENTITY ( int , 1 , 1 ) , EMPID, FNAME, LNAME  INTO  EMPLOYEE2  FROM  EMPLOYEE  ORDER   BY  EMPID 

 这个查询创建了一个新的表，用identify函数来产生行号。我们用下面的查询来看看这个表的数据。

 

 
 
 
 
    
   SELECT 
    ROWID, EMPID, FNAME, LNAME  
   FROM 
    EMPLOYEE2 
  
 
 
 

 

上面的查询结果如图1.1

 

1	1021710	MARIAH	MANDEZ
2	2011111	ADAM	ACKERMAN
3	2021110	MICHAEL	POLAND
4	2021110	MICHAEL	POLAND
5	2021115	JIM	KENNEDY
6	2121000	JAMES	SMITH
7	3015670	MARTHA	LEDERER

图1.1

 

这个查询结果很明显EMP=2021110的行是重复的数据。

 

要删除EMPID=2021110的重复数据，我们必须在EMPLOYEE2表中删除，不能直接在EMPLOYEE中删除。

 

SQL Server 2005提供了一个新的函数（Row_Number()）来产生行号。我们可以使用这个新函数来删除原来表中的重复数据，只用通常的表达方式再加上Row_Number()函数。

 

让我们用Row_Number()函数根据EMPID来产生ROWID。

  SELECT  ROW_NUMBER()  OVER  ( ORDER   BY  EMPID  ASC )  AS  ROWID,  *   FROM  EMPLOYEE

 

上面的查询结果如图1.2

 

1	1021710	MARIAH	MANDEZ
2	2011111	ADAM	ACKERMAN
3	2021110	MICHAEL	POLAND
4	2021110	MICHAEL	POLAND
5	2021115	JIM	KENNEDY
6	2121000	JAMES	SMITH
7	3015670	MARTHA	LEDERER

图1.2

 

在这个结果中，我们可以区别EMPID是2021110的重复数据。

 

我们可以用通用表查询表达式和Row_Numner()函数来选出重复的那行数据。

  WITH   [ EMPLOYEE ORDERED BY ROWID ]   AS
( SELECT  ROW_NUMBER()  OVER  ( ORDER   BY  EMPID  ASC )  AS  ROWID,  *   FROM  EMPLOYEE)
SELECT   *   FROM   [ EMPLOYEE ORDERED BY ROWID ]   WHERE  ROWID  = 4

 

上面的查询结果如图1.3

 

4

2021110

MICHAEL

POLAND

图1.3

 

这一行重复的数据可以用下面这个通用表和Row_Number()函数来删除。

  WITH   [ EMPLOYEE ORDERED BY ROWID ]   AS
( SELECT  ROW_NUMBER()  OVER  ( ORDER   BY  EMPID  ASC )  AS  ROWID,  *   FROM  EMPLOYEE)
DELETE   FROM   [ EMPLOYEE ORDERED BY ROWID ]   WHERE  ROWID  = 4

 

 

删除以后，我们可以用下面的查询语句看一下结果。

SELECT   *   FROM  EMPLOYEE

 这个查询结果如图1.4

 

2021110	MICHAEL	POLAND
2021115	JIM	KENNEDY
2121000	JAMES	SMITH
2011111	ADAM	ACKERMAN
3015670	MARTHA	LEDERER
1021710	MARIAH	MANDEZ

图 1.4

 

这里我们可以看到，重复的数据已经被删除了。

 

总结

在这篇文章中，我们讨论了SQL Server 2005 的新特性Row_Number()函数，还有通常的表表达式，然后如何使用这两个来删除重复的行。

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 原文：http://www.databasejournal.com/features/mssql/article.php/3577481

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#1楼 211.136.253.*   回复  引用    

2008-10-15 10:20 by yangxh[未注册用户]

如果需要删除大量重复数据时,可以使用如下脚本:

WITH   [ EMPLOYEE ORDERED BY ROWID ]   AS  
( SELECT  ROW_NUMBER()  OVER  (PARTITION  BY  EMPID,FNAME,LNAME  ORDER   BY  EMPID  ASC )  AS  ROWID,  *   FROM  EMPLOYEE) 
SELECT   *   FROM   [ EMPLOYEE ORDERED BY ROWID ]   WHERE  ROWID >= 2  

如果数据量超大时,建议不要使用通用表达式,通用表达式的效率远比临时表要低很多.