https://technet.microsoft.com/zh-cn/library/ms189461(v=sql.105).aspx
http://www.cnblogs.com/85538649/archive/2011/08/13/2137370.html
http://blog.csdn.net/liu_1983/article/details/7269312
在SQL SERVER 2005/2008支持两种排名开窗函数和聚集开窗函数。
以SQL SERVER中分面页为例，按时间顺序列出定单号。
WITH OrderInfo AS
(
SELECT ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY OrderDate) AS Number,
OrderID,CustomerID, EmployeeID,OrderDate FROM Orders (NOLOCK)
)
SELECT Number,OrderID,CustomerID, EmployeeID ,OrderDate
From OrderInfo WHERE Number BETWEEN 0 AND 10
其中ROW_NUMBER()就是排名函数，OVER（）就是窗口函数。
窗口函数OVER（）指定一组行，开窗函数计算从窗口函数输出的结果集中各行的值。
开窗函数不需要使用GROUP BY就可以对数据进行分组，还可以同时返回基础行的列和聚合列。
1．排名开窗函数
ROW_NUMBER、DENSE_RANK、RANK、NTILE属于排名函数。
排名开窗函数可以单独使用ORDER BY 语句，也可以和PARTITION BY同时使用。
PARTITION BY用于将结果集进行分组，开窗函数应用于每一组。
ODER BY 指定排名开窗函数的顺序。在排名开窗函数中必须使用ORDER BY语句。
例如查询每个雇员的定单，并按时间排序
WITH OrderInfo AS
(
SELECT ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY EmployeeID ORDER BY OrderDate) AS Number,
OrderID,CustomerID, EmployeeID,OrderDate FROM Orders (NOLOCK)
)
SELECT Number,OrderID,CustomerID, EmployeeID ,OrderDate
From OrderInfo WHERE Number BETWEEN 0 AND 10
窗口函数根据PARTITION BY语句按雇员ID对数据行分组，然后按照ORDER BY 语句排序，排名函数ROW_NUMBER()为每一组的数据分从1开始生成一个序号。
ROW_NUMBER（）为每一组的行按顺序生成一个唯一的序号
RANK（）也为每一组的行生成一个序号，与ROW_NUMBER()不同的是如果按照ORDER BY的排序，如果有相同的值会生成相同的序号，并且接下来的序号是不连序的。例如两个相同的行生成序号3，那么接下来会生成序号5。
DENSE_RANK（）和RANK（）类似，不同的是如果有相同的序号，那么接下来的序号不会间断。也就是说如果两个相同的行生成序号3，那么接下来生成的序号还是4。
NTILE (integer_expression) 按照指定的数目将数据进行分组，并为每一组生成一个序号。
2．聚合开窗函数
很多聚合函数都可以用作窗口函数的运算，如SUM,AVG,MAX,MIN。
聚合开窗函数只能使用PARTITION BY子句或都不带任何语句，ORDER BY不能与聚合开窗函数一同使用。
例如，查询雇员的定单总数及定单信息
WITH OrderInfo AS
(
SELECT COUNT(OrderID) OVER(PARTITION BY EmployeeID) AS TotalCount,OrderID,CustomerID, EmployeeID,OrderDate FROM Orders (NOLOCK)
)
SELECT OrderID,CustomerID, EmployeeID ,OrderDate,TotalCount
From OrderInfo ORDER BY EmployeeID
如果窗口函数不使用PARTITION BY 语句的话，那么就是不对数据进行分组，聚合函数计算所有的行的值。
WITH OrderInfo AS
(
SELECT COUNT(OrderID) OVER() AS Count,OrderID,CustomerID, EmployeeID,OrderDate FROM Orders (NOLOCK)
)
sql over开窗函数，
1.使用over子句与rows_number()以及聚合函数进行使用，可以进行编号以及各种操作。而且利用over子句的分组效率比group by子句的效率更高。
2.在订单表（order）中统计中，生成这么每一条记录都包含如下信息：“所有订单的总和”、“每一位客户的所有订单的总和”、”每一单的金额“
关键点：使用了sum() over() 这个开窗函数
如图：
代码如下：
3.在订单表（order）中统计中，生成这么每一条记录都包含如下信息：“所有订单的总和（AllTotalPrice）”、“每一位客户的所有订单的总(cusTotalPrice)”、”每一单的金额(totalPrice)“，”每一个客户订单的平均金额(avgCusprice)“，”所有客户的所有订单的平均金额(avgTotalPrice)“，"客户所购的总额在所有的订单中总额的比例(CusAllPercent)","每一订单的金额在每一位客户总额中所占的比例(cusToPercent)"。
代码如下
4.在订单表（order）中统计中，生成这么每一条记录都包含如下信息：“所有订单的总和（AllTotalPrice）”、“每一位客户的所有订单 的总(cusTotalPrice)”、”每一单的金额(totalPrice)“，”每一个客户订单的平均金额(avgCusprice)“，”所有客 户的所有订单的平均金额(avgTotalPrice)“,"订单金额最小值（MinTotalPrice）","客户订单金额最小值(MinCusPrice)","订单金额最大值(MaxTotalPrice)","客户订单金额最大值（MaxCusPrice）"，"客户所购的总额在所有的订单中总额的比例(CusAllPercent)","每一订单的金 额在每一位客户总额中所占的比例(cusToPercent)"。
关键：利用over子句进行操作。
如图：
具体代码如下：
总结：领用聚合函数再结合over子句，可以使表格向右扩张。并进行一些数据的统计。
OVER 子句 (Transact-SQL)
SQL Server 2008 R2
确定在应用关联的开窗函数之前，行集的分区和排序。
适用范围：
排名开窗函数
聚合开窗函数有关详细信息，请参阅聚合函数 (Transact-SQL)。
Ranking Window Functions
< OVER_CLAUSE > :: = OVER ( [ PARTITION BY value_expression , ... [ n ] ] <ORDER BY_Clause> ) Aggregate Window Functions
< OVER_CLAUSE > :: = OVER ( [ PARTITION BY value_expression , ... [ n ] ] )
- PARTITION BY
-
将结果集分为多个分区。开窗函数分别应用于每个分区，并为每个分区重新启动计算。
- value_expression
-
指定对相应 FROM 子句生成的行集进行分区所依据的列。value_expression 只能引用通过 FROM 子句可用的列。value_expression 不能引用选择列表中的表达式或别名。value_expression 可以是列表达式、标量子查询、标量函数或用户定义的变量。
- <ORDER BY 子句>
-
指定应用排名开窗函数的顺序。有关详细信息，请参阅 ORDER BY 子句 (Transact-SQL)。
重要提示在排名开窗函数的上下文中使用时，<ORDER BY 子句> 只能引用通过 FROM 子句可用的列。无法指定整数来表示选择列表中列名称或列别名的位置。<ORDER BY 子句>不能与聚合开窗函数一起使用。
开窗函数是在 ISO SQL 标准中定义的。SQL Server 提供排名开窗函数和聚合开窗函数。窗口是用户指定的一组行。开窗函数计算从窗口派生的结果集中各行的值。
可以在单个查询中将多个排名或聚合开窗函数与单个 FROM 子句一起使用。但是，每个函数的 OVER 子句在分区和排序上可能不同。OVER 子句不能与 CHECKSUM 聚合函数结合使用。
A. 将 OVER 子句与 ROW_NUMBER 函数结合使用
每个排名函数（ROW_NUMBER、DENSE_RANK、RANK、NTILE）都使用 OVER 子句。以下示例显示了将 OVER 子句与 ROW_NUMBER 结合使用。
USE AdventureWorks2008R2;
GO
SELECT p.FirstName, p.LastName
,ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY SalesYTD DESC) AS 'Row Number'
,s.SalesYTD, a.PostalCode
FROM Sales.SalesPerson s
INNER JOIN Person.Person p
ON s.BusinessEntityID = p.BusinessEntityID
INNER JOIN Person.Address a
ON a.AddressID = p.BusinessEntityID
WHERE TerritoryID IS NOT NULL
AND SalesYTD <> 0;
GO
B. 将 OVER 子句与聚合函数结合使用
以下示例显示了将 OVER 子句与聚合函数结合使用。在此示例中，使用 OVER 子句比使用子查询的效率高。
USE AdventureWorks2008R2;
GO
SELECT SalesOrderID, ProductID, OrderQty
,SUM(OrderQty) OVER(PARTITION BY SalesOrderID) AS 'Total'
,AVG(OrderQty) OVER(PARTITION BY SalesOrderID) AS 'Avg'
,COUNT(OrderQty) OVER(PARTITION BY SalesOrderID) AS 'Count'
,MIN(OrderQty) OVER(PARTITION BY SalesOrderID) AS 'Min'
,MAX(OrderQty) OVER(PARTITION BY SalesOrderID) AS 'Max'
FROM Sales.SalesOrderDetail
WHERE SalesOrderID IN(43659,43664);
GO
以下示例显示在计算所得值中将 OVER 子句与聚合函数结合使用。
USE AdventureWorks2008R2;
GO
SELECT SalesOrderID, ProductID, OrderQty
,SUM(OrderQty) OVER(PARTITION BY SalesOrderID) AS 'Total'
,CAST(1. * OrderQty / SUM(OrderQty) OVER(PARTITION BY SalesOrderID)
*100 AS DECIMAL(5,2))AS 'Percent by ProductID'
FROM Sales.SalesOrderDetail
WHERE SalesOrderID IN(43659,43664);
GO