排名函數(shù)是Sql Server2005新增的功能，下面簡單介紹一下他們各自的用法和區(qū)別。我們新建一張Order表并添加一些初始數(shù)據(jù)方便我們查看效果。

 表結(jié)構(gòu)和初始數(shù)據(jù)Sql

　　附上表結(jié)構(gòu)和初始數(shù)據(jù)圖：

一、ROW_NUMBER

　　row_number的用途的非常廣泛，排序最好用他，一般可以用來實現(xiàn)web程序的分頁，他會為查詢出來的每一行記錄生成一個序號，依次排序且不會重復(fù)，注意使用row_number函數(shù)時必須要用over子句選擇對某一列進(jìn)行排序才能生成序號。row_number用法實例:

select ROW_NUMBER() OVER(order by [SubTime] desc) as row_num,* from [Order]

　　查詢結(jié)果如下圖所示：

　　圖中的row_num列就是row_number函數(shù)生成的序號列，其基本原理是先使用over子句中的排序語句對記錄進(jìn)行排序，然后按照這個順序生成序號。over子句中的order by子句與SQL語句中的order by子句沒有任何關(guān)系，這兩處的order by 可以完全不同，如以下sql，over子句中根據(jù)SubTime降序排列，Sql語句中則按TotalPrice降序排列。

select ROW_NUMBER() OVER(order by [SubTime] desc) as row_num,* from [Order] order by [TotalPrice] desc

　　查詢結(jié)果如下圖所示：

　　利用row_number可以實現(xiàn)web程序的分頁，我們來查詢指定范圍的表數(shù)據(jù)。例：根據(jù)訂單提交時間倒序排列獲取第三至第五條數(shù)據(jù)。

with orderSection as
(
    select ROW_NUMBER() OVER(order by [SubTime] desc) rownum,* from [Order]
)
select * from [orderSection] where rownum between 3 and 5 order by [SubTime] desc

　　查詢結(jié)果如下圖所示：

　　注意：在使用row_number實現(xiàn)分頁時需要特別注意一點，over子句中的order by 要與Sql排序記錄中的order by 保持一致，否則得到的序號可能不是連續(xù)的。下面我們寫一個例子來證實這一點，將上面Sql語句中的排序字段由SubTime改為TotalPrice。另外提一下，對于帶有子查詢和CTE的查詢，子查詢和CTE查詢有序并不代表整個查詢有序，除非顯示指定了order by。

with orderSection as
(
    select ROW_NUMBER() OVER(order by [SubTime] desc) rownum,* from [Order]
)
select * from [orderSection] where rownum between 3 and 5 order by [TotalPrice] desc

　　查詢結(jié)果如下圖所示：

二、RANK

　　rank函數(shù)用于返回結(jié)果集的分區(qū)內(nèi)每行的排名， 行的排名是相關(guān)行之前的排名數(shù)加一。簡單來說rank函數(shù)就是對查詢出來的記錄進(jìn)行排名，與row_number函數(shù)不同的是，rank函數(shù)考慮到了over子句中排序字段值相同的情況，如果使用rank函數(shù)來生成序號，over子句中排序字段值相同的序號是一樣的，后面字段值不相同的序號將跳過相同的排名號排下一個，也就是相關(guān)行之前的排名數(shù)加一，可以理解為根據(jù)當(dāng)前的記錄數(shù)生成序號，后面的記錄依此類推。可能我描述的比較蒼白，理解起來也比較吃力，我們直接上代碼，rank函數(shù)的使用方法與row_number函數(shù)完全相同。

select RANK() OVER(order by [UserId]) as rank,* from [Order] 

　　查詢結(jié)果如下圖所示：

　　由上圖可以看出，rank函數(shù)在進(jìn)行排名時，同一組的序號是一樣的，而后面的則是根據(jù)當(dāng)前的記錄數(shù)依次類推，圖中第一、二條記錄的用戶Id相同，所以他們的序號是一樣的，第三條記錄的序號則是3。　　

三、DENSE_RANK

　　dense_rank函數(shù)的功能與rank函數(shù)類似，dense_rank函數(shù)在生成序號時是連續(xù)的，而rank函數(shù)生成的序號有可能不連續(xù)。dense_rank函數(shù)出現(xiàn)相同排名時，將不跳過相同排名號，rank值緊接上一次的rank值。在各個分組內(nèi)，rank()是跳躍排序，有兩個第一名時接下來就是第四名，dense_rank()是連續(xù)排序，有兩個第一名時仍然跟著第二名。將上面的Sql語句改由dense_rank函數(shù)來實現(xiàn)。

select DENSE_RANK() OVER(order by [UserId]) as den_rank,* from [Order]

　　查詢結(jié)果如下圖所示：

　　圖中第一、二條記錄的用戶Id相同，所以他們的序號是一樣的，第三條記錄的序號緊接上一個的序號，所以為2不為3，后面的依此類推。

四、NTILE

　　ntile函數(shù)可以對序號進(jìn)行分組處理，將有序分區(qū)中的行分發(fā)到指定數(shù)目的組中。 各個組有編號，編號從一開始。 對于每一個行，ntile 將返回此行所屬的組的編號。這就相當(dāng)于將查詢出來的記錄集放到指定長度的數(shù)組中，每一個數(shù)組元素存放一定數(shù)量的記錄。ntile函數(shù)為每條記錄生成的序號就是這條記錄所有的數(shù)組元素的索引（從1開始）。也可以將每一個分配記錄的數(shù)組元素稱為“桶”。ntile函數(shù)有一個參數(shù)，用來指定桶數(shù)。下面的SQL語句使用ntile函數(shù)對Order表進(jìn)行了裝桶處理：

select NTILE(4) OVER(order by [SubTime] desc) as ntile,* from [Order]

　　查詢結(jié)果如下圖所示：

　　Order表的總記錄數(shù)是6條，而上面的Sql語句ntile函數(shù)指定的組數(shù)是4，那么Sql Server2005是怎么來決定每一組應(yīng)該分多少條記錄呢？這里我們就需要了解ntile函數(shù)的分組依據(jù)（約定）。

　　ntile函數(shù)的分組依據(jù)（約定）：

　　1、每組的記錄數(shù)不能大于它上一組的記錄數(shù)，即編號小的桶放的記錄數(shù)不能小于編號大的桶。也就是說，第1組中的記錄數(shù)只能大于等于第2組及以后各組中的記錄數(shù)。

　　2、所有組中的記錄數(shù)要么都相同，要么從某一個記錄較少的組（命名為X）開始后面所有組的記錄數(shù)都與該組（X組）的記錄數(shù)相同。也就是說，如果有個組，前三組的記錄數(shù)都是9，而第四組的記錄數(shù)是8，那么第五組和第六組的記錄數(shù)也必須是8。

　　這里對約定2進(jìn)行詳細(xì)說明一下，以便于更好的理解。

　　首先系統(tǒng)會去檢查能不能對所有滿足條件的記錄進(jìn)行平均分組，若能則直接平均分配就完成分組了；若不能，則會先分出一個組，這個組分多少條記錄呢？就是 （總記錄數(shù)/總組數(shù)）+1 條，之所以分配 （總記錄數(shù)/總組數(shù)）+1 條是因為當(dāng)不能進(jìn)行平均分組時，總記錄數(shù)%總組數(shù)肯定是有余的，又因為分組約定1，所以先分出去的組需要+1條。

　　分完之后系統(tǒng)會繼續(xù)去比較余下的記錄數(shù)和未分配的組數(shù)能不能進(jìn)行平均分配，若能，則平均分配余下的記錄；若不能，則再分出去一組，這個組的記錄數(shù)也是（總記錄數(shù)/總組數(shù)）+1條。

　　然后系統(tǒng)繼續(xù)去比較余下的記錄數(shù)和未分配的組數(shù)能不能進(jìn)行平均分配，若能，則平均分配余下的記錄；若還是不能，則再分配出去一組，繼續(xù)比較余下的......這樣一直進(jìn)行下去，直至分組完成。

　　舉個例子，將51條記錄分配成5組，51%5==1不能平均分配，則先分出去一組（51/5）+1=11條記錄，然后比較余下的 51-11=40 條記錄能否平均分配給未分配的4組，能平均分配，則剩下的4組，每組各40/4=10 條記錄，分配完成，分配結(jié)果為：11，10，10，10，10，曉菜鳥我開始就錯誤的以為他會分配成 11，11，11，11，7。

　　根據(jù)上面的兩個約定，可以得出如下的算法：

//mod表示取余，div表示取整.
if(記錄總數(shù) mod 桶數(shù)==0)
{
　　recordCount=記錄總數(shù) div 桶數(shù);
　　//將每桶的記錄數(shù)都設(shè)為recordCount.
}
else
{
　　recordCount1=記錄總數(shù) div 桶數(shù)+1;
　　int n=1;//n表示桶中記錄數(shù)為recordCount1的最大桶數(shù).
　　m=recordCount1*n;
　　while(((記錄總數(shù)-m)　mod　(桶數(shù)-　n))　!=0)
　　{
　　　　n++;
　　　　m=recordCount1*n;
　　}
　　recordCount2=(記錄總數(shù)-m) div　(桶數(shù)-n);
　　//將前n個桶的記錄數(shù)設(shè)為recordCount1.
　　//將n+1個至后面所有桶的記錄數(shù)設(shè)為recordCount2.
}

 NTILE()函數(shù)算法實現(xiàn)代碼

　　根據(jù)上面的算法，如果總記錄數(shù)為59，總組數(shù)為5，則 n=4 , recordCount1=12 , recordCount2=11，分組結(jié)果為 ：12，12，12，12，11。

　　如果總記錄數(shù)為53，總組數(shù)為5，則 n=3 , recordCount1=11 , recordCount2=10，分組結(jié)果為：11，11，11，10，10。

　　就拿上面的例子來說，總記錄數(shù)為6，總組數(shù)為4，通過算法得到 n=2 , recordCount1=2 , recordCount2=1，分組結(jié)果為：2，2，1，1。

select ntile,COUNT([ID]) recordCount from 
(
    select NTILE(4) OVER(order by [SubTime] desc) as ntile,* from [Order]
) as t
group by t.ntile

　　運行Sql，分組結(jié)果如圖：

　　比對算法與Sql Server的分組結(jié)果是一致的，說明算法沒錯。:)

總結(jié)：

在使用排名函數(shù)的時候需要注意以下三點：

　　1、排名函數(shù)必須有 OVER 子句。

　　2、排名函數(shù)必須有包含 ORDER BY 的 OVER 子句。

　　3、分組內(nèi)從1開始排序。

感謝：

　　在博文的最后我要感謝園友 海岸線，他寫的 SQL2005四個排名函數(shù)（row_number、rank、dense_rank和ntile）的比較 對我?guī)椭艽?，非常感謝！