从SQL Server 2005起，SQL Server开始支持窗口函数 (Window Function)，以及到SQL Server 2012，窗口函数功能增强，目前为止支持以下几种窗口函数：

1. 排序函数 (Ranking Function) ；

2. 聚合函数 (Aggregate Function) ；

3. 分析函数 (Analytic Function) ；

4. NEXT VALUE FOR Function， 这是给sequence专用的一个函数；

一. 排序函数(Ranking Function)

帮助文档里的代码示例很全。

排序函数中，ROW_NUMBER()较为常用，可用于去重、分页、分组中选择数据，生成数字辅助表等等；

排序函数在语法上要求OVER子句里必须含ORDER BY，否则语法不通过，对于不想排序的场景可以这样变通；

drop table if exists test_rankingcreate table test_ranking
( 
id int not null,
name varchar(20) not null,
value int not null) 

insert test_ranking 
select 1,'name1',1 union all select 1,'name2',2 union all select 2,'name3',2 union all select 3,'name4',2select id , name, ROW_NUMBER() over (PARTITION by id ORDER BY name) as numfrom test_rankingselect id , name, ROW_NUMBER() over (PARTITION by id) as numfrom test_ranking/*Msg 4112, Level 15, State 1, Line 1
The function 'ROW_NUMBER' must have an OVER clause with ORDER BY.*/--ORDERY BY后面给一个和原表无关的派生列select id , name, ROW_NUMBER() over (PARTITION by id ORDER BY GETDATE()) as numfrom test_rankingselect id , name, ROW_NUMBER() over (PARTITION by id ORDER BY (select 0)) as numfrom test_ranking

二. 聚合函数 (Aggregate Function)

SQL Server 2005中，窗口聚合函数仅支持PARTITION BY，也就是说仅能对分组的数据整体做聚合运算；

SQL Server 2012开始，窗口聚合函数支持ORDER BY，以及ROWS/RAGNE选项，原本需要子查询来实现的需求，如： 移动平均 (moving averages), 总计聚合 (cumulative aggregates), 累计求和 (running totals) 等，变得更加方便；

代码示例1：总计/小计/累计求和

drop table if exists test_aggregate;create table test_aggregate
(
event_id      varchar(100),
rk            int,
price         int)insert into test_aggregatevalues('a',1,10),
('a',2,10),
('a',3,50),
('b',1,10),
('b',2,20),
('b',3,30)--1. 没有窗口函数时，用子查询select a.event_id, 
       a.rk,  --build ranking column if needed       a.price, 
　　   (select sum(price) from test_aggregate b where b.event_id = a.event_id and b.rk 
 
代码示例2：移动平均
--移动平均,举个例子，就是求前N天的平均值，和股票市场的均线类似drop table if exists test_moving_avgcreate table test_moving_avg
(
ID    int, 
Value int,
DT    datetime)insert into test_moving_avg 
values(1,10,GETDATE()-10),
(2,110,GETDATE()-9),
(3,100,GETDATE()-8),
(4,80,GETDATE()-7),
(5,60,GETDATE()-6),
(6,40,GETDATE()-5),
(7,30,GETDATE()-4),
(8,50,GETDATE()-3),
(9,20,GETDATE()-2),
(10,10,GETDATE()-1)--1. 没有窗口函数时，用子查询select *,
(select AVG(Value) from test_moving_avg a where a.DT >= DATEADD(DAY, -5, b.DT) AND a.DT  0)SELECT *,       sum(value) over (ORDER BY DT ROWS BETWEEN 5 preceding AND CURRENT ROW) moving_sum,       avg(value) over (ORDER BY DT ROWS BETWEEN 4 preceding AND CURRENT ROW) moving_avg1,       avg(value) over (ORDER BY DT ROWS BETWEEN 5 preceding AND 1 preceding) moving_avg2,       avg(value) over (ORDER BY DT ROWS BETWEEN 3 preceding AND 1 following) moving_avg3FROM  test_moving_avgORDER BY DT
 
三. 分析函数 (Analytic Function)
代码示例1：取当前行某列的前一个/下一个值
drop table if exists test_analyticcreate table test_analytic
(
SalesYear         varchar(10),
Revenue           int,
Offset            int)insert into test_analyticvalues(2013,1001,1),
(2014,1002,1),
(2015,1003,1),
(2016,1004,1),
(2017,1005,1),
(2018,1006,1)--当年及去年的销售额select *,lag(Revenue,1,null) over(order by SalesYear asc) as PreviousYearRevenue from test_analyticselect *,lag(Revenue,Offset,null) over(order by SalesYear asc) as PreviousYearRevenue from test_analyticselect *,lead(Revenue,1,null) over(order by SalesYear desc) as PreviousYearRevenue from test_analytic--当年及下一年的销售额select *,lead(Revenue,1,null) over(order by SalesYear asc) as NextYearRevenue from test_analyticselect *,lead(Revenue,Offset,null) over(order by SalesYear asc) as NextYearRevenue from test_analyticselect *,lag(Revenue,1,null) over(order by SalesYear desc) as NextYearRevenue from test_analytic--可以根据offset调整跨度
 
代码示例2：分组中某列最大/最小值，对应的其他列值
假设有个门禁系统，在员工每次进门时写入一条记录，记录了“身份号码”，“进门时间”，“衣服颜色"，查询每个员工最后一次进门时的“衣服颜色”。
drop table if exists test_first_lastcreate table test_first_last
(
EmployeeID             int,
EnterTime              datetime,
ColorOfClothes         varchar(20)
)insert into test_first_lastvalues(1001, GETDATE()-9, 'GREEN'),
(1001, GETDATE()-8, 'RED'),
(1001, GETDATE()-7, 'YELLOW'),
(1001, GETDATE()-6, 'BLUE'),
(1002, GETDATE()-5, 'BLACK'),
(1002, GETDATE()-4, 'WHITE')--1. 用子查询--LastColorOfColthesselect * from test_first_last awhere not exists(select 1 from test_first_last b where a.EmployeeID = b.EmployeeID and a.EnterTime 
 
四. NEXT VALUE FOR Function
drop sequence if exists test_seqcreate sequence test_seq
start with 1increment by 1;GOdrop table if exists test_next_valuecreate table test_next_value
(
ID         int,
Name       varchar(10)
)insert into test_next_value(Name)values('AAA'),
('AAA'),
('BBB'),
('CCC')--对于多行数据获取sequence的next value，是否使用窗口函数都会逐行计数--窗口函数中ORDER BY用于控制不同列值的计数顺序select *, NEXT VALUE FOR test_seq from test_next_valueselect *, NEXT VALUE FOR test_seq OVER(ORDER BY Name DESC) from test_next_value
 
参考：
SELECT - OVER Clause (Transact-SQL)
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/queries/select-over-clause-transact-sql?view=sql-server-2017
SQL Server Windowing Functions: ROWS vs. RANGE
https://www.sqlpassion.at/archive/2015/01/22/sql-server-windowing-functions-rows-vs-range/
原文出处