四、 使用RANK和DENSE_RANK处理同级问题
基于可选的partition子句和要求的order by子句，ROW_NUMBER函数默认地递增（加1）每一个返回结果的值。然而，有时你可能想以不同方式处理相同级别，而不是把相同的值赋给相同的级别。例如，前面显示的总订单列表中，Tito在2005年12月22日实现的订单数与Bruce在2006年1月5日实现的订单数相同；然而，ROW_NUMBER函数却把这两行评价为#4和#5，而不是都评价为#4。
RANK和DENSE_RANK函数都能够使用相同的评价计数级。例如，使用下列查询：
| SELECT c.Name，o.DateOrdered，tab.TotalOrderAmount， RANK() OVER (ORDER BY TotalOrderAmount DESC) AS BestCustomerFROM vwTotalAmountBilledPerOrder AS tab INNER JOIN Orders AS o ON o.OrderID = tab.OrderID INNER JOIN Customers AS c ON c.CustomerID = o.CustomerID |
这个语句将返回如下表所示的结果：
| Name | DateOrdered | TotalOrderAmount | BestCustomer | | Bob | 12/1/2005 | 12649.9900 | 1 | | Darren | 1/2/2006 | 620.0000 | 2 | | Bob | 12/19/2005 | 265.8500 | 3 | | Tito | 12/22/2005 | 14.9500 | 4 | | Bruce | 1/5/2006 | 14.9500 | 5 | | Tito | 12/18/2005 | 12.4400 | 6 | | Bruce | 1/4/2006 | 9.9900 | 7 | | Lee Ann | 1/3/2006 | 8.5000 | 8 | | ... |
注意，具有相同数量的两个订单是怎样都被评价为#4的。RANK和DENSE_RANK之间的不同之处在于，在平级的结果后他们是如何重新开始计数的。RANK绕过尽可能多的平级的结果。在我们上面的示例中，因为有两个结果绑定在#4上，因此跟随其后的#5被跳过而评价等级以#6继续。另一方面，DENSE_RANK从下一个整数继续。如果我们在上面的查询中使用函数名DENSE_RANK代替RANK，那么Tito在2005年12月18日相应于单价$12.44的订单评价将是#5。
类似于ROW_NUMBER函数，RANK和DENSE_RANK函数都能使用可选的PARTITION BY语句。
五、 使用NTILE函数对评价结果进行分组
SQL Server 2005新引入的最后一个与T-SQL函数相关的评价函数是NTILE(int)。NTILE象其它的评价函数一样操作，但是它能够把结果分成组，每组中相应相同评价结果的记录。你可以使用NTILE函数把结果分解成两组、三组或四组等，如下例所示：
| SELECT ProductID，Name，Price，NTILE(4) OVER (ORDER BY Price DESC) as QuartileFROM Produts |
这个语句将返回如下表所示的结果：
| ProductID | Name | Price | Quartile | | 8 | Desk | 495.0000 | 1 | | 10 | Executive Chair | 295.0000 | 1 | | 9 | Chair | 125.0000 | 2 | | 5 | Mouse | 14.9500 | 2 | | 6 | Mousepad | 9.9900 | 3 | | 11 | Scissors | 8.5000 | 3 | | 4 | Stapler | 7.9500 | 4 | | 3 | Binder | 1.9500 | 4 |
在随本文下载的演示程序中，我提供了一个例子，它使用了一个具有NTILE函数的视图来允许用户有选择地查看各种分组的最大订单量。
六、 结论
在本文中，我们探讨了SQL Server 2005中的四个新函数的用法。这四个新函数分别是：ROW_NUMBER，RANK，DENSE_RANK和NTILE。与SQL Server 2000使用的旧技术相比，它们使得返回评价结果更为容易。然而，这些函数仅仅是SQL Server 2005中所提供的新的T-SQL特征中的极少的一部分。
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