prkey   whatsthat               cash   
890    "abb                "   32  32
43     "abbz               "   2   34
4      "bttu               "   1   35
45     "gasstuff           "   2   37
545    "gasz               "   5   42
80009  "hoo                "   9   51
2321   "ibm                "   1   52
998    "krk                "   2   54
42     "kx-5010            "   2   56
32     "lto                "   4   60
543    "mp                 "   5   65
465    "multipower         "   2   67
455    "O.N.               "   1   68
7887   "prem               "   7   75
434    "puma               "   3   78
23     "retractble         "   3   81
242    "Trujillo's stuff   "   4   85

这是查询的结果。除了没有最后一列之外，用作源的表是相同的。这一列是第三个的移动和。

查询:

SELECT prkey,whatsthat,cash,SUM(cash) over (order by whatsthat)
    FROM public.iuk order by whatsthat,prkey
    ;

(表格格式为public.iuk)

sql version:  2012

这有点超过dbase(1986)的水平，我不知道为什么需要25年以上的时间来完成它。

OVER子句的强大之处在于，无论是否使用GROUP BY，都可以在不同的范围内进行聚合(“窗口”)

示例:获取每个SalesOrderID的计数和所有计数

SELECT
    SalesOrderID, ProductID, OrderQty
    ,COUNT(OrderQty) AS 'Count'
    ,COUNT(*) OVER () AS 'CountAll'
FROM Sales.SalesOrderDetail 
WHERE
     SalesOrderID IN(43659,43664)
GROUP BY
     SalesOrderID, ProductID, OrderQty

获得不同的计数，没有GROUP BY

SELECT
    SalesOrderID, ProductID, OrderQty
    ,COUNT(OrderQty) OVER(PARTITION BY SalesOrderID) AS 'CountQtyPerOrder'
    ,COUNT(OrderQty) OVER(PARTITION BY ProductID) AS 'CountQtyPerProduct',
    ,COUNT(*) OVER () AS 'CountAllAgain'
FROM Sales.SalesOrderDetail 
WHERE
     SalesOrderID IN(43659,43664)

当OVER子句与PARTITION BY结合使用时，表示前面的函数调用必须通过计算查询返回的行进行分析。可以把它看作内联的GROUP BY语句。

OVER (PARTITION BY SalesOrderID)表示对于SUM, AVG等…函数，返回值OVER查询返回记录的子集，并将该子集由外键SalesOrderID进行分区。

因此，我们将对每个UNIQUE SalesOrderID的每个OrderQty记录求和，并且该列名将被称为'Total'。

这是一种比使用多个内联视图查找相同信息更有效的方法。您可以将此查询放在一个内联视图中，然后在Total上进行筛选。

SELECT ...,
FROM (your query) inlineview
WHERE Total < 200

也称为质疑请愿条款。 类似于Group By子句 将数据分解成块(或分区) 按分区界限分隔 在分区内执行函数 当越过分离边界时重新初始化

语法: 函数(…)(PARTITION BY col1 col3，…)

功能 熟悉的函数如COUNT()， SUM()， MIN()， MAX()等 以及新函数(例如ROW_NUMBER()， RATION_TO_REOIRT()等)

更多信息与示例:http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms189461.aspx

让我用一个例子来解释，你就能明白它是如何工作的。

假设你有下面的表DIM_EQUIPMENT:

VIN         MAKE    MODEL   YEAR    COLOR
-----------------------------------------
1234ASDF    Ford    Taurus  2008    White
1234JKLM    Chevy   Truck   2005    Green
5678ASDF    Ford    Mustang 2008    Yellow

在SQL下面运行

SELECT VIN,
  MAKE,
  MODEL,
  YEAR,
  COLOR ,
  COUNT(*) OVER (PARTITION BY YEAR) AS COUNT2
FROM DIM_EQUIPMENT

结果如下所示

VIN         MAKE    MODEL   YEAR    COLOR     COUNT2
 ----------------------------------------------  
1234JKLM    Chevy   Truck   2005    Green     1
5678ASDF    Ford    Mustang 2008    Yellow    2
1234ASDF    Ford    Taurus  2008    White     2

看看发生了什么。

你能够计数没有组通过年和匹配ROW。

另一种有趣的方法是获得相同的结果，如果下面使用WITH子句，WITH作为内联视图，可以简化查询，特别是复杂的查询，但这里不是这样，因为我只是试图展示用法

 WITH EQ AS
  ( SELECT YEAR AS YEAR2, COUNT(*) AS COUNT2 FROM DIM_EQUIPMENT GROUP BY YEAR
  )
SELECT VIN,
  MAKE,
  MODEL,
  YEAR,
  COLOR,
  COUNT2
FROM DIM_EQUIPMENT,
  EQ
WHERE EQ.YEAR2=DIM_EQUIPMENT.YEAR;

prkey   whatsthat               cash   
890    "abb                "   32  32
43     "abbz               "   2   34
4      "bttu               "   1   35
45     "gasstuff           "   2   37
545    "gasz               "   5   42
80009  "hoo                "   9   51
2321   "ibm                "   1   52
998    "krk                "   2   54
42     "kx-5010            "   2   56
32     "lto                "   4   60
543    "mp                 "   5   65
465    "multipower         "   2   67
455    "O.N.               "   1   68
7887   "prem               "   7   75
434    "puma               "   3   78
23     "retractble         "   3   81
242    "Trujillo's stuff   "   4   85

这是查询的结果。除了没有最后一列之外，用作源的表是相同的。这一列是第三个的移动和。

查询:

SELECT prkey,whatsthat,cash,SUM(cash) over (order by whatsthat)
    FROM public.iuk order by whatsthat,prkey
    ;

(表格格式为public.iuk)

sql version:  2012

这有点超过dbase(1986)的水平，我不知道为什么需要25年以上的时间来完成它。