分区的 将结果集划分为多个分区。窗口函数分别应用于每个分区，并为每个分区重新启动计算。

在此链接找到:OVER子句

分区的 将结果集划分为多个分区。窗口函数分别应用于每个分区，并为每个分区重新启动计算。

在此链接找到:OVER子句

我们可以举一个简单的例子。

考虑一个名为TableA的表，其值如下:

id  firstname                   lastname                    Mark
-------------------------------------------------------------------
1   arun                        prasanth                    40
2   ann                         antony                      45
3   sruthy                      abc                         41
6   new                         abc                         47
1   arun                        prasanth                    45
1   arun                        prasanth                    49
2   ann                         antony                      49

集团

可以在SELECT语句中使用SQL GROUP BY子句进行收集 跨多个记录的数据，并将结果按一个或多个分组 列。 简单来说，GROUP BY语句与 聚合函数将结果集按一个或多个分组 列。

语法:

SELECT expression1, expression2, ... expression_n, 
       aggregate_function (aggregate_expression)
FROM tables
WHERE conditions
GROUP BY expression1, expression2, ... expression_n;

我们可以在我们的表中应用GROUP BY:

select SUM(Mark)marksum,firstname from TableA
group by id,firstName

结果:

marksum  firstname
----------------
94      ann                      
134     arun                     
47      new                      
41      sruthy   

在我们的实际表中，我们有7行，当我们应用GROUP BY id时，服务器会根据id对结果进行分组:

简单地说:

这里GROUP BY通常减少滚动返回的行数 并为每一行计算Sum()。

分区的

在讨论PARTITION BY之前，让我们看一下OVER子句:

根据MSDN的定义:

控件中定义窗口或用户指定的行集 查询结果集。然后，窗口函数为每一行计算一个值 在窗户里。可以对函数使用OVER子句进行计算 诸如移动平均线、累计总数、 运行总数，或每组结果的前N名。

PARTITION BY不会减少返回的行数。

我们可以在示例表中应用PARTITION BY:

SELECT SUM(Mark) OVER (PARTITION BY id) AS marksum, firstname FROM TableA

结果:

marksum firstname 
-------------------
134     arun                     
134     arun                     
134     arun                     
94      ann                      
94      ann                      
41      sruthy                   
47      new  

看看结果——它将对行进行分区并返回所有行，这与GROUP BY不同。

小的观察。使用“partition by”动态生成SQL的自动化机制相对于“group by”要简单得多。对于“group by”，我们必须注意“select”列的内容。

对不起，我的英语不好。

按语义分区

你的问题是关于SQL Server的，它目前只在窗口函数中支持PARTITION BY子句，但正如我在这篇博客文章中解释的那样，在SQL中PARTITION BY还有其他的含义，包括:

窗口分区(窗口函数是SQL标准) 表分区(供应商特定的扩展来组织存储，例如在Oracle或PostgreSQL中) MATCH_REGOGNIZE分区(这也是一个SQL标准) MODEL或SPREADSHEET分区(SQL的Oracle扩展) OUTER JOIN分区(SQL标准)

除了最后一个，它重用了PARTITION BY语法来实现某种交叉连接逻辑，所有这些PARTITION BY子句都有相同的含义:

分区将一个数据集划分为不重叠的子集。

基于此分区，可以对每个分区执行进一步的计算或存储操作。例如，对于窗口函数，如COUNT(*) OVER (PARTITION BY criteria)， COUNT(*)值是按每个分区计算的。

按语义分组

GROUP BY允许类似的分区行为，尽管它也以各种奇怪的方式转换整个查询的语义。大多数使用GROUP BY的查询可以使用窗口函数重写，尽管GROUP BY语法通常更简洁，也可能得到更好的优化。

例如，这些在逻辑上是相同的，但我希望GROUP BY子句执行得更好:

-- Classic
SELECT a, COUNT(*)
FROM t
GROUP BY a

-- Using window functions
SELECT DISTINCT a, COUNT(*) OVER (PARTITION BY a)
FROM t

关键的区别在于:

窗口函数也可以是非聚合函数，例如ROW_NUMBER() 每个窗口函数都可以有自己的PARTITION BY子句，而GROUP BY只能根据每个查询的一组表达式进行分组。

PARTITION BY是分析的，GROUP BY是聚合的。为了使用PARTITION BY，你必须用OVER子句来包含它。