据我所知，Partition By与Group By几乎相同，但有以下区别:

这个group by实际上对结果集进行分组，每个组返回一行，因此SQL Server只允许在SELECT列表中聚合函数或列，这些函数或列是group by子句的一部分(在这种情况下，SQL Server可以保证每个组都有唯一的结果)。

以MySQL为例，它允许在SELECT列表中有Group By子句中没有定义的列，在这种情况下，每个组仍然返回一行，但是如果列没有唯一的结果，那么就不能保证将输出什么!

但是使用Partition By，尽管该函数的结果与使用Group By的聚合函数的结果相同，但仍然得到正常的结果集，这意味着每个底层行得到一行，而不是每个组得到一行，因此在SELECT列表中每个组的列可能不是唯一的。

因此，作为一个总结，当需要每个组输出一行时，Group By是最好的，当需要所有行但仍然需要基于组的聚合函数时，Partition By是最好的。

当然，也可能存在性能问题，请参阅http://social.msdn.microsoft.com/Forums/ms-MY/transactsql/thread/0b20c2b5-1607-40bc-b7a7-0c60a2a55fba。

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。

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。

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。

-- BELOW IS A SAMPLE WHICH OUTLINES THE SIMPLE DIFFERENCES
-- READ IT AND THEN EXECUTE IT
-- THERE ARE THREE ROWS OF EACH COLOR INSERTED INTO THE TABLE
-- CREATE A database called testDB


-- use testDB
USE [TestDB]
GO


-- create Paints table
CREATE TABLE [dbo].[Paints](
    [Color] [varchar](50) NULL,
    [glossLevel] [varchar](50) NULL
) ON [PRIMARY]

GO


-- Populate Table
insert into paints (color, glossLevel)
select 'red', 'eggshell'
union
select 'red', 'glossy'
union
select 'red', 'flat'
union
select 'blue', 'eggshell'
union
select 'blue', 'glossy'
union
select 'blue', 'flat'
union
select 'orange', 'glossy'
union
select 'orange', 'flat'
union
select 'orange', 'eggshell'
union
select 'green', 'eggshell'
union
select 'green', 'glossy'
union
select 'green', 'flat'
union
select 'black', 'eggshell'
union
select 'black', 'glossy'
union
select 'black', 'flat'
union
select 'purple', 'eggshell'
union
select 'purple', 'glossy'
union
select 'purple', 'flat'
union
select 'salmon', 'eggshell'
union
select 'salmon', 'glossy'
union
select 'salmon', 'flat'


/*   COMPARE 'GROUP BY' color to 'OVER (PARTITION BY Color)'  */

-- GROUP BY Color 
-- row quantity defined by group by
-- aggregate (count(*)) defined by group by
select count(*) from paints
group by color

-- OVER (PARTITION BY... Color 
-- row quantity defined by main query
-- aggregate defined by OVER-PARTITION BY
select color
, glossLevel
, count(*) OVER (Partition by color)
from paints

/* COMPARE 'GROUP BY' color, glossLevel to 'OVER (PARTITION BY Color, GlossLevel)'  */

-- GROUP BY Color, GlossLevel
-- row quantity defined by GROUP BY
-- aggregate (count(*)) defined by GROUP BY
select count(*) from paints
group by color, glossLevel



-- Partition by Color, GlossLevel
-- row quantity defined by main query
-- aggregate (count(*)) defined by OVER-PARTITION BY
select color
, glossLevel
, count(*) OVER (Partition by color, glossLevel)
from paints

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