它有非常不同的使用场景。 当您使用GROUP BY时，您合并了相同列的一些记录，并获得了结果集的聚合。

然而，当你使用PARTITION BY时，你的结果集是相同的，但你只是对窗口函数进行了聚合，而你没有合并记录，你仍然会有相同的记录计数。

以下是一篇对市场有帮助的文章，解释了两者的区别: http://alevryustemov.com/sql/sql-partition-by/

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

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。

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。

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。