看这个例子。

CREATE TABLE [dbo].#TestTable(
    [id] [int] NOT NULL,
    [create_date] [date] NOT NULL,
    [info1] [varchar](50) NOT NULL,
    [info2] [varchar](50) NOT NULL,
)

插入一些数据

INSERT INTO dbo.#TestTable (id, create_date, info1, info2)
VALUES (1, '1/1/09', 'Blue', 'Green')
INSERT INTO dbo.#TestTable (id, create_date, info1, info2)
VALUES (1, '1/2/09', 'Red', 'Yellow')
INSERT INTO dbo.#TestTable (id, create_date, info1, info2)
VALUES (1, '1/3/09', 'Orange', 'Purple')
INSERT INTO dbo.#TestTable (id, create_date, info1, info2)
VALUES (2, '1/1/09', 'Yellow', 'Blue')
INSERT INTO dbo.#TestTable (id, create_date, info1, info2)
VALUES (2, '1/5/09', 'Blue', 'Orange')
INSERT INTO dbo.#TestTable (id, create_date, info1, info2)
VALUES (3, '1/2/09', 'Green', 'Purple')
INSERT INTO dbo.#TestTable (id, create_date, info1, info2)
VALUES (3, '1/8/09', 'Red', 'Blue')

1重复相同的值

插入dbo。#TestTable (id, create_date, info1, info2) VALUES '1/1/09'， '蓝色'，'绿色')

看所有

SELECT * FROM #TestTable

看看你的结果

SELECT Id,
    create_date,
    info1,
    info2,
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY Id ORDER BY create_date DESC) AS RowId,
    RANK() OVER(PARTITION BY Id ORDER BY create_date DESC)    AS [RANK]
FROM #TestTable

需要了解的不同

只有在分区中为特定排序值设置了关联时，才会看到差异。

在这种情况下，RANK和DENSE_RANK是确定的，对于排序列和分区列具有相同值的所有行最终将得到相同的结果，而ROW_NUMBER将任意(非确定地)将递增的结果分配给绑定的行。

示例:(所有行都有相同的StyleID，所以都在同一个分区中，在该分区中，前3行按ID排序时是绑定的)

WITH T(StyleID, ID)
     AS (SELECT 1,1 UNION ALL
         SELECT 1,1 UNION ALL
         SELECT 1,1 UNION ALL
         SELECT 1,2)
SELECT *,
       RANK() OVER(PARTITION BY StyleID ORDER BY ID)       AS [RANK],
       ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY StyleID ORDER BY ID) AS [ROW_NUMBER],
       DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY StyleID ORDER BY ID) AS [DENSE_RANK]
FROM   T  

返回

StyleID     ID       RANK      ROW_NUMBER      DENSE_RANK
----------- -------- --------- --------------- ----------
1           1        1         1               1
1           1        1         2               1
1           1        1         3               1
1           2        4         4               2

您可以看到，对于三个相同的行，ROW_NUMBER增加，RANK值保持不变，然后跳到4。DENSE_RANK也将相同的秩赋给所有三行，但下一个不同的值被赋值为2。

我没有做任何关于秩的事情，但是我今天用row_number()发现了这一点。

select item, name, sold, row_number() over(partition by item order by sold) as row from table_name

这将导致一些重复的行号，因为在我的例子中，每个名称都包含所有项。每一件商品都将按售出的数量排序。

+--------+------+-----+----+
|glasses |store1|  30 | 1  |
|glasses |store2|  35 | 2  |
|glasses |store3|  40 | 3  |
|shoes   |store2|  10 | 1  |
|shoes   |store1|  20 | 2  |
|shoes   |store3|  22 | 3  |
+--------+------+-----+----+

相当多:

一行的秩是1加上前面一行的秩数。

Row_number是行的唯一秩，在秩上没有任何差距。

http://www.bidn.com/blogs/marcoadf/bidn-blog/379/ranking-functions-row_number-vs-rank-vs-dense_rank-vs-ntile

注意，所有这些窗口函数都返回一个类似整型的值。

数据库通常会选择BIGINT数据类型，这占用的空间比我们需要的大得多。而且，我们很少需要从-9,223,372,036,854,775,808到+9,223,372,036,854,775,807的范围。

将结果转换为BYTEINT、SMALLINT或INTEGER。

这些现代系统和硬件是如此强大，所以你可能永远不会看到有意义的额外资源使用，但我认为这是最佳实践。

没有分区子句的简单查询:

select 
    sal, 
    RANK() over(order by sal desc) as Rank,
    DENSE_RANK() over(order by sal desc) as DenseRank,
    ROW_NUMBER() over(order by sal desc) as RowNumber
from employee 

输出:

    --------|-------|-----------|----------
    sal     |Rank   |DenseRank  |RowNumber
    --------|-------|-----------|----------
    5000    |1      |1          |1
    3000    |2      |2          |2
    3000    |2      |2          |3
    2975    |4      |3          |4
    2850    |5      |4          |5
    --------|-------|-----------|----------