总结四个函数的特点：
row_number()：连续不重复；1234567
rank() ：重复不连续；1222567
dense_rank()：重复且连续；1222345
ntile()：平均分组；1122334
SQL Server中的排序函数有四个：row_number()，rank()，dense_rank()及ntile()函数；
1.row_number()函数
特点： row_number()函数可以为每条记录添加递增的顺序数值序号，即使值完全相同也依次递增序号，不会重复。
语法：
ROW_NUMBER() OVER ( [PARTITION BY partition_expression, ... ] ORDER BY sort_expression [ASC | DESC], ...)PARTITION BY子句将结果集划分为分区。 ROW_NUMBER()函数分别应用于每个分区，并重新初始化每个分区的行号。PARTITION BY子句是可选的。如果未指定，ROW_NUMBER()函数会将整个结果集视为单个分区。
ORDER BY子句定义结果集的每个分区中的行的逻辑顺序。 ORDER BY子句是必需的，因为ROW_NUMBER()函数对顺序敏感。
2.rank()函数
特点： rank()函数也是返回每条记录的排名序号，但当值相同时，序号也将相同，同时跳跃排序（比如两个第一名后面是第三名）。
语法：
RANK() OVER ( [PARTITION BY partition_expression, ... ] ORDER BY sort_expression [ASC | DESC], ...)PARTITION BY子句划分应用该函数的结果集分区的行。
ORDER BY子句指定应用该函数每个分区中行的逻辑排序顺序。
3.dense_rank()函数
特点： dense_rank()函数进行排序时，也会将值相同的数据赋予同一个序号，但与rank()函数不同的是，dense_rank()函数为连续排序（比如两个第一名后面是第二名）。
语法：
DENSE_RANK() OVER ( [PARTITION BY partition_expression, ... ] ORDER BY sort_expression [ASC | DESC], ...)dense_rank()函数以ORDER BY子句定义的指定顺序应用于PARTITION BY子句定义的每个分区的行。它会在划分分区边界时重置等级。
PARITION BY子句是可选的。如果省略它，该函数会将整个结果集视为单个分区。
4.ntile(n)函数
特点： ntile(n)函数会将数据分为n组，自动进行分组 （每组数量大致相等，若无法均分为n组，则每组的记录数不能大于它上一组的记录数），每组将会分配同一个序号（组号为1-n）。
语法：
NTILE(integer_expression) OVER ( [PARTITION BY partition_expression, ... ] ORDER BY sort_expression [ASC | DESC], ...)integer_expression 为数据行划分的组数。
PARTITION BY子句将结果集的行分配到应用了NTILE()函数的分区中。
ORDER BY子句指定应用NTILE()的每个分区中行的逻辑顺序。
- row_number()函数
将所有数据按照score排名
select row_number()over(order by SCORE) as num,sc.* from sc结果：
可以看到，score相同的数据行，排序依旧递增。
另外，可以使用partition by为数据进行分组排序
例如，按照CNO分组，将score排序
select row_number()over(partition by CNO order by SCORE) as num,sc.* from sc
- rank()函数
将所有数据按照score排名
select rank()over(order by SCORE) as num,sc.* from sc结果
可以看到，score相同的数据行，排序相同。并且为跳跃排序（五个9后面是14）。
partition by使用方法相同，不再模拟。
- dense_rank()函数
将所有数据按照score排名
select dense_rank()over(order by SCORE) as num,sc.* from sc结果
可以看到，score相同的数据行，排序相同。但为顺序排序（五个9后面仍是10）。
PS：
dense_rank()函数还有个用处，就是将一组内的数据分为同一个序号，并按组递增排序。这样可以获得groupby的num值，对于只有值，没有ID的数据，比较有用。
例如：按照CNO分组排序
select dense_rank()over(order by CNO ) as num,sc.* from sc结果：
- ntile()函数
将所有数据按照score排序，并分为4组
select ntile(4)over(order by SCORE ) as num,sc.* from sc结果
来源地址：https://blog.csdn.net/momomuabc/article/details/127902127
