有一个数据表
UserName  OrderNumber
小李        12
小李        13
小张        18
小张        17想得到如下结果UserName  OrderNumber   内部排序
小李        12            1
小李        13            2
小张        18            2
小张        17            1也就是按照用户名分组得到排序结果

解决方案 »

  1.   

    --> 测试数据: @T
    declare @T table (UserName varchar(4),OrderNumber int)
    insert into @T
    select '小李',12 union all
    select '小李',13 union all
    select '小张',18 union all
    select '小张',17select UserName,OrderNumber,
           rnk=(select count(*) from @T where UserName=t.UserName and OrderNumber<=t.OrderNumber)
    from @T as t/*
    UserName OrderNumber rnk         
    -------- ----------- ----------- 
    小李       12          1
    小李       13          2
    小张       18          2
    小张       17          1(所影响的行数为 4 行)*/
      

  2.   

    --示例数据
    CREATE TABLE tb(Name varchar(10),Score decimal(10,2))
    INSERT tb SELECT 'aa',99
    UNION ALL SELECT 'bb',56
    UNION ALL SELECT 'cc',56
    UNION ALL SELECT 'dd',77
    UNION ALL SELECT 'ee',78
    UNION ALL SELECT 'ff',76
    UNION ALL SELECT 'gg',78
    UNION ALL SELECT 'ff',50
    GO--1. 名次生成方式1,Score重复时合并名次
    SELECT *,Place=(SELECT COUNT(DISTINCT Score) FROM tb WHERE Score>=a.Score)
    FROM tb a
    ORDER BY Place
    /*--结果
    Name       Score        Place 
    ---------------- ----------------- ----------- 
    aa         99.00        1
    ee         78.00        2
    gg         78.00        2
    dd         77.00        3
    ff         76.00        4
    bb         56.00        5
    cc         56.00        5
    ff         50.00        6
    --*/--2. 名次生成方式2,Score重复时保留名次空缺
    SELECT *,Place=(SELECT COUNT(Score) FROM tb WHERE Score>a.Score)+1
    FROM tb a
    ORDER BY Place
    /*--结果
    Name       Score        Place 
    --------------- ----------------- ----------- 
    aa         99.00        1
    ee         78.00        2
    gg         78.00        2
    dd         77.00        4
    ff         76.00        5
    bb         56.00        6
    cc         56.00        6
    ff         50.00        8
    --*/
      

  3.   

    --NND,索性把2005的一起帖出来.
    ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK的用法
    (爱新觉罗.毓华  2007-12-16  广东深圳)SQL Server 2005 引入几个新的排序(排名)函数,如ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK等。
    这些新函数使您可以有效地分析数据以及向查询的结果行提供排序值。 --------------------------------------------------------------------------
    ROW_NUMBER()说明:返回结果集分区内行的序列号,每个分区的第一行从 1 开始。
    语法:ROW_NUMBER () OVER ( [ <partition_by_clause> ] <order_by_clause> ) 。
    备注:ORDER BY 子句可确定在特定分区中为行分配唯一 ROW_NUMBER 的顺序。
    参数:<partition_by_clause> :将 FROM 子句生成的结果集划入应用了 ROW_NUMBER 函数的分区。 
          <order_by_clause>:确定将 ROW_NUMBER 值分配给分区中的行的顺序。
    返回类型:bigint 。示例:
    /*以下示例将根据年初至今的销售额,返回 AdventureWorks 中销售人员的 ROW_NUMBER。*/USE AdventureWorks
    GO
    SELECT c.FirstName, c.LastName, ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY SalesYTD DESC) AS 'Row Number', s.SalesYTD, a.PostalCode
    FROM Sales.SalesPerson s JOIN Person.Contact c on s.SalesPersonID = c.ContactID
    JOIN Person.Address a ON a.AddressID = c.ContactID
    WHERE TerritoryID IS NOT NULL AND SalesYTD <> 0
    /*
    FirstName  LastName    Row Number  SalesYTD      PostalCode
    ---------  ----------  ----------  ------------  ----------------------------
    Shelley    Dyck        1           5200475.2313  98027
    Gail       Erickson    2           5015682.3752  98055
    Maciej     Dusza       3           4557045.0459  98027
    Linda      Ecoffey     4           3857163.6332  98027
    Mark       Erickson    5           3827950.238   98055
    Terry      Eminhizer   6           3587378.4257  98055
    Michael    Emanuel     7           3189356.2465  98055
    Jauna      Elson       8           3018725.4858  98055
    Carol      Elliott     9           2811012.7151  98027
    Janeth     Esteves     10          2241204.0424  98055
    Martha     Espinoza    11          1931620.1835  98055
    Carla      Eldridge    12          1764938.9859  98027
    Twanna     Evans       13          1758385.926   98055
    (13 行受影响)
    */
     
    /*以下示例将返回行号为 50 到 60(含)的行,并以 OrderDate 排序。*/ 
    USE AdventureWorks;
    GO
    WITH OrderedOrders AS
    (SELECT SalesOrderID, OrderDate,
    ROW_NUMBER() OVER (order by OrderDate)as RowNumber
    FROM Sales.SalesOrderHeader ) 
    SELECT * 
    FROM OrderedOrders 
    WHERE RowNumber between 50 and 60;
    /*
    SalesOrderID OrderDate               RowNumber
    ------------ ----------------------- --------------------
    43708        2001-07-03 00:00:00.000 50
    43709        2001-07-03 00:00:00.000 51
    43710        2001-07-03 00:00:00.000 52
    43711        2001-07-04 00:00:00.000 53
    43712        2001-07-04 00:00:00.000 54
    43713        2001-07-05 00:00:00.000 55
    43714        2001-07-05 00:00:00.000 56
    43715        2001-07-05 00:00:00.000 57
    43716        2001-07-05 00:00:00.000 58
    43717        2001-07-05 00:00:00.000 59
    43718        2001-07-06 00:00:00.000 60
    (11 行受影响)--------------------------------------------------------------
    RANK()说明:返回结果集的分区内每行的排名。行的排名是相关行之前的排名数加一。
    语法:RANK () OVER ( [ < partition_by_clause > ] < order_by_clause > )
    备注:如果两个或多个行与一个排名关联,则每个关联行将得到相同的排名。
          例如,如果两位顶尖销售员具有同样的 SalesYTD 值,他们将并列第一。
          由于已有两行排名在前,所以具有下一个最大 SalesYTD 的销售人员将排名第三。
          因此,RANK 函数并不总返回连续整数。 
          用于整个查询的排序顺序决定了行在结果集中的显示顺序。这也隐含了行在每个分区中的排名。
    参数:< partition_by_clause > :将 FROM 子句生成的结果集划分为要应用 RANK 函数的分区。 
          < order_by_clause >:确定将 RANK 值应用于分区中的行时所基于的顺序。
    返回类型:bigint示例:
    /*以下示例按照数量对清单中的产品进行了排名。行集按 LocationID 分区,按 Quantity 排序。
    USE AdventureWorks;
    GO
    SELECT i.ProductID, p.Name, i.LocationID, i.Quantity, RANK() OVER (PARTITION BY i.LocationID order by i.Quantity) as RANK
    FROM Production.ProductInventory i JOIN Production.Product p 
    ON i.ProductID = p.ProductID
    ORDER BY p.Name
    GO
    /*
    ProductID   Name                                               LocationID Quantity RANK
    ----------- -------------------------------------------------- ---------- -------- --------------------
    1           Adjustable Race                                    6          324      71
    1           Adjustable Race                                    1          408      78
    1           Adjustable Race                                    50         353      117
    2           Bearing Ball                                       6          318      67
    2           Bearing Ball                                       1          427      85
    2           Bearing Ball                                       50         364      122
    3           BB Ball Bearing                                    50         324      106
    3           BB Ball Bearing                                    1          585      110
    3           BB Ball Bearing                                    6          443      115
    4           Headset Ball Bearings                              1          512      99
    4           Headset Ball Bearings                              6          422      108
    4           Headset Ball Bearings                              50         388      140
    316         Blade                                              10         388      33
    ......
    (1069 行受影响)
    */ 
    */
      

  4.   

    --接上.
    -------------------------------------------------------------------------------------
    DENSE_RANK()说明:返回结果集分区中行的排名,在排名中没有任何间断。行的排名等于所讨论行之前的所有排名数加一。
    语法:DENSE_RANK () OVER ( [ < partition_by_clause > ] < order_by_clause > )
    备注:如果有两个或多个行受同一个分区中排名的约束,则每个约束行将接收相同的排名。
          例如,如果两位顶尖销售员具有相同的 SalesYTD 值,则他们将并列第一。
          接下来 SalesYTD 最高的销售人员排名第二。该排名等于该行之前的所有行数加一。
          因此,DENSE_RANK 函数返回的数字没有间断,并且始终具有连续的排名。 
          整个查询所用的排序顺序确定了各行在结果中的显示顺序。这说明排名第一的行可以不是分区中的第一行。
    参数:< partition_by_clause > :将 FROM 子句所生成的结果集划分为数个将应用 DENSE_RANK 函数的分区。 
          < order_by_clause >:确定将 DENSE_RANK 值应用于分区中各行的顺序。
    返回类型:bigint示例:
    /*以下示例返回各位置上产品数量的 DENSE_RANK。 */
    USE AdventureWorks;
    GO
    SELECT  i.ProductID, p.Name, i.LocationID, i.Quantity, DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY i.LocationID order by i.Quantity) as DENSE_RANK
    FROM Production.ProductInventory i JOIN Production.Product p ON i.ProductID = p.ProductID
    ORDER BY Name;
    GO
    /*
    ProductID   Name                                               LocationID Quantity DENSE_RANK
    ----------- -------------------------------------------------- ---------- -------- --------------------
    1           Adjustable Race                                    1          408      57
    1           Adjustable Race                                    6          324      52
    1           Adjustable Race                                    50         353      82
    879         All-Purpose Bike Stand                             7          144      34
    712         AWC Logo Cap                                       7          288      38
    3           BB Ball Bearing                                    50         324      74
    3           BB Ball Bearing                                    6          443      81
    3           BB Ball Bearing                                    1          585      82
    */-------------------------------------------------------------------------------------------------------
    将上面三个函数放在一起计算,更能明显看出各个函数的功能。CREATE TABLE rankorder(orderid INT,qty INT)
    INSERT rankorder VALUES(30001,10)
    INSERT rankorder VALUES(10001,10)
    INSERT rankorder VALUES(10006,10)
    INSERT rankorder VALUES(40005,10)
    INSERT rankorder VALUES(30003,15)
    INSERT rankorder VALUES(30004,20)
    INSERT rankorder VALUES(20002,20)
    INSERT rankorder VALUES(20001,20)
    INSERT rankorder VALUES(10005,30)
    INSERT rankorder VALUES(30007,30)
    INSERT rankorder VALUES(40001,40)
    INSERT rankorder VALUES(30007,30)
    GO
    --对一个列qty进行的排序
    SELECT orderid,qty,
           ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY qty) AS rownumber,
           RANK()       OVER(ORDER BY qty) AS rank,
           DENSE_RANK() OVER(ORDER BY qty) AS denserank
    FROM rankorder
    ORDER BY qty
    /*
    orderid     qty         rownumber            rank                 denserank
    ----------- ----------- -------------------- -------------------- --------------------
    30001       10          1                    1                    1
    10001       10          2                    1                    1
    10006       10          3                    1                    1
    40005       10          4                    1                    1
    30003       15          5                    5                    2
    30004       20          6                    6                    3
    20002       20          7                    6                    3
    20001       20          8                    6                    3
    10005       30          9                    9                    4
    30007       30          10                   9                    4
    30007       30          11                   9                    4
    40001       40          12                   12                   5
    (12 行受影响)
    */ --对两个列qty,orderid进行的排序
    SELECT orderid,qty,
           ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY qty,orderid) AS rownumber,
           RANK()       OVER(ORDER BY qty,orderid) AS rank,
           DENSE_RANK() OVER(ORDER BY qty,orderid) AS denserank
    FROM rankorder
    ORDER BY qty,orderid
    drop table rankorder
    /*
    orderid     qty         rownumber            rank                 denserank
    ----------- ----------- -------------------- -------------------- --------------------
    10001       10          1                    1                    1
    10006       10          2                    2                    2
    30001       10          3                    3                    3
    40005       10          4                    4                    4
    30003       15          5                    5                    5
    20001       20          6                    6                    6
    20002       20          7                    7                    7
    30004       20          8                    8                    8
    10005       30          9                    9                    9
    30007       30          10                   10                   10
    30007       30          11                   10                   10
    40001       40          12                   12                   11
    (12 行受影响)
    */
      

  5.   

    if object_id('tempdb.dbo.#T') is not null drop table #T
    create table #T (UserName varchar(4),OrderNumber int)
    insert into #T
    select '小李',12 union all
    select '小李',13 union all
    select '小张',18 union all
    select '小张',17select * from #T
    select *,(select count(*) from #T where username=a.username and OrderNumber<=a.OrderNumber)内部排序 from #T as a
    /*
    小李 12 1
    小李 13 2
    小张 18 2
    小张 17 1
    */
      

  6.   

    --> 测试数据: @T
    declare @T table (UserName varchar(4),OrderNumber int)
    insert into @T
    select '小李',12 union all
    select '小李',13 union all
    select '小张',18 union all
    select '小张',17select UserName,OrderNumber,
           rnk=row_number() over(partition by UserName order by OrderNumber)
    from @T/*
    UserName OrderNumber rnk
    -------- ----------- --------------------
    小李       12          1
    小李       13          2
    小张       17          1
    小张       18          2(4 row(s) affected)
    */
      

  7.   

    select  
    (select count(1) from tablename where  OrderNumber<=t.OrderNumber and UserName =t.UserName) as id,* 
     from  tablename  t
      

  8.   

    select *,内部排序=(select count(1) from 表名 where UserName=a.UserName and OrderNumber<=a.OrderNumber) from 表名 a
      

  9.   

    select  
    (select count(1) from tablename where  OrderNumber<=t.OrderNumber and UserName =t.UserName) as id,* 
     from  tablename  t
      

  10.   

    select  
    (select count(1) from tablename where  OrderNumber<=t.OrderNumber and UserName =t.UserName) as id,* 
     from  tablename  t