在2005年11月份，微软发行了三种新产品系列：Visual Studio 2005，SQL Server 2005和.NET框架2.0(他包括ASP.NET 2.0)。SQL Server 2005是微软自从其上一个主要发行版本SQL Server 2000以来最新版本的数据库平台。在过去五年的发展中，SQL Server中加入了大量的新特征，任何这些新内容都被总结到微软网站的一篇文章《What's New in SQL Server 2005?》中。使用SQL Server 2005作为后端数据库构建基于web应用程式的研发者很可能会对这些新特征抱有浓厚的兴趣，这些新特征包括新的T-SQL改进，更好的Visual Studio集成，和CLR/.NET框架的集成，连同SQL Server 2005 Management Studio应用程式（他是SQL Server 2000的企业管理器的一个更为"平滑"的版本）。
和以前的SQL Server 2000相比， 2005中的T-SQL改进使得编写某些类型的查询极为容易。在SQL Server 2005中，T-SQL语法更为精练、可读和易于理解。
在本文中，我们将专门探讨SQL Server 2005的评价函数，他们大大简化了对查询结果进行评价的过程。
二、 数据模型和评价结果基础
在我们分析如何使用普通查询模式之前，让我们首先创建一个能够运行这些查询的数据模型。在本文中，我使用SQL Server 2005 Express版本来实现我的演示，并且包括了一个数据库和一个ASP.NET 2.0网站（请参考本文相应的完整源码。就象Visual Studio相同，SQL Server发行中也一同加杂了其他一些不同的版本。其中，Express版本是个针对业余爱好者、学生等群体的免费版本。假如您下载和安装Visual Web Developer（Visual Studio针对web研发者的Express版本），那么您能够选择一同安装SQL Server 2005 Express版本）。
对于本文中的示例，我们将使用一个含有产品、销售人员（雇员）、顾客和订单信息的数据库。我们使用五个表来建模：Customers，Employees，Products，Orders和OrderItems。其中，Customers，Employees和Products表分别包含每一个顾客，雇员和产品信息的行记录数据。每当一个顾客进行购买活动，一条新记录被添加到Orders表中，其中的信息指示该顾客实现了购买、该雇员进行的这一销售活动及订单的日期。其中，OrderItems映射订单中的每一件产品，产品的数量和价格总值(假定较大的购买量能够打折)。下图展示了这些表（及字段）连同他们之间的关系。
 如图所展示的，这个OrderItems在Orders和Products表之间建立一个对多对的连接。 |
当构建报告或分析数据时，用户或管理员经常希望看到以某种方式对数据的评价信息。例如，您的老板可能想要一个报告来显示卖路最好的前十项，或在第三个季度销售部中实现最大收入的前三名销售人员。更复杂的情况可能是仅返回第3到第5个评价排名的销售人员。在SQL Server 2000中，返回最高排名项的查询能够通过使用TOP或ROWCOUNT关键字来实现。为了检索一个特定评价子集，您需要使用一种"派生表"（或是一种基于视图的手段）。
SQL Server 2005中引入了四个新的评价函数：ROW_NUMBER，RANK，DENSE_RANK和NTILE。尽管这些和SQL Server 2000所提供的函数相比是个明显的进步，但是这些函数的使用仍然存在一些限制（需要使用派生表或视图来实现功能更为强大的应用程式）。下面让我们分析一下每一个函数。
三、 使用ROW_NUMBER函数计算行数
这个ROW_NUMBER函数把一个序数值赋给每一个返回的记录，该序数值依赖于一个特定的和这个函数一起使用的ORDER BY语句。函数ROW_NUMBER的语法是：ROW_NUMBER() OVER([partition] ORDER BY子句)。例如，下列查询将返回从最贵的到最便宜的产品，对每一种产品按价格进行评价：
| SELECT ProductID，Name，Price， ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY Price DESC) As PriceRankFROM Products |
这个语句的执行结果如下表所示：
| ProductID | Name | Price | PriceRank |
| 8 | Desk | 495.0000 | 1 |
| 10 | Executive Chair | 295.0000 | 2 |
| 9 | Chair | 125.0000 | 3 |
| 5 | Mouse | 14.9500 | 4 |
| 6 | Mousepad | 9.9900 | 5 |
| 11 | Scissors | 8.5000 | 6 |
| 4 | Stapler | 7.9500 | 7 |
| 3 | Binder | 1.9500 | 8 |
| ... | |||
默认情况下，这个ROW_NUMBER函数把一个增量值（逐次加1）赋给结果集中的每一个记录。借助于可选的partition参数，无论何时分区（partitioning）列值发生变化，您都能够让ROW_NUMBER函数重新计算行数。为了说明这个问题，我使用如下查询语法创建了一个视图vwTotalAmountBilledPerOrder，他将返回每一个OrderID和该订购的总订单数：
| SELECT OrderID，SUM(AmountBilled) AS TotalOrderAmountFROM OrderItemsGROUP BY OrderID |
这条语句将返回OrderItems表中每一个唯一的订单，更有相应于该订单的AmountBilled值的和。借助于这个视图，我们能够使用ROW_NUMBER方法来按最大花钱数来评价这些订单，如下所示：
