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我们公司上了一套系统，我查看了一下原开发人员在做报表时写的SQL代码，如下所示：  
  select   distinct   t3.code,t3.name,t3.material_spec,t3.default_unit,  
  sum(t2.quantity)   over   (partition  by   t3.code)   sum_qty,  
  sum(t2.amount)   over   (partition  by   t3.code)   sum_amount,  
  sum(t2.tax_amount)   over   (partition  
by   t3.code)   -   sum(t2.amount)   over   (partition  by   t3.code)   tax,  
  sum(t2.tax_amount)   over   (partition  
by   t3.code)   total_amount  
  from   t1,t2,t3,t4  
  where   ...  
  order  by   t3.code  
   
  然后以下是我自己整理的代码：  
  select   t3.code,t3.name,t3.material_spec,t3.default_unit,  
  sum(t2.quantity)     sum_qty,  
  sum(t2.amount)   sum_amount,  
  sum(t2.tax_amount)     -   sum(t2.amount)   tax,  
  sum(t2.tax_amount)     total_amount  
  from   t1,t2,t3,t4  
  where   ...  
  group  by   t3.code,t3.name,t3.material_spec,t3.default_unit  
  order  by   t3.code  
   
   
  二者运行的结果一要，性能我的那个要比原开发人员写的来的快。而且相差的性能很明显。用group  by要快很多。我就想问一下这里的高人？用partition  by是不是有别的用意？会比group  by   来的更科学更好？（ps:自己查资料一直找不到答案，所以上这里来麻烦大家了）  
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sum()   over   (PARTITION  BY   ...)   是一个分析函数。   他执行的效果跟普通的sum   ...group  by   ...不一样，它计算组中表达式的累积和，而不是简单的和。  
   
  表a，内容如下：  
  B C D  
  02 02 1  
  02 03 2  
  02 04 3  
  02 05 4  
  02 01 5  
  02 06 6  
  02 07 7  
  02 03 5  
  02 02 12  
  02 01 2  
  02 01 23  
   
  select   b,c,sum(d)   e   from   a   group  by   b,c  
  得到：  
  B C E  
  02 01 30  
  02 02 13  
  02 03 7  
  02 04 3  
  02 05 4  
  02 06 6  
  02 07 7  
   
  而使用分析函数得到的结果是：  
  SELECT   b,   c,   d,   SUM(d)   OVER(PARTITION  BY   b,c   ORDER  BY   d)   e   FROM   a  
  B C E  
  02 01 2  
  02 01 7  
  02 01 30  
  02 02 1  
  02 02 13  
  02 03 2  
  02 03 7  
  02 04 3  
  02 05 4  
  02 06 6  
  02 07 7  
  结果不一样，这样看还不是很清楚，我们把d的内容也显示出来就更清楚了：  
  SELECT   b,   c,   d,SUM(d)   OVER(PARTITION  BY   b,c   ORDER  BY   d)   e   FROM   a  
  B C D E  
  02 01 2 2                     d=2,sum(d)=2  
  02 01 5 7                     d=5,sum(d)=7  
  02 01 23 30                   d=23,sum(d)=30  
  02 02 1 1                     c值不同，重新累计  
  02 02 12 13  
  02 03 2 2  
  02 03 5 7  
  02 04 3 3  
  02 05 4 4  
  02 06 6 6  
  02 07 7 7