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　　NTILE函数可以按照指定的排序规则，对数据按照指定的组数（M个对象，按照某种排序分N个组）进行分组，可以展现出某一条数据被分配在哪个组中.

　　不仅可以单单利用这个特性，还可以借助该特实现更加有意思的功能.　　

NTILE的基本使用

　　NTILE的作用是对数据进行整体上的分组，比如有60个学生，按照成绩分成“上中下”三个级别，可以看出那些人位于哪个级别，用NTILE函数就可以实现。

　　比如这里的简单的示例，有六个学生，按照成绩，分成三组，可以看到，每个人位于哪一组中（或者说哪个人位于哪个层次）

当然也可以分成两组，分组和排序方式由NTILE (N)OVER(ORDER BY *** ASC | DESC) 决定

 

在NTILE的分组功能上扩展

当然这个应用还可以扩展，借助其扩展功能，可以完成很多个性化的需求。

最近遇到一个需求，要处理一批历史数据，目的是根据其Id，经过一系列的逻辑运算（存储过程实现），计算生成这个Id的某些属性，正常情况下是循环表中的每一行数据，分别传入存储过程进行处理。/* DECLARE @id INT = 0 DECLARE @achived bit = 1 while @achived>0 begin 　　select top 1 @id = id from business_table order by id 　　insert into deal_result 　　exec deal_procrdure @id

　　delete from t where business_table = @id

if exists (select 1 from t)

　　set @achived = 1 else 　　set @achived = 0 end*/

但是考虑到business_table的数据量太大，单个Session运算起来可能要花费太久的时间，

因此要考虑使用多个Session，每个Session分别计算一部分数据，这样就可以加快数据的生成效率。

比如有1000W行数据，使用10个Session，每个Session计算100W行，这样比一个Session计算1000W行数据，理论上要快10倍

那么这里就涉及到一个分组的问题，鉴于数据的特点，其Id是唯一的但不连续的，比如要分成10组，如何通过Id的范围，确保每组的数据量基本上相同？

 

一开始是采用比较笨的方法，利用top，比如前100W行数据，可以这样

select max(id) from( 　　select top 100W from t)t通过这样，如果最大的id为Id1,那么前100W行的数据范围为0~Id1。

对于第二个100W行的数据，可以计算前200W行的max(id)

select max(id) from( 　　select top 200W from t)t如果最大的id为Id2,那么第二个100W行的数据范围为Id1~Id2。

 

然后依次类推，是有点笨……

 

　　类似需求可以通过上面提到的NTILE分析函数实现

　　先上个实例代码，模拟上文提到的Business_table Id唯一但是不连续的情况

　　原理正如备注中的写的，利用NTILE函数，对数据整体上分成10组，取每个组的最大值，就可以确定每个组的Id的区间范围了。　　参考下图，将测试数据分成10组，分别取得每个组的最大Id值，就可以确定每个组的Id的范围了。

　　这样就很容易确定，第一组的Id的范围是0~20215，第二组的范围是20216~40406，第三组的范围是40406~60572……

　　计算出来范围之后，可以通过启动多个Session来循环计算，或者是交给应用程序的多个线程，让每个线程分别处理每一个范围内的Id

 

很基础的问题，就不总结了。