我有一个这样的样本表：
CREATE TABLE #TEMP(Category VARCHAR(100), Name VARCHAR(100))
INSERT INTO #TEMP VALUES('A', 'John')
INSERT INTO #TEMP VALUES('A', 'John')
INSERT INTO #TEMP VALUES('A', 'John')
INSERT INTO #TEMP VALUES('A', 'John')
INSERT INTO #TEMP VALUES('A', 'John')
INSERT INTO #TEMP VALUES('A', 'John')
INSERT INTO #TEMP VALUES('A', 'Adam')
INSERT INTO #TEMP VALUES('A', 'Adam')
INSERT INTO #TEMP VALUES('A', 'Adam')
INSERT INTO #TEMP VALUES('A', 'Adam')
INSERT INTO #TEMP VALUES('A', 'Lisa')
INSERT INTO #TEMP VALUES('A', 'Lisa')
INSERT INTO #TEMP VALUES('A', 'Bucky')
INSERT INTO #TEMP VALUES('B', 'Lily')
INSERT INTO #TEMP VALUES('B', 'Lily')
INSERT INTO #TEMP VALUES('B', 'Lily')
INSERT INTO #TEMP VALUES('B', 'Lily')
INSERT INTO #TEMP VALUES('B', 'Lily')
INSERT INTO #TEMP VALUES('B', 'Tom')
INSERT INTO #TEMP VALUES('B', 'Tom')
INSERT INTO #TEMP VALUES('B', 'Tom')
INSERT INTO #TEMP VALUES('B', 'Tom')
INSERT INTO #TEMP VALUES('B', 'Ross')
INSERT INTO #TEMP VALUES('B', 'Ross')
INSERT INTO #TEMP VALUES('B', 'Ross')
SELECT Category, Name, COUNT(Name) Total
FROM #TEMP
GROUP BY Category, Name
ORDER BY Category, Total DESC
DROP TABLE #TEMP
给我以下内容：
A John 6
A Adam 4
A Lisa 2
A Bucky 1
B Lily 5
B Tom 4
B Ross 3
现在，我该如何选择 TOP 5 PERCENT 每个类别的记录 假设每个类别有超过100条记录（这里未显示样本表）？例如，在我的实际表中，它应该删除 John 来自 A 和 Lily 来自 B 如果合适（再次，我没有在这里显示完整的表）得到：
A Adam 4
A Lisa 2
A Bucky 1
B Tom 4
B Ross 3
我一直在尝试使用 CTEs和 PARTITION BY 条款但似乎无法实现我想要的。它从总体结果中删除了TOP 5 PERCENT，但不从每个类别中删除。有什么建议么？
您可以使用与CTE配对的CTE（公用表表达式） NTILE 窗口函数 - 这会将您的数据切割成您需要的多个切片，例如在你的情况下，分为20片（每片5％）。
;WITH SlicedData AS
(
SELECT Category, Name, COUNT(Name) Total,
NTILE(20) OVER(PARTITION BY Category ORDER BY COUNT(Name) DESC) AS 'NTile'
FROM #TEMP
GROUP BY Category, Name
)
SELECT *
FROM SlicedData
WHERE NTile > 1
这基本上将您的数据分组 Category,Name，通过其他东西订购（不确定是否 COUNT(Name) 这真的是你想要的东西），然后把它分成20块，每块代表5％的数据分区。切片用 NTile = 1 是最高的5％切片 - 从CTE中选择时忽略它。
看到：
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编辑：我添加了第二个解决方案
SELECT b.Id
,b.Category
,b.Name
,b.CategoryNameCount
FROM
(
SELECT a.Id
,a.Category
,a.Name
,COUNT(*)OVER(PARTITION BY a.Category, a.Name) CategoryNameCount
,COUNT(*)OVER(PARTITION BY a.Category) CategoryCount
FROM #TEMP a
) b
WHERE b.CategoryCount*5.0/100 > b.CategoryCount*b.CategoryNameCount*1.0/100
ORDER BY b.Category, b.CategoryNameCount DESC, b.Name
结果：
Id Category Name CategoryNameCount
----------- -------- ---------- -----------------
7 A Adam 4
8 A Adam 4
9 A Adam 4
10 A Adam 4
11 A Lisa 2
12 A Lisa 2
13 A Bucky 1
19 B Tom 4
20 B Tom 4
21 B Tom 4
22 B Tom 4
23 B Ross 3
24 B Ross 3
25 B Ross 3
要么
SELECT b.Category, b.Name, b.CategoryNameCount
FROM
(
SELECT
a.Category
,a.Name
,COUNT(*)OVER(PARTITION BY a.Category, a.Name) CategoryNameCount
,COUNT(*)OVER(PARTITION BY a.Category) CategoryCount
FROM #TEMP a
) b
WHERE b.CategoryCount*5.0/100 > b.CategoryCount*b.CategoryNameCount*1.0/100
GROUP BY b.Category, b.Name, b.CategoryNameCount
ORDER BY b.Category, b.CategoryNameCount DESC, b.Name
结果：
Category Name CategoryNameCount
-------- ---------- -----------------
A Adam 4
A Lisa 2
A Bucky 1
B Tom 4
B Ross 3
select Category,name,CountTotal,RankSeq,(50*CountTotal)/100 from (
select Category,name,COUNT(*)
over (partition by Category,name ) as CountTotal,
ROW_NUMBER()
over (partition by Category,name order by Category) RankSeq from #TEMP
--group by Category,Name
) temp
where RankSeq <= ((50*CountTotal)/100)
order by Category,Name,RankSeq
输出：
Category name CountTotal RankSeq 50*CountTotal)/100
A Adam 4 1 2
A Adam 4 2 2
A John 6 1 3
A John 6 2 3
A John 6 3 3
A Lisa 2 1 1
B Lily 5 1 2
B Lily 5 2 2
B Ross 3 1 1
B Tom 4 1 2
B Tom 4 2 2
我希望这有帮助 ：）
;WITH SlicedData AS
(
SELECT Category, Name, COUNT(Name) Total,
**PERCENT_RANK() OVER(PARTITION BY Category ORDER BY COUNT(Name) DESC) * 100** AS 'Percent'
FROM #TEMP
GROUP BY Category, Name
)
SELECT *
FROM SlicedData
WHERE Percent < 5
如果记录数小于您的图块编号，则NTile将不起作用。