记录一个分组取前N条数据的SQL:
 SELECT  *
 FROM    ( SELECT    ROW_NUMBER() OVER ( PARTITION  BY t1.X ORDER BY t1.Y ) AS RNUM ,
                     *
           FROM      Table1 t1
         ) AS T
 WHERE   T.RNUM >= N

注：
X:分组的字段；
Y:排序的字段；
N:第N条

实例整理：

转自：http://www.cnblogs.com/isun/archive/2012/12/22/2829528.html

示例表结构说明

表SectionTransactionLog，用来记录各部门各项活动的日志表
SectionId，部门Id
SectionTransactionType，活动类型
TotalTransactionValue，活动花费
TransactionDate，活动时间

  我们设定的场景为：选出每部门（SectionId）最近两次举行的活动。

  笔者用来测试的SectionTransactionLog表中数据超3,000,000。

一、 嵌套子查询方式

 SELECT * FROM SectionTransactionLog mLog

 where 
     (select COUNT(*) from SectionTransactionLog subLog
     where subLog.SectionId = mLog.SectionId and subLog.TransactionDate >= mLog.TransactionDate)<=2
 order by SectionId, TransactionDate desc

  运行时间：34秒

  该方式原理较简单，只是在子查询中确定该条记录是否是其Section中新近发生的2条之一。

2

1SELECT*FROMSectionTransactionLogmLog

2wheremLog.Idin

3(selecttop2Id

fromSectionTransactionLogsubLog

wheresubLog.SectionId=mLog.SectionId

orderbyTransactionDatedesc)

orderbySectionId,TransactionDatedesc

  运行时间：1分25秒

  在子查询中使用TransactionDate排序，取top 2。并应用in关键字确定记录是否符合该子查询。

二、 自联接方式

SELECT * FROM SectionTransactionLog mLog
where mLog.Id in
    (select top 2 Id 
    from SectionTransactionLog subLog
    where subLog.SectionId = mLog.SectionId
    order by TransactionDate desc)
order by SectionId, TransactionDate desc

  运行时间：56秒

  该实现方式较为巧妙，但较之之前方法也稍显复杂。其中，以SectionTransactionLog表自联接为基础而构造出的subLog部分为每一活动（以Id标识）计算出其在Section内部的排序rankNum（按时间TransactionDate）。

  在自联接条件rankLeft.SectionId=rankRight.SectionIdandrankLeft.TransactionDate(=rankRight.TransactionDate的筛选下，查询结果中对于某一活动（以Id标识）而言，与其联接的只有同其在一Section并晚于或与其同时发生活动（当然包括其自身）。下图为Id=1的活动自联接示意：

  从上图中一目了然可以看出，基于此结果的count计算，便为Id=1活动在Section 9022中的排次rankNum。

  而后having COUNT(*) (= 2选出排次在2以内的，再做一次联接select出所需信息。

三、 应用ROW_NUMBER()（SQL SERVER 2005及之后）

select * from
(
select *, ROW_NUMBER() over(partition by SectionId order by TransactionDate desc) as rowNum
from SectionTransactionLog
) ranked
where ranked.rowNum <= 2
order by ranked.SectionId, ranked.TransactionDate desc

  运行时间：20秒

  这是截至目前效率最高的实现方式。ROW_NUMBER() over(partition bySectionIdorder byTransactionDatedesc)完成了分组、排序、取行号的整个过程。

效率思考

  下面我们对上述的4种方法做一个效率上的统计。

  4种方法中，嵌套子查询2所用时最长，其效率损耗在什么地方了呢？难道果真是使用了in关键字的缘故？下图为其执行计划（execute plan）：

  从图中，我们可以看出优化器将in解析为了Left Semi Join,其损耗极低。而该查询绝大部分性能消耗在子查询的order by处（Top N Sort）。果然，若删掉子查询中的order byTransactionDatedesc子句（当然结果不正确），其耗时仅为8秒。

  添加有效索引可提高该查询方法的性能。