Первые тестовые данные:
insert into #t values (1, 10, 100)
insert into #t values (1, 20, 101)
insert into #t values (2, 30, 120)
insert into #t values (3, 10, 130)
insert into #t values (3, 10.5, 131)
insert into #t values (4, 100, 140)
Вам нужно два шага, один для получения empIds и их суммарной стоимости заказа. Шаг второй будет получить общую сумму и звание:
; with Step1 (EmpId, ValueThisEmpId) as
(select empId, sum(OrderValue)
from #t
group by empId)
select EmpId,
rank() over(order by ValueThisEmpId desc) as "rank",
sum(ValueTHisEmpId) over() as ValueTotal,
ValueThisEmpId
from Step1
Это даст вывод:
4 1 180.50 100.00
1 2 180.50 30.00
2 2 180.50 30.00
3 4 180.50 20.50
Если вы не хотите пробелов в рейтинге, используйте плотный ранг:
; with Step1 (EmpId, ValueThisEmpId) as
(select empId, sum(OrderValue)
from #t
group by empId)
select EmpId,
dense_rank() over(order by ValueThisEmpId desc) as "rank",
sum(ValueTHisEmpId) over() as TotalValue,
ValueThisEmpId
from Step1