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Fonctions analytiques (fenêtrage)

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Concepts de fonctions analytiques en SQL standard   Cet article explique le fonctionnement des fonctions analytiques dans BigQuery.

Concepts de fonctions analytiques en SQL standard  

Pour obtenir une description des différentes fonctions analytiques compatibles avec BigQuery, consultez la documentation de référence sur les fonctions de navigation, les fonctions de numérotation et les fonctions analytiques d'agrégation. Dans une base de données, une fonction analytique calcule les valeurs agrégées sur un groupe de lignes. Contrairement aux fonctions d'agrégation, qui renvoient une valeur agrégée unique pour un groupe de lignes, les fonctions analytiques renvoient une valeur unique pour chaque ligne en calculant la fonction sur un groupe de lignes d'entrée. Les fonctions analytiques constituent un mécanisme puissant, capable de représenter de manière succincte des opérations analytiques complexes. Elles permettent également d'effectuer des évaluations efficaces qui, autrement, impliqueraient des autojointures (self-JOIN) coûteuses ou des calculs en dehors de la requête SQL.

Incorrect : Difference between WHERE vs HAVING clause in SQL - GROUP BY Comparison with Example. What is difference between WHERE and HAVING clause in SQL is one of the most popular question asked on SQL and database interviews, especially to beginners.

Difference between WHERE vs HAVING clause in SQL - GROUP BY Comparison with Example

Les fonctions OLAP et la clause WINDOW de fenêtrage. Il existe deux catégories de fonctions OLAP.

Les fonctions OLAP et la clause WINDOW de fenêtrage

La première est appelée fonctions analytiques et concerne des fonctions bien connues de SQL, les fonctions d'agrégation telles que SUM, COUNT, MAX, MIN, AVG ou encore EVERY, ANY (ou SOME), STDDEV_POP, STDDEV_SAMP, VAR_POP, VAR_SAMP, PERCENTILE_CONT, PERCENTILE_DISC (voir annexe A). Ces fonctions sont purement relationnelles, dans le sens où elles obéissent à une logique ensembliste. Elles ont besoin d'opérer des calculs directement sur les données de la requête. Les fonctions analytiques. Nous allons d'abord voir un premier exemple d'utilisation des fonctions analytiques pour calculer une moyenne mobile.

Les fonctions analytiques

Supposons qu'on ait une table de cotation boursière (les cotations ont lieu les jours ouvrés uniquement) : create table COTATION ( isin varchar2 (20), dte date, ouv number, max number, min number, clo number, volume number, constraint pk_cotation primary key (isin, dte)) Remarque : le lecteur pourra se reporter à l'annexe afin de créer les deux tables utilisées dans cet article. Appréhendez le fenêtrage avec OVER et PARTITION BY - Initiez-vous à l'algèbre relationnelle avec le langage SQL. Les fonctions de fenêtrage sont souvent utilisées pour calculer (entre autres) : des sommes cumulées,des numéros de rang, lorsque l'on classe des lignes.

Appréhendez le fenêtrage avec OVER et PARTITION BY - Initiez-vous à l'algèbre relationnelle avec le langage SQL

Vous allez voir, il y a beaucoup de similitudes entre les agrégations et le fenêtrage. N'hésitez-donc pas à vous rafraîchir la mémoire. OVER, clause (Transact-SQL) - SQL Server. SOAT Blog » Les fonctions de fenêtrage SQL (over partition by) Il y a peu de temps, je me suis retrouvé bloqué devant un problème SQL que je n’arrivais pas à résoudre.

SOAT Blog » Les fonctions de fenêtrage SQL (over partition by)

Je devais calculer un maximum, calcul agrégé donc, et à la fois renvoyer des données non agrégées qui dépendaient de ce max. Dans cet article je vais essayer d’expliquer comment résoudre ce problème à l’aide d’opérateurs SQL oubliés : les fonctions de fenêtrage. Basiquement, la fonction de fenetrâge sert à partitionner un ensemble, à effectuer des calculs juste sur un sous-groupe, et non sur un groupe entier comme le fait la clause GROUP BY. Le problème (simplifié) Imaginons une table qui regroupe tous les matchs de foot joués depuis la nuit des temps (enfin depuis la création de la FIFA).

On veut récupérer, pour une équipe donnée, tous les matchs de la dernière saison de tous les événements auxquels elle a participée. Premier essai La première idée qui vient à l’esprit est de faire la requête en deux fois : on calcule le max pour chaque event puis on récupère les matchs. 3.5. Fonctions de fenêtrage. Une fonction de fenêtrage effectue un calcul sur un jeu d'enregistrements liés d'une certaine façon à l'enregistrement courant.

3.5. Fonctions de fenêtrage

On peut les rapprocher des calculs réalisables par une fonction d'agrégat mais, contrairement à une fonction d'agrégat, l'utilisation d'une fonction de fenêtrage (de fenêtrage) n'entraîne pas le regroupement des enregistrements traités en un seul. Chaque enregistrement garde son identité propre. En coulisse, la fonction de fenêtrage est capable d'accéder à d'autres enregistrements que l'enregistrement courant du résultat de la requête. Voici un exemple permettant de comparer le salaire d'un employé avec le salaire moyen de sa division :

SQL PARTITION BY Clause overview. SQL PARITION BY Clause - Learn How To Use PARTITION BY in SQL. Summary: in this tutorial, you will learn how to use the SQL PARTITION BY clause to change how the window function calculates the result.

SQL PARITION BY Clause - Learn How To Use PARTITION BY in SQL

SQL PARTITION BY clause overview The PARTITION BY clause is a subclause of the OVER clause. The PARTITION BY clause divides a query’s result set into partitions. Grouping Data using the OVER and PARTITION BY Functions – {coding}Sight. The OVER and PARTITION BY functions are both functions used to portion a results set according to specified criteria.

Grouping Data using the OVER and PARTITION BY Functions – {coding}Sight

This article explains how these two functions can be used in conjunction to retrieve partitioned data in very specific ways. Preparing Some Sample Data To execute our sample queries, let’s first create a database named “studentdb”. Run the following command in your query window: CREATE DATABASE schooldb; Next, we need to create the “student” table within the “studentdb” database. As always, make sure you are well backed up before experimenting with a new code. Tip: OVER and PARTITION BY > The MidnightDBA Star-Times. Here’s a quick summary of OVER and PARTITION BY (new in SQL 2005), for the uninitiated or forgetful… OVER allows you to get aggregate information without using a GROUP BY.

Tip: OVER and PARTITION BY > The MidnightDBA Star-Times

In other words, you can retrieve detail rows, and get aggregate data alongside it. For example, this query: SELECT SUM(Cost) OVER () AS Cost , OrderNum FROM Orders Will return something like this: