Партицирование и оконные функции в SQL
Партицирование и оконные функции - это функциональные возможности SQL, предоставляющие более гибкие и мощные средства для анализа данных внутри запросов. Давайте рассмотрим каждую из этих концепций подробнее.
Партицирование в SQL:
Партицирование позволяет разделять результаты запроса на группы для агрегации и анализа. Оно используется совместно с агрегатными функциями, такими как SUM, AVG, COUNT, и другими. Ключевыми словами для партицирования являются PARTITION BY.
Пример использования партицирования с агрегатной функцией SUM:
SELECT
department,
employee_name,
salary,
SUM(salary) OVER (PARTITION BY department) AS department_total_salary
FROM
employees;
В этом запросе данные партицированы (разделены) по группам (отделам) (PARTITION BY department), и для каждой группы (отдела) подсчитывается сумма зарплат.
Оконные функции в SQL:
Оконные функции также предоставляют возможность выполнять вычисления на подмножестве данных, но они делают это без изменения числа строк в результате запроса. Оконные функции используют ключевые слова OVER с определенным окном.
Пример использования оконной функции ROW_NUMBER:
SELECT
employee_name,
salary,
ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY salary DESC) AS salary_rank -- в данном случае окном, определяемым через оператор over () являются все строки запроса
FROM
employees;
В этом запросе ROW_NUMBER присваивает каждой строке ранг в зависимости от зарплаты, но не изменяет количество строк в результате.
Сочетание партицирования и оконных функций:
SELECT
department,
employee_name,
salary,
AVG(salary) OVER (PARTITION BY department) AS avg_department_salary,
RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) AS salary_rank
FROM
employees;
Этот запрос демонстрирует, как можно использовать и партицирование (PARTITION BY department) и оконные функции (OVER) в одном запросе. Для каждого отдела вычисляется средняя зарплата, и сотрудники ранжируются по убыванию зарплаты.
Такие запросы обеспечивают более гибкий анализ данных, а партицирование и оконные функции позволяют проводить сложные агрегатные вычисления на уровне подгрупп данных.
-
Создано 07.12.2023 11:04:54
-
Михаил Русаков
Комментарии (0):
Для добавления комментариев надо войти в систему.
Если Вы ещё не зарегистрированы на сайте, то сначала зарегистрируйтесь.