Lære Typer af Vinduesfunktioner | Nogle Yderligere Emner

Lad os kort gennemgå de vigtigste typer af vinduesfunktioner, der anvendes i SQL.

Aggergeringsfunktioner

Dette er de standard aggregeringsfunktioner (AVG, SUM, MAX, MIN, COUNT), der bruges i en vindueskontekst. Vi har allerede anvendt denne type vinduesfunktion i det forrige kapitel.

Rangeringsfunktioner

Rangeringsfunktioner i SQL er en type vinduesfunktion, der gør det muligt at tildele en rang til hver række inden for en partition af et resultatsæt. Disse funktioner er særdeles nyttige til at udføre ordnede beregninger og analyser.

RANK(): tildeler en unik rang til hver distinkte række inden for partitionen baseret på ORDER BY-klausulen. Rækker med samme værdi får samme rang, og der efterlades huller i rangfølgen;
DENSE_RANK(): ligner RANK(), men uden huller i rangfølgen;
NTILE(n): opdeler rækkerne i en ordnet partition i n grupper og tildeler et gruppenummer til hver række.

Eksempel

Vi rangerer salgene baseret på Amount for hver ProductID i stigende rækkefølge ved at bruge funktionen DENSE_RANK():


              12345678
            
SELECT 
    sales_id,
    product_id,
    sales_date,
    amount,
    DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY amount DESC) AS dense_rank_amount
FROM 
    Sales;

Resultattabellen indeholder alle oplysninger fra hovedtabellen samt en ekstra kolonne, der angiver rangeringen af hvert salg for det pågældende produkt.

Værdisammenligningsfunktioner

Værdissammenlignende vinduesfunktioner i SQL bruges til at sammenligne værdier i den aktuelle række med værdier i andre rækker inden for samme partition.
Disse funktioner er særligt nyttige til opgaver, der involverer analyse af tendenser, beregninger baseret på tilstødende rækker eller adgang til specifikke rækkeværdier inden for et defineret vindue. Der findes flere værdissammenligningsfunktioner i SQL:

LAG(): henter værdien fra en forrige række i resultatsættet uden behov for et self-join;
LEAD(): henter værdien fra en efterfølgende række i resultatsættet uden behov for et self-join;
FIRST_VALUE(): returnerer værdien af den første række i vinduesrammen;
LAST_VALUE(): returnerer værdien af den sidste række i vinduesrammen.

Eksempel

Vi bruger værdissammenligningsfunktionen LAG() til at beregne ændringen i salgsbeløb fra det forrige salg for hvert produkt:


              1234567891011
            
SELECT
    sales_id,
    product_id,
    sales_date,
    amount,
    LAG(amount, 1) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sales_date) AS previous_amount,
    amount - LAG(amount, 1) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sales_date) AS amount_change
FROM
    Sales
ORDER BY
    product_id, sales_date;

Som resultat kan oplysninger om salgsforskelle for hvert enkelt produkt nemt udtrækkes uden brug af underforespørgsler eller lagrede procedurer.
Forskelle for alle salg kan også beregnes uden partitionering ved hjælp af følgende forespørgsel:


              123456789
            
SELECT
    sales_id,
    product_id,
    sales_date,
    amount,
    LAG(amount, 1) OVER (ORDER BY sales_date) AS previous_amount,
    amount - LAG(amount, 1) OVER (ORDER BY sales_date) AS amount_change
FROM
    Sales;

Du kan se, at vi ikke inkluderede PARTITION BY-klausulen i OVER-blokken. Det betyder, at vi ikke ønsker at hente tidligere værdier kun for et bestemt produkt, men for alle salgene i tabellen.

Var alt klart?

Tak for dine kommentarer!

Sektion 3. Kapitel 3

Spørg AI

Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat

Awesome!

Completion rate improved to 4.55

Stryg for at vise menuen

Lad os kort gennemgå de vigtigste typer af vinduesfunktioner, der anvendes i SQL.

Aggergeringsfunktioner

Dette er de standard aggregeringsfunktioner (AVG, SUM, MAX, MIN, COUNT), der bruges i en vindueskontekst. Vi har allerede anvendt denne type vinduesfunktion i det forrige kapitel.

Rangeringsfunktioner

RANK(): tildeler en unik rang til hver distinkte række inden for partitionen baseret på ORDER BY-klausulen. Rækker med samme værdi får samme rang, og der efterlades huller i rangfølgen;
DENSE_RANK(): ligner RANK(), men uden huller i rangfølgen;
NTILE(n): opdeler rækkerne i en ordnet partition i n grupper og tildeler et gruppenummer til hver række.

Eksempel

Vi rangerer salgene baseret på Amount for hver ProductID i stigende rækkefølge ved at bruge funktionen DENSE_RANK():


              12345678
            
SELECT 
    sales_id,
    product_id,
    sales_date,
    amount,
    DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY amount DESC) AS dense_rank_amount
FROM 
    Sales;

Resultattabellen indeholder alle oplysninger fra hovedtabellen samt en ekstra kolonne, der angiver rangeringen af hvert salg for det pågældende produkt.

Værdisammenligningsfunktioner

LAG(): henter værdien fra en forrige række i resultatsættet uden behov for et self-join;
LEAD(): henter værdien fra en efterfølgende række i resultatsættet uden behov for et self-join;
FIRST_VALUE(): returnerer værdien af den første række i vinduesrammen;
LAST_VALUE(): returnerer værdien af den sidste række i vinduesrammen.

Eksempel

Vi bruger værdissammenligningsfunktionen LAG() til at beregne ændringen i salgsbeløb fra det forrige salg for hvert produkt:


              1234567891011
            
SELECT
    sales_id,
    product_id,
    sales_date,
    amount,
    LAG(amount, 1) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sales_date) AS previous_amount,
    amount - LAG(amount, 1) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sales_date) AS amount_change
FROM
    Sales
ORDER BY
    product_id, sales_date;


              123456789
            
SELECT
    sales_id,
    product_id,
    sales_date,
    amount,
    LAG(amount, 1) OVER (ORDER BY sales_date) AS previous_amount,
    amount - LAG(amount, 1) OVER (ORDER BY sales_date) AS amount_change
FROM
    Sales;

Du kan se, at vi ikke inkluderede PARTITION BY-klausulen i OVER-blokken. Det betyder, at vi ikke ønsker at hente tidligere værdier kun for et bestemt produkt, men for alle salgene i tabellen.

Var alt klart?

Tak for dine kommentarer!

Sektion 3. Kapitel 3