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Ottimizzazione SQL e Funzionalità delle Query

bookTipi di Funzioni Finestra

Esploriamo brevemente i principali tipi di funzioni finestra utilizzate in SQL.

Funzioni di aggregazione

Queste sono le classiche funzioni di aggregazione (AVG, SUM, MAX, MIN, COUNT) utilizzate in un contesto finestra. Abbiamo già utilizzato questo tipo di funzione finestra nel capitolo precedente.

Funzioni di ranking

Le funzioni di ranking in SQL sono un tipo di funzione finestra che consente di assegnare un rango a ciascuna riga all'interno di una partizione di un set di risultati. Queste funzioni sono estremamente utili per eseguire calcoli ordinati e analisi.

  • RANK(): assegna un rango univoco a ciascuna riga distinta all'interno della partizione in base alla clausola ORDER BY. Le righe con valori uguali ricevono lo stesso rango, lasciando dei vuoti nella sequenza;

  • DENSE_RANK(): simile a RANK(), ma senza vuoti nella sequenza di ranking;

  • NTILE(n): divide le righe in una partizione ordinata in n gruppi e assegna un numero di gruppo a ciascuna riga.

Esempio

Classifichiamo le vendite in base all'Amount per ogni ProductID in ordine crescente utilizzando la funzione 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;
copy

La tabella risultante contiene tutte le informazioni della tabella principale e una colonna aggiuntiva che fornisce il rango di ciascuna vendita per il prodotto specifico.

Funzioni di confronto valori

Le funzioni finestra di confronto valori in SQL vengono utilizzate per confrontare i valori della riga corrente con i valori di altre righe all'interno della stessa partizione.
Queste funzioni sono particolarmente utili per attività che prevedono l'analisi di trend, il calcolo basato su righe adiacenti o l'accesso a valori specifici di riga all'interno di una finestra definita. Esistono diverse funzioni di confronto valori in SQL:

  • LAG() : recupera il valore dalla riga precedente nel set di risultati senza la necessità di un self-join;
  • LEAD(): recupera il valore dalla riga successiva nel set di risultati senza la necessità di un self-join;
  • FIRST_VALUE(): restituisce il valore della prima riga nel frame della finestra;
  • LAST_VALUE(): restituisce il valore dell'ultima riga nel frame della finestra.

Esempio

Utilizziamo la funzione finestra di confronto valori LAG() per calcolare la variazione dell'importo delle vendite rispetto alla vendita precedente per ciascun prodotto:


              
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;
copy

Di conseguenza, è possibile estrarre facilmente informazioni sulle differenze di vendita per ciascun prodotto specifico senza utilizzare sottoquery o procedure memorizzate.
È inoltre possibile calcolare le differenze per tutte le vendite senza partizionamento utilizzando la seguente query:


              
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;
copy

Puoi notare che non abbiamo incluso la clausola PARTITION BY nel blocco OVER. Questo significa che non vogliamo ottenere i valori precedenti solo per un determinato prodotto, ma per tutte le vendite presenti nella tabella.

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Cosa fa la funzione NTILE() in SQL?

Select the correct answer

Tutto è chiaro?

Come possiamo migliorarlo?

Grazie per i tuoi commenti!

Sezione 3. Capitolo 3

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Suggested prompts:

Can you explain the difference between RANK() and DENSE_RANK() in more detail?

What are some practical use cases for value comparison window functions like LAG() and LEAD()?

Could you provide more examples of window functions in SQL?

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Funzioni di aggregazione

Queste sono le classiche funzioni di aggregazione (AVG, SUM, MAX, MIN, COUNT) utilizzate in un contesto finestra. Abbiamo già utilizzato questo tipo di funzione finestra nel capitolo precedente.

Funzioni di ranking

Le funzioni di ranking in SQL sono un tipo di funzione finestra che consente di assegnare un rango a ciascuna riga all'interno di una partizione di un set di risultati. Queste funzioni sono estremamente utili per eseguire calcoli ordinati e analisi.

  • RANK(): assegna un rango univoco a ciascuna riga distinta all'interno della partizione in base alla clausola ORDER BY. Le righe con valori uguali ricevono lo stesso rango, lasciando dei vuoti nella sequenza;

  • DENSE_RANK(): simile a RANK(), ma senza vuoti nella sequenza di ranking;

  • NTILE(n): divide le righe in una partizione ordinata in n gruppi e assegna un numero di gruppo a ciascuna riga.

Esempio

Classifichiamo le vendite in base all'Amount per ogni ProductID in ordine crescente utilizzando la funzione 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;
copy

La tabella risultante contiene tutte le informazioni della tabella principale e una colonna aggiuntiva che fornisce il rango di ciascuna vendita per il prodotto specifico.

Funzioni di confronto valori

Le funzioni finestra di confronto valori in SQL vengono utilizzate per confrontare i valori della riga corrente con i valori di altre righe all'interno della stessa partizione.
Queste funzioni sono particolarmente utili per attività che prevedono l'analisi di trend, il calcolo basato su righe adiacenti o l'accesso a valori specifici di riga all'interno di una finestra definita. Esistono diverse funzioni di confronto valori in SQL:

  • LAG() : recupera il valore dalla riga precedente nel set di risultati senza la necessità di un self-join;
  • LEAD(): recupera il valore dalla riga successiva nel set di risultati senza la necessità di un self-join;
  • FIRST_VALUE(): restituisce il valore della prima riga nel frame della finestra;
  • LAST_VALUE(): restituisce il valore dell'ultima riga nel frame della finestra.

Esempio

Utilizziamo la funzione finestra di confronto valori LAG() per calcolare la variazione dell'importo delle vendite rispetto alla vendita precedente per ciascun prodotto:


              
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;
copy

Di conseguenza, è possibile estrarre facilmente informazioni sulle differenze di vendita per ciascun prodotto specifico senza utilizzare sottoquery o procedure memorizzate.
È inoltre possibile calcolare le differenze per tutte le vendite senza partizionamento utilizzando la seguente query:


              
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;
copy

Puoi notare che non abbiamo incluso la clausola PARTITION BY nel blocco OVER. Questo significa che non vogliamo ottenere i valori precedenti solo per un determinato prodotto, ma per tutte le vendite presenti nella tabella.

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Cosa fa la funzione NTILE() in SQL?

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Come possiamo migliorarlo?

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