Partition by sql описание: Как посчитать всё на свете одним SQL-запросом. Оконные функции PostgreSQL / Хабр

Полезные оконные функции SQL

Время прочтения: 6 мин.

Предложение OVER
помогает «открыть окно», т.е. определить строки, с которым будет
работать та или иная функция.

Предложение PARTITION
BY не является обязательным, но
дополняет OVER
и показывает, как именно мы разделяем строки, к которым будет
применена функция.

ORDER
BY определит порядок обработки строк.

В одном SELECT может быть
больше одного OVER, эта
прекрасная особенность упростит выполнение аналитической задачи в дальнейшем.

Итак, оконные функции делятся на:

• Агрегатные функции
• Ранжирующие функции
• Функции смещения
• Аналитические функции

Агрегатные оконные функции:

Собственно, те же, что и обычные, только встроенные в конструкцию
с OVER

SUM/ AVG / COUNT/ MIN/ MAX

Для наглядности работы данных функций воспользуемся базовым набором данных (T)

Задача:

Найти максимальную задолженность в каждом банке.

Для чего тут оконные функции? Можно же просто написать:

SELECT TB, max(OSZ) OSZ
FROM T
group by TB

В данном контексте, действительно, применение оконных функций
нецелесообразно, но, когда речь заходит о задаче:

Собрать дэшборд, в котором содержится информация о максимальной задолженности в каждом банке, а также средний размер процентной ставки в каждом банке в зависимости от сегмента, плюс еще количество договоров всего всем банкам, в голове рисуются множественные джойны из подзапросов и как-то сразу тяжело на душе. Однако, как я говорил выше, в одном SELECT можно использовать много OVER, а также еще один прекрасный факт: набор строк в окне, связывается с текущей строкой, а не с группой агрегированных. Таким образом:

SELECT TB, ID_CLIENT, ID_DOG, OSZ, PROCENT_RATE, RATING, SEGMENT
, MAX(OSZ) OVER (PARTITION BY TB) 'Максимальная задолженность в разбивке по банкам'
, AVG(PROCENT_RATE) OVER (PARTITION BY TB, SEGMENT) 'Средняя процентная ставка в разрезе банка и сегмента'
, COUNT(ID_DOG) OVER () 'Всего договоров во всех банках'
FROM T

На примере AVG(PROCENT_RATE) OVER (PARTITION BY TB, SEGMENT) подробнее:

• Мы применяем AVG – агрегатную функцию по подсчету среднего значения к столбцу
  PROCENT_RATE.
• Затем предложением OVER определяем, что будем работать с некоторым набором строк. По
  умолчанию, если указать OVER() с пустыми
  строками, то этот набор строк равен всей таблице.
• Предложением PARTITION BY выделяем разделы в наборе строк по
  заданному условию, в нашем случае, в разбивке на ТБ и Сегмент.
• В итоге, к каждой строке базовой
  таблицы применится функция по подсчету среднего из набора строк, разбитых на
  разделы (по ТБ и Сегменту).

Другой тип оконных функций, надо признать, мой любимый и был
использован для решения многих задач. Функции ранжирования для каждой
строки в разделе возвращают значение рангов или рейтингов. Все ведь любят
рейтинги, правда…?

Базовый набор данных: банки, отделы и количество ревизий.

Сами ранжирующие функции:

ROW_NUMBER – нумерует
строки в результирующем наборе.

RANK -присваивает ранг для каждой строки, если найдутся одинаковые
значения, то следующий ранг присваивается с пропуском.

DENSE_RANK -присваивает
ранг для каждой строки, если найдутся одинаковые значения, то следующий ранг
присваивается без пропуска.

NTILE – помогает разделить результирующий набор на группы.

Для понимания написанного, проранжируем таблицу по убыванию количества ревизий:

SELECT * 
, ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY count_revisions desc)
, Rank() OVER(ORDER BY count_revisions desc)
, DENSE_RANK() OVER(ORDER BY count_revisions desc)
, NTILE(3) OVER(ORDER BY count_revisions desc)
FROM Table_Rev

ROW_NUMBER – пронумеровал столбцы в порядке убывания количества ревизий.

RANK – проранжировал отделы во всех банках в порядке убывания
количества ревизий, но как только встретились одинаковые значения (количество
ревизий 95), функция присвоила им ранг 4, а следующее значение получило ранг 6.

DENSE_RANK – аналогично
RANK, но как только встретились одинаковые значения, следующее значение
получило ранг 5.

NTILE – функция помогла разбить таблицу
на 3 группы (указал в аргументе). Так как в таблице 18 значений, в каждую
группу попало по 6.

Задача:

Найти второй отдел во всех банках
по количеству ревизий.

Можно, конечно, воспользоваться чем-то вроде:

SELECT  MAX(count_revisions) ms
FROM Table_Rev
WHERE count_revisions!=(SELECT MAX(count_revisions) FROM Table_Rev)

Но если речь идет не про второй отдел, а про третий?.. уже сложнее. Действительно, никто не списывает со счетов OFFSET, но в этой статье говорится об оконных функциях, так почему бы не написать так:

With T_R as
(
SELECT * 
, DENSE_RANK() OVER(ORDER BY count_revisions desc) ds
FROM Table_Rev
)
SELECT * FROM T_R
WHERE ds=3

Как и во всех других типах функций, здесь можно выделять разделы с помощью PARTITIONBY. Например, найти отдел в каждом банке, с меньшим количеством проведенных ревизий, для этого разделяем на секции по TB, сортируем по возрастанию:

With T_R as
(
SELECT * 
, DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY tb ORDER BY count_revisions) ds
FROM Table_Rev
)
SELECT tb,dep,count_revisions
FROM T_R
WHERE ds=1

Получаем:

Оконные функции смещения помогут нам, когда необходимо обратиться к строке в наборе
данных из окна, относительно текущей строки с некоторым смещением. Проще
говоря, узнать, какое значение (событие/ дата) идет после/до текущей строки.
Похоже на отличную штуку в предобработке лога данных.

LAG — смещение назад.

LEAD — смещение вперед.

FIRST_VALUE  —
найти первое значение набора данных.

LAST_VALUE — найти
последнее значение набора данных.

LAG и LEAD имеют следующие аргументы:

• Столбец,
  значение которого необходимо вернуть
• На сколько
  строк выполнить смешение (дефолт =1)
• Что вставить,
  если вернулся NULL

Как обычно, на практике проще:

Базовый набор данных, содержит id задачи, события внутри нее и их дату:

Применяя конструкцию:

SELECT *
, LEAD (Event, 1, 'end') OVER (PARTITION BY ID_Task ORDER BY Date_Event) as Next_Event
, LEAD (Date_Event, 1, '2099-01-01') OVER(PARTITION BY ID_Task ORDER BY Date_Event) as Next_Date
FROM Table_Task

Получаем набор данных, который хоть сейчас в graphviz (нет).

Аналитические оконные функции подходят под специфичные задачи и описывать их здесь я,
пожалуй, не буду. Но, возможно, вы решите ознакомиться с ними самостоятельно, а
значит будете более подготовлены к решению хитрозакрученных задач.

Тем, кто слышит про данные функции впервые, надеюсь, статья
окажется полезной, а, кто уже со всем этим знаком, простите, потраченное время
никто не вернет.

Оконные функции – то, что должен знать каждый T-SQL программист. Часть 1.

6 декабря 2018 г.

Еще в Microsoft SQL Server 2005 появился интересный функционал – оконные функции. Это функции, которые позволяют осуществлять вычисления в заданном диапазоне строк внутри предложения Select. Для тех, кто не сталкивался с этими функциями возникает вопрос – «Что значит оконные?». Окно – значит набор строк, в рамках которого происходит вычисление. Оконная функция позволяет разбивать весь набор данных на такие окна.

Конечно, все что могут оконные функции возможно реализовать и без них. Однако оконные функции обладают большим преимуществом перед регулярными агрегатными функциями: нет нужды группировать набор данных для расчетов., что позволяет сохранить все строки набора с их уникальными идентификаторами. При этом результаты работы оконных функций просто добавляются к результирующей выборке как еще одно поле.

Основное преимущество использования оконных функций над регулярными агрегатными функциями заключается в следующем: оконные функции не приводят к группированию строк в одну строку вывода, строки сохраняют свои отдельные идентификаторы, а агрегированное значение добавляется к каждой строке.

Окно определяется с помощью инструкции OVER(). Давайте рассмотрим синтаксис этой инструкции:

Оконная функция (столбец для вычислений) OVER ([PARTITION BY столбец для группировки] [ORDER BY столбец для сортировки] [ROWS или RANGE выражение для ограничения строк в пределах группы])

Ассортимент функций мы рассмотрим во второй части статьи. Скажу лишь, что они разделяются на: агрегирующие, ранжирующие, смещения.

Для демонстрации работы оконных функций предлагаю на тестовой таблице:

1
2
3
4
5
6
7

CREATE TABLE ForWindowFunc (ID INT, GroupId INT, Amount INT)
GO
 
INSERT INTO ForWindowFunc (ID, GroupId, Amount)
 VALUES(1, 1, 100), (1, 1, 200), (1, 2, 150),
 (2, 1, 100), (2, 1, 300), (2, 2, 200), (2, 2, 50),
 (3, 1, 150), (3, 2, 200), (3, 2, 10);

Как видно, здесь три группы в колонке ID и две подгруппы в колонке GroupId с разным количеством элементов в группе.

Чаще всего используется функция суммирования, поэтому демонстрацию проведем именно на ней. Давайте посмотрим, как работает инструкция OVER:

1
2
3

 SELECT ID,
 Amount,
 SUM(Amount) OVER() AS SUM FROM ForWindowFunc

Мы использовали инструкцию OVER() без предложений. В таком варианте окном будет весь набор данных и никакая сортировка не применяется. Нам просто повезло, что данные вывелись в том же порядке, в котором были вставлены в таблицу, но SQL Server может поменять порядок отображения, если нет явно заданной сортировки. Поэтому инструкцию OVER() практически никогда не применяют без предложений. Но, обратим наше внимание на новый столбец SUM. Для каждой строки выводится одно и то же значение 1310. Это сквозная сумма всех значений колонки Amount.

Предложение PARTITION BY

Предложение PARTITION BY определяет столбец, по которому будет производиться группировка, и он является ключевым в разбиении набора строк на окна.

Изменим наш запрос, написанный ранее, так:

1
2
3

SELECT ID, 
 Amount, 
 SUM(Amount) OVER(PARTITION BY ID) AS SUM FROM ForWindowFunc

Предложение PARTITION BY сгруппировало строки по полю ID. Теперь для каждой группы рассчитывается своя сумма значений Amount. Вы можете создавать окна по нескольким полям. Тогда в PARTITION BY нужно писать поля для группировки через запятую (например, PARTITION BY ID, Amount).

Предложение ORDER BY

Вместе с PARTITION BY может применяться предложение ORDER BY, которое определяет порядок сортировки внутри окна. Порядок сортировки очень важен, ведь оконная функция будет обрабатывать данные согласно этому порядку. Если вы не используете предложение PARTITION BY, а только ORDER BY, то окном будет весь набор данных.

1
2
3
4

 SELECT ID,
 GroupId,
 Amount,
 SUM(Amount) OVER(PARTITION BY id ORDER BY Amount) AS SUM FROM ForWindowFunc

К предложению PARTITION BY добавилось ORDER BY по полю Amount. Таким образом мы указали, что хотим видеть сумму не всех значений Amount в окне, а для каждого значения Amount сумму со всеми предыдущими. Такое суммирование часто называют нарастающий итог или накопительный итог.

Вы заметили, что в выборке появилось поле GpoupId. Это поле позволит показать, как изменится нарастающий итог, в зависимости от сортировки. Изменим запрос:

1
2
3
4

SELECT ID, 
 GroupId, 
 Amount, 
 SUM(Amount) OVER(Partition BY id ORDER BY GroupId, Amount) AS SUM FROM ForWindowFunc

И мы получаем совсем другое поведение. И хоть в итоге для последнего значения в окне значения сходятся с предыдущим примером, но сумма для всех остальных отличается. Поэтому важно четко понимать, что вы хотите получить в итоге.

Предложение ROWS/RANG

Еще два предложения ROWS и RANGE применяются в инструкции OVER.  Этот функционал появился в MS SQL Server 2012.

Предложение ROWS ограничивает строки в окне, указывая фиксированное количество строк, предшествующих или следующих за текущей. Оба предложения ROWS и RANGE используются вместе с ORDER BY.

Предложение ROWS может быть задано с помощью методов:

• CURRENT ROW – отображение текущей строки;
• UNBOUNDED FOLLOWING – все записи после текущей;
• UNBOUNDED PRECEDING – все предыдущие записи;
• <целое число> PRECEDING – заданное число предыдущих строк;
• <целое число> FOLLOWING – заданное число последующих записей.

Вы можете комбинировать эти функции для достижения желаемого результата, например:

• ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND 1 FOLLOWING – в окно попадут текущая и одна следующая запись;

1
2
3
4

SELECT ID, 
 GroupId, 
 Amount, 
 SUM(Amount) OVER(Partition BY id ORDER BY GroupId, Amount ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND 1 FOLLOWING ) AS SUM FROM ForWindowFunc

Здесь, сумма рассчитывается по текущей и следующей ячейке в окне. А последняя в окне строка имеет то же значение, что и Amount. Посмотрим на первое окно, выделенное голубым цветом. Сумма 300 рассчитана сложением 100 и 200. Для следующего значения ситуация аналогичная. А последняя в окне сумма имеет значение 150, потому что текущий Amount больше не с чем складывать.

• ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW – одна предыдущая и текущая запись

1
2
3
4

SELECT ID, 
 GroupId, 
 Amount, 
 SUM(Amount) OVER(Partition BY id ORDER BY GroupId, Amount ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS SUM FROM ForWindowFunc

В этом запросе мы получаем сумму путем сложения текущего значения Amount и предыдущего. Первая строка имеет значение 100, т.к. предыдущего значения Amount не существует.

Предложение RANGE предназначено также для ограничения набора строк. В отличие от ROWS, оно работает не с физическими строками, а с диапазоном строк в предложении ORDER BY. Это означает, что одинаковые по рангу строки в контексте предложения ORDER BY будут считаться как одна текущая строка для функции CURRENT ROW. А в предложении ROWS текущая строка – это одна, текущая строка набора данных.

Предложение RANGE может использоваться только с опциями CURRENT ROW, UNBOUNDED PRECEDING и UNBOUNDED FOLLOWING.

Предложение RANGE может использовать опции:

• CURRENT ROW – отображение текущей строки;
• UNBOUNDED FOLLOWING – все записи после текущей;
• UNBOUNDED PRECEDING – все предыдущие записи.

И не может:

• <целое число> PRECEDING – заданное число предыдущих строк;
• <целое число> FOLLOWING – заданное число последующих записей.

Примеры:

1
2
3
4

SELECT ID,
 GroupId,
 Amount,
 SUM(Amount) OVER(Partition BY id ORDER BY GroupId RANGE CURRENT ROW) AS SUM FROM ForWindowFunc

Предложение Range настроено на текущую строку. Но, как мы помним, для Range текущая строка, это все строки, соответствующие одному значению сортировки. Сортировка в данном случае по полю GroupId. Первые две строки первого окна имеют значение GroupId равное 1 – следовательно оба эти значения удовлетворяют ограничению RANGE CURRENT ROW. Поэтому Sum для каждой из этих строк равна общей сумме Amount по ним — 300.

• RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW;

1
2
3
4

SELECT ID,
 GroupId,
 Amount,
 SUM(Amount) OVER(Partition BY id ORDER BY GroupId RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS SUM FROM ForWindowFunc

В этом случае ограничение по всем предыдущим строкам и текущей. Для первой и второй строки это правило работает как предыдущее (вспоминаем CURRENT ROW), а для третьей как сумма Amount предыдущих строк с текущей.

• RANGE BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING.

1
2
3
4

SELECT ID, 
 GroupId, 
 Amount, 
 SUM(Amount) OVER(Partition BY id ORDER BY GroupId RANGE BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS SUM FROM ForWindowFunc

Это ограничение позволило нам получить сумму из текущей строки и всех предыдущих в рамках одного окна. Так как вторая и третья строка у нас в одной GroupId, то эти значения и есть Current Row. Поэтому они просуммированы сразу.

На этом закончим первую часть статьи. А напоследок — пример использования оконной функции из реальной практики.

Лучше всего понять суть оконных функций можно на примере. Допустим у вас есть данные о платежах абонентов. Платеж поступает на договор. Но у этого договора есть дочерние договора, на которых отрицательный баланс. И мы хотим распределить поступившие средства на погашение долга дочерних договоров.

Таким образом, нам нужно определить сколько же денег мы спишем со счета основного договора и сколько переведем на дочерний. Давайте посмотрим на таблицу:

Где, ContractId – идентификатор основного договора,

ChildContractId – идентификатор дочернего договора,

PayId – идентификатор платежа,

CustAccount – баланс дочернего договора,

PayAmount – платеж.

Из таблицы видно, что для каждого дочернего договора сумма платежа 800. Это из-за того, что платеж на родительском договоре.

Так что наша задача рассчитать суммы переносов денег с родительского на дочерние договора.

Для этого суммируем CustAccount и PayAmount. Однако, простая сумма баланса и платежа нас не устраивает. Ведь на погашение долга на втором дочернем договоре мы должны учитывать остаток от суммы баланса первого договора и платежа.

Как мы можем действовать в этой ситуации?  Мы могли бы выбрать:

1
2
3
4
5
6
7
8

SELECT
ContractId,
ChildContractId,
PayId,
CustAccount,
PayAmount,
PayAmount + (SELECT SUM(CustAccount) FROM dbo.Pays p2 WHERE p1.PayId = p2.PayId AND p2.ChildContractId <= p1.ChildContractId) AS [SUM]
FROM dbo.Pays p1

Этот запрос решает поставленную задачу, но подзапрос портит всю картину – увеличивает время выполнения запроса. Применим оконную функцию сложения:

1
2
3
4
5
6
7
8

SELECT
ContractId,
ChildContractId,
PayId,
CustAccount,
PayAmount,
PayAmount + SUM(CustAccount) OVER (ORDER BY ChildContractId) AS [SUM]
FROM dbo.Pays p1

Этот вариант работает быстрее и выглядит лаконичнее. В нашем случае мы получаем сумму по полю CustAccount в окне, которое формируется по полю ChildContractId.

Результатом этих запросов будет таблица:

Исходя из полученных данных в колонке Sum мы определяем сумму, которую нужно перенести с родительского договора на дочерний. Для договора 1000000002 мы погасили долг полностью, так что сумма платежа 200р. Для договора 1000000003 долг погашен частично – сумма платежа равна сумме баланса и остатка от платежа после расчета для первой записи (-1000 + 600 = -400р).

Оконные функции в T-SQL – инструкция OVER | Info-Comp.ru

В языке Transact-SQL существует очень полезный и мощный инструмент для формирования различных аналитических отчетов – это инструкция OVER, которая работает совместно с так называемыми «оконными функциями», именно об этом мы сегодня с Вами и поговорим.

Инструкция OVER в Transact-SQL

OVER – это инструкция T-SQL, которая определяет окно для применения оконной функции. «Окно» в Microsoft SQL Server – это контекст, в котором работает функция с определённым набором строк, относящихся к текущей строке.

Оконная функция – это функция, которая соответственно работает с окном, т.е. набором строк, и возвращает значение на основе неких вычислений.

Как я уже отметил, оконные функции используют в аналитических отчетах, например, для вычисления каких-то статистических значений (суммы, скользящие средние, промежуточные итоги и так далее) для каждой строки результирующего набора данных.

Честно скажу это очень удобный и полезный функционал Microsoft SQL Server. Впервые поддержка оконных функций появилась в версии Microsoft SQL Server 2005, в которой была реализованы базовая функциональность. В Microsoft SQL Server 2012 функционал оконных функций был расширен, и теперь он с лёгкостью решает много задач, которые до этого решались написанием дополнительного, в некоторых случаях, сложного, непонятного кода (вложенные запросы и т.д.).

Упрощенный синтаксис инструкции OVER

Оконная функция (столбец для вычислений) OVER (

[PARTITION BY столбец для группировки]

[ORDER BY столбец для сортировки]

[ROWS или RANGE выражение для ограничения строк в пределах группы]

)

В выражении для ограничения строк в группе можно использовать следующие ключевые слова:

• ROWS – ограничивает строки;
• RANGE — логически ограничивает строки за счет указания диапазона значений в отношении к значению текущей строки;
• UNBOUNDED PRECEDING — указывает, что окно начинается с первой строки группы. Данная инструкция используется только как начальная точка окна;
• UNBOUNDED FOLLOWING – с помощью данной инструкции можно указать, что окно заканчивается на последней строке группы, соответственно, она может быть указана только как конечная точка окна;
• CURRENT ROW – инструкция указывает, что окно начинается или заканчивается на текущей строке, она может быть задана как начальная или как конечная точка;
• BETWEEN «граница окна» AND «граница окна» — указывает нижнюю и верхнюю границу окна, при этом верхняя граница не может быть меньше нижней границы;
• «Значение» PRECEDING – определяет число строк перед текущей строкой. Эта инструкция не допускается в предложении RANGE;
• «Значение» FOLLOWING — определяет число строк после текущей строки. Если FOLLOWING используется как начальная точка окна, то конечная точка должна быть также указана с помощью FOLLOWING. Эта инструкция не допускается в предложении RANGE.

Примечание! Чтобы указать выражение для дополнительного ограничения строк (ROWS или RANGE) в окне должна быть указана инструкция ORDER BY.

А сейчас давайте рассмотрим оконные функции, которые существуют в Transact-SQL.

Заметка! Функции TRIM, LTRIM и RTRIM в T-SQL – описание, отличия и примеры.

Оконные функции в Transact-SQL

В T-SQL оконные функции можно подразделить на следующие группы:

• Агрегатные функции;
• Ранжирующие функции;
• Функции смещения;
• Аналитические функции.

В одной инструкции SELECT с одним предложением FROM можно использовать несколько оконных функций. Если инструкция PARTITION BY не указана, функция будет обрабатывать все строки результирующего набора. Некоторые функции не поддерживают инструкцию ORDER BY, ROWS или RANGE.

Исходные данные для примеров

Перед тем как перейти к рассмотрению использования оконных функций, давайте сначала создадим тестовые данные, для того чтобы выполнять примеры.

В качестве сервера у меня будет выступать Microsoft SQL Server 2016 Express.

Допустим, у нас будет таблица TestTable, которая содержит список товаров с некоторыми характеристиками.

   
   --Создание таблицы
   CREATE TABLE TestTable(
        [ProductId]     [INT] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
        [CategoryId]    [INT] NOT NULL,
        [ProductName]   [VARCHAR](100) NOT NULL,
        [Price]                 [Money] NULL
   )

   GO
   --Вставляем в таблицу данные
   INSERT INTO TestTable
        VALUES (1, 'Клавиатура', 100),
                   (1, 'Мышь', 50),
                   (1, 'Системный блок', 200),
                   (1, 'Монитор', 250),
                   (2, 'Телефон', 300),
                   (2, 'Планшет', 500)
                   
   SELECT * FROM TestTable

Агрегатные оконные функции

Агрегатные функции – это функции, которые выполняют на наборе данных вычисления и возвращают итоговое значение. Агрегатные функции, я думаю, всем известны — это, например:

• SUM – возвращает сумму значений в столбце;
• AVG — определяет среднее значение в столбце;
• MAX — определяет максимальное значение в столбце;
• MIN — определяет минимальное значение в столбце;
• COUNT — вычисляет количество значений в столбце (значения NULL не учитываются). Если написать COUNT(*), то будут учитываться все записи, т.е. все строки. Возвращает тип данных INT;
• COUNT_BIG – работает также как COUNT, только возвращает тип данных BIGINT.

Обычно агрегатные функции используются в сочетании с инструкцией GROUP BY, которая группирует строки, но их также можно использовать и без GROUP BY, например, с использованием инструкции OVER, и в данном случае они будут вычислять значения в определённом окне (наборе данных) для каждой текущей строки. Это очень удобно, если Вам необходимо получить какую-нибудь величину по отношению к общей сумме, например.

Пример использования агрегатных оконных функций с инструкцией OVER.

В этом примере продемонстрировано простое применение некоторых агрегатных оконных функций.

   
   SELECT ProductId, ProductName, CategoryId, Price,
           SUM(Price) OVER (PARTITION BY CategoryId) AS [SUM],
           AVG(Price) OVER (PARTITION BY CategoryId) AS [AVG],
           COUNT(Price) OVER (PARTITION BY CategoryId) AS [COUNT],
           MIN(Price) OVER (PARTITION BY CategoryId) AS [MIN],
           MAX(Price) OVER (PARTITION BY CategoryId) AS [MAX]
   FROM TestTable

Как видите, у нас вывелись все строки, включая столбцы с агрегированными данными, сгруппированными по категории.

Ранжирующие оконные функции

Ранжирующие функции – это функции, которые ранжируют значение для каждой строки в группе. Например, их можно использовать для того, чтобы пронумеровать строки по группам или выставить ранг и составить рейтинг.

В Microsoft SQL Server существуют следующие ранжирующие функции:

• ROW_NUMBER – функция возвращает номер строки, используется для нумерации строк в секции результирующего набора;
• RANK — функция возвращает ранг каждой строки. В данном случае значения уже анализируются и, в случае нахождения одинаковых, возвращает одинаковый ранг с пропуском следующего;
• DENSE_RANK — функция возвращает ранг каждой строки. Но в отличие от функции RANK, она для одинаковых значений возвращает ранг, не пропуская следующий;
• NTILE – это функция, которая возвращает результирующий набор, разделённый на группы по определенному столбцу.

Пример использования ранжирующих оконных функций с инструкцией OVER.

В данном примере мы пронумеруем строки в каждой категории, при этом используем сортировку по столбцу ProductId, а также выставим ранг каждому товару в категории на основе его цены.

   
   SELECT ProductId, ProductName, CategoryId, Price,
           ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY CategoryId ORDER BY ProductId) AS [ROW_NUMBER],
           RANK() OVER (PARTITION BY CategoryId ORDER BY Price) AS [RANK]
   FROM TestTable
   ORDER BY ProductId

Более детально про ранжирующие функции мы говорили в материале – Функции ранжирования и нумерации в Transact-SQL.

Оконные функции смещения

Функции смещения – это функции, которые позволяют перемещаться и, соответственно, обращаться к разным строкам в наборе данных (окне) относительно текущей строки или просто обращаться к значениям в начале или в конце окна. Эти функции появились в Microsoft SQL Server 2012.

К функциям смещения в T-SQL относятся:

• LEAD – функция обращается к данным из следующей строки набора данных. Ее можно использовать, например, для того чтобы сравнить текущее значение строки со следующим. Имеет три параметра: столбец, значение которого необходимо вернуть (обязательный параметр), количество строк для смещения (по умолчанию 1), значение, которое необходимо вернуть если после смещения возвращается значение NULL;
• LAG – функция обращается к данным из предыдущей строки набора данных. В данном случае функцию можно использовать для того, чтобы сравнить текущее значение строки с предыдущим. Имеет три параметра: столбец, значение которого необходимо вернуть (обязательный параметр), количество строк для смещения (по умолчанию 1), значение, которое необходимо вернуть если после смещения возвращается значение NULL;
• FIRST_VALUE — функция возвращает первое значение из набора данных, в качестве параметра принимает столбец, значение которого необходимо вернуть;
• LAST_VALUE — функция возвращает последнее значение из набора данных, в качестве параметра принимает столбец, значение которого необходимо вернуть.

Пример использования оконных функций смещения в T-SQL.

В этом примере сначала мы вернем следующее и предыдущее значение идентификатора товара в категории. Затем с помощью FIRST_VALUE и LAST_VALUE получим первое и последнее значение идентификатора товара в категории, при этом в качестве примера я покажу, как используется синтаксис дополнительного ограничения строк. А потом, используя необязательные параметры функций LEAD и LAG, мы сместимся уже на 2 строки относительно текущей, при этом, если после смещения функцией LAG такой строки не окажется, нам вернется 0, так как мы укажем третий необязательный параметр со значением 0.

  
   SELECT ProductId, ProductName, CategoryId, Price,
         LEAD(ProductId) OVER (PARTITION BY CategoryId ORDER BY ProductId) AS [LEAD],
         LAG(ProductId) OVER (PARTITION BY CategoryId ORDER BY ProductId) AS [LAG],
         FIRST_VALUE(ProductId) OVER (PARTITION BY CategoryId 
                                                ORDER BY ProductId
                                                ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
                                                ) AS [FIRST_VALUE],     
         LAST_VALUE (ProductId) OVER (PARTITION BY CategoryId 
                                                ORDER BY ProductId
                                                ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING
                                                ) AS [LAST_VALUE],
         LEAD(ProductId, 2) OVER (PARTITION BY CategoryId ORDER BY ProductId) AS [LEAD_2],
         LAG(ProductId, 2, 0) OVER (PARTITION BY CategoryId ORDER BY ProductId) AS [LAG_2]
    
  FROM TestTable
  ORDER BY ProductId

Аналитические оконные функции

Здесь я перечислю так называемые функции распределения, которые возвращают информацию о распределении данных. Эти функции очень специфичны и в основном используются для статистического анализа, к ним относятся:

• CUME_DIST — вычисляет и возвращает интегральное распределение значений в наборе данных. Иными словами, она определяет относительное положение значения в наборе;
• PERCENT_RANK — вычисляет и возвращает относительный ранг строки в наборе данных;
• PERCENTILE_CONT — вычисляет процентиль на основе постоянного распределения значения столбца. В качестве параметра принимает процентиль, который необходимо вычислить;
• PERCENTILE_DISC — вычисляет определенный процентиль для отсортированных значений в наборе данных. В качестве параметра принимает процентиль, который необходимо вычислить.

У функций PERCENTILE_CONT и PERCENTILE_DISC синтаксис немного отличается, столбец, по которому сортировать данные, указывается с помощью ключевого слова WITHIN GROUP.

Пример использования аналитических оконных функций в T-SQL.

   
   SELECT ProductId, ProductName, CategoryId, Price,
          CUME_DIST() OVER (PARTITION BY CategoryId ORDER BY Price) AS [CUME_DIST],
          PERCENT_RANK() OVER (PARTITION BY CategoryId ORDER BY Price) AS [PERCENT_RANK],
          PERCENTILE_DISC(0.5) WITHIN GROUP(ORDER BY ProductId) OVER(PARTITION BY CategoryId) AS [PERCENTILE_DISC],
          PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP(ORDER BY ProductId) OVER(PARTITION BY CategoryId) AS [PERCENTILE_CONT]
   FROM TestTable

Оконные функции языка T-SQL мы рассмотрели, некоторые из них, как я уже говорил, очень полезны и значительно упрощают написание SQL запросов, в своей книге «Путь программиста T-SQL» я подробно рассказываю про многие другие полезные возможности языка Transact-SQL, рекомендую почитать, у меня на этом все, пока!

Заметка! Все возможности языка SQL и T-SQL очень подробно рассматриваются в моих видеокурсах по T-SQL, с помощью которых Вы «с нуля» научитесь работать с SQL и программировать на T-SQL в Microsoft SQL Server.

Нравится4Не нравится1

SQL | Агрегатные оконные функции

143

Работа с базами данных в .NET Framework — Оконные функции T-SQL — Агрегатные оконные функции

Исходник базы данных

В этой и следующих статьях мы поближе познакомимся с оконными функциями, подробнее останавливаясь на каждой из них. Основное внимание мы уделим логическим аспектам этих функций.

Эти статьи разбиты по категориям функций: функции агрегирования, функции ранжирования, аналитические функции и функции сдвига. В каждой категории функций я сначала объясню, какие элементы оконных функций поддерживаются категорией, после чего объясню особенности каждой функции. Если функция появилась или была существенно расширена в SQL Server 2012, я обычно рассказываю об альтернативных решениях, существовавших до SQL Server 2012, или даю ссылку на статью, где обсуждались такие альтернативы.

В этой статье рассказывается об оконных функциях агрегирования. Сначала я объясню, как принцип окон работает в этих функциях, после чего подробно расскажу об элементах, поддерживаемых в определении оконных функций агрегирования и их назначении. После этого я остановлюсь над более специализированными возможностями, такими как идеи по поводу фильтрации, обработка тех или иных агрегатов, в том числе вложенных.

Оконные функции агрегирования представляют собой то же, что и агрегатные функции группировки, но вместо применения к группам в групповых запросах они применяются к окнам, определяемых в предложении OVER. Функция агрегирования должна применяться к наборам строк, и ее не должно интересовать, какой механизм языка применен для определения набора.

Поддерживаемые элементы

В стандартном SQL оконные функции агрегирования поддерживают три элемента: секционирование, упорядочение и кадрирование. Обобщенная форма оконной функции агрегирования выглядит так:

имя_функции(<аргументы>) OVER(
    [ <предложение секционирования окна> ]
    [ <предложение упорядочения окна> [ <предложение кадрирования окна> ] ] )

Задача этих трех элементов — фильтровать строки в окне. В SQL Server 2005 появилась поддержка элемента секционирования, в том числе агрегатов CLR-агрегатов (Common Language Runtime). В SQL Server 2012 появились возможности упорядочения и кадрирования, но поддержка CLR-агрегатов пока не появилась.

Если к функции не применять никаких ограничений — то есть, когда в скобках предложения OVER пусто, окно состоит из всех строк в результирующем наборе базового запроса. Точнее, начальное окно состоит из набора строк в виртуальной таблице, предоставленной в качестве входных данных на логической фазе обработки запроса, где находится оконная функция. Это означает, что если оконная функция присутствует в списке SELECT запроса, на фазу 5-1 в качестве входных данных поступает виртуальная таблица (смотрите рисунок из статьи «Запросы к оконным функциям T-SQL»). Эта фаза наступает после обработки предложений FROM, WHERE, GROUP BY и HAVING и до удаления дублирующихся строк, если задано предложение DISTINCT (фаза 5-2). Но это начальное окно до применения ограничений. В следующих разделах рассказывается, как далее сократить окно.

Секционирование

Элемент секционирования позволяет ограничить окно только строками, у которых те же атрибуты секционирования, что и в текущей строке. Одни считают элемент секционирования похожим на группировку, другие — на взаимосвязанные вложенные запросы, но он отличается от того и от другого. В отличие от группировки секционирование применяется к одному окну функции и может отличаться у разных функций одного запроса. В отличие от связанных вложенных запросов, секционирование фильтрует строки виртуальных таблиц, предоставленных в качестве входных данных на фазе SELECT, что отличается от создания свежего представления данных и необходимости повторить все конструкции, которые присутствуют во внешнем запросе.

В качестве примера секционирования следующий запрос вызывает две функции актирования SUM одна без секционирования, а вторая с секционированием по custid:

SELECT orderid, custid, val,
  SUM(val) OVER() AS sumall,
  SUM(val) OVER(PARTITION BY custid) AS sumcust
FROM Sales.OrderValues AS O1;

Первая функция вычисляет для всех строк общую сумму val (атрибут sumall), а вторая — общую сумму val для каждого клиента (атрибут sumcust). На рисунке ниже развернуты три произвольных суммы и иллюстрируются окна, используемые для их вычисления:

Использование предложения Partition by с аналитическими функциями

В оракловых аналитических функциях можно использовать предложение partition by для группировки данных возвращаемых SQL-select запросом. Именно для данных в этих группах будет применена аналитическая функция. Создадим тестовую таблицу для демонстрации примера:

CREATE TABLE test_month (
  val       number,
  dt        date
);

Теперь заполним таблицу некоторым количеством данных — парами из цифр и дат:

ALTER session SET nls_date_format = 'DD.MM.YYYY';
 
INSERT INTO test_month (val,dt) VALUES (18,'28.08.2000');
INSERT INTO test_month (val,dt) VALUES (19,'02.08.2000');
INSERT INTO test_month (val,dt) VALUES (22,'27.09.2000');
INSERT INTO test_month (val,dt) VALUES (23,'04.09.2000');
INSERT INTO test_month (val,dt) VALUES (20,'12.08.2000');
INSERT INTO test_month (val,dt) VALUES (24,'15.09.2000');
INSERT INTO test_month (val,dt) VALUES (19,'27.07.2000');
INSERT INTO test_month (val,dt) VALUES (18,'01.07.2000');
INSERT INTO test_month (val,dt) VALUES (21,'26.07.2000');
INSERT INTO test_month (val,dt) VALUES (24,'03.06.2000');
INSERT INTO test_month (val,dt) VALUES (22,'11.07.2000');
INSERT INTO test_month (val,dt) VALUES (21,'14.06.2000');

Теперь создадим вьюху/представление которое будет иметь флаг указывающий на наибольшую/последнюю дату в месяце. Под последней датой имеем ввиду не 30.06.2000 для примера, а 14.06.2000 — последняя дата в июне, присутствующая в нашей таблице. Для реализации задуманного используем аналитическую функцию max вместе с предложением partition by. C помощью partition by сгруппируем данные возвращаемые запросом по месяцам, а функцию max используем для нахождения максимальной даты в каждой группе:

CREATE VIEW test_last_of_month AS
     SELECT val, dt, (case when dt=max_dt then 'Y' else 'N' end) last_dt
       FROM (SELECT val, dt, max(dt) over (partition BY to_char(dt,'YYYY.MM')) max_dt
	       FROM test_month);
 
SELECT * FROM test_last_of_month;

Запрос вернет следующее:

        24 03.06.2000 N
        21 14.06.2000 Y
         9 27.07.2000 Y
        18 01.07.2000 N
        22 11.07.2000 N
        21 26.07.2000 N
         8 28.08.2000 Y
        19 02.08.2000 N
        20 12.08.2000 N
         2 27.09.2000 Y
        23 04.09.2000 N
        24 15.09.2000 N

Источник: http://adp-gmbh.ch/ora/sql/analytical/partition_by.html

Также про использование предложения Partition by можно почитать в записи о сортировке по одному полю в таблице из нескольких столбцов.

Запись опубликована 01.06.2011 в 12:55 дп и размещена в рубрике Книга SQL. Вы можете следить за обсуждением этой записи с помощью ленты RSS 2.0.

Можно оставить комментарий или сделать обратную ссылку с вашего сайта.

AGGREGATE OVER.. PARTITION BY

Если агрегировать данные с помощью оператора OVER (PARTITION BY) вместо GROUP BY, то результат запроса будет тот же, а SQL-код проще (на больших объемах данных отрабатывает быстрее).

Например, есть таблица по заказам клиентов – SalesOrderHeader (пример построен по данным таблицы SalesOrderHeader базы данных AdventureWorks):

С помощью SQL-запроса требуется определить по каждому клиенту последний заказ в виде:

Как вариант, подзапросом определяем максимальную дату заказа (MAX(OrderDate) AS LastOrderDate) по клиентам (GROUP BY CustomerID), затем по соответствующей связи (CustomerID, OrderDate, LastOrderDate) находим ID этого заказа (SalesOrderID):

USE AdventureWorks

GO

SELECT    

sales_order_list.CustomerID,

last_order_list.LastOrderDate,

sales_order_list.SalesOrderID

FROM        

 (SELECT    

 CustomerID,

 OrderDate,

 SalesOrderID,

 SalesOrderNumber

         FROM Sales.SalesOrderHeader) AS sales_order_list

 INNER JOIN (SELECT CustomerID,

                         MAX(OrderDate) AS LastOrderDate

                         FROM Sales.SalesOrderHeader

                             GROUP BY CustomerID

                 ) AS last_order_list

 ON sales_order_list.CustomerID = last_order_list.CustomerID

 AND sales_order_list.OrderDate = last_order_list.LastOrderDate

Графический вид запроса и результат возвращаемых данных:

Подзапросом определяем максимальную дату заказа (MAX(OrderDate) AS LastOrderDate) по клиентам (Over (Partition BY CustomerID)), затем по соответствующей связи (OrderDate, LastOrderDate) находим ID этого заказа (SalesOrderID):

USE AdventureWorks

GO

SELECT

 last_order.CustomerID,

 last_order.LastOrderDate,

 last_order.SalesOrderID

FROM

(SELECT

 CustomerID,

         SalesOrderID,

 OrderDate,

         MAX(OrderDate) Over (Partition BY CustomerID) AS LastOrderDate

FROM Sales.SalesOrderHeader

)last_order

WHERE last_order.LastOrderDate = last_order.OrderDate

Результат возвращаемых данных:

FIRST_VALUE ФУНКЦИЯ — Oracle PL/SQL •MySQL •MariaDB •SQL Server •SQLite

В этом учебном пособии вы узнаете, как использовать Oracle/PLSQL функцию FIRST_VALUE с синтаксисом и примерами.

Описание

Oracle/PLSQL функция FIRST_VALUE возвращает первое значение в упорядоченном наборе значений из аналитического окна. Она похожа на функции FIRST_VALUE и NTH_VALUE.

Синтаксис

Синтаксис Oracle/PLSQL функции FIRST_VALUE:

FIRST_VALUE (expression)
[RESPECT NULLS | IGNORE NULLS]
OVER ([query_partition_clause] [order_by_clause [windowing_clause]])

Следующий синтаксис также является принятым форматом:

FIRST_VALUE (expression [RESPECT NULLS | IGNORE NULLS])
OVER ([query_partition_clause] [order_by_clause [windowing_clause]])

Параметры или аргументы

expression Столбец или выражение, для которого вы хотите вернуть первое значение.

RESPECT NULLS | IGNORE NULLS Необязательный. Он определяет, включены ли значения NULL или игнорируются в аналитическом окне. Если этот параметр опущен, значением по умолчанию является RESPECT NULLS, который включает значения NULL.

query_partition_clause Необязательный. Он используется для разделения результатов на группы на основе одного или нескольких выражений.

order_by_clause Необязательный. Он используется для упорядочивания данных в каждом разделе.

windowing_clause Необязательный. Он определяет строки в аналитическом окне для оценки, и важно, чтобы вы использовали правильное окно windowing_clause, или вы можете получить неожиданные результаты. Это может быть значение, такое как:

• Функция FIRST_VALUE возвращает первое значение, представленное его типом данных.

Применение

Функцию FIRST_VALUE можно использовать в следующих версиях Oracle/PLSQL:

• Oracle 12c, Oracle 11g, Oracle 10g, Oracle 9i

DDL / DML для примеров

Если вы хотите следовать этому руководству, используйте DDL для создания таблицы employees и DML для заполнения данных. Затем попробуйте примеры в вашей собственной базе данных!

Получить DDL / DML

Пример

Рассмотрим некоторые примеры функций Oracle FIRST_VALUE и рассмотрим, как использовать функцию FIRST_VALUE в Oracle / PLSQL.

Самая высокая зарплата для всех сотрудников

Начнем с простого примера и воспользуйтесь функцией FIRST_VALUE, чтобы вернуть самую высокую зарплату в таблице employees. В этом примере нам не потребуется запрос query_partition_clause, потому что мы оцениваем всю таблицу employees.
В этом примере у нас есть таблица employees со следующими данными:

Чтобы найти самую высокую зарплату, введите следующий SELECT:

SELECT DISTINCT FIRST_VALUE(salary)
OVER (ORDER BY salary DESC
RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING)
AS «HIGHEST»
FROM employees;

Результат, который вы должны получить:

В этом примере FIRST_VALUE возвращает самое высокое значение salary (зарплаты), указанное FIRST_VALUE (salary). Аналитическое окно сортирует данные по зарплате в порядке убывания, как указано ORDER BY salary DESC. Параметр windowing_clause = RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING используется для обеспечения включения всех строк независимо от текущей строки.

И поскольку мы хотим получить самую высокую зарплату в таблице, нам не нужно было включать query_partition_clause для разделения данных.

Самая высокая зарплата по department_id

Теперь давайте покажем вам, как использовать функцию FIRST_VALUE с query_partition_clause. В следующем примере вернем самую высокую зарплату для department_id 10 и 20.

На основе той же таблицы employees введите следующий оператор SQL:

SELECT DISTINCT department_id, FIRST_VALUE(salary)
OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary DESC
RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING)
AS «HIGHEST»
FROM employees
WHERE department_id in (10,20)
ORDER BY department_id;

Вот результаты, которые вы должны получить:

В этом примере FIRST_VALUE возвращает самое высокое значение зарплаты, указанное FIRST_VALUE (salary). Аналитическое окно будет делить результаты по DEPARTMENT_ID и упорядочит данные по salary в порядке убывания, как указано PARTITION BY DEPARTMENT_ID ORDER BY зарплата DESC.

Самая низкая зарплата по department_id

Теперь давайте покажем вам, как использовать функцию FIRST_VALUE, чтобы вернуть самую низкую зарплату для department_id 10 и 20.

Снова на основе данных в таблице employee введите следующий оператор SQL:

SELECT DISTINCT department_id, FIRST_VALUE(salary)
OVER (PARTITION BY department_id ORDER BY salary ASC
RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING)
AS «LOWEST»
FROM employees
WHERE department_id in (10,20)
ORDER BY department_id;

Вот результаты, которые вы должны получить:

В этом примере мы изменили порядок сортировки на возрастание по разделу, как указано PARTITION BY DEPARTMENT_ID ORDER BY salary ASC, и теперь мы получаем самую низкую зарплату, основанную на DEPARTMENT_ID.

Разделение таблицы базы данных в SQL Server

Что такое разбиение таблицы базы данных?

Секционирование — это процесс базы данных, при котором очень большие таблицы делятся на несколько более мелких частей. При разделении большой таблицы на более мелкие отдельные таблицы запросы, которые обращаются только к части данных, могут выполняться быстрее, потому что данных для сканирования меньше. Основная цель разделения — помочь в обслуживании больших таблиц и уменьшить общее время отклика на чтение и загрузку данных для определенных операций SQL.

Вертикальное разбиение на таблицы SQL Server

Вертикальное секционирование таблицы в основном используется для повышения производительности SQL Server, особенно в тех случаях, когда запрос извлекает все столбцы из таблицы, содержащей несколько столбцов с очень широким текстом или столбцами BLOB. В этом случае для сокращения времени доступа столбцы BLOB могут быть разделены на отдельную таблицу. Другой пример — ограничить доступ к конфиденциальным данным, например. пароли, информацию о зарплате и т. д. Вертикальное разбиение разбивает таблицу на две или более таблиц, содержащих разные столбцы:

Пример вертикального разбиения

Примером вертикального разбиения может быть большая таблица с отчетами для сотрудников, содержащая основную информацию, такую ​​как название отчета, идентификатор, номер отчета и большой столбец с описанием отчета.Предполагается, что ~ 95% пользователей ищут по части имени, номера отчета и т. Д. И что только ~ 5% запросов открывают поле описания отчета и ищут описание. Предположим, что все эти поиски приведут к сканированию кластерного индекса, и поскольку сканирование индекса считывает все строки в таблице, стоимость запроса пропорциональна общему количеству строк в таблице, и наша цель — минимизировать количество операций ввода-вывода. операций и снизить стоимость поиска.

Давайте посмотрим на пример в таблице EmployeeReports:

Если мы запустим SQL-запрос для извлечения данных ReportID, ReportName, ReportNumber из таблицы EmployeeReports, то получится, что счетчик сканирования равен 5 и представляет количество раз, когда к таблице обращались во время запроса, и что у нас было 113 288 логических чтений. которые представляют собой общее количество обращений к странице, необходимых для обработки запроса:

Как указано, каждая страница считывается из кэша данных независимо от того, было ли необходимо перенести эту страницу с диска в кэш для любого данного чтения. Чтобы снизить стоимость запроса, мы изменим схему базы данных SQL Server и разделим таблицу EmployeeReports по вертикали.

Затем мы создадим таблицу ReportsDesc и переместим большой столбец ReportDescription и таблицу ReportsData, а также переместим все данные из таблицы EmployeeReports, кроме столбца ReportDescription:

Один и тот же поисковый запрос теперь дает разные результаты:

Вертикальное разделение таблиц SQL Server может быть не во всех случаях правильным методом. Однако, если у вас есть, например, таблица с большим количеством данных, доступ к которым не осуществляется одинаково, таблицы с данными, доступ к которым вы хотите ограничить, или сканирование, возвращающее много данных, вертикальное разбиение может помочь.

Горизонтальное разбиение на таблицы SQL Server

Горизонтальное разбиение разделяет таблицу на несколько таблиц, содержащих одинаковое количество столбцов, но меньше строк. Например, если таблица содержит большое количество строк, представляющих ежемесячные отчеты, ее можно горизонтально разделить на таблицы по годам, при этом каждая таблица представляет все ежемесячные отчеты за определенный год. Таким образом, запросы, требующие данных за определенный год, будут ссылаться только на соответствующую таблицу.Таблицы должны быть разделены таким образом, чтобы запросы ссылались на как можно меньше таблиц.

Таблицы разделены по горизонтали на основе столбца, который будет использоваться для разделения, и диапазонов, связанных с каждым разделом. Столбец секционирования обычно представляет собой столбец datetime, но все типы данных, допустимые для использования в качестве столбцов индекса, могут использоваться в качестве столбца секционирования, за исключением столбца с отметкой времени. Столбцы типа данных ntext, text, image, xml, varchar (max), nvarchar (max) или varbinary (max), Microsoft .NET Framework Common Language Runtime (CLR) и псевдонимов нельзя указать.

Есть два разных подхода, которые мы могли бы использовать для выполнения разделения таблицы. Первый — создать новую секционированную таблицу, а затем просто скопировать данные из существующей таблицы в новую и выполнить переименование таблицы. Второй подход — разделить существующую таблицу путем перестроения или создания кластеризованного индекса для таблицы.

Пример горизонтального разбиения с созданием новой многораздельной таблицы

SQL Server 2005 представил встроенную функцию секционирования для горизонтального секционирования таблицы, содержащей до 1000 секций в SQL Server 2008 и 15000 секций в SQL Server 2012, причем размещение данных обрабатывается автоматически SQL Server.Эта функция доступна только в Enterprise Edition SQL Server.

Чтобы создать многораздельную таблицу для хранения ежемесячных отчетов, мы сначала создадим дополнительные файловые группы. Файловая группа — это логическая единица хранения. Каждая база данных имеет первичную файловую группу, которая содержит первичный файл данных (.mdf). Дополнительные, определяемые пользователем файловые группы могут быть созданы для хранения вторичных файлов (.ndf). Мы будем создавать 12 файловых групп на каждый месяц:

Чтобы проверить созданные и доступные группы файлов в текущей базе данных, выполните следующий запрос:

При создании файловых групп мы добавляем файл .ndf в каждую файловую группу:

Таким же образом файлы для всех созданных файловых групп с указанием логического имени файла и имени файла операционной системы (физического) для каждой файловой группы e.г .:

Чтобы проверить созданные файлы, добавленные в файловые группы, выполните следующий запрос:

После создания дополнительных файловых групп для хранения данных мы создадим функцию секционирования. Функция секционирования — это функция, которая отображает строки секционированной таблицы в секции на основе значений столбца секционирования. В этом примере мы создадим функцию разделения, которая разбивает таблицу на 12 секций, по одной на каждый месяц значений года в столбце datetime:

Чтобы сопоставить разделы многораздельной таблицы с файловыми группами и определить количество и домен разделов многораздельной таблицы, мы создадим схему разделов:

Теперь мы собираемся создать таблицу, используя схему секционирования PartitionBymonth, и заполнить ее тестовыми данными:

Теперь проверим строки в разных разделах:

Теперь просто скопируйте данные из своей таблицы и переименуйте секционированную таблицу.

Разбиение таблицы на разделы с помощью мастера создания разделов SQL Server Management Studio

SQL Server 2008 представил мастер секционирования таблиц в SQL Server Management Studio.

Щелкните правой кнопкой мыши таблицу на панели обозревателя объектов и в контекстном меню Хранилище выберите команду Create Partition :

В окне Select a Partitioning Column выберите столбец, который будет использоваться для разделения таблицы из доступных столбцов разделения:

Другие параметры в диалоговом окне мастера Create Partition Wizard включают параметр Collocate this table to the selected partition table Параметр , используемый для отображения связанных данных для объединения с секционированным столбцом и хранилищем Выровнять неуникальные индексы и уникальные индексы с индексированным разделом Параметр столбца , который выравнивает все индексы секционированной таблицы по одной и той же схеме секционирования.

После выбора столбца для разделения нажмите кнопку Далее. В окне Select a Partition Function введите имя функции разделения для отображения строк таблицы или индекса в разделы на основе значений столбца ReportDate или выберите существующую функцию разделения:

Нажмите кнопку Далее и в окне Select a Partition Scheme создайте схему разделов для сопоставления разделов таблицы MonthlyReport с различными файловыми группами:

Нажмите кнопку «Далее» и в окне «Сопоставить разделы» выберите степень разбиения, а также доступные файловые группы и границу диапазона.Левая граница основана на Value <= Boundary, а правая граница основана на Value

Нажав кнопку Установить границы , вы можете настроить диапазон дат и установить дату начала и окончания для каждого раздела:

Параметр Estimate storage определяет столбцы Rowcount, Required space и Available space, в которых отображается оценка необходимого и доступного пространства на основе количества записей в таблице.

На следующем экране мастера предлагается выбрать вариант: немедленно выполнить сценарий мастером для создания объектов и таблицы разделов или создать сценарий и сохранить его. Также можно указать расписание выполнения скрипта для автоматического выполнения операций:

Следующий экран мастера показывает обзор выбранных в мастере выбора:

Нажмите кнопку «Готово», чтобы завершить процесс:

Список литературы

В свободное время я люблю проводить время с друзьями и семьей.Если есть новый эпический или научно-фантастический фильм, обязательно сходить в кино. Летом я люблю нырять с аквалангом и читаю много книг.

Посмотреть все сообщения Милики Медик

Последние сообщения Милики Медик (посмотреть все)

.

sql — разделение более чем на два столбца в функции Row_Number

Переполнение стека

1. Около

2. Продукты

3. Для команд

1. Переполнение стека
   Общественные вопросы и ответы

2. Переполнение стека для команд
   Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами

3. Вакансии
   Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста

4. Талант
   Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя

5. Реклама
   Обратитесь к разработчикам и технологам со всего мира

6. О компании

Загрузка…

.

SQL и разбиение таблиц: с чего начать?

Когда я впервые наткнулся на разделов таблиц и начал поиск, я понял две вещи. Во-первых, это сложная операция , которая требует хорошего планирования , а во-вторых, что в некоторых случаях может оказаться чрезвычайно полезным, а в других — сплошная головная боль.

Что такое секционирование SQL

Прежде всего, давайте начнем с некоторых соглашений об именах. Раздел — это небольшой фрагмент (объект) таблицы базы данных.Этот объект создается путем разбиения таблицы. Разбиение на разделы позволяет разбивать таблицы, индексы или таблицы с индексированием на более мелкие, управляемые части (разделы). У каждого раздела есть свое имя и, возможно, характеристики хранилища.

Зачем нужно секционирование SQL

Итак, первый вопрос: когда потратить время на секционирование таблиц кажется отличным способом?

Давайте посмотрим на пример типичного случая вам потребуется секционирования SQL :

«Компания ведет большую базу данных, в которой хранятся все данные, полученные в результате ее деятельности.Со временем скорость передачи данных увеличивается все больше и больше, а запросы к базе данных становятся все медленнее и медленнее, поскольку необходимо сканировать целые таблицы. Но что происходит в случаях, когда нет необходимости в полной проверке?

Представьте себе составление ежемесячных отчетов по бизнес-аналитике.

Нужны только данные, полученные за последний месяц. Становится очевидным, что есть случаи, когда было бы полезно иметь возможность контролировать данные, которые наши запросы принимают во внимание при оценке.”

Из того, что я понял, я бы сказал, что перед созданием каких-либо разделов вы должны попытаться исчерпать все другие альтернативные варианты, включая индексацию таблиц и пересмотр запросов.

Если вы пришли к выводу, что единственное решение — это разбиение таблицы на разделы, вам следует обратить особое внимание на то, как это реализовать.

Преимущества секционирования SQL

Преимущества , которые предоставляет такая реализация, ограничиваются выбором ключа раздела и степени детализации .

Что касается первого фактора, вы должны помнить, что разделение может происходить только в одном столбце и что ваши запросы должны включать этот столбец. Если, например, вы создали многораздельную таблицу, чтобы выполнить запрос по «удаленным» данным, в этот запрос должен быть включен индикатор раздела. В противном случае будет выполнено полное сканирование.

Следовательно, важно проверить, как ваши запросы обращаются к таблице, чтобы выбрать наиболее подходящий столбец для разделения.

Что касается степени детализации , если ваши разделы большие, то вы не увидите какого-либо особого улучшения производительности. С другой стороны, с небольшими перегородками бывает сложно справиться.

Более того, даже в случае хорошего дизайна вы не сможете увидеть значительного улучшения производительности, если не имеете дело с действительно огромными таблицами.

Если все вышеперечисленные проблемы были оценены, и вы пришли к выводу, что секционирование таблицы отвечает вашим потребностям, тогда вы получите следующие преимущества:

• Относительное ускорение запросов , которые требуют только части больших наборов данных.В этом случае оптимизатор исключает поиск в разделах, в которых нет релевантной информации.
• Быстрая загрузка данных
• Более быстрое удаление старых данных ограничено определенными разделами, если они больше не нужны.
• Более быстрое архивирование редко используемых или старых данных можно перенести на более дешевые и медленные носители.

Разбиение на разделы SQL: шаг за шагом

Имея это в виду, давайте продолжим и посмотрим, как можно реализовать разделение таблиц в PostgreSQL , MS SQL Server и Google BigQuery .

Что касается фактической реализации, основная идея разбиения таблицы состоит в том, что мы собираемся создать «родительскую» таблицу и несколько «дочерних» таблиц, которые отвечают за хранение данных. Количество детей не обязательно постоянно и может со временем расти.

Конечно, создание разделов не означает, что «глобальная» таблица перестает существовать. Вы по-прежнему можете запрашивать у него события, охватывающие весь период.

Для простоты в этом посте мы будем работать с таблицей, содержащей только два столбца.

Кроме того, мы сделаем ежедневные разделы. В реальной жизни базы данных содержат гораздо больше столбцов, но идея остается неизменной.

.

No related posts.