Wie berechnet man effizient Werteunterschiede zwischen Zeilen in SQL?

Berechnen aufeinanderfolgender Zeilenwertdifferenzen in SQL

Datenbankabfragen umfassen oft mehr als nur den einfachen Datenabruf. Die Bestimmung der Differenz zwischen Werten in aufeinanderfolgenden Zeilen stellt eine häufige Herausforderung dar. Dieser Artikel beschreibt effiziente Methoden zur Berechnung dieser Unterschiede in SQL und konzentriert sich dabei auf Szenarien, in denen die Zeilenreihenfolge nicht streng sequentiell ist.

Beispielszenario:

Stellen Sie sich eine Tabelle mit ganzzahligen Werten vor, die nicht unbedingt sequentiell nach einer Zeilenkennung geordnet sind:

<code>rowInt  | Value
--------+------
2       | 23
3       | 45
17      | 10
9       | 0</code>

Das Ziel besteht darin, die Differenz zwischen jedem Value und dem Value der unmittelbar folgenden Zeile zu berechnen, was zu Folgendem führt:

<code>rowInt   | Value  | Diff
--------+--------+------
2        | 23     | 22
3        | 45     | -35
9        | 0      | -45
17       | 10     | 10</code>

SQL Server 2005-Ansatz (Pre-Window-Funktionen):

Vor der Einführung von Fensterfunktionen basierte SQL Server 2005 auf einer weniger effizienten Methode, die Unterabfragen und Aggregatfunktionen kombinierte:

<code class="language-sql">SELECT
   [current].rowInt,
   [current].Value,
   ISNULL([next].Value, 0) - [current].Value AS Diff
FROM
   sourceTable AS [current]
LEFT JOIN
   (
      SELECT MIN(rowInt) AS rowInt, Value FROM sourceTable
      WHERE rowInt > [current].rowInt
      GROUP BY Value
   ) AS [next]
      ON [next].rowInt = [current].rowInt</code>

Erklärung:

• ISNULL() behandelt Fälle, in denen keine nachfolgende Zeile vorhanden ist, und ist standardmäßig auf 0 gesetzt.
• Die Unterabfrage findet die rowInt und Value der nächsten Zeile.
• Die Differenz wird berechnet, indem das Value der aktuellen Zeile vom Value der nächsten Zeile subtrahiert wird.

Leistungsaspekte:

Diese ältere Technik kann für große Datensätze aufgrund der damit verbundenen mehreren Tabellenscans ineffizient sein. Modernes SQL bietet optimiertere Lösungen.

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