SQL（ランキング、集計、値）のウィンドウ関数のさまざまなタイプは何ですか？

この記事では、ランキング、集計、および値関数に分類されたSQLウィンドウ関数を調査します。ランニング合計の計算における使用法の詳細と、パフォーマンスの意味とさまざまな結合タイプとの互換性について説明します。メインフォーカス

SQL（ランキング、集計、値）のウィンドウ関数のさまざまなタイプは何ですか？

SQLのウィンドウ関数は、現在の行に関連する一連のテーブル行全体に計算を許可することにより、標準の集計関数の機能を拡張します。彼らは、 GROUP BYのような小さな結果にグループをグループ化しません。代わりに、彼らはPARTITION BYによって定義された行の「ウィンドウ」で操作し、句ORDER BY 。主なカテゴリは3つあります。

• ランキング関数：これらの関数は、句ORDER BYに指定された順序に基づいて、パーティション内の各行にランクまたは順序の位置を割り当てます。例には、 RANK() 、 ROW_NUMBER() 、 DENSE_RANK() 、 NTILE()が含まれます。 RANK()順序付け列に同じ値がある場合、同じランクを複数行に割り当てることができますが、 ROW_NUMBER()は、たとえ結ばれていても、すべての行に一意のランクを割り当てます。 DENSE_RANK() 、ギャップなしで連続したランクを割り当て、ネクタイに割り当てられていたランクをスキップします。 NTILE()行を指定された数のグループに分割します。
• 合計ウィンドウ関数：これらの関数は、行のウィンドウ全体で集計計算（ SUM 、 AVG 、 MIN 、 MAX 、 COUNTなど）を実行します。標準の集約関数との重要な違いは、結果セットの各行の値を返すことであり、各グループの単一の集計値ではありません。たとえば、 SUM() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary)給与によって命じられた各部門の累積給与額を計算します。
• 値ウィンドウ関数：これらの関数は、ウィンドウ内の他の行から値を返します。 LAG()とLEAD()は一般的な例であり、それぞれ現在の行の前または成功した行から値を取得します。 FIRST_VALUE()およびLAST_VALUE()ウィンドウ内の最初と最後の値を取得します。これらは、行の価値を隣人と比較したり、コンテキスト情報を見つけたりするのに役立ちます。

ウィンドウ関数を使用して、SQLでのランニング合計を計算するにはどうすればよいですか？

累積合計とも呼ばれる合計の実行は、ウィンドウ関数を使用して簡単に計算されます。コアコンポーネントは、 SUM()集計ウィンドウ関数と句ORDER BYと組み合わされています。

列のdateとamountを備えたsalesと呼ばれるテーブルがあるとしましょう。毎日の販売の実行合計を計算するには：

 <code class="sql">SELECT date, amount, SUM(amount) OVER (ORDER BY date) as running_total FROM sales;</code>

このクエリは、日付ごとに売り上げを注文し、各行のSUM(amount) OVER (ORDER BY date) 、すべての行のamountの合計を計算し、現在の行を含めます。

特定のカテゴリ（製品カテゴリなど）によってパーティション化されたランニング合計を計算する場合は、句PARTITION BY追加します。

 <code class="sql">SELECT product_category, date, amount, SUM(amount) OVER (PARTITION BY product_category ORDER BY date) as running_total_by_category FROM sales;</code>

これにより、各product_categoryに対して別の実行合計が提供されます。

複雑なSQLクエリでウィンドウ関数を使用することのパフォーマンスへの影響は何ですか？

ウィンドウ関数は強力ですが、特に複雑なクエリや大規模なデータセットでクエリパフォーマンスに影響を与える可能性があります。パフォーマンスへの影響は、いくつかの要因に依存します。

• データボリューム：大規模なデータセットを処理するには、より多くのリソースが必要であり、各行の行のウィンドウにアクセスして処理する必要があるウィンドウ関数は、計算高価です。
• ウィンドウの定義：条項PARTITION BY 、特に複数の列または非インデックス列が含まれるORDER BYは、処理時間を大幅に増加させる可能性があります。パフォーマンスには効率的なインデックス作成が重要です。
• クエリの複雑さ：ウィンドウ関数を結合やサブクリーリーなどの他の操作と組み合わせると、処理オーバーヘッドがさらに増加する可能性があります。
• データベースシステム：さまざまなデータベースシステムは、ウィンドウ機能の実行を異なる方法で最適化します。一部のシステムは、他のシステムよりも効率的に処理する場合があります。

パフォーマンスの問題を軽減するには：

• 適切なインデックス作成： PARTITION BYで使用されている列のインデックスと、条項ORDER BYが不可欠です。
• ウィンドウの定義を最適化します：できるだけシンプルな条項でPARTITION BY維持し、 ORDER BY 。
• 代替アプローチを検討してください。場合によっては、代替のクエリ構造または事前凝集がより効率的になる可能性があります。
• クエリ実行計画の分析：データベースツールを使用してクエリ実行計画を分析して、ボトルネックを特定し、それに応じて最適化します。

ウィンドウ関数は、SQLのさまざまなタイプの結合で使用できますか？

はい、ウィンドウ関数はさまざまなタイプの結合で使用できますが、ウィンドウ定義は慎重に考慮する必要があります。ウィンドウは、結合操作後に定義されます。

たとえば、2つのテーブル、 orders 、 customers customer_idに参加している場合、ウィンドウ関数を使用して各顧客の合計注文値を計算できます。

 <code class="sql">SELECT o.order_id, c.customer_name, o.order_value, SUM(o.order_value) OVER (PARTITION BY c.customer_id) as total_customer_value FROM orders o JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id;</code>

ここで、ウィンドウSUM(o.order_value) OVER (PARTITION BY c.customer_id) JOIN操作が両方のテーブルのデータを組み合わせた後、各顧客の合計値を計算します。句PARTITION BY 、各顧客に対して合計が個別に計算されることを保証します。同じ原則が他の結合タイプにも当てはまります（左結合、右結合、完全な外側結合）。重要なのは、ウィンドウ関数がJoinによって生成された結果セットで動作することです。

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