Как расширенные объединения и оконные функции могут вывести ваши SQL-запросы на новый уровень

Вы устали просматривать бесчисленные результаты SQL-запросов, пытаясь извлечь необходимую информацию из ваших данных?

С помощью расширенных объединений вы можете объединять данные из нескольких таблиц в БД на основе их взаимосвязей, в то время как оконные функции позволяют выполнять вычисления по наборам связанных строк.

В этой статье мы рассмотрим четыре распространённых типа соединений, а также различные типы доступных оконных функций.

К концу этой статьи вы будете обладать знаниями, необходимыми для того, чтобы вывести ваши SQL-запросы на новый уровень и раскрыть истинную мощь ваших данных.

@sqlhub – гайды и уроки sql в телеграм!

Базы данных

Базы данных играют решающую роль в управлении и организации данных для различных приложений. Учитывая, что каждый день генерируются огромные объёмы данных, важно иметь надёжный и эффективный способ получения необходимой нам информации. Расширенные объединения и оконные функции – это два мощных метода, которые могут помочь нам извлекать информацию из нескольких таблиц в базе данных. В этой статье мы рассмотрим, что такое расширенные объединения и оконные функции, как они работают и почему они полезны.

Расширенные объединения

Когда у нас есть данные, распределённые по нескольким таблицам, нам нужно объединить их вместе, чтобы получить необходимую нам информацию. В базе данных существует несколько типов соединений, которые мы можем использовать в зависимости от связей между таблицами. Давайте рассмотрим четыре распространённых типа соединений: INNER JOIN, OUTER JOIN, CROSS JOIN и SELF JOIN.

INNER JOIN

INNER JOIN – это наиболее часто используемое соединение в SQL. Оно возвращает только те строки, которые имеют совпадающие значения в обеих объединяемых таблицах. Другими словами, он возвращает только те данные, которые являются общими для обеих таблиц.

Давайте рассмотрим пример, в котором у нас есть две таблицы — одна содержит информацию о клиенте, а другая – информацию о заказе:

SELECT *
FROM customers
INNER JOIN orders
ON customers.customer_id = orders.customer_id;

В этом запросе мы объединяем таблицы customers и orders, используя столбец customer_id. Результатом будет таблица, содержащая только строки, в которых значение customer_id присутствует в обеих таблицах.

OUTER JOIN

В отличие от INNER JOIN, OUTER JOIN возвращает все строки из одной таблицы и соответствующие строки из другой таблицы. Другими словами, он возвращает все данные из одной таблицы и любые совпадающие данные из другой таблицы. Существует три типа OUTER JOIN: LEFT OUTER JOIN, RIGHT OUTER JOIN и FULL OUTER JOIN.

Давайте взглянем на пример LEFT OUTER JOIN:

SELECT *
FROM customers
LEFT OUTER JOIN orders
ON customers.customer_id = orders.customer_id;

В этом запросе мы объединяем таблицы customers и orders, используя столбец customer_id.

Результатом будет таблица, содержащая все строки из таблицы customers и любые соответствующие строки из таблицы orders.

Если в таблице заказов нет совпадающих строк, результат будет содержать нулевые значения для столбцов в этой таблице.

CROSS JOIN

CROSS JOIN возвращает декартово произведение двух таблиц, что означает, что оно возвращает все возможные комбинации строк. Другими словами, он объединяет каждую строку из одной таблицы с каждой строкой из другой таблицы.

SELECT *
FROM customers
CROSS JOIN orders;

В этом запросе мы объединяем таблицы customers и orders с помощью CROSS JOIN. Результатом будет таблица, содержащая все возможные комбинации строк из обеих таблиц.

SELF JOIN

SELF JOIN – это соединение, при котором таблица соединяется сама с собой. Это полезно, когда у нас есть таблица, содержащая иерархические данные, например организационную схему.

В этом случае мы можем использовать SELF JOIN для получения информации о связях между различными уровнями иерархии.

SELECT *
FROM employees AS e1
JOIN employees AS e2
ON e1.manager_id = e2.employee_id;

В этом запросе мы объединяем таблицу employees с самой таблицей, используя столбцы manager_id и employee_id.

Результатом будет таблица, содержащая информацию об отношениях между сотрудниками и их менеджерами.

Оконные функции

Оконная функция – это мощная функция SQL, которая позволяет нам выполнять вычисления по набору строк, связанных с текущей строкой.

Оконные функции обычно используются в аналитических запросах, таких как вычисление скользящих средних или определение тенденций в данных. Существует несколько типов оконных функций, включая ROW_NUMBER().

 ROW_NUMBER()

ROW_NUMBER() – это оконная функция, которая присваивает уникальное целочисленное значение каждой строке в результирующем наборе. Значение определяется порядком, в котором обрабатываются строки.

Давайте рассмотрим пример, в котором мы хотим присвоить уникальный номер каждому клиенту в зависимости от его возраста:

SELECT customer_id, age, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY age) as row_num
FROM customers;

В этом запросе мы используем функцию ROW_NUMBER(), чтобы присвоить уникальный номер каждому клиенту в зависимости от его возраста.

Результатом будет таблица, содержащая customer_id, age и row_num, присвоенные каждому клиенту.

RANK()

RANK() – это оконная функция, которая присваивает рейтинг каждой строке в результирующем наборе на основе значения указанного столбца. Значения рейтинга присваиваются в порядке значений столбцов, причём связям присваивается тот же рейтинг. Давайте рассмотрим пример, в котором мы хотим ранжировать клиентов на основе их общей стоимости заказа:

SELECT customer_id, total_order_value, RANK() OVER (ORDER BY total_order_value DESC) as rank
FROM orders
GROUP BY customer_id;

В этом запросе мы используем функцию RANK(), чтобы присвоить рейтинг каждому клиенту на основе их общей стоимости заказа.

Результатом будет таблица, содержащая customer_id, total_order_value и rank, присвоенный каждому клиенту.

DENSE_RANK()

Функция DENSE_RANK() похожа на функцию RANK() в том смысле, что она присваивает ранг каждой строке в результирующем наборе на основе значения указанного столбца. Однако DENSE_RANK() присваивает последовательные значения ранга связанным строкам, тогда как RANK() присваивает тот же ранг связанным строкам.

Давайте рассмотрим пример, в котором мы хотим присвоить каждому клиенту высокий рейтинг на основе общей стоимости их заказа:

SELECT customer_id, total_order_value, DENSE_RANK() OVER (ORDER BY total_order_value DESC) as dense_rank
FROM orders
GROUP BY customer_id;

В этом запросе мы используем функцию DENSE_RANK(), чтобы присвоить каждому клиенту высокий рейтинг на основе их общей стоимости заказа.

Результатом будет таблица, содержащая customer_id, total_order_value и rank, присвоенный каждому клиенту.

NTILE()

NTILE() – это оконная функция, которая присваивает номер группы каждой строке в результирующем наборе на основе указанного количества групп.

Строки разделены на группы равного размера, причём количество строк в каждой группе зависит от общего количества строк и указанного количества групп.

Давайте рассмотрим пример, в котором мы хотим разделить клиентов на три группы равного размера в зависимости от общей стоимости их заказа:

SELECT customer_id, total_order_value, NTILE(3) OVER (ORDER BY total_order_value DESC) as group_num
FROM orders
GROUP BY customer_id;

В этом запросе мы используем функцию NTILE(), чтобы присвоить номер группы каждому клиенту на основе их общей стоимости заказа.

Результатом будет таблица, содержащая customer_id, total_order_value и номер группы, присвоенный каждому клиенту.

Расширенные объединения и оконные функции

Расширенные объединения и оконные функции – это мощные возможности SQL, которые позволяют нам извлекать информацию из нескольких таблиц в базе данных.

С помощью расширенных объединений мы можем объединять данные из нескольких таблиц на основе их взаимосвязей, а с помощью оконных функций мы можем выполнять вычисления по набору строк, связанных с текущей строкой.

Овладев этими методами, мы сможем раскрыть весь потенциал наших данных и получить ценную информацию, которая может быть использована при принятии бизнес-решений.

Заключение

Независимо от того, работаете ли вы с небольшими или большими базами данных, знание того, как использовать расширенные объединения и оконные функции, может существенно повысить эффективность и точность ваших запросов.

Когда дело доходит до расширенных соединений, важно понимать различные доступные типы соединений и когда использовать каждый из них. INNER JOIN отлично подходит для извлечения данных, общих для обеих таблиц, в то время как OUTER JOIN полезно для извлечения всех данных из одной таблицы и любых совпадающих данных из другой таблицы. CROSS JOIN может быть полезно при создании комбинаций строк из разных таблиц, в то время как SELF JOIN может использоваться для иерархических данных.

При работе с оконными функциями важно понимать различные доступные типы и то, как их использовать для выполнения вычислений по наборам связанных строк. ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK() и NTILE() – всё это ценные инструменты для анализа данных и получения аналитической информации.

Как и в случае с любой сложной темой, важно практиковаться и экспериментировать с расширенными объединениями и оконными функциями, чтобы полностью понять, как они работают и как их можно применить к различным сценариям. К счастью, в Интернете доступно множество ресурсов для отработки SQL-запросов и оттачивания своих навыков.