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Encontrar porcentajes dentro de un grupo - Muestra el porcentaje del salario total pagado a un individuo en un departamento determinado. Tomar su sueldo y dividirlo por la suma del salario en el departamento. Top-N consultas - Encuentre la parte superior de N personas más pagadas o las ventas superiores N por región. Calcular un promedio móvil - Promediar el valor actual de las filas y los N filas anteriores valores juntos. Realizar consultas de clasificación - Muestra el rango relativo de un sueldo de individuos dentro de su departamento. Tanto el quotTop-Nquot y las consultas de ranking podría ser implementado simplemente con un número de fila de resultado que se devuelve (después de la clasificación). El número de fila se puede utilizar para calcular la información basada en la posición. Sería similar a Oracles quotrownumquot pseudo-columna, pero sin los límites de Oracles tomar. Las funciones analíticas están diseñadas para abordar estas cuestiones. Añaden extensiones al lenguaje SQL que no sólo hacen que estas operaciones sean más fáciles de codificar, sino que las hacen más rápidas de lo que se podría lograr con el enfoque SQL puro. Estas extensiones están siendo revisadas actualmente por el comité ANSI SQL para su inclusión en la especificación SQL. La sintaxis de la función analítica es bastante directa en apariencia, pero las miradas pueden ser engañosas. Comienza con: La cláusula PARTITION BY rompe lógicamente un solo conjunto de resultados en N grupos, de acuerdo con los criterios establecidos por las expresiones de partición. Las palabras partición y grupo se usan sinónimamente. La cláusula ORDER BY especifica cómo se ordenan los datos dentro de cada grupo (partición). La cláusula windowing nos da una manera de definir una ventana deslizante o anclada de datos, sobre la cual funcionará la función analítica, dentro de un grupo. Esta cláusula puede usarse para que la función analítica calcule su valor basándose en cualquier ventana deslizante o anclada arbitraria dentro de un grupo. Este ejemplo muestra cómo utilizar la función analítica SUM para realizar una suma acumulativa. Primero, llenamos algunos valores en una tabla. La tabla es muy simple y consiste en el campo dt y xy solamente. Tenga en cuenta que para una fecha determinada es posible insertar varias filas, que es exactamente lo que hago aquí. Lo que me interesa es extraer la suma acumulada de cada día en la tabla. Es decir, si tengo tres entradas para la misma fecha, por ejemplo 3, 4 y 5, no quiero que la suma sea sólo 345 para cada fila, pero 3 para la primera fila, 34 para la segunda fila y 345 para la tercera fila. La función analítica: La sentencia select devolverá: La tercera columna corresponde a xy (los valores insertados con la inserción en.). La columna interesante es la segunda. Por ejemplo, el 26 de agosto de 1970, la primera fila para esa fecha es 3 (igual xy), la segunda es 5 (igual a xy3) y la tercera es 11 (igual a xy35). Una lista de funciones analíticas que podríamos encontrar en Oracle Express 10: AVG (ltdistinctallgt expression) Se usa para calcular el promedio de una expresión dentro de un grupo y una ventana. Distinct se puede utilizar para encontrar el promedio de los valores en un grupo después de duplicados han sido eliminados. CORR (expresión, expresión) Devuelve el coeficiente de correlación de un par de expresiones que devuelven números. Es taquigrafía para: STDDEVPOP (expr1) STDDEVPOP (expr2)). Estadísticamente hablando, una correlación es la fuerza de una asociación entre variables. Una asociación entre variables significa que el valor de una variable puede predecir, en cierta medida, el valor de la otra. El coeficiente de correlación da la fuerza de la asociación devolviendo un número entre -1 (correlación inversa fuerte) y 1 (fuerte correlación). Un valor de 0 no indicaría correlación. COUNT (ltdistinctgt ltgt ltexpressiongt) Esto contará las ocurrencias dentro de un grupo. Si especifica o alguna constante no nula, count contará todas las filas. Si especifica una expresión, count devuelve el recuento de evaluaciones no nulas de expresión. Puede utilizar el modificador DISTINCT para contar las ocurrencias de filas en un grupo después de que se hayan eliminado los duplicados. COVARPOP (expresión, expresión) Esto devuelve la covarianza poblacional de un par de expresiones que devuelven números. COVARSAMP (expression, expression) This returns the sample covariance of a pair of expressions that return numbers. CUMEDIST This computes the relative position of a row in a group. CUMEDIST will always return a number greater then 0 and less then or equal to 1. This number represents the position of the row in the group of N rows. In a group of three rows, the cumulate distribution values returned would be 1/3, 2/3, and 3/3 for example. DENSERANK This function computes the relative rank of each row returned from a query with respect to the other rows, based on the values of the expressions in the ORDER BY clause. The data within a group is sorted by the ORDER BY clause and then a numeric ranking is assigned to each row in turn starting with 1 and continuing on up. The rank is incremented every time the values of the ORDER BY expressions change. Rows with equal values receive the same rank (nulls are considered equal in this comparison). A dense rank returns a ranking number without any gaps. This is in comparison to RANK below. FIRSTVALUE This simply returns the first value from a group. LAG (expression, ltoffsetgt, ltdefaultgt) LAG gives you access to other rows in a resultset without doing a self-join. It allows you to treat the cursor as if it were an array in effect. You can reference rows that come before the current row in a given group. This would allow you to select the previous rows from a group along with the current row. See LEAD for how to get the next rows. Offset is a positive integer that defaults to 1 (the previous row). Default is the value to be returned if the index is out of range of the window (for the first row in a group, the default will be returned) LASTVALUE This simply returns the last value from a group. LEAD (expression, ltoffsetgt, ltdefaultgt) LEAD is the opposite of LAG. Whereas LAG gives you access to the a row preceding yours in a group - LEAD gives you access to the a row that comes after your row. Offset is a positive integer that defaults to 1 (the next row). Default is the value to be returned if the index is out of range of the window (for the last row in a group, the default will be returned). MAX(expression) Finds the maximum value of expression within a window of a group. MIN(expression) Finds the minimum value of expression within a window of a group. NTILE (expression) Divides a group into value of expression buckets. For example if expression 4, then each row in the group would be assigned a number from 1 to 4 putting it into a percentile. If the group had 20 rows in it, the first 5 would be assigned 1, the next 5 would be assigned 2 and so on. In the event the cardinality of the group is not evenly divisible by the expression, the rows are distributed such that no percentile has more than 1 row more then any other percentile in that group and the lowest percentiles are the ones that will have extra rows. For example, using expression 4 again and the number of rows 21, percentile 1 will have 6 rows, percentile 2 will have 5, and so on. PERCENTRANK This is similar to the CUMEDIST (cumulative distribution) function. For a given row in a group, it calculates the rank of that row minus 1, divided by 1 less than the number of rows being evaluated in the group. This function will always return values from 0 to 1 inclusive. RANK This function computes the relative rank of each row returned from a query with respect to the other rows, based on the values of the expressions in the ORDER BY clause. The data within a group is sorted by the ORDER BY clause and then a numeric ranking is assigned to each row in turn starting with 1 and continuing on up. Rows with the same values of the ORDER BY expressions receive the same rank however, if two rows do receive the same rank the rank numbers will subsequently skip. If two rows are number 1, there will be no number 2 - rank will assign the value of 3 to the next row in the group. This is in contrast to DENSERANK, which does not skip values. RATIOTOREPORT (expression) This function computes the value of expression / (sum(expression)) over the group. This gives you the percentage of the total the current row contributes to the sum(expression). REGR xxxxxxx (expression, expression) These linear regression functions fit an ordinary-least-squares regression line to a pair of expressions. There are different regression functions available for use. ROWNUMBER Returns the offset of a row in an ordered group. Can be used to sequentially number rows, ordered by certain criteria. STDDEV (expression) Computes the standard deviation of the current row with respect to the group. STDDEVPOP (expression) This function computes the population standard deviation and returns the square root of the population variance. Its return value is same as the square root of the VARPOP function. STDDEVSAMP (expression) This function computes the cumulative sample standard deviation and returns the square root of the sample variance. This function returns the same value as the square root of the VARSAMP function would. SUM(expression) This function computes the cumulative sum of expression in a group. VARPOP (expression) This function returns the population variance of a non-null set of numbers (nulls are ignored). VARPOP function makes the following calculation for us: (SUM(exprexpr) - SUM(expr)SUM(expr) / COUNT(expr)) / COUNT(expr) VARSAMP (expression) This function returns the sample variance of a non-null set of numbers (nulls in the set are ignored). This function makes the following calculation for us: (SUM(exprexpr) - SUM(expr)SUM(expr) / COUNT(expr)) / (COUNT(expr) - 1) VARIANCE (expression) This function returns the variance of expression. This list of function is often used to improve performance. SUM, RANK, DENSERANK, LAG, LEAD, FIRSTVALUE, LASTVALUE) A few of these functions on SQLite are supported through Perls SQLite::More module. AVG (Transact-SQL) ALL Applies the aggregate function to all values. ALL es el valor predeterminado. DISTINCT Especifica que AVG se realizará sólo en cada instancia única de un valor, independientemente de cuántas veces se produzca el valor. Expresión Es una expresión de la categoría de tipo de datos numéricos o aproximados numéricos, excepto para el tipo de datos de bit. Las funciones agregadas y las subconsultas no están permitidas. OVER (partitionbyclause orderbyclause) partitionbyclause divide el conjunto de resultados producido por la cláusula FROM en particiones a las que se aplica la función. Si no se especifica, la función trata todas las filas del conjunto de resultados de la consulta como un solo grupo. Orderbyclause determina el orden lógico en el que se realiza la operación. Ordenar porcláusula es requerida. Para obtener más información, vea Cláusula OVER (Transact-SQL). El tipo de retorno se determina por el tipo de resultado de expresión evaluado. Categoría decimal (p, s) Si el tipo de datos de la expresión es un tipo de datos de alias, el tipo de retorno también es del tipo de datos de alias. Sin embargo, si se promueve el tipo de datos base del tipo de datos alias, por ejemplo de tinyint a int. El valor de retorno es del tipo de datos promovido y no del tipo de datos alias. AVG () calcula el promedio de un conjunto de valores dividiendo la suma de esos valores por el recuento de valores nonnull. Si la suma supera el valor máximo para el tipo de datos del valor devuelto, se devolverá un error. AVG es una función determinista cuando se usa sin las cláusulas OVER y ORDER BY. No es determinista cuando se especifica con las cláusulas OVER y ORDER BY. Para obtener más información, consulte Funciones deterministas y no determinísticas. A. Uso de las funciones SUM y AVG para los cálculos En el ejemplo siguiente se calculan las horas de vacaciones promedio y la suma de horas de licencia por enfermedad que han utilizado los vicepresidentes de los ciclos de trabajo de aventura. Cada una de estas funciones agregadas produce un único valor de resumen para todas las filas recuperadas. El ejemplo utiliza la base de datos AdventureWorks2012.