Windows Nommées

Windows nommées

Afin d’éviter d’avoir à écrire des expressions complexes à chaque fois que l’on définit une Window, le nom de la Window peut être spécifié dans la clause WINDOW. Le nom de la Window peut être utilisé dans la clause OVER pour faire référence à la définition de la Window, et peut également être utilisé comme Window de base pour une autre Window nommée ou intégrée (dans la clause OVER). Les Windows encadrées (avec les clauses RANGE et ROWS) ne peuvent pas être utilisées comme Window de base, mais peuvent être utilisées dans la clause OVER window_name. Une Window qui utilise une référence à une Window de base ne peut pas avoir de clause PARTITION BY et ne peut pas remplacer le tri par une clause ORDER BY.

Example 1. Utilisation de Windows nommées

SELECT
    id,
    department,
    salary,
    count(*) OVER w1,
    first_value(salary) OVER w2,
    last_value(salary) OVER w2,
    sum(salary) over (w2 ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND 1 FOLLOWING) AS s
FROM employee
WINDOW w1 AS (PARTITION BY department),
       w2 AS (w1 ORDER BY salary)
ORDER BY department, salary;

Fonctions de classement

Les fonctions de classement calculent le numéro de classement dans une section de Window.

Ces fonctions peuvent être utilisées avec ou sans sectionnement et triage, mais leur utilisation sans triage n’a presque jamais de sens.

Les fonctions de classement peuvent être utilisées pour créer différents types de compteurs incrémentaux. Considérons SUM(1) OVER (ORDER BY SALARY) comme un exemple de ce qu’elles peuvent faire, chacune d’une manière différente. Ci-dessous, une requête d’exemple pour comparer leur comportement par rapport à `SUM'.

SELECT
  id,
  salary,
  DENSE_RANK() OVER (ORDER BY salary),
  RANK() OVER (ORDER BY salary),
  PERCENT_RANK() OVER(ORDER BY salary),
  CUME_DIST() OVER(ORDER BY salary),
  NTILE(3) OVER(ORDER BY salary),
  ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY salary),
  SUM(1) OVER (ORDER BY salary)
FROM employee
ORDER BY salary;

Résultat

id salary dense_rank rank      percent_rank         cume_dist ntile row_number sum
-- ------ ---------- ---- ----------------- ----------------- ----- ---------- ---
3    8.00          1    1 0.000000000000000 0.200000000000000     1          1   1
4    9.00          2    2 0.250000000000000 0.400000000000000     1          2   2
1   10.00          3    3 0.500000000000000 0.800000000000000     2          3   4
5   10.00          3    3 0.500000000000000 0.800000000000000     2          4   4
2   12.00          4    5 1.000000000000000 1.000000000000000     3          5   5