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Cours1-SQL.md

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Aggregation SQL

Group by

Grouping n dimentions

Group By d1, d2, ..., dn

Un groupe contient tous les faits qui ont les memes valeurs pour (d1, ..., dn). Les groupes sont disjoints.
Cause SELECT fonction d'agregation:

  • sum
  • avg
  • count
  • min
  • max

Resultat: un n-uplet par groupe

Example:

Sales(StoreID, ItemID, CustID, Qty, Price)

select StoreID, ItemID, CustID, SUM(PRICE)
from Sales
Group by StoreID, ItemID, CustID

rollup and cube

ROLLUP (YEAR, MONTH, DAY)

With a ROLLUP, it will have the following outputs:

YEAR, MONTH, DAY
YEAR, MONTH
YEAR
()

With CUBE, it will have the following:

YEAR, MONTH, DAY
YEAR, MONTH
YEAR, DAY
YEAR
MONTH, DAY
MONTH
DAY
()

CUBE essentially contains every possible rollup scenario for each node whereas ROLLUP will keep the hierarchy intact (so it won't skip MONTH and show YEAR/DAY, whereas CUBE will)

Rollup

Definition

Syntax: group b [D] rollup (D'). DetD'sont des listes de dimensionsd1...dn`

Aggregation sur n+1 niveau de regroupements:

  • N1 : group by d1 .. d(n-1) dn
  • N2 : group by d1 .. d(n-1)
  • ...
  • Nn : group by d1
  • Nn+1 : un seul groupe = la table des faits toute entiere
Rollup partiel

Moins de niveaux

group by D rollup(D')`

Ex: group by e1 rollup (e2, e3), cree les sous-totaux (e1, e2, e3), (e1, e2), (e1)

Le rollup est utile lorsque les Di sont les niveaux d'une meme hierarchie rollup(day, month, year).

Example1

Select StoreID, ItemID, CustID, sum(Price)
from Sales 
group by rollup(StoreId, ItemID, CustID)

outputs:

[s1, i3, c1, 2] [s1, i1, c3, 1] ...
[s1, i1, null, 100] [s1, i2, null, 250] ... // Total par magasin par article
[s1, null, null, 4000] ... // Total par magasin
[nul, null, null, 1000000] // Total general

Example2

select regionID, storeID, clerkID, AVG(hourlyPay)
from Sales
group by regionID, rollup(storeID, clerkID)

Calcule les agregations au niveau RegionID, au niveau regionID, storeID et au niveau RegionID, StoreID, ClerkID. Pas de total sur l'ensemble.

Example3

rollup

Cube

Definition

Syntax: group by [D] cube(D')
D et D' sont des listes de dimensions d1 ... dn
Agregation sur tous les niveaux de regroupements par face, arrete, sommet du cube (2^n groupes)

Grouping

Grouping est une fonction qui renvoie 1 s'il y a un NULL cree par rollup ou cube, 0 sinon.

Example1

EX:  R(A, B, C, D) 
SELECT A, B, SUM(D) as Total, GROUPING(A) as A1, GROUPING(B) as B1
FROM   R
WHERE ...
GROUP BY ROLLUP(A, B)

grouping

Grouping sets

Permet de definir l'ensemble de groupes sur lesquels on veut calculer des agregations. Evide de calculer tout le cube. Se definit dans la clause group by, est l'union de plusieurs group by.

SELECT A, B, C, SUM(D) 
FROM  R
WHERE...
GROUP BY GROUPING SETS ((A,B), (A,C), ()) 

/* Calcule les sous-totaux pour les groupes (A,B), (A,C), et le total global */

CUBE(a,b,c) est équivalent à
GROUPING SETS ((a,b,c), (a,b), (a,c), (b,c), (a), (b), (c) , () )

/* 
Equivalences 
*/

GROUP BY GROUPING SETS (a, b, c) est équivalent à
GROUP BY a UNION ALL
GROUP BY b UNION ALL
GROUP BY c
GROUP BY GROUPING SETS (a, ROLLUP(b,c))

/* est équivalent à */

GROUP BY a UNION ALL
GROUP BY ROLLUP (b, c

Fonctions de classement

  • rank() classement par position
  • dense-rank() classement par valeur

Syntax:

rank() over (order by ...)

Order by indique la mesure sur laquelle faire le classement

Classement sur des groupes:

rank() over (partition by X order by Y)

Le classement de Y s'effecture sur chaque partition de X

Joins

Definitions

  • inner join : pour qu'un n-uplet soit dans le resultat, il faut que la valeur de l'attribut de jointure apparaisse dans les deux tables
  • outer join : tous les n-uplets apparaissent dans le resultat, avec une valeur null pour les attributs lorsque les 2 valeurs ne joignent pas
  • right outer join : tous les n-uplets de la table de droite apparaissent dans le resultat
  • left outer join : tous les n-uplets de la table de gauche apparaissent dans le resultat

Examples

Generation d'un n-uplet pour les produits n'ayant pas ete vendus certains mois, en mettant la valeur 0 pour les ventes dans ce cas

Select v2.month, v1.product-name, nvl(v1.sales, 0)
FROM 
    (SELECT t.month, p.product-name, SUM(f.purchase-price) as sales
    FROM PURCHASE f, TIME t, PRODUCT p
    WHERE f.time-key = t.time-key
        AND f.product-id = p.product-id
    GROUP BY p.Product-name, t.month)
    v1 PARTITION BY (product-name)
RIGHT OUTER JOIN
    (SELECT distinct t.month
    FROM TIME t) v2
    ON v1.month = v2.month)
  • v1 : vente des produits par mois
  • v2 valeurs distinctes des mois
  • partition by (product-name) : prend le resultat de v1 et partitionne par nom de produit
  • right outer join : fait la jointure externe en prenant toutes les valeurs des mois (RIGHT)
  • nv1(v1.sales, 0) : insere la valeur 0 (au lieu de NULL) pour les n-uplets n'ayant pas de valeur de jointure avec la table de gauche