Partitions de fenêtre

Manipulation de données en SQL

Mona Khalil

Data Scientist, Greenhouse Software

OVER et PARTITION BY

Calculer des valeurs distinctes pour différentes catégories
Effectuer différents calculs dans la même colonne

AVG(home_goal) OVER(PARTITION BY season)

Partitionner les données

Combien de buts ont été marqués lors de chaque match, et comment cela se compare-t-il à la moyenne générale ?

SELECT
    date,
    (home_goal + away_goal) AS goals,
    AVG(home_goal + away_goal) OVER() AS overall_avg
FROM match;

| date       | goals | overall_avg |
|------------|-------|-------------|
| 2011-12-17 | 3     | 2.73210     |
| 2012-05-01 | 2     | 2.73210     |
| 2012-11-27 | 4     | 2.73210     |
| 2013-04-20 | 1     | 2.73210     |
| 2013-11-09 | 5     | 2.73210     |

Partitionner les données

Combien de buts ont été marqués lors de chaque match, et comment cela se compare-t-il à la moyenne de la saison ?

SELECT
    date,
    (home_goal + away_goal) AS goals,
    AVG(home_goal + away_goal) OVER(PARTITION BY season) AS season_avg
FROM match;

| date       | goals | season_avg  |
|------------|-------|-------------|
| 2011-12-17 | 3     | 2.71646     |
| 2012-05-01 | 2     | 2.71646     |
| 2012-11-27 | 4     | 2.77270     |
| 2013-04-20 | 1     | 2.77270     |
| 2013-11-09 | 5     | 2.76682     |

PARTITION par plusieurs colonnes

SELECT 
  c.name,
  m.season,
  (home_goal + away_goal) AS goals,
  AVG(home_goal + away_goal) 
      OVER(PARTITION BY m.season, c.name) AS season_ctry_avg
FROM country AS c
LEFT JOIN match AS m 
ON c.id = m.country_id

| name        | season    | goals     | season_ctry_avg |
|-------------|-----------|-----------|-----------------|
| Belgium     | 2011/2012 | 1         | 2.88            |
| Netherlands | 2014/2015 | 1         | 3.08            |
| Belgium     | 2011/2012 | 1         | 2.88            |
| Spain       | 2014/2015 | 2         | 2.66            |

Points importants : PARTITION BY

Permet de partitionner les données selon une ou plusieurs colonnes
Permet de partitionner les calculs agrégés, les classements, etc.

Passons à la pratique !

Manipulation de données en SQL