Überblick über nützliche Funktionen

Business-Daten mit SQL analysieren

Michel Semaan

Data Scientist

Mit Datumsangaben arbeiten

DATE_TRUNC('quarter', '2018-08-13') → '2018-07-01 00:00:00+00:00'
'2018-07-01 00:00:00+00:00' :: DATE → '2018-07-01'

Daten in Berichten

Lesbare Datumsangaben sind wichtig für Berichte
Das Standardformat '2018-08-13' ist nicht sehr lesbar
Wie kommt man von '2018-08-13' zu 'Friday 13, August 2018'?

Lösung

TO_CHAR('2018-08-13', 'FMDay DD, FMMonth YYYY') → 'Friday 13, August 2018'

TO_CHAR()

TO_CHAR(DATE, TEXT) → TEXT (die formatierte Datum-Zeichenkette)
Beispiel: Dy → Abgekürzter Wochentag (Mon, Tues, usw.)
- TO_CHAR('2018-06-01', 'Dy') → 'Fri'
- TO_CHAR('2018-06-02', 'Dy') → 'Sat'
Muster in der Format-String werden durch die Datumsteile ersetzt; andere Zeichen bleiben unverändert
Beispiel: DD → Tagnummer (01 - 31)
- TO_CHAR('2018-06-01', 'Dy - DD') → 'Fri - 01'
- TO_CHAR('2018-06-02', 'Dy - DD') → 'Sat - 02'

Pattern	Beschreibung
`FMDay`	Voller Wochentag (`Monday`, `Tuesday`, usw.)
`MM`	Monat des Jahres (`01` - `12`)
`Mon`	Abkürzung Monatsname (`Jan`, `Feb`, usw.)
`FMMonth`	Voller Monatsname (`January`, `February`, usw.)
`YY`	Letzte 2 Ziffern des Jahres (`18`, `19`, usw.)
`YYYY`	Volles 4-stelliges Jahr (`2018`, `2019`, usw.)

Doku: https://www.postgresql.org/docs/9.6/functions-formatting.html

Abfrage

SELECT DISTINCT
  order_date,
  TO_CHAR(order_date,
          'FMDay DD, FMMonth YYYY') AS format_1,
  TO_CHAR(order_date,
          'Dy DD Mon/YYYY') AS format_2
FROM orders
ORDER BY order_date ASC
LIMIT 3;

Ergebnis

order_date  format_1                format_2       
----------  ----------------------  ---------------
2018-06-01  Friday 01, June 2018    Fri 01/Jun 2018
2018-06-02  Saturday 02, June 2018  Sat 02/Jun 2018
2018-06-02  Sunday 03, June 2018    Sun 03/Jun 2018

Window-Funktionen, wiederholt

SUM(...) OVER (...): Berechnet die laufende Summe einer Spalte
- Beispiel: SUM(registrations) OVER (ORDER BY registration_month) berechnet die laufende Summe der Registrierungen
LAG(...) OVER (...): Holt den Wert der vorherigen Zeile
- Beispiel: LAG(mau) OVER (ORDER BY active_month) gibt die aktiven Nutzer (MAU) des Vormonats zurück
RANK() OVER (...): Vergibt einen Rang je Zeile basierend auf der Sortierung
- Beispiel: RANK() OVER (ORDER BY revenue DESC) reiht Nutzer, Restaurants oder Monate nach erzieltem Umsatz

Abfrage

SELECT
  user_id,
  SUM(meal_price * order_quantity) AS revenue
FROM meals
JOIN orders ON meals.meal_id = orders.meal_id
GROUP BY user_id
ORDER BY revenue DESC
LIMIT 3;

Ergebnis

user_id  revenue
-------  -------
18       626
76       553.25
73       537

Abfrage

WITH user_revenues AS (
  SELECT
    user_id,
    SUM(meal_price * order_quantity) AS revenue
  FROM meals
  JOIN orders ON meals.meal_id = orders.meal_id
  GROUP BY user_id)

SELECT
  user_id,
  RANK() OVER (ORDER BY revenue DESC)
    AS revenue_rank
FROM user_revenues
ORDER BY revenue_rank DESC
LIMIT 3;

Ergebnis

user_id  revenue_rank
-------  ------------
18       1
76       2
73       3

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