Análisis de datos empresariales en SQL
Michel Semaan
Data Scientist
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'Fechas en informes
'2018-08-13', no es muy legible'2018-08-13' a 'Friday 13, August 2018'?Solución
TO_CHAR('2018-08-13', 'FMDay DD, FMMonth YYYY') → 'Friday 13, August 2018'TO_CHAR(DATE, TEXT) → TEXT (cadena de fecha formateada)Ejemplo: Dy → Día abreviado (Mon, Tues, etc.)
TO_CHAR('2018-06-01', 'Dy') → 'Fri'TO_CHAR('2018-06-02', 'Dy') → 'Sat'Los patrones en el formato se sustituyen por su valor en la fecha; el resto se mantiene
DD → Día del mes (01 - 31)TO_CHAR('2018-06-01', 'Dy - DD') → 'Fri - 01'TO_CHAR('2018-06-02', 'Dy - DD') → 'Sat - 02'| Patrón | Descripción |
|---|---|
FMDay |
Nombre completo del día (Monday, Tuesday, etc.) |
MM |
Mes del año (01 - 12) |
Mon |
Nombre de mes abreviado (Jan, Feb, etc.) |
FMMonth |
Nombre completo del mes (January, February, etc.) |
YY |
Últimos 2 dígitos del año (18, 19, etc.) |
YYYY |
Año en 4 dígitos (2018, 2019, etc.) |
Documentación: https://www.postgresql.org/docs/9.6/functions-formatting.html
Consulta
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;
Resultado
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
SUM(...) OVER (...): Calcula el acumulado de una columnaSUM(registrations) OVER (ORDER BY registration_month) calcula el acumulado de registrosLAG(...) OVER (...): Obtiene el valor de la fila anteriorLAG(mau) OVER (ORDER BY active_month) devuelve los MAU del mes anteriorRANK() OVER (...): Asigna un rango según la posición en un ordenadoRANK() OVER (ORDER BY revenue DESC) ordena por ingresos de usuarios, locales o mesesConsulta
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;
Resultado
user_id revenue
------- -------
18 626
76 553.25
73 537
Consulta
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;
Resultado
user_id revenue_rank
------- ------------
18 1
76 2
73 3
Análisis de datos empresariales en SQL