PARTITION BY

PostgreSQL – Sammanfattande statistik och fönsterfunktioner

Michel Semaan

Data Scientist

Motivation

Fråga

WITH Discus_Gold AS (
  SELECT
    Year, Event, Country AS Champion
  FROM Summer_Medals
  WHERE
    Year IN (2004, 2008, 2012)
    AND Gender = 'Men' AND Medal = 'Gold'
    AND Event IN ('Discus Throw', 'Triple Jump')
    AND Gender = 'Men')

SELECT
  Year, Event, Champion,
  LAG(Champion) OVER
    (ORDER BY Event ASC, Year ASC) AS Last_Champion
FROM Discus_Gold
ORDER BY Event ASC, Year ASC;

Resultat

| Year | Event        | Champion | Last_Champion |
|------|--------------|----------|---------------|
| 2004 | Discus Throw | LTU      | null          |
| 2008 | Discus Throw | EST      | LTU           |
| 2012 | Discus Throw | GER      | EST           |
| 2004 | Triple Jump  | SWE      | GER           |
| 2008 | Triple Jump  | POR      | SWE           |
| 2012 | Triple Jump  | USA      | POR           |
  • När Event byter från Discus Throw till Triple Jump hämtar LAG den senaste mästaren i Discus Throw i stället för null
PostgreSQL – Sammanfattande statistik och fönsterfunktioner

Introduktion till PARTITION BY

  • PARTITION BY delar upp tabellen i partitioner baserat på en kolumns unika värden
    • Resultaten slås inte ihop till en enda kolumn
  • Fönsterfunktionen opererar på varje partition separat
    • ROW_NUMBER återställs för varje partition
    • LAG hämtar bara föregående värde om föregående rad finns i samma partition
PostgreSQL – Sammanfattande statistik och fönsterfunktioner

Partitionering på en kolumn

Fråga

WITH Discus_Gold AS (...)

SELECT
  Year, Event, Champion,
  LAG(Champion) OVER
    (PARTITION BY Event
     ORDER BY Event ASC, Year ASC) AS Last_Champion
FROM Discus_Gold
ORDER BY Event ASC, Year ASC;

Resultat

| Year | Event        | Champion | Last_Champion |
|------|--------------|----------|---------------|
| 2004 | Discus Throw | LTU      | null          |
| 2008 | Discus Throw | EST      | LTU           |
| 2012 | Discus Throw | GER      | EST           |
| 2004 | Triple Jump  | SWE      | null          |
| 2008 | Triple Jump  | POR      | SWE           |
| 2012 | Triple Jump  | USA      | POR           |
PostgreSQL – Sammanfattande statistik och fönsterfunktioner

Mer komplex partitionering

| Year | Country | Event                | Row_N |
|------|---------|----------------------|-------|
| 2008 | CHN     | + 78KG (Heavyweight) | 1     |
| 2008 | CHN     | - 49 KG              | 2     |
| ...  | ...     | ...                  | ...   |
| 2008 | JPN     | 48 - 55KG            | 27    |
| 2008 | JPN     | 48 - 55KG            | 28    |
| ...  | ...     | ...                  | ...   |
| 2012 | CHN     | +75KG                | 32    |
| 2012 | CHN     | - 49 KG              | 33    |
| ...  | ...     | ...                  | ...   |
| 2012 | JPN     | +75KG                | 51    |
| 2012 | JPN     | - 49 KG              | 52    |
| ...  | ...     | ...                  | ...   |
  • Radnumret bör återställas per Year och Country
PostgreSQL – Sammanfattande statistik och fönsterfunktioner

Partitionering på flera kolumner

Fråga

WITH Country_Gold AS (
  SELECT
    DISTINCT Year, Country, Event
  FROM Summer_Medals
  WHERE
    Year IN (2008, 2012)
    AND Country IN ('CHN', 'JPN')
    AND Gender = 'Women' AND Medal = 'Gold')

SELECT
  Year, Country, Event,
  ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY Year, Country)
FROM Country_Gold;

Resultat

| Year | Country | Event                | Row_N |
|------|---------|----------------------|-------|
| 2008 | CHN     | + 78KG (Heavyweight) | 1     |
| 2008 | CHN     | - 49 KG              | 2     |
| ...  | ...     | ...                  | ...   |
| 2008 | JPN     | 48 - 55KG            | 1     |
| 2008 | JPN     | 48 - 55KG            | 2     |
| ...  | ...     | ...                  | ...   |
| 2012 | CHN     | +75KG                | 1     |
| 2012 | CHN     | - 49 KG              | 2     |
| ...  | ...     | ...                  | ...   |
| 2012 | JPN     | +75KG                | 1     |
| 2012 | JPN     | - 49 KG              | 2     |
| ...  | ...     | ...                  | ...   |
PostgreSQL – Sammanfattande statistik och fönsterfunktioner

Nu kör vi en övning!

PostgreSQL – Sammanfattande statistik och fönsterfunktioner

Preparing Video For Download...