Window Functions

การทำให้ Data Pipeline เป็นอัตโนมัติใน Snowflake

Emily Melhuish

Technical Curriculum Developer, Snowflake

Window Function คืออะไร?

คำนวณข้ามแถวโดยไม่ยุบข้อมูล

คำนวณผลลัพธ์ต่อแถวโดยใช้ชุดแถวที่เกี่ยวข้อง — เรียกว่า window
ต่างจาก GROUP BY: ใส่เท่าไหร่ ได้คืนเท่านั้น
กำหนดด้วย clause OVER

3 ประเภทหลัก:

การจัดอันดับ: ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK()
การรวมค่า: SUM(), AVG(), COUNT() with OVER()
การนำทาง: LAG(), LEAD(), FIRST_VALUE(), LAST_VALUE()

เรียนเพิ่มเติมในคอร์ส Window Functions in Snowflake ของ DataCamp

Clause OVER()

SELECT shipment_id
, region
, delivery_days
, AVG(delivery_days) 
    OVER ( PARTITION BY region ORDER BY dispatched_at ) AS avg_days_in_region 
FROM shipments;

SHIPMENT_ID	REGION	DELIVERY_DAYS	RUNNING_AVG_DAYS_IN_REGION
SHP-001	EMEA	3	3.00
SHP-002	EMEA	5	4.00
SHP-003	EMEA	4	4.00
SHP-004	APAC	6	6.00

ROW_NUMBER vs RANK vs DENSE_RANK

SELECT
    shipment_id AS shipment, delivery_days AS days,
    ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY delivery_days) AS row_number,
    RANK()       OVER (ORDER BY delivery_days) AS rank,
    DENSE_RANK() OVER (ORDER BY delivery_days) AS dense_rank
FROM shipments ORDER BY delivery_days;

SHIPMENT	DELIVERY_DAYS	ROW_NUMBER	RANK	DENSE_RANK
SHP-001	3	1	1	1
SHP-002	5	2	2	2
SHP-003	5	3	2	2
SHP-004	7	4	4	3

LAG และ LEAD

ข้อมูลนำเข้า

ข้อมูลนำเข้าของ SQL LAG และ LEAD

ผลลัพธ์

ผลลัพธ์ของ LAG และ LEAD

Running Totals และ Rolling Averages

ภาพแสดง window frames

ROWS vs RANGE frames

ROWS BETWEEN: นับตำแหน่งแถวจริง — ออฟเซตที่แน่นอนโดยไม่คำนึงถึงค่า

-- ROWS: always picks exactly N preceding physical rows
SUM(credits) OVER (ORDER BY month ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW)
-- Includes current row and two preceding

RANGE BETWEEN: ใช้ค่า จัดกลุ่มแถวที่มีค่า ORDER BY เท่ากันไว้ด้วยกัน

-- RANGE: includes all rows tied at the boundary value
SUM(credits) OVER (ORDER BY month RANGE BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW)

ใช้ Range เมื่อต้องการกำหนดขอบเขตด้วยค่า

ฝึกกันเลย!

การทำให้ Data Pipeline เป็นอัตโนมัติใน Snowflake