Hàm tổng hợp trung cấp

Tự động hóa Data Pipeline trong Snowflake

Emily Melhuish

Technical Curriculum Developer, Snowflake

Thứ tự thực thi

Thứ tự thực thi.png

SQL không chạy theo thứ tự bạn viết

Hàng: xây tập dữ liệu
Nhóm: tổng hợp
Kết quả: định dạng đầu ra

¹ * Tài liệu học Snowflake

Các hàm tổng hợp phổ biến

COUNT(*) / COUNT(DISTINCT col) — tổng số dòng; giá trị duy nhất
SUM — tổng cột
AVG — giá trị trung bình
MIN / MAX — khoảng

SELECT COUNT(*) AS total_shipments,
       COUNT(DISTINCT carrier_id) AS unique_carriers,
       SUM(delivery_days) AS total_days,
       AVG(delivery_days) AS avg_days
FROM shipments;

Vấn đề với nhiều truy vấn

Trả về usage theo vùng và kho

SELECT 
region
, warehouse_name
, SUM(credits_used) 
FROM usage 
GROUP BY region, warehouse_name;

Trả về tổng phụ usage theo vùng

SELECT region
, SUM(credits_used) 
FROM usage GROUP BY region;

Trả về tổng usage

SELECT 
SUM(credits_used) 
FROM usage;

GROUPING SETS

Đầu vào

SELECT region
, warehouse_name
, SUM(credits_used) AS total 
FROM usage 
GROUP BY GROUPING SETS ( 
  (region, warehouse_name)
  , (region)
  , () 
);

Đầu ra

REGION	WAREHOUSE_NAME	TOTAL
EMEA	harbr_wh_prod	1240.50
EMEA	harbr_wh_dev	380.00
EMEA	NULL	1620.50
APAC	harbr_wh_prod	890.25
APAC	NULL	890.25
NULL	NULL	2510.75

Lưu ý: Gán ý nghĩa cho NULL bằng câu lệnh CASE

ROLLUP

Đầu vào

SELECT 
region
, warehouse_name
, SUM(credits_used) AS total 
FROM usage 
GROUP BY ROLLUP (region, warehouse_name);

Đầu ra

REGION	WAREHOUSE_NAME	TOTAL
EMEA	harbr_wh_prod	1240.50
EMEA	harbr_wh_dev	380.00
EMEA	NULL	1620.50
APAC	harbr_wh_prod	890.25
APAC	NULL	890.25
NULL	NULL	2510.75

CUBE

Đầu vào

SELECT 
region
, warehouse_name
, SUM(credits_used) AS total
FROM usage 
GROUP BY CUBE (region, warehouse_name);

Đầu ra

REGION	WAREHOUSE_NAME	TOTAL
EMEA	harbr_wh_prod	1240.50
EMEA	harbr_wh_dev	380.00
EMEA	NULL	1620.50
APAC	harbr_wh_prod	890.25
APAC	NULL	890.25	}
NULL	harbr_wh_prod	2130.75
NULL	harbr_wh_dev	380.00
NULL	NULL	2510.75

GROUPING() và GROUPING_ID()

SELECT region, warehouse_name, SUM(credits_used) AS total_credits, GROUPING(region) AS is_region_agg, GROUPING(warehouse_name) AS is_wh_agg , 
GROUPING_ID(region, warehouse_name) AS grouping_level 
FROM usage 
GROUP BY ROLLUP (region, warehouse_name);

Ảnh chụp màn hình bảng markdown

Ayo berlatih!

Tự động hóa Data Pipeline trong Snowflake