Функції WINDOW

Вступ до BigQuery

Matthew Forrest

Field CTO

Що таке функції WINDOW

Ілюстрація WINDOW із ковзною SUM

Коли використовувати функції WINDOW

Функції WINDOW за типами

¹ https://towardsdatascience.com/a-guide-to-advanced-sql-window-functions-f63f2642cbf9

Структура WINDOW, PARTITION та ORDER BY

SELECT
  customer_id,
  order_date,
  order_total,
  ROW_NUMBER() OVER(

    PARTITION BY customer_id

    ORDER BY order_date

  ) AS order_sequence
FROM orders;

ROW_NUMBER(): віконна функція, що повертає номер рядка
OVER(): визначає вікно обчислення
PARTITION BY customer_id: групує дані за клієнтом
ORDER BY order_date: упорядковує дані всередині кожного розділу
order_sequence: результат роботи віконної функції

RANK і PERCENT_RANK

SELECT
  product_id,
  product_photos_qty,
  -- Ordinal rank for each row
  RANK() OVER(
    ORDER BY product_photos_qty DESC
  ) as rank,
  -- Percentile rank for each row
  PERCENT_RANK() OVER(
    ORDER BY product_photos_qty
  ) as percent
FROM ecommerce.ecomm_products 
ORDER BY product_photos_qty DESC;

Результати запиту з RANK і PERCENT_RANK

LAG і LEAD

SELECT
  product_id,
  -- Returns value from previous row
  LAG(product_photos_qty) OVER(
    ORDER BY product_photos_qty
  ) as lag,
  product_photos_qty,
  -- Returns value from next row
  LEAD(product_photos_qty) OVER(
    ORDER BY product_photos_qty
  ) as lead
FROM ecommerce.ecomm_products 
ORDER BY product_photos_qty DESC;

Зображення, що показує LAG і LEAD у результатах запиту

RANGE BETWEEN і CURRENT ROW

SELECT
  order_id,
  order_timestamp,
  SUM(cost) OVER(
    ORDER BY order_timestamp 
    ROWS BETWEEN 2 PRECEDING 
    AND CURRENT ROW) as rolling_avg
FROM sales_data
ORDER BY order_timestamp

Параметри межі за рядками:

UNBOUNDED PRECEDING: усі попередні рядки
UNBOUNDED FOLLOWING: усі наступні рядки
[INT] ROWS PRECEDING: вказана кількість попередніх рядків
[INT] ROWS FOLLOWING: вказана кількість наступних рядків

QUALIFY

SELECT
  product_id,
  product_photos_qty,
  RANK() OVER(
    ORDER BY product_photos_qty DESC
  ) as rank
FROM ecommerce.ecomm_products 
-- Filter using QUALIFY
QUALIFY rank < 4
ORDER BY product_photos_qty DESC;

Результати запиту з QUALIFY для значень із рангом 3 або вищим

Не можна використовувати HAVING, адже немає агрегування

Давайте потренуємось!

Вступ до BigQuery