Многомерный анализ и создание пользовательских агрегатных функций

Многомерный анализ и создание пользовательских агрегатных функций являются важными инструментами для глубокого анализа данных в SQL. Эти техники позволяют выполнять сложные вычисления и анализировать данные с учетом нескольких измерений и условий. Вот как можно использовать их на практике:

Многомерный анализ

Многомерный анализ позволяет исследовать данные по нескольким измерениям одновременно. В SQL это может быть реализовано с помощью группировки и оконных функций.

Пример 1: Многомерный анализ с группировкой

Рассмотрим таблицу sales с полями region, product, sale_date, и amount. Мы хотим проанализировать продажи по регионам и продуктам.

Запрос:

SELECT region, product,
       SUM(amount) AS total_sales,
       AVG(amount) AS average_sales,
       MAX(amount) AS max_sales,
       MIN(amount) AS min_sales
FROM sales
GROUP BY region, product
ORDER BY region, product;

• SUM(amount): Суммарные продажи по регионам и продуктам.

• AVG(amount): Среднее значение продаж.

• MAX(amount): Максимальная продажа.

• MIN(amount): Минимальная продажа.

Пример 2: Многомерный анализ с оконными функциями

Используем те же данные для вычисления кумулятивных продаж по регионам и продуктам.

Запрос:

SELECT region, product, sale_date, amount,
       SUM(amount) OVER (
           PARTITION BY region, product
           ORDER BY sale_date
       ) AS cumulative_sales
FROM sales
ORDER BY region, product, sale_date;

• PARTITION BY region, product: Разделяет данные на группы по регионам и продуктам.

• ORDER BY sale_date: Определяет порядок строк для кумулятивного расчета.

Создание пользовательсих агрегатных функций

Пользовательские агрегатные функции позволяют создавать собственные методы для агрегирования данных. Это полезно, когда стандартные агрегатные функции не подходят для ваших нужд.

Пример 1: Создание пользовательской агрегатной функции в PostgreSQL

Рассмотрим создание функции для вычисления медианы. В PostgreSQL это можно сделать с помощью языка PL/pgSQL.

Создание функции:

CREATE OR REPLACE FUNCTION median_agg(state double precision[], value double precision)
RETURNS double precision AS $$
BEGIN
    IF state IS NULL THEN
        state := ARRAY[value];
    ELSE
        state := array_append(state, value);
    END IF;
    RETURN state;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

CREATE OR REPLACE FUNCTION median_final(state double precision[])
RETURNS double precision AS $$
BEGIN
    SELECT percentile_cont(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY unnest(state)) INTO state;
    RETURN state;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

CREATE AGGREGATE median(double precision) (
    sfunc = median_agg,
    stype = double precision[],
    finalfunc = median_final
);

Использование функции:

SELECT region, median(amount) AS median_sales
FROM sales
GROUP BY region;

Пример 2: Создание пользовательской агрегатной функции в MySQL

MySQL не поддерживает создание пользовательских агрегатных функций напрямую, но вы можете использовать пользовательские функции и процедуры для подобных задач.

Создание функции:

DELIMITER //

CREATE FUNCTION median_value(values TEXT) RETURNS DECIMAL(10,2)
BEGIN
    DECLARE median DECIMAL(10,2);
    SET @query = CONCAT('SELECT @median := percentile_cont(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY value) FROM (SELECT CAST(SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(values, ',', numbers.n), ',', -1) AS DECIMAL(10,2)) AS value FROM (SELECT @row := @row + 1 AS n FROM (SELECT 1 UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3 UNION ALL SELECT 4 UNION ALL SELECT 5 UNION ALL SELECT 6 UNION ALL SELECT 7 UNION ALL SELECT 8 UNION ALL SELECT 9 UNION ALL SELECT 10) numbers, (SELECT @row := 0) r LIMIT 1000) numbers) AS sorted_values');
    PREPARE stmt FROM @query;
    EXECUTE stmt;
    DEALLOCATE PREPARE stmt;
    RETURN @median;
END;
//

DELIMITER ;

Использование функции:

SELECT region, median_value(GROUP_CONCAT(amount ORDER BY amount)) AS median_sales
FROM sales
GROUP BY region;

Заключение

Многомерный анализ и создание пользовательских агрегатных функций — это мощные инструменты для анализа данных в SQL. Многомерный анализ позволяет учитывать несколько измерений в расчетах и отчетах, а пользовательские агрегатные функции дают возможность выполнять специализированные вычисления, которые не поддерживаются стандартными агрегатными функциями. Использование этих методов позволяет более гибко и эффективно анализировать и обрабатывать данные.