Oracleの「Partition By」キーワード

誰かがpartition byキーワードが何をするのかを説明し、実際のキーワードの簡単な例と、なぜそれを使いたいのかを教えてもらえますか？他の誰かが作成したSQLクエリがあり、それが何をするのか理解しようとしています。

次によるパーティションの例：

SELECT empno, deptno, COUNT(*) 
OVER (PARTITION BY deptno) DEPT_COUNT
FROM emp

オンラインで見た例は少々深すぎるようです。

PARTITION BY句は、内の各「グループ」のために使用されるレコードの範囲設定OVER句。

SQLの例でDEPT_COUNTは、すべての従業員レコードについて、その部門内の従業員数を返します。（empテーブルを正規化していないかのように、empテーブル内のすべてのレコードが返されます。）

emp_no  dept_no  DEPT_COUNT
1       10       3
2       10       3
3       10       3 <- three because there are three "dept_no = 10" records
4       20       2
5       20       2 <- two because there are two "dept_no = 20" records

別の列（例：）があった場合state、その州にある部門の数を数えることができます。

これは、結果得るようなものであるGROUP BY（SUM、AVG（すなわち、一致するレコードを削除）結果セットを集約せずに、など）。

LAST OVERまたはMIN OVER関数を使用して、たとえば部門の最低給与と最高給与を取得し、それを副選択なしでこのレコード給与に対する計算で使用すると、はるかに高速になります。

詳細については、リンクされているAskTomの記事を参照してください。

概念は、受け入れられた回答で非常によく説明されていますが、見られる例が多ければ多いほど、よく理解できるようになります。増分例は次のとおりです。

1）ボスは「ブランド別にグループ化された在庫のあるアイテムの数を取得してください」と言います

あなたは言う：「問題ない」

SELECT 
      BRAND
      ,COUNT(ITEM_ID) 
FROM 
      ITEMS
GROUP BY 
      BRAND;

結果：

+--------------+---------------+
|  Brand       |   Count       | 
+--------------+---------------+
| H&M          |     50        |
+--------------+---------------+
| Hugo Boss    |     100       |
+--------------+---------------+
| No brand     |     22        |
+--------------+---------------+

2）上司は、「今、すべてのアイテムのリストと、そのブランドと、それぞれのブランドが持っているアイテムの数を取得してください」と言います。

あなたは試すことができます：

 SELECT 
      ITEM_NR
      ,BRAND
      ,COUNT(ITEM_ID) 
 FROM 
      ITEMS
 GROUP BY 
      BRAND;

しかし、あなたは得る：

ORA-00979: not a GROUP BY expression 

これがOVER (PARTITION BY BRAND)出てくるところです：

 SELECT 
      ITEM_NR
      ,BRAND
      ,COUNT(ITEM_ID) OVER (PARTITION BY BRAND) 
 FROM 
      ITEMS;

Whicとは：

• COUNT(ITEM_ID) -アイテムの数を取得する
• OVER -行のセットの上
• (PARTITION BY BRAND) -同じブランドのもの

そして結果は：

+--------------+---------------+----------+
|  Items       |  Brand        | Count()  |
+--------------+---------------+----------+
|  Item 1      |  Hugo Boss    |   100    | 
+--------------+---------------+----------+
|  Item 2      |  Hugo Boss    |   100    | 
+--------------+---------------+----------+
|  Item 3      |  No brand     |   22     | 
+--------------+---------------+----------+
|  Item 4      |  No brand     |   22     | 
+--------------+---------------+----------+
|  Item 5      |  H&M          |   50     | 
+--------------+---------------+----------+

等...

これは、アナリティクスと呼ばれるSQL拡張機能です。selectステートメントの「over」は、関数が分析関数であり、関数ごとのグループではないことをオラクルに伝えます。分析を使用する利点は、副選択またはさらに悪いPL / SQLでデータをループする代わりに、データの1回のパススルーで合計、カウントなどを収集できることです。

最初は混乱するように見えますが、これはすぐに第二の性質になります。誰もトム・カイトより良い説明はしません。上記のリンクは素晴らしいです。

もちろん、ドキュメントを読むことは必須です。

EMPNO     DEPTNO DEPT_COUNT

 7839         10          4
 5555         10          4
 7934         10          4
 7782         10          4 --- 4 records in table for dept 10
 7902         20          4
 7566         20          4
 7876         20          4
 7369         20          4 --- 4 records in table for dept 20
 7900         30          6
 7844         30          6
 7654         30          6
 7521         30          6
 7499         30          6
 7698         30          6 --- 6 records in table for dept 30

ここでは、それぞれのdeptnoの数を取得しています。deptno 10については、テーブルempに4つのレコードがあり、deptno 20および30についても同様の結果が得られます。

over partitionキーワードは、client_idの作成によってデータをパーティション化しているように、各クライアントIDのサブセットを作成します。

select client_id, operation_date,
       row_number() count(*) over (partition by client_id order by client_id ) as operationctrbyclient
from client_operations e
order by e.client_id;

このクエリは、client_idによって実行された操作の数を返します

この例は、パーティショニングがどのように機能し、group byがどのように機能するかについて、わずかなニュアンスを示唆していると思います。私の例がたまたまコンパイルバグである場合、私の例はOracle 12からのものです。

私は試した ：

SELECT t.data_key
,      SUM ( CASE when t.state = 'A' THEN 1 ELSE 0 END) 
OVER   (PARTITION BY t.data_key) count_a_rows
,      SUM ( CASE when t.state = 'B' THEN 1 ELSE 0 END) 
OVER   (PARTITION BY t.data_key) count_b_rows
,      SUM ( CASE when t.state = 'C' THEN 1 ELSE 0 END) 
OVER   (PARTITION BY t.data_key) count_c_rows
,      COUNT (1) total_rows
from mytable t
group by t.data_key  ---- This does not compile as the compiler feels that t.state isn't in the group by and doesn't recognize the aggregation I'm looking for

ただし、これは期待どおりに機能します。

SELECT distinct t.data_key
,      SUM ( CASE when t.state = 'A' THEN 1 ELSE 0 END) 
OVER   (PARTITION BY t.data_key) count_a_rows
,      SUM ( CASE when t.state = 'B' THEN 1 ELSE 0 END) 
OVER   (PARTITION BY t.data_key) count_b_rows
,      SUM ( CASE when t.state = 'C' THEN 1 ELSE 0 END) 
OVER   (PARTITION BY t.data_key) count_c_rows
,      COUNT (1) total_rows
from mytable t;

外部キー「data_key」に基づいて、各状態の要素数を生成します。したがって、data_key = 'APPLE'に状態 'A'の3行、状態 'B'の2行、状態 'C'の行がある場合、 'APPLE'の対応する行は 'APPLE'、3、2になります。 、1、6。