Giới thiệu về SQL Window Functions

Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của cộng đồng lập trình viên tại Việt Nam, MAY FEST 2024 trên nền tảng VIBLO đã trở thành nơi hội tụ những kiến thức bổ ích và giá trị. Với sự hỗ trợ của nhà tài trợ CMC GLOBAL, sự kiện không chỉ là một ngày hội mà còn mở ra có hội cho các lập trình viên chia sẻ và học hỏi lẫn nhau.

Hôm nay, chúng ta sẽ cùng nhau khám phá một trong những công cụ mạnh mẽ nhất trong SQL - Window Functions. Bài viết này sẽ dẫn dắt bạn từ lý thuyết cơ bản đến những ứng dụng nâng cao, giúp bạn nắm vững cách sử dụng Window Functions để khai thác dữ liệu hiệu quả.

SQL Window Functions là gì?

SQL Window Functions là các hàm giúp bạn thực hiện các phép toán phức tạp trên một tập dữ liệu mà không cần phải giảm số lượng dòng dữ liệu trả về. Chúng cho phép bạn phân tích và tính toán với từng dòng, đồng thời cập nhật thông tin từ các dòng khác trong cùng một tập dữ liệu.

Giải thích cấu trúc của Window Functions

• FUNCTION: Đây là hàm tính toán như SUM, AVG, MAX, v.v. Chúng tương tự như các hàm tổng hợp nhưng không làm giảm số lượng dòng trong kết quả.
• OVER: Mệnh đề này cho phép xác định window dữ liệu mà hàm sẽ tính toán.
• PARTITION BY: Tương tự như GROUP BY, mệnh đề này giúp phân chia dữ liệu thành các tập con. Khi sử dụng mệnh đề này, bạn có thể thực hiện tính toán trên từng khối dữ liệu cụ thể.
• ORDER BY: Sắp xếp các dòng trong mỗi phân vùng, giúp bạn xác định thứ tự của phép toán.

Cách sử dụng SQL Window Functions

Dưới đây là một cú pháp tổng quát cho việc sử dụng Window Functions trong SQL:

SELECT column_name, 
       WINDOW_FUNCTION(column_name) OVER (
           PARTITION BY column_name 
           ORDER BY column_name 
           RANGE/ROWS BETWEEN ... AND ...
       ) 
FROM table_name;

Ví dụ về SQL Window Functions

Tính Tổng Tích Lũy (Running Totals)

Giả sử chúng ta có một bảng dữ liệu bán hàng:

SELECT 
  SaleID, 
  Salesperson, 
  SaleAmount, 
  SaleDate, 
  SUM(SaleAmount) OVER (ORDER BY SaleDate) AS RunningTotal
FROM Sales;

Kết quả sẽ cho thấy tổng doanh số tích lũy theo ngày.

Tính Tổng Tích Lũy Theo Nhân Viên (Cumulative Totals)

Nếu bạn muốn theo dõi hiệu suất của từng nhân viên:

SELECT 
  SaleID, 
  Salesperson, 
  SaleAmount, 
  SaleDate, 
  SUM(SaleAmount) OVER (PARTITION BY Salesperson ORDER BY SaleDate) AS CumulativeSalePerPerson
FROM Sales;

Kết quả cho thấy tổng doanh số của từng nhân viên theo thời gian.

Trung Bình Di Động (Moving Average)

Để theo dõi xu hướng doanh số:

SELECT SaleID, SaleDate, Salesperson, SaleAmount, 
       AVG(SaleAmount) OVER (
                    ORDER BY SaleDate 
                    ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING
                            ) AS MovingAverage
FROM Sales;

Đặc Điểm Của Các Loại Window Functions

Các hàm Window Functions có thể chia thành các loại sau:

1. Aggregate Window Functions: Bao gồm SUM(), AVG(), COUNT(), v.v.
2. Ranking Window Functions: Như ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK(), giúp gán thứ hạng cho các dòng.
3. Value Window Functions: Như FIRST_VALUE(), LAST_VALUE(), LEAD(), LAG(), cho phép truy cập và so sánh giá trị từ các dòng khác.

Tối Ưu Hóa Window Functions

Để cải thiện hiệu suất của các truy vấn sử dụng Window Functions, bạn cần:

• Giảm số lượng hàng dữ liệu trước khi áp dụng hàm (lọc dữ liệu).
• Sử dụng index phù hợp cho các cột trong mệnh đề PARTITION BY và ORDER BY.
• Tránh sắp xếp phức tạp trong câu lệnh ORDER BY.
• Hạn chế số dòng trong Window frame nếu không cần thiết.

Kết Luận

Với SQL Window Functions, bạn sẽ có khả năng phân tích dữ liệu sâu hơn và tối ưu hóa quy trình làm việc. Thực hành thường xuyên sẽ giúp bạn trở thành bậc thầy trong việc sử dụng những công cụ này. Hãy cùng nhau thực hành và khám phá thêm nhiều ứng dụng thú vị từ Window Functions trong SQL nhé!
source: viblo