@SQSummit13

@enriquecatala

@

Lenguaje TSQL como aproximación a

escenarios BI

300

REL30012

Enrique Catala Bañuls

ecatala@solidq.com

MCT – Microsoft Active Professional – Technical Ranger

EN CUMPLIMIENTO CON LA LEY 15/1999 DE PROTECCION DE DATOS DE

CARÁCTER PERSONAL, PONEMOS EN TU CONOCIMIENTO QUE

ESTA SESIÓN VA A SER GRABADA

POR SOLIDQ Y QUE ESTA GRABACIÓN PODRÍA SER UTILIZADA COMO MATERIAL

DE MARKETING Y HACERSE PUBLICA A TRAVÉS DE DIVERSOS MEDIOS, COMO

POR EJEMPLO NUESTRA PAGINA WEB.

TENIENDO EN CUENTA QUE TU IMAGEN PUEDE APARECER EN ESA GRABACIÓN,

SI NO DESEAS APARECER, ROGAMOS NOS LO COMUNIQUES POR LOS MEDIOS

QUE YA CONOCES.

COMUNICADO

2

Objetivos de la sesión

1. Agrupación de conjuntos

2. Funciones CUBE y ROLLUP

3. Pivotado de datos

4. Funciones analíticas en SQL Server 2012

3

DEMO

7

GROUPING SETS

Objetivos de la sesión

1. Agrupación de conjuntos

2. Funciones CUBE y ROLLUP

3. Pivotado de datos

4. Funciones analíticas en SQL Server 2012

8

DEMO

11

CUBE y ROLLUP

Objetivos de la sesión

1. Agrupación de conjuntos

2. Funciones CUBE y ROLLUP

3. Pivotado de datos

4. Funciones analíticas en SQL Server 2012

12

Pivotado de datosPIVOT

13

Rotar datos desde filas a columnas

Permite agregar múltiples valores a un único valor

k1 k2 c1

1 A v1

1 B v2

1 C v3

2 A v4

2 B v5

2 C v6

k1 A B C

1 v1 v2 v3

2 v4 v5 v6

PIVOT

Pivotado de datosCaso práctico para Open Schema

14

Cada atributo almacenado en una fila aparte

PIVOT perfecto para representar datos y

manipular este escenario

-- OpenSchema

objectid attribute val

----------- --------- -----------

1 attr1 ABC

1 attr2 10

1 attr3 2008-01-01

2 attr2 12.300

2 attr3 X

2 attr4 Y

2 attr5 14.700

3 attr1 XYZ

3 attr2 20

3 attr3 2009-01-01

-- Desired Result:

objectid attr1 attr2 attr3 attr4 attr5

----------- ----- ------ ---------- ----- ------

1 ABC 10 2008-01-01 NULL NULL

2 NULL 12.300 X Y 13.700

3 XYZ 20 2009-01-01 NULL NULL

PIVOT

Pivotar con GROUP BY

15

-- OpenSchema

objectid attribute val

----------- --------- -----------

1 attr1 ABC

1 attr2 10

1 attr3 2008-01-01

2 attr2 12.300

2 attr3 X

2 attr4 Y

2 attr5 14.700

3 attr1 XYZ

3 attr2 20

3 attr3 2009-01-01

-- Desired Result:

objectid attr1 attr2 attr3 attr4 attr5

----------- ----- ------ ---------- ----- ------

1 ABC 10 2008-01-01 NULL NULL

2 NULL 12.300 X Y 13.700

3 XYZ 20 2009-01-01 NULL NULL

PIVOT

SELECT objectid,MAX(CASE WHEN attribute = 'attr1' THEN val END) AS attr1,MAX(CASE WHEN attribute = 'attr2' THEN val END) AS attr2,MAX(CASE WHEN attribute = 'attr3' THEN val END) AS attr3,MAX(CASE WHEN attribute = 'attr4' THEN val END) AS attr4,MAX(CASE WHEN attribute = 'attr5' THEN val END) AS attr5

FROM dbo.OpenSchemaGROUP BY objectid;

Agrupación

(implícita)

Agregación

Distribución

Pivotar con operador PIVOT

16

-- OpenSchema

objectid attribute val

----------- --------- -----------

1 attr1 ABC

1 attr2 10

1 attr3 2008-01-01

2 attr2 12.300

2 attr3 X

2 attr4 Y

2 attr5 14.700

3 attr1 XYZ

3 attr2 20

3 attr3 2009-01-01

-- Desired Result:

objectid attr1 attr2 attr3 attr4 attr5

----------- ----- ------ ---------- ----- ------

1 ABC 10 2008-01-01 NULL NULL

2 NULL 12.300 X Y 13.700

3 XYZ 20 2009-01-01 NULL NULL

PIVOT

SELECT objectid, attr1, attr2, attr3, attr4, attr5FROM dbo.OpenSchemaPIVOT(MAX(val)

FOR attributeIN([attr1],[attr2],[attr3],[attr4],[attr5])

) AS P;

Agrupación

(implícita)Agregación

Distribución

Despivotado de datosUNPIVOT

17

Rotar datos de columnas a filas

k1 A B C

1 v1 v2 v3

2 v4 v5 v6

k1 k2 c1

1 A v1

1 B v2

1 C v3

2 A v4

2 B v5

2 C v6

UNPIVOT

DEMO

19

PIVOT y UNPIVOT

Objetivos de la sesión

1. Agrupación de conjuntos

2. Funciones CUBE y ROLLUP

3. Pivotado de datos

4. Funciones analíticas en SQL Server 2012

20

Window functions¿Por qué las necesitamos?

21

¿Qué pasa si queremos obtener la suma y

el valor de la columna? (group y detalle)

select id_table, value,

sum(value) as [sum(value)]

from table1

Msg 8120, Level 16, State 1, Line 1

Column 'table1.id_table' is invalid in the select list because it is not

contained in either an aggregate function or the GROUP BY clause.

id_table value

1 1

2 1

2 2

3 1

3 2

3 3

SUM(value)

1

3

6

id_table value sum(value)

1 1 1

2 1 3

2 2 3

3 1 6

3 2 6

3 3 6

Select sum(value) as [sum(value)]

from table1

En un motor relacional es correcta estaaproximación?

Window functions¿Por qué necesitamos window functions?

22

La solución pasa por usar la cláusula OVER

select id_table,

value,

sum(value) over(partition by id_table)

from table1

id_table value sum(value)

1 1 1

2 1 3

2 2 3

3 1 6

3 2 6

3 3 6

Window functionsEvolución

23

Cláusula OVER

Window functionsDesglose

24

Partitioning

Ordering

Slicing/framing

Window functionsConceptos clave

25

Partition

UNBOUNDED

FOLLOWING

UNBOUNDED

PRECEDING

CURRENT

ROW

Window functionsConceptos clave: Particion

26

Grupo de filas con

“características”

similares dentro de

un conjunto

actid tranid

1 1

2 1

2 2

3 1

3 2

3 3

Window functionsConceptos clave: Slicing/Framing

27

RANGE/ROWS

– ROWS | RANGE BETWEEN <B1> AND <B2>

– ROWS | RANGE <B1>

Window functionsConceptos clave: Slicing/Framing

28

B1 and B2 can be– UNBOUNDED PRECEDING

– UNBOUNDED FOLLOWING

– CURRENT ROW

– FOR ROWS ONLY• <scalar expression> PRECEDING

• <sclara expression> FOLLOWING

Note– B1 <= B2 or NULL will be returned

• Except in COUNT() that 0 will be returned

Window functionsConceptos clave

29

Partition

UNBOUNDED

FOLLOWING

UNBOUNDED

PRECEDING

CURRENT

ROW

DEMO

30

Funciones analíticas

ConclusionesObjetivos de la sesión

31

• Agrupación de conjuntos múltiple

• Conceptos CUBE y ROLLUP

• Pivotado de datos

• Funciones analíticas decentes en SQL

Server 2012

¿Preguntas?

32

¡Gracias!

Siéntate a comer con nosotros o tómate un café y aclara tus

dudas

33

@enriquecatala

Mentor

Enrique Catalá

Si quieres disfrutar de las mejores sesiones de

nuestros mentores de España y Latino América,

ésta es tu oportunidad.

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