Le guide pour maîtriser les fonctions Window de SQL

Dans le vaste univers de SQL, les fonctions Window constituent la pierre angulaire d’une analyse de données sophistiquée. Elles offrent une approche unique pour comprendre les modèles et les tendances des données.
Ce guide pratique est consacré à l’exploration des applications réelles des fonctions Window de SQL, adaptées aux Data Scientists en herbe ou ceux déjà en activité.

À la fin de cet article, tu comprendras non seulement l’essentiel des fonctions Window de SQL, mais tu apprendras également à les appliquer dans des scénarios pratiques tels que le calcul de totaux courants, de moyennes mobiles ou la comparaison de lignes au sein d’un ensemble de données.

Introduction aux fonctions Window de SQL

Les fonctions Window de SQL sont utilisées pour des calculs complexes sur un ensemble de lignes d’une table qui sont d’une manière ou d’une autre liées à la ligne actuelle.

Contrairement aux fonctions d’agrégation, les fonctions Window ne réduisent pas les lignes en une seule ligne de sortie ; elles conservent l’identité de chaque ligne.
Aperçu de la syntaxe :

SELECT 
    [Column1], 
    [Window Function] OVER (PARTITION BY [Column2] ORDER BY [Column3]) 
FROM [Table];

Exécution des totaux – Première étape

Un usage fréquent des fonctions Window consiste à calculer un total courant, c’est-à-dire la somme cumulative des valeurs au fur et à mesure que l’on progresse dans les lignes d’un ensemble de données.

SELECT 
    Date,
    SaleAmount,
    SUM(SaleAmount) OVER (ORDER BY Date) AS RunningTotal
FROM Sales;

Cette requête calcule le total courant des ventes, en accumulant les montants des ventes au fur et à mesure qu’elle parcourt les lignes classées par date.

Moyennes mobiles – Lisser les fluctuations

Les moyennes mobiles sont utilisées pour lisser les fluctuations des données dans le temps, ce qui permet d’identifier plus facilement les tendances.

Les fonctions Window facilitent le calcul des moyennes mobiles :

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

Cette requête calcule la moyenne mobile des ventes, en calculant la moyenne de chaque montant de vente avec celui qui le précède et celui qui le suit.

Comparaisons de lignes – Les différences pour mieux comprendre

La comparaison des lignes est une autre application intéressante des fonctions Window de SQL.

Par exemple, tu peux comparer la valeur de la ligne actuelle à celle de la ligne précédente.

SELECT 
    Date,
    SaleAmount,
    LAG(SaleAmount, 1) OVER (ORDER BY Date) AS PreviousSaleAmount,
    SaleAmount - LAG(SaleAmount, 1) OVER (ORDER BY Date) AS DifferenceFromPreviousDay
FROM Sales;

Cette requête illustre l’utilisation de la fonction LAG pour comparer les montants des ventes entre différents jours.

Distribution cumulative – Comprendre l’étalement des données

Les fonctions Window de SQL peuvent être utilisées pour calculer la distribution cumulative des valeurs, ce qui permet de comprendre la dispersion des données.

SELECT 
    TestScore,
    PERCENT_RANK() OVER (ORDER BY TestScore) AS CumulativeDistribution
FROM TestResults;

Cette requête calcule la distribution cumulative des résultats d’examens, montrant la position relative de chaque résultat dans l’ensemble de données.

Partitionnement des données – Segmenter pour mieux analyser

Le partitionnement des données est une fonctionnalité puissante des fonctions de la fenêtre, qui nous permet d’effectuer des calculs sur des données segmentées.

SELECT 
    Department,
    EmployeeID,
    Salary,
    AVG(Salary) OVER (PARTITION BY Department) AS AverageDepartmentSalary
FROM Employees;

Ici, la requête calcule le salaire moyen dans chaque département, en segmentant les données par département.

Classement des données – Établissement d’un ordre et d’une hiérarchie

Les fonctions Window sont particulièrement utiles pour classer les données au sein d’un ensemble de données, ce qui peut s’avérer crucial pour une analyse comparative.

SELECT 
    EmployeeID,
    Salary,
    RANK() OVER (ORDER BY Salary DESC) AS SalaryRank
FROM Employees;

Cette requête classe les employés en fonction de leur salaire (le salaire le plus élevé étant classé en tête).

Analyse de la première et de la dernière valeur – Les deux extrémités des données

L’identification de la première et de la dernière valeur d’un ensemble de données permet de comprendre comment les valeurs commencent et se terminent dans une séquence.

SELECT 
    Date,
    SaleAmount,
    FIRST_VALUE(SaleAmount) OVER (ORDER BY Date) AS FirstSaleAmount,
    LAST_VALUE(SaleAmount) OVER (ORDER BY Date RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS LastSaleAmount
FROM Sales;

Cet exemple montre comment identifier le premier et le dernier montant de vente dans une séquence de données de vente.

Percentiles – Évaluer la distribution

Les percentiles sont un autre aspect où les fonctions Window brillent, en aidant à comprendre la distribution des données sur des intervalles spécifiés.

SELECT 
    TestScore,
    NTILE(4) OVER (ORDER BY TestScore) AS Quartile
FROM TestResults;

Cette requête divise les résultats des examens en quartiles et indique dans quel quartile se situe chaque résultat.

Scénarios avancés – Pour aller plus loin

Les fonctions Window de SQL ne se limitent pas aux calculs simples tels que les sommes ou les moyennes ; elles peuvent être adaptées pour traiter des scénarios plus complexes.

L’une de ces applications avancées consiste à calculer des totaux courants dans des partitions spécifiques, tout en appliquant simultanément des filtres ou des conditions complexes dans la fonction Window.

Cette capacité permet une analyse très nuancée des données.

Exemple : Total courant dans les partitions avec filtres
Imagine que tu travailles avec une base de données de ventes et que tu dois calculer le total courant des ventes pour chaque catégorie de produits, mais uniquement pour les ventes réalisées au cours du dernier trimestre.

Pour ce faire, tu dois partitionner les données par catégorie et appliquer une condition pour n’inclure que les ventes récentes dans le calcul.

SELECT 
    Category,
    SaleDate,
    SaleAmount,
    SUM(SaleAmount) OVER (
        PARTITION BY Category 
        ORDER BY SaleDate 
        ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
        ) AS RunningTotal
FROM Sales
WHERE SaleDate >= '2024-01-01'
ORDER BY Category, SaleDate;

Explication :

• PARTITION BY Category : Les données sont réparties par catégorie de produits, ce qui garantit que le total courant est calculé séparément pour chaque catégorie.
• ORDER BY SaleDate : Ordonne les ventes au sein de chaque partition en fonction de la date de vente.
• ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW : Ce paramètre spécifie le cadre de la fenêtre qui, dans ce cas, inclut toutes les lignes depuis le début de la partition jusqu’à la ligne actuelle dans l’ordre défini.
• WHERE SaleDate >= ‘2024–01–01’ : Cette condition filtre les données pour n’inclure que les ventes du dernier trimestre.

Dans ce scénario, la fonction Window calcule un total courant des ventes pour chaque catégorie, mais n’inclut que les ventes de la plage de dates spécifiée.

Ce type d’analyse est particulièrement utile dans les scénarios où les tendances dans le temps au sein de segments spécifiques de données sont importantes, comme dans l’analyse des performances de vente par catégories de produits sur une période spécifique.

Cet exemple démontre la polyvalence et la puissance des fonctions Window pour traiter des tâches d’analyse de données complexes.

En maîtrisant ces techniques avancées, les professionnels de la Data Science peuvent découvrir des informations plus approfondies et prendre des décisions plus éclairées sur la base de leurs données.

Meilleures pratiques et conseils de performance

• Utiliser judicieusement les fonctions Window, en particulier dans les grands ensembles de données, car elles peuvent avoir un impact sur les performances.
• Comprendre les différences dans l’implémentation des fonctions Window dans les différentes bases de données SQL.
• Tester et optimiser tes requêtes pour t’assurer qu’elles s’exécutent efficacement.

Conclusion – Techniques SQL avancées

Les fonctions Window de SQL sont un outil puissant, offrant un large éventail de possibilités pour l’analyse de données.

Elles te permettent d’effectuer facilement des calculs complexes et d’obtenir une meilleure compréhension de tes données.

Qu’il s’agisse de totaux courants, de moyennes mobiles ou d’analyses comparatives complexes, les fonctions Window constituent une compétence essentielle de ta boîte à outils sur SQL. Adopte ces fonctions, expérimente-les et observe comment elles ouvrent de nouvelles perspectives dans ton parcours en Data Science.

En conclusion de cette exploration, rappelle-toi que la maîtrise des fonctions Window ne se limite pas à la compréhension de la syntaxe, mais qu’elle ouvre une nouvelle dimension de l’analyse des données.

Ces fonctions te permettent de voir tes données sous un angle différent, qui révèle des tendances, des modèles et des informations qui, autrement, resteraient cachés. Alors, commence dès maintenant à expérimenter et élever ton niveau SQL vers ces nouveaux sommets !