First. Kapitel 4Functions. Deterministische und nicht-deterministische Funktionen

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1 First Kapitel 4Functions 4 SQL-Funktionen Eine Funktion ist ein spezieller Typ von Befehl aus dem Befehlsvorrat von SQL, und jeder SQL-Dialekt implementiert diesen Befehlsvorrat anders. Im Grunde sind Funktionen Ein- Wort-Befehle, die einzelne Werte zurückliefern. Der Wert einer Funktion kann durch ihre Eingabeparameter festgelegt werden, wie beispielsweise bei einer Funktion, die den Durchschnitt aus einer Liste von Datenbankwerten ermittelt. Doch viele Funktionen verwenden gar keine Eingabeparameter, wie etwa die Funktion CURRENT_TIME, welche die aktuelle Systemzeit zurückliefert. Der ANSI-Standard unterstützt eine ganze Reihe nützlicher Funktionen. Dieses Kapitel behandelt diese Funktionen und gibt genaue Beschreibungen und Beispiele für jede Plattform an. Zusätzlich hat jede Datenbank eine lange Liste eigener, interner Funktionen, die nicht zum Standard-SQL gehören. Auch für diese internen Funktionen der verschiedenen Herstellerimplementierungen finden Sie in diesem Buch die Parameter und Beschreibungen. Außerdem ermöglichen die meisten Datenbankhersteller auch die Erstellung eigener, benutzerdefinierter Funktionen (User Defined Functions oder UDFs). Weitere Informationen über diesen Typ von Funktionen finden Sie unter dem Eintrag»CREATE/ALTER FUNCTION/PRO- CEDURE-Anweisung«in Kapitel 3. Arten von Funktionen Funktionen lassen sich auf verschiedene Weisen zu Gruppen zusammenfassen. Die folgenden Teilabschnitte beschreiben einige Unterscheidungsmerkmale, die wichtig zum Verständnis der Arbeitsweise von Funktionen sind. Deterministische und nicht-deterministische Funktionen Funktionen sind entweder deterministisch oder nicht-deterministisch. Eine deterministische Funktion liefert für dieselben Eingabewerte auch immer denselben Ausgabewert. Eine nichtdeterministische Funktion dagegen kann bei jedem Aufruf ein ganz anderes Ergebnis liefern, selbst wenn dieselben Eingabewerte übergeben wurden. 483

2 Links Warum ist es so wichtig, dass eine gegebene Eingabe immer dieselbe Ausgabe erzeugt? Wegen der Art und Weise, wie Funktionen in Views, benutzerdefinierten Funktionen und gespeicherten Prozeduren eingesetzt werden können. Zwar gibt es je nach Implementierung auch Einschränkungen, aber manchmal sind in dem Code, der solche Objekte definiert, nur deterministische Funktionen zulässig. So erlaubt zum Beispiel SQL Server die Erstellung eines Index auf einem Spaltenausdruck vorausgesetzt, dieser Ausdruck enthält keine nicht-deterministischen Funktionen. Da je nach Hersteller unterschiedliche Regeln und Restriktionen gelten, sollten Sie in die entsprechende Dokumentation schauen, wenn Sie mit Funktionen arbeiten. Aggregat- und Skalarfunktionen Man kann Funktionen auch danach einteilen, ob sie auf den Werten nur einer einzigen Zeile, auf den Werten einer Collection oder gleich auf mehreren Zeilen arbeiten. Aggregatfunktionen operieren auf einer Collection von Werten und geben einen einzigen, zusammenfassenden Wert zurück. Skalarfunktionen geben einen einzelnen Wert zurück, der auf skalaren Eingabeargumenten basiert. Manche Skalarfunktionen, wie etwa CURRENT_TIME, benötigen überhaupt keine Argumente. Window-Funktionen Window-Funktionen ähneln insofern den Aggregatfunktionen, als sie auf vielen Zeilen gleichzeitig operieren können. Der Unterschied besteht in der Weise, wie diese Zeilen definiert sind. Aggregatfunktionen arbeiten mit Zeilenmengen, die von einer GROUP BY-Klausel einer Abfrage ausgesucht wurden; mit Window-Funktionen dagegen wird für jeden Funktionsaufruf die Zeilenmenge angegeben, so dass verschiedene Aufrufe einer Funktion jeweils auf anderen Zeilenmengen ausgeführt werden. ANSI SQL-Aggregatfunktionen Aggregatfunktionen liefern einen einzelnen Wert, der auf einer Menge anderer Werte basiert. Werden sie zusammen mit anderen Ausdrücken in der Item-Liste einer SELECT-Anweisung verwendet, so muss diese SELECT-Anweisung eine GROUP BY- oder HAVING-Klausel haben. Die GROUP BY- oder HAVING-Klausel erübrigt sich, wenn die Aggregatfunktion der einzige Wert ist, den die SELECT-Anweisung abruft. Tabelle 4-1 zeigt, welche Aggregatfunktionen mit welcher Syntax unterstützt werden. Tabelle 4-1: ANSI SQL-Aggregatfunktionen Funktion Verwendung AVG(expression) Berechnet den Durchschnittswert einer Spalte, die durch expression vorgegeben wird. CORR(dependent, independent) Berechnet einen Korrelationskoeffizienten. COUNT(expression) Zählt die von expression vorgegebenen Zeilen. COUNT(*) Zählt alle Zeilen in der angegebenen Tabelle oder View. COVAR_POP (dependent, independent) Berechnet die Populations-Kovarianz. COVAR_SAMP(dependent, independent) Berechnet die Proben-Kovarianz. 484 Kapitel 4: SQL-Funktionen

3 Rechts TAB! Tabelle 4-1: ANSI SQL-Aggregatfunktionen (Fortsetzung) Funktion Verwendung CUME_DIST(value_list) WITHIN GROUP (ORDER BY sort_list) DENSE_RANK(value_list) WITHIN GROUP (ORDER BY sort_list) MIN(expression) MAX(expression) PERCENT_RANK(value_list) WITHIN GROUP (ORDER BY sort_list) PERCENTILE_CONT (percentile) WITHIN GROUP (ORDER BY sort_list) PERCENTILE_DISC (percentile) WITHIN GROUP (ORDER BY sort_list) RANK(value_list) WITHIN GROUP (ORDER BY sort_list) REGR_AVGX(dependent, independent) REGR_AVGY(dependent, independent) REGR_COUNT(dependent, independent) REGR_ INTERCEPT(dependent,independent) REGR_R2(dependent, independent) REGR_SLOPE(dependent,independent) REGR_SXX(dependent, independent) REGR_SXY(dependent, independent) REGR_SYY(dependent, independent) STDDEV_POP(expression) STDDEV_SAMP(expression) SUM(expression) VAR_POP(expression) VAR_SAMP(expression) Berechnet den relativen Rang einer hypothetischen Zeile in einer Gruppe von Zeilen, wobei der Rang gleich der Anzahl der Zeilen kleiner/gleich der hypothetischen Zeile dividiert durch die Anzahl der Zeilen in der Gruppe ist. Generiert einen dichten Rang (es werden keine Ränge übergangen) für eine hypothetische Zeile (value_list) in einer von GROUP BY angelegten Zeilengruppe Findet den kleinsten Wert in einer durch expression vorgegebenen Spalte. Findet den größten Wert in einer durch expression vorgegebenen Spalte. Generiert einen relativen Rang für eine hypothetische Zeile, indem es den Rang dieser Zeile minus 1 durch die Anzahl der Zeilen in der Gruppe dividiert. Generiert einen interpolierten Wert, der, wenn man ihn zu der Gruppe hinzufügte, dem angegebenen percentile entspräche. Liefert den Wert mit dem kleinsten kumulativen Distributionswert größer/gleich percentile. Generiert einen Rang für eine hypothetische Zeile (value_list) in einer Gruppe von Zeilen, die durch GROUP BY angelegt wurde. Berechnet den Durchschnitt der unabhängigen Variablen. Berechnet den Durchschnitt der abhängigen Variablen. Errechnet, wie viele Paare in der Gruppe verbleiben, nachdem ein Paar mit einem oder mehreren NULL-Werten eliminiert wurde. Berechnet den y-abschnitt der linearen Gleichung zur Kleinste-Quadrate-Methode. Berechnet das Quadrat des Korrelationskoeffizienten. Berechnet die Steigung der linearen Gleichung zur Kleinste- Quadrate-Methode. Addiert die Quadrate der unabhängigen Variablen. Addiert die Produkte aller Variablenpaare. Addiert die Quadrate der abhängigen Variablen. Berechnet die Populations-Standardabweichung aller expression-werte in einer Gruppe. Berechnet die Proben-Standardabweichung aller expression- Werte in einer Gruppe. Berechnet die Summe der durch expression gegebenen Spaltenwerte. Berechnet die Varianz der Population für alle expression-werte in einer Gruppe. Berechnet die Probenvarianz für alle expression-werte in einer Gruppe. Funktionen ANSI SQL-Aggregatfunktionen 485

4 Links Technisch gesehen sind ANY, EVERY und SOME Aggregatfunktionen, werden aber als Suchkriterien für Bereiche abgehandelt, da sie zumeist in dieser Weise eingesetzt werden. Weitere Informationen über diese Funktionen finden Sie im Eintrag»ALL/ANY/SOME (Operatoren)«in Kapitel 3. Die Anzahl der Werte, die von einer Aggregatfunktion verarbeitet werden, hängt davon ab, wie viele Zeilen von der Tabelle abgefragt wurden. Durch dieses Verhalten unterscheiden sich die Aggregat- von den Skalarfunktionen, die pro Aufruf immer nur auf den Werten einer einzigen Zeile arbeiten können. Die allgemeine Syntax einer Aggregatfunktion lautet: aggregate_function_name ( [ALL DISTINCT] expression ) Die Aggregatfunktion kann AVG, COUNT, MAX, MIN oder SUM heißen, wie in Tabelle 4-1 angegeben. Das Schlüsselwort ALL, das zugleich das Standardverhalten darstellt, wertet alle Zeilen aus, wenn der Wert einer Funktion aggregiert wird. Das Schlüsselwort DISTINCT dagegen verwendet bei der Auswertung der Funktion nur unterschiedliche Werte. Alle Aggregatfunktionen außer COUNT(*) ignorieren NULL-Werte bei der Berechnung ihres Ergebnisses. AVG und SUM Die Funktion AVG berechnet den Durchschnitt von Werten in einer Spalte oder einem Ausdruck, und SUM berechnet die Summe. Beide Funktionen arbeiten mit numerischen Werten und ignorieren NULL-Werte. Wenn Sie den Mittelwert oder die Summe nur für verschiedene Werte in einer Spalte oder einem Ausdruck ermitteln möchten, verwenden Sie das Schlüsselwort DISTINCT. SQL-Standardsyntax AVG ([ALL DISTINCT] expression ) SUM ([ALL DISTINCT] expression ) MySQL, PostgreSQL und SQL Server Alle diese Hersteller unterstützen die SQL2003-Syntax von AVG und SUM. DB2 und Oracle DB2 und Oracle unterstützen die ANSI-Syntax und zusätzlich folgende analytische Syntax: AVG ([ALL DISTINCT] expression ) OVER (window_clause) SUM ([ALL DISTINCT] expression ) OVER (window_clause) Eine Erklärung der window_clause finden Sie im Abschnitt»ANSI SQL-Window-Funktionen«weiter unten in diesem Kapitel. Beispiele Die folgende Abfrage berechnet den bisherigen Durchschnittsumsatz dieses Jahres für jede Buchsorte: SELECT type, AVG( ytd_sales ) AS "average_ytd_sales" FROM titles GROUP BY type; 486 Kapitel 4: SQL-Funktionen

5 Rechts TAB! Diese Abfrage liefert für jede Buchsorte die Summe der Umsätze dieses Jahres: SELECT type, SUM( ytd_sales ) FROM titles GROUP BY type; CORR Die Funktion CORR liefert den Korrelationskoeffizienten zwischen einer Menge von abhängigen und unabhängigen Variablen. SQL2003-Syntax Ruft die Funktion mit einer abhängigen und einer unabhängigen Variablen auf: CORR( dependent, independent ) Jedes Variablenpaar, in dem eine oder beide Variablen NULL sind, wird ignoriert. Die Funktion ergibt NULL, wenn kein Variablenpaar der Eingabe aus zwei von NULL verschiedenen Werten besteht. Oracle Oracle unterstützt die SQL2003-Syntax und folgende analytische Syntax: CORR (dependent, independent) OVER (window_ clause) Eine Erklärung der window_clause finden Sie im Abschnitt»ANSI SQL-Window-Funktionen«weiter unten in diesem Kapitel. DB2, MySQL, PostgreSQL und SQL Server Diese Hersteller unterstützen keine Form der CORR-Funktion. Beispiel Das folgende CORR-Beispiel verwendet die vom ersten SELECT angezeigten Daten: SELECT * FROM test2; Funktionen Y X SELECT CORR(y,x) FROM test2; CORR(Y,X) COUNT Die COUNT-Funktion zählt die Anzahl der Zeilen in einem Ausdruck. SQL2003-Syntax COUNT(*) COUNT( [ALL DISTINCT] expression ) COUNT 487

6 Links COUNT(*) Zählt alle Zeilen in der Zieltabelle, egal ob sie NULLen enthalten oder nicht. COUNT( [ALL DISTINCT] expression) Berechnet die Anzahl der Zeilen mit von NULL verschiedenen Werten in einer bestimmten Spalte oder einem Ausdruck. Durch das Schlüsselwort DISTINCT werden doppelt auftretende Werte ignoriert, und nur die Anzahl der unterschiedlichen Werte wird zurückgeliefert. ALL liefert alle von NULL verschiedenen Werte im Ausdruck und wird implizit zugrunde gelegt, wenn DISTINCT nicht angegeben ist. MySQL, PostgreSQL und SQL Server Alle diese Hersteller unterstützen die SQL2003-Syntax von COUNT. DB2 und Oracle DB2 und Oracle unterstützen die ANSI-Syntax und die folgende analytische Syntax: COUNT ({* [DISTINCT] expression}) OVER (window_clause) Eine Erklärung der window_clause finden Sie im Abschnitt»ANSI SQL-Window-Funktionen«weiter unten in diesem Kapitel. Beispiele Diese Abfrage zählt alle Zeilen in einer Tabelle: SELECT COUNT(*) FROM publishers; Die folgende Abfrage zählt, in wie vielen verschiedenen Ländern die Verlage sitzen: SELECT COUNT(DISTINCT country) "Count of Countries" FROM publishers COVAR_POP Die COVAR_POP-Funktion liefert die Kovarianz der Population von abhängigen und unabhängigen Variablen. SQL2003-Syntax Diese Funktion wird mit einer abhängigen und einer unabhängigen Variablen aufgerufen: COVAR_POP( dependent, independent) Die Funktion lässt Variablenpaare, in denen eine oder beide Variablen NULL sind, unbeachtet. Wenn nach der Ausschaltung von NULLen keine Zeilen in der Gruppe übrig bleiben, ist das Ergebnis der Funktion NULL. Oracle Oracle unterstützt die SQL2003-Syntax und implementiert die folgende analytische Syntax: COVAR_POP ( dependent, independent ) OVER (window_clause) Eine Erklärung der window_clause finden Sie im Abschnitt»ANSI SQL-Window-Funktionen«weiter unten in diesem Kapitel. 488 Kapitel 4: SQL-Funktionen

7 Rechts TAB! DB2 In DB2 heißt die Funktion CORRELATION. MySQL, PostgreSQL und SQL Server Diese Hersteller unterstützen keine COVAR_POP-Funktion. Beispiel Das folgende COVAR_POP-Beispiel nutzt die vom ersten SELECT abgefragten Daten: SELECT * FROM test2; Y X SELECT COVAR_POP(y,x) FROM test2; COVAR_POP(Y,X) COVAR_SAMP Die COVAR_SAMP-Funktion liefert die Proben-Kovarianz von abhängigen und unabhängigen Variablen. SQL2003-Syntax Diese Funktion wird mit einer abhängigen und einer unabhängigen Variablen aufgerufen: COVAR_SAMP( dependent, independent ) Die Funktion lässt Variablenpaare, in denen eine oder beide Variablen NULL sind, unbeachtet. Wenn keines der Eingabepaare aus zwei von NULL verschiedenen Werten besteht, ist das Ergebnis der Funktion NULL. Funktionen Oracle Oracle unterstützt die SQL2003-Syntax und implementiert die folgende analytische Syntax: COVAR_SAMP ( dependent, independent ) OVER (window_clause) Eine Erklärung der window_clause finden Sie im Abschnitt»ANSI SQL-Window-Funktionen«weiter unten in diesem Kapitel. DB2, MySQL, PostgreSQL und SQL Server Diese Hersteller unterstützen keine COVAR_SAMP-Funktion. Beispiel Das folgende COVAR_SAMP-Beispiel verwendet die vom ersten SELECT abgefragten Daten: SELECT * FROM test2; Y X COVAR_SAMP 489

8 Links SQL> SELECT COVAR_SAMP(y,x) FROM test2; COVAR_SAMP(Y,X) CUME_DIST Berechnet den relativen Rang einer hypothetischen Zeile in einer Gruppe von Zeilen wie folgt: (rows_preceding_hypothetical + rows_peered_with_hypothetical) / rows_in_group Der Wert von rows_in_group bezieht die hypothetische Zeile mit ein, die Sie beim Aufruf dieser Funktion vorschlagen. SQL2003-Syntax In der folgenden Syntax entsprechen sich die Positionen der Elemente von value_list und sort_list. Daher müssen beide Listen gleich viele Ausdrücke enthalten. CUME_DIST(value_list) WITHIN GROUP (ORDER BY sort_list) value_list ::= expression [,expression...] sort_list ::= sort_item [,sort_item...] sort_item ::= expression [ASC DESC] [NULLS FIRST NULLS LAST] Oracle Oracle hält sich an die SQL2003-Syntax und implementiert folgende analytische Syntax: CUME_DIST OVER ([partitioning] ordering ) Eine Erklärung der Klauseln partitioning und order finden Sie im Abschnitt»ANSI SQL-Window- Funktionen«weiter unten in diesem Kapitel. DB2, MySQL, PostgreSQL und SQL Server Diese Hersteller implementieren keine CUME_DIST-Aggregatfunktion. Beispiel Das folgende Beispiel ermittelt den relativen Rang der hypothetischen neuen Zeile (num=4, odd=1) in jeder Zeilengruppe von test4, wobei sich die Gruppen durch die Werte der Spalte ODD unterscheiden: SELECT * FROM test4; NUM ODD Kapitel 4: SQL-Funktionen

9 Rechts TAB! SELECT odd, CUME_DIST(4,1) WITHIN GROUP (ORDER BY num, odd) FROM test4 GROUP BY odd; ODD CUME_DIST(4,1)WITHINGROUP(ORDERBYNUM,ODD) In der Gruppe odd=0 kommt die neue Zeile hinter den drei Zeilen (0,0), (2,0) und (4,0). Sie ist mit sich selbst gleichrangig, also ihr eigener»peer«. Die Gruppe enthält insgesamt vier Zeilen, einschließlich der hypothetischen Zeile. Daher wird der relative Rang folgendermaßen berechnet: (3 vorhergehende + 1 Peer) / (3 in Gruppe + 1 hypothetische) = 4 / 4 = 1 In der Gruppe odd=1 folgt die neue Zeile auf die drei Zeilen (1,1), (3,1) und (3,1) (ein Duplikat). Wieder gibt es einen einzigen Peer, nämlich die hypothetische Zeile selbst. Die Anzahl der Zeilen in der Gruppe beträgt fünf, einschließlich der hypothetischen Zeile. Der relative Rang ist also: (3 vorhergehende + 1 Peer) / (4 in Gruppe + 1 hypothetische) = 4 / 5 =.8 DENSE_RANK Berechnet für eine von Ihnen angegebene hypothetische Zeile einen Rang in einer Gruppe. Dieser ist ein dichter Rang (dense rank). Dabei werden nie Ränge übergangen, selbst wenn eine Gruppe Zeilen mit dem gleichen Rang enthält. Funktionen SQL2003-Syntax In der folgenden Syntax entsprechen die Positionen der Elemente von value_list denen der Elemente von sort_list. Also müssen beide Listen gleich viele Ausdrücke aufweisen. DENSE_RANK(value_list) WITHIN GROUP (ORDER BY sort_list) value_list ::= expression [,expression...] sort_list ::= sort_item [,sort_item...] sort_item ::= expression [ASC DESC] [NULLS FIRST NULLS LAST] Oracle Oracle hält sich an die SQL2003-Syntax und implementiert die folgende analytische Syntax: DENSE_RANK() OVER ([partitioning] ordering ) Eine Erklärung zu den Klauseln partitioning und order finden Sie weiter unten in diesem Kapitel im Abschnitt»ANSI SQL-Window-Funktionen«. DENSE_RANK 491

10 Links DB2, MySQL, PostgreSQL und SQL Server Diese Hersteller implementieren keine DENSE_RANK-Aggregatfunktion, doch immerhin unterstützt DB2 DENSE_RANK als analytische Funktion. Siehe hierzu weiter unten in diesem Kapitel den Abschnitt»ANSI SQL-Window-Funktionen«. Beispiel Das folgende Beispiel ermittelt den dichten Rang der hypothetischen neuen Zeile (num=4, odd=1) in jeder Zeilengruppe von test4, wobei sich die Gruppen durch die Werte in der Spalte ODD unterscheiden: SELECT * FROM test4; NUM ODD SELECT odd, DENSE_RANK(4,1) WITHIN GROUP (ORDER BY num, odd) FROM test4 GROUP BY odd; ODD DENSE_RANK(4,1)WITHINGROUP(ORDERBYNUM,ODD) In der Gruppe odd=0 kommt die neue Zeile hinter (0,0), (2,0) und (4,0) und hat somit die Position 4. In der Gruppe odd=1 kommt die neue Zeile hinter (1,1), (3,1) und einem zweiten (3,1). Hier haben die beiden Vorkommen von (3,1) beide den Rang Nummer 2, so dass die neue Zeile Rang Nummer 3 bekommt. Das ist ein anderes Ergebnis als mit RANK. MIN und MAX MIN(expression) und MAX(expression) ermitteln den kleinsten und den größten Wert von expression (String, Datums- und Uhrzeitwert oder numerischer Wert) in einer Menge von Zeilen. DISTINCT oder ALL können mit diesen Funktionen zusammen verwendet werden, nehmen aber keinen Einfluss auf das Ergebnis. SQL2003-Syntax MIN( [ALL DISTINCT] expression ) MAX( [ALL DISTINCT] expression ) PostgreSQL und SQL Server Diese Hersteller unterstützen die SQL2003-Syntax von MIN und MAX. DB2 und Oracle DB2 und Oracle unterstützen die ANSI-Syntax und implementieren folgende analytische Syntax: 492 Kapitel 4: SQL-Funktionen

11 Rechts TAB! MIN ({ALL [DISTINCT] expression}) OVER (window_clause) MAX ({ALL [DISTINCT] expression}) OVER (window_clause) Eine Erklärung zur window_clause finden Sie im Abschnitt»ANSI SQL-Window-Funktionen«weiter unten in diesem Kapitel. MySQL MySQL unterstützt die SQL2003-Syntax von MIN und MAX und außerdem die Funktionen LEAST( ) und GREATEST( ), die dasselbe leisten. Beispiele Die folgende Abfrage findet den besten und schlechtesten Umsatz für alle Buchtitel auf Lager: SELECT MIN(ytd_sales), MAX(ytd_sales) FROM titles; Aggregatfunktionen werden oft in der HAVING-Klausel von Abfragen mit GROUP BY verwendet. Die folgende Abfrage sucht alle Kategorien (Arten) von Büchern, bei denen der Durchschnittspreis in der Kategorie mehr als $15,00 beträgt: SELECT type 'Category', AVG( price ) 'Average Price' FROM titles GROUP BY type HAVING AVG(price) > 15 PERCENT_RANK Generiert einen relativen Rang für eine hypothetische Zeile, indem es den Rang dieser Zeile minus 1 durch die Anzahl der Zeilen in der Gruppe dividiert. SQL2003-Syntax In der folgenden Syntax entsprechen die Werte der value_list ihrer Position nach den Werten der sort_ list. Daher müssen beide Listen gleich viele Ausdrücke enthalten. PERCENT_RANK(value_list) WITHIN GROUP (ORDER BY sort_list) Funktionen value_list ::= expression [,expression...] sort_list ::= sort_item [,sort_item...] sort_item ::= expression [ASC DESC] [NULLS FIRST NULLS LAST] Oracle Oracle hält sich an die SQL2003-Syntax und implementiert außerdem folgende Syntax: PERCENT_RANK() OVER ([partitioning] ordering) Eine Erklärung zu den Klauseln partitioning und order finden Sie weiter unten in diesem Kapitel im Abschnitt»ANSI SQL-Window-Funktionen«. DB2, MySQL, PostgreSQL und SQL Server Diese Hersteller implementieren keine PERCENT_RANK-Aggregatfunktion. PERCENT_RANK 493

12 Links Beispiel Das folgende Beispiel ermittelt den prozentualen Rang der hypothetischen neuen Zeile (num=4, odd=1) innerhalb jeder Zeilengruppe von test4, wobei die Gruppen anhand der Werte in der ODD- Spalte unterschieden werden: SELECT * FROM test4; NUM ODD SELECT odd, PERCENT_RANK(4,1) WITHIN GROUP (ORDER BY num, odd) FROM test4 GROUP BY odd; ODD PERCENT_RANK(4,1)WITHINGROUP(ORDERBYNUM,ODD) In der Gruppe odd=0 kommt die neue Zeile hinter (0,0), (2,0) und (4,0) und hat somit die Position 4. Der Rang berechnet sich zu (4th rank - 1)/3 rows = 100%. In der Gruppe odd=1 kommt die neue Zeile hinter (1,1), (3,1) und einem zweiten (3,1), hat aber auch hier den Rang 4. Der Rang für odd=1 berechnet sich zu: (4th rank - 1)/4 rows = 3/4 = 75%. PERCENTILE_CONT Generiert einen interpolierten Wert entsprechend einer von Ihnen angegebenen Perzentile. SQL2003-Syntax In der folgenden Syntax ist percentile eine Zahl zwischen null und eins: PERCENTILE_CONT(percentile) WITHIN GROUP (ORDER BY sort_list) sort_list ::= sort_item [,sort_item...] sort_item ::= expression [ASC DESC] [NULLS FIRST NULLS LAST] Oracle Oracle erlaubt nur einen einzigen Ausdruck in der ORDER BY-Klausel: PERCENTILE_CONT(percentile) WITHIN GROUP (ORDER BY expression) Außerdem gestattet Oracle die Verwendung von Window-Syntax: PERCENTILE_CONT (percentile) WITHIN GROUP (ORDER BY sort_list) OVER (partitioning) Erklärungen zur Partitionierung finden Sie unter»ansi SQL-Window-Funktionen«weiter unten in diesem Kapitel. 494 Kapitel 4: SQL-Funktionen

13 Rechts TAB! DB2, MySQL, PostgreSQL und SQL Server Diese Hersteller implementieren kein PERCENTILE_CONT. Beispiel Das folgende Beispiel gruppiert die Daten in test4 nach der Spalte namens odd und ruft PERCENTILE_CONT auf, um einen Wert für die 50 tel -Perzentile für jede Gruppe zurückzuliefern: SELECT * FROM test4; NUM ODD SELECT odd, PERCENTILE_CONT(0.50) WITHIN GROUP (ORDER BY NUM) FROM test4 GROUP BY odd; ODD PERCENTILE_CONT(0.50)WITHINGROUP(ORDERBYNUM) PERCENTILE_DISC Findet in einer Gruppe den Wert mit der geringsten kumulativen Distribution größer/gleich einer von Ihnen angegebenen Perzentile. Funktionen SQL2003-Syntax In der folgenden Syntax ist percentile eine Zahl zwischen null und eins: PERCENTILE_DISC(percentile) WITHIN GROUP (ORDER BY sort_list) sort_list ::= sort_item [,sort_item...] sort_item ::= expression [ASC DESC] [NULLS FIRST NULLS LAST] Oracle Oracle erlaubt nur einen einzigen Ausdruck in der ORDER BY-Klausel: PERCENTILE_DISC(percentile) WITHIN GROUP (ORDER BY expression) Außerdem gestattet Oracle folgende Window-Syntax: PERCENTILE_DISC (percentile) WITHIN GROUP (ORDER BY sort_list) OVER (partitioning) Im Abschnitt»ANSI SQL-Window-Funktionen«weiter unten in diesem Kapitel finden Sie eine Beschreibung von Partitionierung. PERCENTILE_DISC 495

14 Links DB2, MySQL, PostgreSQL und SQL Server Diese Hersteller implementieren kein PERCENTILE_DISC. Beispiel Das folgende Beispiel ähnelt dem von PERCENTILE_CONT, nur dass hier für jede Gruppe der Wert zurückgeliefert wird, der der 60 tel -Perzentile am nächsten kommt, sie aber nicht übersteigt: SELECT * FROM test4; NUM ODD SELECT odd, PERCENTILE_DISC(0.60) WITHIN GROUP (ORDER BY NUM) FROM test4 GROUP BY odd; PERCENTILE_CONT(0.50)WITHINGROUP(ORDERBYNUM) RANK Berechnet in einer Gruppe einen Rang für eine von Ihnen gelieferte hypothetische Zeile. Dabei handelt es sich nicht um einen dichten Rang. Wenn die Gruppe Zeilen mit gleichem Rang enthält, kann es sein, dass Ränge übersprungen werden. Wenn Sie einen dichten Rang berechnen möchten, müssen Sie die DENSE_RANK-Funktion verwenden. SQL2003-Syntax In der folgenden Syntax entsprechen die Elemente der value_list ihrer Position nach den Elementen der sort_list. Daher müssen beide Listen dieselbe Anzahl von Ausdrücken aufweisen. RANK(value_list) WITHIN GROUP (ORDER BY sort_list) value_list ::= expression [,expression...] sort_list ::= sort_item [,sort_item...] sort_item ::= expression [ASC DESC] [NULLS FIRST NULLS LAST] Oracle Oracle hält sich an die SQL2003-Syntax und implementiert die folgende analytische Syntax: RANK() OVER ([partitioning] ordering) Eine Erklärung der Klauseln partitioning und order finden Sie im Abschnitt»ANSI SQL-Window- Funktionen«weiter unten in diesem Kapitel. 496 Kapitel 4: SQL-Funktionen

15 Rechts TAB! DB2, MySQL, PostgreSQL und SQL Server Diese Hersteller implementieren die RANK-Aggregatfunktion nicht. Beispiel Das folgende Beispiel ermittelt den Rang der hypothetischen neuen Zeile (num=4, odd=1) in jeder Zeilengruppe von test4, wobei die Gruppen durch die Werte der Spalte odd unterschieden werden: SELECT * FROM test4; NUM ODD SELECT odd, RANK(4,1) WITHIN GROUP (ORDER BY num, odd) FROM test4 GROUP BY odd; ODD RANK(4,1)WITHINGROUP(ORDERBYNUM,ODD) In beiden Fällen hat die hypothetische neue Zeile den Rang 4. In der Gruppe odd=0 kommt die neue Zeile hinter (0,0), (2,0) und (4,0) und befindet sich somit an der Position 4. In der Gruppe odd=1 folgt die neue Zeile auf (1,1), (3,1) und einem zweiten Paar (3,1). Hier stehen also vor der neuen Zeile drei andere, so dass sie den Rang 4 bekommt. Vergleichen Sie dieses bitte mit dem Verhalten von DENSE_RANK. Funktionen Die REGR-Funktionen SQL2003 definiert eine ganze Familie von Funktionen, deren Namen mit REGR_ anfangen und die mit den verschiedenen Aspekten der linearen Regression zu tun haben. Diese Funktionen arbeiten im Kontext einer Regressionsgeraden nach der Kleinste-Quadrate-Methode. SQL2003-Syntax Im Folgenden geben wir die Syntax und eine kurze Beschreibung jeder REGR_-Funktion an: REGR_AVGX( dependent, independent ) Berechnet den Durchschnitt der independent-variablenwerte (wie in AVG(x)). REGR_AVGY( dependent, independent ) Berechnet den Durchschnitt der dependent-variablenwerte (wie in AVG(y)). REGR_COUNT( dependent, independent ) Ergibt die Anzahl der Zahlenpaare, die von NULL verschieden sind. REGR_INTERCEPT( dependent, independent ) Berechnet den y-abschnitt der Regressionsgeraden. Die REGR-Funktionen 497

16 Links REGR_R2( dependent, independent ) Berechnet den Koeffizient der Bestimmtheit. REGR_SLOPE( dependent, independent ) Berechnet die Steigung der Regressionsgeraden. REGR_SXX( dependent, independent ) Berechnet die Summe der Quadrate der unabhängigen Variablenwerte. REGR_SXY( dependent, independent ) Berechnet die Summe der Produkte für die Wertepaare. REGR_SYY( dependent, independent ) Berechnet die Summe der Quadrate der abhängigen Variablenwerte. Die REGR_-Funktionen arbeiten nur mit Zahlenpaaren, bei denen beide Werte von NULL verschieden sind. Zahlenpaare mit einem oder zwei NULL-Werten werden ignoriert. DB2 und Oracle DB2 und Oracle unterstützen die SQL2003-Syntax für alle REGR_-Funktionen. Zusätzlich erlaubt DB2 den Kurznamen REGR_ICPT an Stelle von REGR_INTERCEPT. Oracle unterstützt die folgende analytische Syntax: REGR_function ( dependent, independent ) OVER (window_clause) Eine Erklärung der window_clause finden Sie im Abschnitt»ANSI SQL-Window-Funktionen«weiter unten in diesem Kapitel. MySQL, PostgreSQL und SQL Server Diese Hersteller implementieren die REGR-Funktionsfamilie nicht. Beispiel Das folgende REGEXP_COUNT-Beispiel zeigt, dass jedes Paar mit einem oder zwei NULL-Werten ignoriert wird. Die Tabelle test3 enthält drei Paare von NULL verschiedener Zahlen und drei weitere Paare mit mindestens einem NULL-Wert: SQL> SELECT * FROM test3; Y X NULL NULL 4 NULL NULL Die REGR_COUNT-Funktion ignoriert die Paare mit NULL-Werten und zählt nur Paare, bei denen beide Werte von NULL verschieden sind: SELECT REGR_COUNT(y,x) FROM test3; REGR_COUNT(Y,X) Ebenso filtern auch die anderen REGR_-Funktionen Paare mit NULL-Werten heraus, bevor sie ihre Berechnungen durchführen. 498 Kapitel 4: SQL-Funktionen

17 Rechts TAB! STDDEV_POP Mit STDDEV_POP ermittelt man die Standardabweichung der Population in einer Gruppe von numerischen Werten. SQL2003-Syntax STDDEV_POP( numeric_expression ) DB2 und MySQL Hier müssen Sie die STDDEV-Funktion verwenden. In DB2 und MySQL liefert STDDEV die Standardabweichung der Population. PostgreSQL Dieser Hersteller bietet keine Funktion zur Ermittlung der Populations-Standardabweichung. Oracle Oracle unterstützt die Standardsyntax und die folgende analytische Syntax: STDDEV_POP (numeric_expression) OVER (window_clause) Eine Erklärung der window_clause finden Sie im Abschnitt»ANSI SQL-Window-Funktionen«weiter unten in diesem Kapitel. SQL Server Hier verwenden Sie bitte die STDEVP-Funktion. Beispiel Das folgende Beispiel berechnet die Populations-Standardabweichung für die Werte 1, 2 und 3: SELECT * FROM test; Funktionen X SELECT STDDEV_POP(x) FROM test; STDDEV_POP(X) STDDEV_SAMP Mit STDDEV_SAMP berechnet man die Proben-Standardabweichung in einer Gruppe numerischer Werte. SQL2003-Syntax STDDEV_SAMP( numeric_expression ) STDDEV_SAMP 499

18 Links Oracle Oracle unterstützt die Standardsyntax und außerdem die Funktion STDDEV, die fast wie STDDEV_ SAMP arbeitet, aber mit dem Unterschied, dass sie null als von NULL verschiedenen Wert zurückgibt, wenn in der Menge nur ein Wert vorhanden ist. Oracle kennt außerdem die analytische Syntax: STDDEV_SAMP (numeric_expression) OVER (window_clause) Eine Erklärung der window_clause finden Sie im Abschnitt»ANSI SQL-Window-Funktionen«weiter unten in diesem Kapitel. DB2 DB2 hat keine Funktion zur Berechnung der Proben-Standardabweichung. MySQL MySQL kennt ebenfalls keine Funktion zur Berechnung der Proben-Standardabweichung, verfügt aber über eine Funktion namens STDDEV, welche die Standardabweichung der Population zurückgibt. PostgreSQL Hier verwenden Sie STDDEV. SQL Server Hier verwenden Sie STDEV (nur ein D!). Beispiel Das folgende Beispiel berechnet die Proben-Standardabweichung für die Werte 1, 2 und 3: SELECT * FROM test; X SELECT STDDEV_SAMP(x) FROM test; STDDEV_SAMP(X) VAR_POP Mit VAR_POP berechnen Sie die Populationsvarianz in einer Wertemenge. SQL2003-Syntax VAR_POP( numeric_expression ) DB2 und PostgreSQL Diese Hersteller stellen keine Funktion zur Berechnung der Populationsvarianz zur Verfügung. 500 Kapitel 4: SQL-Funktionen

19 Rechts TAB! MySQL In MySQL verwenden Sie die VARIANCE-Funktion, um die Populationsvarianz zu ermitteln. Oracle Oracle unterstützt die Standardsyntax und folgende analytische Syntax: VAR_POP (numeric_expression) OVER (window_clause) Eine Erklärung der window_clause finden Sie im Abschnitt»ANSI SQL-Window-Funktionen«weiter unten in diesem Kapitel. SQL Server Hier verwenden Sie die VARP-Funktion. Beispiel Das folgende Beispiel berechnet die Populationsvarianz für die Werte 1, 2 und 3: SELECT * FROM test; X SELECT VAR_POP(x) FROM test; VAR_POP(X) VAR_SAMP Mit VAR_SAMP berechnet man die Probenvarianz einer Wertemenge. Funktionen SQL2003-Syntax VAR_SAMP( numeric_expression ) DB2 und PostgreSQL Mit VARIANCE( numeric_expression ) berechnet man die Probenvarianz. MySQL MySQL stellt keine Funktion zur Berechnung der Probenvarianz zur Verfügung. Es gibt zwar die Funktion VARIANCE, aber in MySQL liefert sie die Populationsvarianz. Oracle Oracle unterstützt die Standardsyntax. Sie können auch die VARIANCE-Funktion verwenden, die sich insofern von VAR_SAMP unterscheidet, als sie null (und nicht NULL) für Wertepaare mit nur einem einzigen Wert zurückliefert. Oracle unterstützt überdies die folgende analytische Syntax: VAR_SAMP (numeric_expression) OVER (window_clause) VAR_SAMP 501

20 Links Eine Erklärung der window_clause finden Sie im Abschnitt»ANSI SQL-Window-Funktionen«weiter unten in diesem Kapitel. SQL Server Hier verwendet man die VAR-Funktion. Beispiel Das folgende Beispiel berechnet die Proben-Standardabweichung für die Werte 1, 2 und 3: SELECT * FROM test; X SELECT VAR_SAMP(x) FROM test; VAR_SAMP(X) ANSI SQL-Window-Funktionen SQL2003 kennt eine window_clause in Aggregatfunktionsaufrufen, durch die diese Funktionen zu Window-Funktionen werden. Oracle und DB2 unterstützen ebenfalls diese Fensterfunktionssyntax. Dieser Abschnitt beschreibt die Verwendung der window_clause in Oracle und DB2. Oracle bezeichnet Window-Funktionen auch als analytische Funktionen. Window-Funktionen oder analytische Funktionen ähneln den normalen Aggregatfunktionen insofern, als sie auf mehreren Zeilen oder Zeilengruppen aus der von einer Abfrage zurückgegebenen Ergebnismenge operieren. Allerdings werden diese Zeilen nicht durch eine GROUP BY-Klausel, sondern durch Partitionierungs- und Fensterklauseln definiert. Die Reihenfolge innerhalb dieser Gruppen wird ferner durch eine Ordnungsklausel festgelegt, die jedoch lediglich die Funktionsauswertung betrifft und keinen Einfluss auf die Reihenfolge hat, in welcher die Zeilen von der Abfrage zurückgegeben werden. Window-Funktionen sind abgesehen von der ORDER BY-Klausel die Elemente einer Abfrage, die als Letzte in einer Abfrage ausgewertet werden. Wegen dieser nachträglichen Auswertung dürfen Window-Funktionen niemals in WHERE-, GROUP BY- oder HAVING-Klauseln benutzt werden. 502 Kapitel 4: SQL-Funktionen

21 Rechts Window-Funktionssyntax von SQL2003 SQL2003 gibt folgende Syntax für Window-Funktionen vor: FUNCTION_NAME(expr) OVER {window_name (window_specification)} TAB! window_specification ::= [window_name][partitioning][ordering][framing] partitioning ::= PARTITION BY value [, value...] [COLLATE collation_name] ordering ::= ORDER [SIBLINGS] BY rule [, rule...] rule ::= {value position alias} [ASC DESC] [NULLS {FIRST LAST}] framing ::= {ROWS RANGE} {start between} [exclusion] start ::= {UNBOUNDED PRECEDING unsigned-integer PRECEDING CURRENT ROW} between ::= BETWEEN bound AND bound bound ::= {start UNBOUNDED FOLLOWING unsigned-integer FOLLOWING} exclusion ::= {EXCLUDE CURRENT ROW EXCLUDE GROUP EXCLUDE TIES EXCLUDE NO OTHERS} Window-Funktionssyntax von Oracle Die Window-Funktionssyntax von Oracle lautet: FUNCTION_NAME(expr) OVER (window_clause) window_clause ::= [partitioning] [ordering [framing]] Funktionen partitioning ::= PARTITION BY value [, value...] ordering ::= ORDER [SIBLINGS] BY rule [, rule...] rule ::= {value position alias} [ASC DESC] [NULLS {FIRST LAST}] framing ::= {ROWS RANGE} {not_range begin AND end} not_range ::= {UNBOUNDED PRECEDING CURRENT ROW value PRECEDING} begin ::= {UNBOUNDED PRECEDING CURRENT ROW value {PRECEDING FOLLOWING}} end ::= {UNBOUNDED FOLLOWING CURRENT ROW value {PRECEDING FOLLOWING}} ANSI SQL-Window-Funktionen 503

22 Links Window-Funktionssyntax von DB2 Die Syntax von DB2 gleicht der von Oracle. Für OLAP sowie Ranking- und Nummerierfunktionen kennt DB2 die folgende Syntax: FUNCTION_NAME(expr) OVER (window_clause) window_clause ::= [partitioning] [ordering] partitioning ::= PARTITION BY (value [, value...]) ordering ::= {ORDER BY rule [, rule...] ORDER OF table_name} rule ::= {value position alias} [ASC DESC [NULLS {FIRST LAST}]] Um Aggregatfunktionen wie z.b. AVG als Window-Funktionen nutzen zu können, ermöglicht DB2 die Hinzufügung einer framing-klausel: FUNCTION_NAME(expr) OVER (window_clause) window_clause ::= [partitioning] [ordering [framing]] [all framing] all ::= RANGE UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING partitioning ::= PARTITION BY (value [, value...]) ordering ::= {ORDER BY rule [, rule...] ORDER OF table_name} rule ::= {value position alias} [ASC DESC [NULLS {FIRST LAST}]] framing ::= {ROWS RANGE} {group_start group_between group_end} group_start ::= {UNBOUNDED PRECEDING unsigned-integer PRECEDING CURRENT ROW} group_between ::= BETWEEN {UNBOUNDED PRECEDING unsigned_integer PRECEDING unsigned_integer FOLLOWING CURRENT ROW} AND {UNBOUNDED FOLLOWING unsigned_integer PRECEDING unsigned_integer FOLLOWING CURRENT ROW} group_end ::= UNBOUNDED FOLLOWING unsigned-integer FOLLOWING} Partitionierung Werden die Zeilen, auf denen man arbeitet, mit einer Partitionierungsklausel partitioniert, so ist dies das Gleiche, als verwendete man einen GROUP BY-Ausdruck mit einer normalen SELECT-Anweisung. Die Partitionierungsklausel nimmt eine Liste von Ausdrücken entgegen, die die Ergebnismenge in Gruppen einteilen. Anhand der folgenden Tabelle werden wir einige Beispiele dafür geben: SELECT * FROM odd_nums; NUM ODD Kapitel 4: SQL-Funktionen

23 Rechts TAB! Die folgenden Ergebnisse zeigen, was geschieht, wenn man nach ODD partitioniert. Die Summe der geraden Zahlen ist 2 (0+2) und die der ungeraden 4 (1+3). Die zweite Spalte der Ergebnismenge zeigt die Summe aller Werte der Partition an, zu der diese Zeile gehört. Dennoch werden alle einzelnen Zeilen zurückgegeben. Die Abfrage liefert summarische Resultate, aber im Kontext einzelner Zeilen: SELECT NUM, SUM(NUM) OVER (PARTITION BY ODD) S FROM ODD_NUMS; NUM S Wenn gar keine Partitionierungsklausel verwendet wird, werden alle Zahlen der NUM-Spalte für jede Rückgabezeile der Abfrage aufsummiert. Die ganze Ergebnismenge wird dabei als eine einzige, große Partition behandelt: SELECT NUM, SUM(NUM) OVER () S FROM ODD_NUMS; NUM S Funktionen Reihenfolge Die Reihenfolge der Zeilen, auf denen eine analytische Funktion arbeitet, geben Sie mit der Ordnungsklausel an. Doch diese analytische Ordnungsklausel sagt nichts über die Reihenfolge der Elemente in der Ergebnismenge aus. Um diese zu definieren, muss die ORDER BY-Klausel der Abfrage dienen. Die folgende Anwendung der FIRST_VALUE-Funktion von Oracle zeigt, wie sich verschiedene Reihenfolgen von Partitionen auswirken: SELECT NUM, SUM(NUM) OVER (PARTITION BY ODD) S, FIRST_VALUE(NUM) OVER (PARTITION BY ODD ORDER BY NUM ASC) first_asc, FIRST_VALUE(NUM) OVER (PARTITION BY ODD ORDER BY NUM DESC) first_desc FROM ODD_NUMS; NUM S FIRST_ASC FIRST_DESC ANSI SQL-Window-Funktionen 505

24 Links Die ORDER BY-Klauseln wirken sich also in Window-Funktionsaufrufen auf die Anordnung der Zeilen in den betreffenden Partitionen aus, wenn diese Funktionen ausgewertet werden. Somit ordnet ORDER BY NUM ASC Partitionen in aufsteigender Reihenfolge, so dass 0 die erste Zahl in der Partition mit den geraden und 1 die erste in der Partition mit den ungeraden Zahlen ist. ORDER BY NUM DESC hat den gegenteiligen Effekt. Die obige Abfrage zeigt auch einen anderen wichtigen Punkt auf: Mit Window- Funktionen kann man in derselben Abfrage viele Arten von Zusammenfassungen und Reihenfolgen erzielen. Gruppieren oder Window-Funktionen nutzen? Viele analytische Funktionen ermöglichen auch die Angabe eines virtuellen, beweglichen Fensters rund um eine Zeile in einer Partition, und zwar mit der framing-klausel. Solche beweglichen Fenster sind nützlich für laufende Berechnungen wie beispielsweise die Ermittlung einer laufenden Gesamtsumme. Das folgende Oracle-Beispiel verwendet die framing-klausel für die analytische Variante von SUM, um eine laufende Gesamtsumme der Werte der ersten Spalte zu berechnen. Da keine Partitionierungsklausel verwendet wird, operiert jeder Aufruf von SUM auf der gesamten Ergebnismenge. Die ORDER BY-Klausel sortiert die Zeilen für SUM in aufsteigender Reihenfolge nach den Werten von NUM, und die BETWEEN-Klausel (die Fensterklausel) sorgt dafür, dass jeder SUM-Aufruf auch NUM-Werte nur bis zur aktuellen Zeile einbezieht. Jeder nachfolgende SUM-Aufruf bezieht wiederum einen anderen NUM-Wert ein, und zwar der Reihe nach vom kleinsten NUM-Wert bis zum größten: SELECT NUM, SUM(NUM) OVER (ORDER BY NUM ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) S FROM ODD_NUMS; NUM S Dieses Beispiel ist etwas zu einfach, da die Reihenfolge der Ergebnismenge zufällig der Reihenfolge der laufenden Gesamtsumme entspricht. Das muss jedoch nicht unbedingt der Fall sein. Das folgende Beispiel generiert dieselben Ergebnisse, aber in einer anderen Reihenfolge. Hier sehen Sie, dass die laufenden Gesamtsummen zwar für jeden Wert von NUM passen, aber die Zeilen in einer anderen Anordnung als zuvor präsentiert werden. Die Reihenfolge in der Ergebnismenge ist völlig unabhängig von der Reihenfolge, die für Window-Funktionsberechnungen verwendet wird: SELECT NUM, SUM(NUM) OVER (ORDER BY NUM ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) S FROM ODD_NUMS ORDER BY NUM DESC; NUM S Kapitel 4: SQL-Funktionen

25 Liste der Window-Funktionen Rechts SQL2003 besagt, dass jede Aggregatfunktion auch als Window-Funktion einsetzbar ist. Oracle und DB2 halten sich im Großen und Ganzen daran: Hier können Sie jede Aggregatfunktion (jedenfalls jede dem Standard entsprechende) nehmen und mit der weiter oben beschriebenen Window-Funktionssyntax verwenden. Zusätzlich zu den Aggregatfunktionen definiert SQL2003 die nachfolgend beschriebenen Window-Funktionen. Diese werden derzeit nur von Oracle und DB2 implementiert. Alle Beispiele verwenden die nachfolgende Tabelle und ihre Daten; es handelt sich um eine Variation der ODD_NUMS-Tabelle, die bereits weiter oben zur Veranschaulichung von Partitionierung, Ordnung und Gruppierung eingesetzt wurde: SELECT * FROM test4; TAB! NUM ODD Die Oracle-spezifischen Window-Funktionen (für DB2 gibt es keine) finden Sie in den Listen unter»herstellerspezifische Erweiterungen«weiter unten in diesem Kapitel. CUME_DIST( ) Berechnet die kumulative Distribution oder den relativen Rang der aktuellen Zeile gegenüber anderen Zeilen in derselben Partition. Die Berechnung für eine gegebene Zeile lautet: Anzahl der vorausgehenden oder gleichgeordneten Zeilen / Anzahl der Zeilen in der Partition Da das Ergebnis für eine gegebene Zeile davon abhängt, wie viele Zeilen in derselben Partition vor ihr stehen, müssen Sie bei einem Aufruf dieser Funktion unbedingt eine ORDER BY-Klausel angeben. Funktionen SQL2003-Syntax CUME_DIST( ) OVER {window_name (window_specification)} DB2 DB2 unterstützt nicht die Window-Funktion CUME_DIST( ). Oracle Der framing-teil der Fenstersyntax ist bei Oracle nicht zulässig. Oracle verlangt die ordering-klausel: CUME_DIST( ) OVER ([partitioning] ordering) Beispiel Das folgende Oracle-Beispiel generiert mit CUME_DIST( ) einen relativen Rang für jede Zeile, geordnet nach NUM, nachdem die Daten nach ODD partitioniert wurden: SELECT NUM, ODD, CUME_DIST( ) OVER CUME_DIST( ) 507

26 Links (PARTITION BY ODD ORDER BY NUM) cumedist FROM test4; NUM ODD CUMEDIST Im Folgenden wird die Berechnung des Rangs einer Zeile erklärt, in der NUM=0: 1. Durch die ORDER BY-Klausel werden die Zeilen in der Partition folgendermaßen geordnet: NUM=0 NUM=2 NUM=4 2. Es gibt keine Zeilen vor NUM=0. 3. Nur eine Zeile ist ein Peer (eine gleichgeordnete Zeile) von NUM=0, und dies ist die NUM=0- Zeile selbst. Somit ist der Divisor Da die Partition insgesamt drei Zeilen hat, ist der Dividend Das Ergebnis von 1/3 ist 0,33 Periode, wie die Beispielausgabe zeigt. DENSE_RANK( ) Weist in einer Partition jeder Zeile, die in irgendeiner Weise geordnet sein sollte, einen Rang zu. Der Rang für eine gegebene Zeile wird berechnet, indem die Zeilen vor der betreffenden Zeile gezählt werden und zu dieser Summe 1 addiert wird. Zeilen mit gleichen ORDER BY-Werten haben denselben Rang. Anders als bei RANK( ) entstehen dadurch, dass zwei Zeilen denselben Rang haben, keine Lücken zwischen Rangnummern. SQL2003-Syntax DENSE_RANK( ) OVER {window_name (window_specification)} DB2 DB2 verlangt die ordering-klausel und gestattet keine framing-klausel: DENSE_RANK( ) OVER ([partitioning] ordering) Oracle Auch Oracle verlangt die ordering-klausel und gestattet keine framing-klausel: DENSE_RANK( ) OVER ([partitioning] ordering) Beispiel Vergleichen Sie bitte die Ergebnisse des folgenden Oracle-Beispiels mit denen aus dem Abschnitt über die RANK( )-Funktion: SELECT NUM, DENSE_RANK( ) OVER (ORDER BY NUM) rank FROM test4; 508 Kapitel 4: SQL-Funktionen

27 Rechts TAB! NUM RANK Die zwei Zeilen, in denen NUM=3 ist, haben beide den Rang 3. Die nächsthöhere Zeile hat den Rang 4. Da keine Rangnummern übersprungen werden, bezeichnet man dies als»dicht«besetzt. RANK( ) Weist jeder Zeile in einer Partition, die in irgendeiner Weise geordnet sein sollte, einen Rang zu. Der Rang einer Zeile wird berechnet, indem die Anzahl der ihr vorausgehenden Zeilen gezählt und 1 hinzuaddiert wird. Zeilen mit doppelten ORDER BY-Werten bekommen denselben Rang, was dazu führt, dass dahinter eine Nummer übersprungen wird. SQL2003-Syntax RANK( ) OVER {window_name (window_specification)} DB2 DB2 verlangt die ordering-klausel und erlaubt keine framing-klausel: RANK( ) OVER ([partitioning] ordering) Oracle Auch Oracle verlangt die ordering-klausel und erlaubt keine framing-klausel: RANK( ) OVER ([partitioning] ordering) Funktionen Beispiel Das folgende Oracle-Beispiel ermittelt anhand der NUM-Spalte eine Rangfolge für die Zeilen in der test4-tabelle: SELECT NUM, RANK( ) OVER (ORDER BY NUM) rank FROM test4; NUM RANK Da beide Zeilen mit NUM=3 denselben Rang 4 haben, bekommt die nächsthöhere Zeile den Rang 6. Der Rang 5 wird dabei übergangen. RANK( ) 509

28 Links PERCENT_RANK Berechnet den relativen Rang einer Zeile, indem es den Rang dieser Zeile minus 1 durch die Anzahl der Zeilen in der Partition, ebenfalls minus 1, dividiert: (rank - 1) / (rows - 1) Vergleichen Sie diese Berechnung bitte mit der für CUME_DIST. SQL2003-Syntax PERCENT_RANK( ) OVER ({window_name (window_specification)} DB2 DB2 unterstützt die Window-Funktion PERCENT_RANK( ) nicht. Oracle Oracle verlangt die ordering-klausel und erlaubt keine framing-klausel: PERCENT_RANK( ) OVER ([partitioning] ordering) Beispiel Das folgende Oracle-Beispiel weist Werten von NUM einen relativen Rang zu, wobei die Daten nach der ODD-Spalte partitioniert werden: SELECT NUM, ODD, PERCENT_RANK( ) OVER (PARTITION BY ODD ORDER BY NUM) cumedist FROM test4; NUM ODD CUMEDIST Der Rang einer Zeile mit NUM=2 wird wie folgt berechnet: 1. Zeile NUM=2 ist die zweite Zeile in ihrer Partition und hat somit Rang minus 1 ergibt den Divisor Der Dividend ist die Gesamtzahl der Zeilen in der Partition, also minus 1 ergibt den Dividend Das Ergebnis von 1/3 ist 0,33 Periode, wie im Beispiel gezeigt. ROW_NUMBER Weist jeder Zeile in einer Partition eine eindeutige Nummer zu. SQL2003-Syntax ROW_NUMBER( ) OVER ({window_name (window_specification)} 510 Kapitel 4: SQL-Funktionen

29 Rechts TAB! DB2 DB2 erlaubt keine framing-klausel; die ordering-klausel ist optional: ROW_NUMBER( ) OVER ([partitioning] [ordering]) Oracle Oracle verlangt die ordering-klausel und erlaubt keine framing-klausel: ROW_NUMBER( ) OVER ([partitioning] ordering) Beispiel SELECT NUM, ODD, ROW_NUMBER( ) OVER (PARTITION BY ODD ORDER BY NUM) cumedist FROM test4; NUM ODD CUMEDIST Skalarfunktionen von ANSI SQL Die Skalarfunktionen von ANSI SQL geben bei jedem Aufruf einen einzelnen Wert zurück. Der SQL-Standard stellt viele Skalarfunktionen zur Bearbeitung von Datums- und Uhrzeittypen, Strings und Zahlen sowie zur Abfrage von Systeminformationen wie beispielsweise dem aktuellen Benutzer oder Login-Namen zur Verfügung. Es gibt folgende Kategorien von Skalarfunktionen (siehe Tabelle 4-2): Funktionen Tabelle 4-2: Kategorien von Skalarfunktionen Funktionskategorie Erklärung Eingebaute Operationen auf Werten oder Einstellungen, die in der Datenbank vordefiniert sind. Oracle verwendet den Begriff»eingebaut«(built-in) für alle speziellen Funktionen, die Oracle zur Verfügung stellt und daher in sein DBMS»eingebaut«hat. Das ist eine andere Bedeutung als der hier verwendete Begriff der»eingebauten«funktionen. CASE und CAST Diese beiden Funktionen, die mit skalaren Eingabewerten arbeiten, bilden eine eigene Kategorie. CASE ersetzt die IF-THEN-Logik in SQL-Anweisungen, und CAST kann Werte von einem Datentyp in einen anderen konvertieren. Skalarfunktionen von ANSI SQL 511

30 Links Tabelle 4-2: Kategorien von Skalarfunktionen (Fortsetzung) Funktionskategorie Erklärung Datum und Uhrzeit Numerisch String Führt Operationen auf temporalen Datentypen aus und gibt Werte in einem temporalen Datentypformat zurück. Es gibt keine SQL2003-Funktion, die auf einem temporalen Datentyp arbeitet und ein temporales Ergebnis liefert. Die Funktion, die dem am nächsten kommt, ist EXTRACT (siehe»numerische Skalarfunktionen«weiter unten in diesem Kapitel): Sie arbeitet mit temporalen Werten und gibt numerische Werte zurück. Funktionen, die temporale Werte zurückliefern, aber nicht mit Argumenten arbeiten, werden weiter unten im Abschnitt»Eingebaute Skalarfunktionen«beschrieben. Führt Operationen auf numerischen Werten aus und gibt auch numerische Werte zurück. Führt Operationen auf Zeichen aus (z.b. CHAR, VARCHAR, NCHAR, NVARCHAR und CLOB) und gibt einen String oder numerischen Wert zurück. Eingebaute Skalarfunktionen Die eingebauten Skalarfunktionen in SQL2003 nennen die aktuelle Benutzer-Session und deren Merkmale, wie etwa ihre Berechtigungen. Eingebaute Skalarfunktionen sind fast immer nicht-deterministisch. Die Funktionen CURRENT_DATE, CURRENT_TIME und CURRENT_ TIMESTAMP in Tabelle 4-3 fallen in die Kategorie der Datums- und Uhrzeit-Funktionen. Obwohl die fünf Hersteller viele weitere Funktionen anbieten, die über die hier genannten hinausgehen, definiert der SQL-Standard nur die in Tabelle 4-3 aufgeführten Funktionen. Tabelle 4-3: Eingebaute Skalarfunktionen in ANSI SQL Funktion Verwendung CURRENT_DATE Liefert das aktuelle Datum. CURRENT_TIME Liefert die aktuelle Uhrzeit. CURRENT_ Liefert aktuelles Datum und aktuelle Uhrzeit. TIMESTAMP CURRENT_USER oder Gibt den derzeit aktiven Benutzer im Datenbankserver zurück. USER SESSION_USER Gibt die derzeit aktive Autorisierungs-ID zurück, wenn sich diese vom Benutzer unterscheidet. SYSTEM_USER Gibt den derzeit aktiven Benutzer auf Betriebssystemebene zurück. DB2 DB2 unterstützt von SQL2003 die eingebauten Skalarfunktionen CURRENT_DATE, CURRENT_TIME, CURRENT_TIMESTAMP, CURRENT_USER und USER. Die SQL2003- Skalarfunktionen CURRENT_ROLE, LOCAL_TIME, LOCAL_TIMESTAMP, SESSION_USER und SYSTEM_USER werden nicht unterstützt. MySQL MySQL unterstützt alle eingebauten Skalarfunktionen von SQL2003 zuzüglich Oracles Variante SYSDATE. Außerdem kennt MySQL NOW( ) als Synonym für CURRENT_TIMESTAMP. 512 Kapitel 4: SQL-Funktionen