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CONDITIONAL_CHANGE_EVENT¶

Renvoie un numéro d’événement de fenêtre pour chaque ligne d’une partition de fenêtre lorsque la valeur de l’argument expr1 de la ligne en cours est différente de la valeur de expr1 de la ligne précédente. Le numéro d’événement de la fenêtre commence à partir de 0 et est incrémenté de 1 pour indiquer le nombre de modifications déjà effectuées dans cette fenêtre.

Syntaxe¶

CONDITIONAL_CHANGE_EVENT( <expr1> ) OVER ( [ PARTITION BY <expr2> ] ORDER BY <expr3> [ { ASC | DESC } ] [ NULLS { FIRST | LAST } ] )

Arguments¶

expr1: Cette expression est comparée à celle de la ligne précédente.
expr2: C’est l’expression facultative à partir de laquelle effectuer la partition.
expr3: C’est l’expression à partir de laquelle effectuer le classement dans chaque partition.

Notes sur l’utilisation¶

L’expression CONDITIONAL_CHANGE_EVENT (expr1) OVER (window_frame) est calculée comme suit :

CONDITIONAL_TRUE_EVENT( <expr1> != LAG(<expr1>) OVER(window_frame)) OVER(window_frame)

Pour plus d’informations sur les CONDITIONAL_TRUE_EVENT, voir CONDITIONAL_TRUE_EVENT.

Exemples¶

Cela montre comment détecter le nombre de fois où l’alimentation est tombée en panne et a été remise sous tension (c’est-à-dire le nombre de fois où la tension est tombée à 0 ou a été restaurée). (Cet exemple suppose que l’échantillonnage de la tension toutes les 15 minutes est suffisant. Étant donné que les pannes de courant peuvent durer moins de 15 minutes, vous voudriez généralement des échantillons plus fréquents ou vous voudriez traiter les résultats de la requête comme une approximation.)

Créer et charger la table :

CREATE TABLE voltage_readings (
  site_id INTEGER,  -- which refrigerator the measurement was taken in
  ts TIMESTAMP,     -- the time at which the temperature was measured
  voltage FLOAT
  );

INSERT INTO voltage_readings (site_id, ts, voltage) VALUES
  (1, '2019-10-30 13:00:00', 120),
  (1, '2019-10-30 13:15:00', 120),
  (1, '2019-10-30 13:30:00',   0),
  (1, '2019-10-30 13:45:00',   0),
  (1, '2019-10-30 14:00:00',   0),
  (1, '2019-10-30 14:15:00',   0),
  (1, '2019-10-30 14:30:00', 120)
  ;

Cela montre les échantillons pour lesquels la tension était nulle, que ces événements de zéro volt fassent partie de la même panne de courant ou de différentes pannes de courant.

SELECT site_id, ts, voltage
  FROM voltage_readings
  WHERE voltage = 0
  ORDER BY ts;

+---------+-------------------------+---------+
| SITE_ID | TS                      | VOLTAGE |
|---------+-------------------------+---------|
|       1 | 2019-10-30 13:30:00.000 |       0 |
|       1 | 2019-10-30 13:45:00.000 |       0 |
|       1 | 2019-10-30 14:00:00.000 |       0 |
|       1 | 2019-10-30 14:15:00.000 |       0 |
+---------+-------------------------+---------+

Ceci montre les échantillons, ainsi qu’une colonne indiquant si la tension a changé :

SELECT
    site_id,
    ts,
    voltage,
    CONDITIONAL_CHANGE_EVENT(voltage = 0) OVER (ORDER BY ts) AS power_changes
  FROM voltage_readings;

+---------+-------------------------+---------+---------------+
| SITE_ID | TS                      | VOLTAGE | POWER_CHANGES |
|---------+-------------------------+---------+---------------|
|       1 | 2019-10-30 13:00:00.000 |     120 |             0 |
|       1 | 2019-10-30 13:15:00.000 |     120 |             0 |
|       1 | 2019-10-30 13:30:00.000 |       0 |             1 |
|       1 | 2019-10-30 13:45:00.000 |       0 |             1 |
|       1 | 2019-10-30 14:00:00.000 |       0 |             1 |
|       1 | 2019-10-30 14:15:00.000 |       0 |             1 |
|       1 | 2019-10-30 14:30:00.000 |     120 |             2 |
+---------+-------------------------+---------+---------------+

Ceci montre les moments où l’alimentation s’est arrêtée et a redémarré :

WITH power_change_events AS (
  SELECT
      site_id,
      ts,
      voltage,
      CONDITIONAL_CHANGE_EVENT(voltage = 0) OVER (ORDER BY ts) AS power_changes
    FROM voltage_readings
)
SELECT
    site_id,
    MIN(ts),
    voltage,
    power_changes
  FROM power_change_events
  GROUP BY site_id, power_changes, voltage
  ORDER BY 2;

+---------+-------------------------+---------+---------------+
| SITE_ID | MIN(TS)                 | VOLTAGE | POWER_CHANGES |
|---------+-------------------------+---------+---------------|
|       1 | 2019-10-30 13:00:00.000 |     120 |             0 |
|       1 | 2019-10-30 13:30:00.000 |       0 |             1 |
|       1 | 2019-10-30 14:30:00.000 |     120 |             2 |
+---------+-------------------------+---------+---------------+

Ceci montre combien de fois l’alimentation s’est arrêtée et a redémarré :

WITH power_change_events AS (
  SELECT
      site_id,
      CONDITIONAL_CHANGE_EVENT(voltage = 0) OVER (ORDER BY ts) AS power_changes
    FROM voltage_readings
)
SELECT MAX(power_changes)
  FROM power_change_events
  GROUP BY site_id;

+--------------------+
| MAX(POWER_CHANGES) |
|--------------------|
|                  2 |
+--------------------+

Cet exemple illustre que :

Le numéro de modification dans une partition change chaque fois que la valeur spécifiée change.
Les valeurs NULL ne sont pas considérées comme des valeurs nouvelles ou modifiées.
Le nombre de modifications est réinitialisé à 0 pour chaque partition.

Créer et charger la table :

CREATE TABLE table1 (province VARCHAR, o_col INTEGER, o2_col INTEGER);

INSERT INTO table1 (province, o_col, o2_col) VALUES
  ('Alberta', 0, 10),
  ('Alberta', 0, 10),
  ('Alberta', 13, 10),
  ('Alberta', 13, 11),
  ('Alberta', 14, 11),
  ('Alberta', 15, 12),
  ('Alberta', NULL, NULL),
  ('Manitoba', 30, 30);

Interrogez la table :

SELECT province, o_col,
    CONDITIONAL_CHANGE_EVENT(o_col)
      OVER (PARTITION BY province ORDER BY o_col)
        AS change_event
  FROM table1
  ORDER BY province, o_col;

+----------+-------+--------------+
| PROVINCE | O_COL | CHANGE_EVENT |
|----------+-------+--------------|
| Alberta  |     0 |            0 |
| Alberta  |     0 |            0 |
| Alberta  |    13 |            1 |
| Alberta  |    13 |            1 |
| Alberta  |    14 |            2 |
| Alberta  |    15 |            3 |
| Alberta  |  NULL |            3 |
| Manitoba |    30 |            0 |
+----------+-------+--------------+

L’exemple suivant montre que :

expr1 peut être une expression autre qu’une colonne. Cette requête utilise l’expression o_col < 15. La sortie de la requête indique que la valeur de o_col passe d’une valeur inférieure à 15 à une valeur supérieure ou égale à 15.
expr3 ne doit pas nécessairement correspondre à expr1. En d’autres termes, l’expression de la sous-clause ORDER BY de la clause OVER ne doit pas nécessairement correspondre à l’expression de la fonction CONDITIONAL_CHANGE_EVENT.

SELECT province, o_col,
    'o_col < 15' AS condition,
    CONDITIONAL_CHANGE_EVENT(o_col)
      OVER (PARTITION BY province ORDER BY o_col)
        AS change_event,
    CONDITIONAL_CHANGE_EVENT(o_col < 15)
      OVER (PARTITION BY province ORDER BY o_col)
        AS change_event_2
  FROM table1
  ORDER BY province, o_col;

+----------+-------+------------+--------------+----------------+
| PROVINCE | O_COL | CONDITION  | CHANGE_EVENT | CHANGE_EVENT_2 |
|----------+-------+------------+--------------+----------------|
| Alberta  |     0 | o_col < 15 |            0 |              0 |
| Alberta  |     0 | o_col < 15 |            0 |              0 |
| Alberta  |    13 | o_col < 15 |            1 |              0 |
| Alberta  |    13 | o_col < 15 |            1 |              0 |
| Alberta  |    14 | o_col < 15 |            2 |              0 |
| Alberta  |    15 | o_col < 15 |            3 |              1 |
| Alberta  |  NULL | o_col < 15 |            3 |              1 |
| Manitoba |    30 | o_col < 15 |            0 |              0 |
+----------+-------+------------+--------------+----------------+

L’exemple suivant compare CONDITIONAL_CHANGE_EVENT et CONDITIONAL_TRUE_EVENT :

SELECT province, o_col,
    CONDITIONAL_CHANGE_EVENT(o_col)
      OVER (PARTITION BY province ORDER BY o_col)
        AS change_event,
    CONDITIONAL_TRUE_EVENT(o_col)
      OVER (PARTITION BY province ORDER BY o_col)
        AS true_event
  FROM table1
  ORDER BY province, o_col;

+----------+-------+--------------+------------+
| PROVINCE | O_COL | CHANGE_EVENT | TRUE_EVENT |
|----------+-------+--------------+------------|
| Alberta  |     0 |            0 |          0 |
| Alberta  |     0 |            0 |          0 |
| Alberta  |    13 |            1 |          1 |
| Alberta  |    13 |            1 |          2 |
| Alberta  |    14 |            2 |          3 |
| Alberta  |    15 |            3 |          4 |
| Alberta  |  NULL |            3 |          4 |
| Manitoba |    30 |            0 |          1 |
+----------+-------+--------------+------------+

Cet exemple compare également CONDITIONAL_CHANGE_EVENT et CONDITIONAL_TRUE_EVENT :

CREATE TABLE borrowers (
  name VARCHAR,
  status_date DATE,
  late_balance NUMERIC(11, 2),
  thirty_day_late_balance NUMERIC(11, 2)
  );

INSERT INTO borrowers (name, status_date, late_balance, thirty_day_late_balance) VALUES
  -- Pays late frequently, but catches back up rather than falling further behind.
  ('Geoffrey Flake', '2018-01-01'::DATE,    0.0,    0.0),
  ('Geoffrey Flake', '2018-02-01'::DATE, 1000.0,    0.0),
  ('Geoffrey Flake', '2018-03-01'::DATE, 2000.0, 1000.0),
  ('Geoffrey Flake', '2018-04-01'::DATE,    0.0,    0.0),
  ('Geoffrey Flake', '2018-05-01'::DATE, 1000.0,    0.0),
  ('Geoffrey Flake', '2018-06-01'::DATE, 2000.0, 1000.0),
  ('Geoffrey Flake', '2018-07-01'::DATE,    0.0,    0.0),
  ('Geoffrey Flake', '2018-08-01'::DATE,    0.0,    0.0),
  -- Keeps falling further behind.
  ('Cy Dismal', '2018-01-01'::DATE,    0.0,    0.0),
  ('Cy Dismal', '2018-02-01'::DATE,    0.0,    0.0),
  ('Cy Dismal', '2018-03-01'::DATE, 1000.0,    0.0),
  ('Cy Dismal', '2018-04-01'::DATE, 2000.0, 1000.0),
  ('Cy Dismal', '2018-05-01'::DATE, 3000.0, 2000.0),
  ('Cy Dismal', '2018-06-01'::DATE, 4000.0, 3000.0),
  ('Cy Dismal', '2018-07-01'::DATE, 5000.0, 4000.0),
  ('Cy Dismal', '2018-08-01'::DATE, 6000.0, 5000.0),
  -- Fell behind and isn't catching up, but isn't falling further behind.
  ('Leslie Safer', '2018-01-01'::DATE,    0.0,    0.0),
  ('Leslie Safer', '2018-02-01'::DATE,    0.0,    0.0),
  ('Leslie Safer', '2018-03-01'::DATE, 1000.0, 1000.0),
  ('Leslie Safer', '2018-04-01'::DATE, 2000.0, 1000.0),
  ('Leslie Safer', '2018-05-01'::DATE, 2000.0, 1000.0),
  ('Leslie Safer', '2018-06-01'::DATE, 2000.0, 1000.0),
  ('Leslie Safer', '2018-07-01'::DATE, 2000.0, 1000.0),
  ('Leslie Safer', '2018-08-01'::DATE, 2000.0, 1000.0),
  -- Always pays on time and in full.
  ('Ida Idyll', '2018-01-01'::DATE,    0.0,    0.0),
  ('Ida Idyll', '2018-02-01'::DATE,    0.0,    0.0),
  ('Ida Idyll', '2018-03-01'::DATE,    0.0,    0.0),
  ('Ida Idyll', '2018-04-01'::DATE,    0.0,    0.0),
  ('Ida Idyll', '2018-05-01'::DATE,    0.0,    0.0),
  ('Ida Idyll', '2018-06-01'::DATE,    0.0,    0.0),
  ('Ida Idyll', '2018-07-01'::DATE,    0.0,    0.0),
  ('Ida Idyll', '2018-08-01'::DATE,    0.0,    0.0)
  ;

SELECT name, status_date, late_balance AS "OVERDUE",
    thirty_day_late_balance AS "30 DAYS OVERDUE",
    CONDITIONAL_CHANGE_EVENT(thirty_day_late_balance)
      OVER (PARTITION BY name ORDER BY status_date) AS change_event_cnt,
    CONDITIONAL_TRUE_EVENT(thirty_day_late_balance)
      OVER (PARTITION BY name ORDER BY status_date) AS true_cnt
  FROM borrowers
  ORDER BY name, status_date;

+----------------+-------------+---------+-----------------+------------------+----------+
| NAME           | STATUS_DATE | OVERDUE | 30 DAYS OVERDUE | CHANGE_EVENT_CNT | TRUE_CNT |
|----------------+-------------+---------+-----------------+------------------+----------|
| Cy Dismal      | 2018-01-01  |    0.00 |            0.00 |                0 |        0 |
| Cy Dismal      | 2018-02-01  |    0.00 |            0.00 |                0 |        0 |
| Cy Dismal      | 2018-03-01  | 1000.00 |            0.00 |                0 |        0 |
| Cy Dismal      | 2018-04-01  | 2000.00 |         1000.00 |                1 |        1 |
| Cy Dismal      | 2018-05-01  | 3000.00 |         2000.00 |                2 |        2 |
| Cy Dismal      | 2018-06-01  | 4000.00 |         3000.00 |                3 |        3 |
| Cy Dismal      | 2018-07-01  | 5000.00 |         4000.00 |                4 |        4 |
| Cy Dismal      | 2018-08-01  | 6000.00 |         5000.00 |                5 |        5 |
| Geoffrey Flake | 2018-01-01  |    0.00 |            0.00 |                0 |        0 |
| Geoffrey Flake | 2018-02-01  | 1000.00 |            0.00 |                0 |        0 |
| Geoffrey Flake | 2018-03-01  | 2000.00 |         1000.00 |                1 |        1 |
| Geoffrey Flake | 2018-04-01  |    0.00 |            0.00 |                2 |        1 |
| Geoffrey Flake | 2018-05-01  | 1000.00 |            0.00 |                2 |        1 |
| Geoffrey Flake | 2018-06-01  | 2000.00 |         1000.00 |                3 |        2 |
| Geoffrey Flake | 2018-07-01  |    0.00 |            0.00 |                4 |        2 |
| Geoffrey Flake | 2018-08-01  |    0.00 |            0.00 |                4 |        2 |
| Ida Idyll      | 2018-01-01  |    0.00 |            0.00 |                0 |        0 |
| Ida Idyll      | 2018-02-01  |    0.00 |            0.00 |                0 |        0 |
| Ida Idyll      | 2018-03-01  |    0.00 |            0.00 |                0 |        0 |
| Ida Idyll      | 2018-04-01  |    0.00 |            0.00 |                0 |        0 |
| Ida Idyll      | 2018-05-01  |    0.00 |            0.00 |                0 |        0 |
| Ida Idyll      | 2018-06-01  |    0.00 |            0.00 |                0 |        0 |
| Ida Idyll      | 2018-07-01  |    0.00 |            0.00 |                0 |        0 |
| Ida Idyll      | 2018-08-01  |    0.00 |            0.00 |                0 |        0 |
| Leslie Safer   | 2018-01-01  |    0.00 |            0.00 |                0 |        0 |
| Leslie Safer   | 2018-02-01  |    0.00 |            0.00 |                0 |        0 |
| Leslie Safer   | 2018-03-01  | 1000.00 |         1000.00 |                1 |        1 |
| Leslie Safer   | 2018-04-01  | 2000.00 |         1000.00 |                1 |        2 |
| Leslie Safer   | 2018-05-01  | 2000.00 |         1000.00 |                1 |        3 |
| Leslie Safer   | 2018-06-01  | 2000.00 |         1000.00 |                1 |        4 |
| Leslie Safer   | 2018-07-01  | 2000.00 |         1000.00 |                1 |        5 |
| Leslie Safer   | 2018-08-01  | 2000.00 |         1000.00 |                1 |        6 |
+----------------+-------------+---------+-----------------+------------------+----------+

Voici un exemple plus détaillé :

CREATE OR REPLACE TABLE tbl
  (p INT, o INT, i INT, r INT, s VARCHAR(100));

INSERT INTO tbl VALUES
  (100, 1, 1, 70, 'seventy'),
  (100, 2, 2, 30, 'thirty'),
  (100, 3, 3, 40, 'fourty'),
  (100, 4, NULL, 90, 'ninety'),
  (100, 5, 5, 50, 'fifty'),
  (100, 6, 6, 30, 'thirty'),
  (200, 7, 7, 40, 'fourty'),
  (200, 8, NULL, NULL, 'n_u_l_l'),
  (200, 9, NULL, NULL, 'n_u_l_l'),
  (200, 10, 10, 20, 'twenty'),
  (200, 11, NULL, 90, 'ninety'),
  (300, 12, 12, 30, 'thirty'),
  (400, 13, NULL, 20, 'twenty');

SELECT *
  FROM tbl
  ORDER BY p, o, i;

+-----+----+--------+--------+---------+
|  P  | O  |   I    |   R    |    S    |
+-----+----+--------+--------+---------+
| 100 | 1  | 1      | 70     | seventy |
| 100 | 2  | 2      | 30     | thirty  |
| 100 | 3  | 3      | 40     | fourty  |
| 100 | 4  | [NULL] | 90     | ninety  |
| 100 | 5  | 5      | 50     | fifty   |
| 100 | 6  | 6      | 30     | thirty  |
| 200 | 7  | 7      | 40     | fourty  |
| 200 | 8  | [NULL] | [NULL] | n_u_l_l |
| 200 | 9  | [NULL] | [NULL] | n_u_l_l |
| 200 | 10 | 10     | 20     | twenty  |
| 200 | 11 | [NULL] | 90     | ninety  |
| 300 | 12 | 12     | 30     | thirty  |
| 400 | 13 | [NULL] | 20     | twenty  |
+-----+----+--------+--------+---------+

SELECT p, o,
    CONDITIONAL_CHANGE_EVENT(o) OVER (PARTITION BY p ORDER BY o)
  FROM tbl
  ORDER BY p, o;

+-----+----+--------------------------------------------------------------+
|   P |  O | CONDITIONAL_CHANGE_EVENT(O) OVER (PARTITION BY P ORDER BY O) |
|-----+----+--------------------------------------------------------------|
| 100 |  1 |                                                            0 |
| 100 |  2 |                                                            1 |
| 100 |  3 |                                                            2 |
| 100 |  4 |                                                            3 |
| 100 |  5 |                                                            4 |
| 100 |  6 |                                                            5 |
| 200 |  7 |                                                            0 |
| 200 |  8 |                                                            1 |
| 200 |  9 |                                                            2 |
| 200 | 10 |                                                            3 |
| 200 | 11 |                                                            4 |
| 300 | 12 |                                                            0 |
| 400 | 13 |                                                            0 |
+-----+----+--------------------------------------------------------------+