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Fonctions de la fenêtre (Général)

CONDITIONAL_TRUE_EVENT

Renvoie un numéro d’événement de fenêtre pour chaque ligne d’une partition de fenêtre en fonction du résultat de l’argument booléen expr1. Le numéro commence à partir de 0 et est incrémenté de 1 pour chaque ligne sur laquelle expr1 correspond à true.

Une utilisation de cette fonction consiste à diviser en sessions des partitions de fenêtre. Par exemple, dans les données de flux de clics, elle peut être utilisée pour déterminer si un utilisateur a démarré une nouvelle session en vérifiant si le dernier événement était plus long qu’un seuil.

Syntaxe

CONDITIONAL_TRUE_EVENT( <expr1> ) OVER ( [ PARTITION BY <expr2> ] ORDER BY <expr3> )

Arguments

expr1

Il s’agit d’une expression booléenne qui modifie la valeur du numéro d’événement de la fenêtre lorsqu’elle renvoie true.

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 conditionnelle expr1 peut contenir les fonctions analytiques LAG et LEAD, qui nous permettent de créer des fenêtres plus expressives. Si elles sont utilisées, ces fonctions doivent utiliser la même spécification OVER que CONDITIONAL_TRUE_EVENT.

Exemples

Le premier exemple illustre que :

  • Le numéro dans une partition augmente chaque fois que la colonne spécifiée correspond à TRUE (différent de zéro dans ce cas).

  • Les valeurs NULL ne sont pas considérées comme des valeurs TRUE.

  • Le numéro 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_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 | TRUE_EVENT |
    |----------+-------+------------|
    | Alberta  |     0 |          0 |
    | Alberta  |     0 |          0 |
    | Alberta  |    13 |          1 |
    | Alberta  |    13 |          2 |
    | Alberta  |    14 |          3 |
    | Alberta  |    15 |          4 |
    | Alberta  |  NULL |          4 |
    | Manitoba |    30 |          1 |
    +----------+-------+------------+
    

L’exemple suivant montre que :

  • expr1 peut être une expression autre qu’une colonne. Cette requête utilise l’expression o_col > 20. La sortie de la requête indique que la valeur de o_col passe d’une valeur inférieure ou égale à 20 à une valeur supérieure à 20.

  • 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_TRUE_EVENT.

    Interrogez la table :

    SELECT province, o_col, 
          CONDITIONAL_TRUE_EVENT(o_col) 
            OVER (PARTITION BY province ORDER BY o_col) 
              AS true_event,
          CONDITIONAL_TRUE_EVENT(o_col > 20) 
            OVER (PARTITION BY province ORDER BY o_col) 
              AS true_event_gt_20
        FROM table1
        ORDER BY province, o_col
        ;
    +----------+-------+------------+------------------+
    | PROVINCE | O_COL | TRUE_EVENT | TRUE_EVENT_GT_20 |
    |----------+-------+------------+------------------|
    | Alberta  |     0 |          0 |                0 |
    | Alberta  |     0 |          0 |                0 |
    | Alberta  |    13 |          1 |                0 |
    | Alberta  |    13 |          2 |                0 |
    | Alberta  |    14 |          3 |                0 |
    | Alberta  |    15 |          4 |                0 |
    | Alberta  |  NULL |          4 |                0 |
    | Manitoba |    30 |          1 |                1 |
    +----------+-------+------------+------------------+
    

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 and 
    -- further behind. Essentially, this person just 'failed' once.
    ('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 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_TRUE_EVENT(o>2) OVER (PARTITION BY p ORDER BY o) FROM tbl ORDER BY p, o;

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

SELECT p, o, CONDITIONAL_TRUE_EVENT(LAG(O) OVER (PARTITION BY P ORDER BY O) >1) OVER (PARTITION BY P ORDER BY O) FROM tbl ORDER BY p, o;

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