Wie Sie eine SQL-Fenster-Funktion, um einen Prozentwert zu berechnen, der ein Aggregat

Muss ich berechnen Prozentsätze der verschiedenen Dimensionen in einer Tabelle. Ich möchte die Dinge zu vereinfachen, durch die Verwendung von Fenster-Funktionen zur Berechnung der Nenner, jedoch habe ich ein Problem, weil der Zähler hat ein Aggregat als gut.

Als einfaches Beispiel nehmen wir die folgende Tabelle:

create temp table test (d1 text, d2 text, v numeric);
insert into test values ('a','x',5), ('a','y',5), ('a','y',10), ('b','x',20);

Wenn ich nur wollen, berechnen Sie den Anteil jeder einzelnen Zeile aus der d1, dann windowing-Funktionen funktionieren:

select d1, d2, v/sum(v) over (partition by d1)
from test;

"b";"x";1.00
"a";"x";0.25
"a";"y";0.25
"a";"y";0.50

Jedoch, was ich tun müssen, ist, berechnen Sie den Anteil für die Summe von d2 aus d1. Die Ausgabe die ich Suche, ist dies:

"b";"x";1.00
"a";"x";0.25
"a";"y";0.75

Also ich versuchen, diese:

select d1, d2, sum(v)/sum(v) over (partition by d1)
from test
group by d1, d2;

Aber jetzt bekomme ich eine Fehlermeldung:

ERROR:  column "test.v" must appear in the GROUP BY clause or be used in an aggregate function

Ich gehe davon aus dies ist weil es wird beklagt, dass die Fenster-Funktion ist nicht berücksichtigt in der grouping Klausel, jedoch windowing-Funktionen genommen werden können, die in der Gruppierung-Klausel sowieso.

Dies ist mit Greenplum 4.1, das ist ein fork von Postgresql 8.4 und teilt die gleiche windowing-Funktionen. Beachten Sie, dass die Greenplum nicht korrelierte Unterabfragen.

InformationsquelleAutor EvilPuppetMaster | 2011-12-15

  1. 20

    Ich denke, was Sie eigentlich suchen, ist dies:

    SELECT d1, d2, sum(v)/sum(sum(v)) OVER (PARTITION BY d1) AS share
FROM   test
GROUP  BY d1, d2;

    Erzeugt das angeforderte Ergebnis.

    Fenster-Funktionen angewendet werden nach Aggregatfunktionen. Die äußeren sum() im sum(sum(v)) ist eine Fenster-Funktion in diesem Beispiel und ist an den OVER ... - Klausel, während die innere sum() ist ein Aggregat.

    Effektiv das gleiche wie:

    WITH x AS (
    SELECT d1, d2, sum(v) AS sv
    FROM   test
    GROUP  BY d1, d2
    )
SELECT d1, d2, sv/sum(sv) OVER (PARTITION BY d1) AS share
FROM   x;

    Oder (ohne CTE):

    SELECT d1, d2, sv/sum(sv) OVER (PARTITION BY d1) AS share
FROM   (
    SELECT d1, d2, sum(v) AS sv
    FROM   test
    GROUP  BY d1, d2
    ) x;

    Oder @Mu-Variante.

    Beiseite: Greenplum eingeführt, korrelierte Unterabfragen, die mit der version 4.2. Siehe release notes.

    Ah Super!!! Das ist das, was ich suchte. Macht Sinn. Die docs sind nicht so scharf auf dieses Zeug.
    Mein Leben gerettet! bedanken Sie sich bei u

    InformationsquelleAutor Erwin Brandstetter

  2. 1

    Müssen Sie tun es alle mit Fenster-Funktionen? Klingt wie Sie brauchen nur, um der Gruppe das Ergebnis, das Sie haben, indem Sie d1 und d2 und dann die Summe der Summen:

    select d1, d2, sum(p)
from (
    select d1, d2, v/sum(v) over (partition by d1) as p
    from test
) as dt
group by d1, d2

    Dass mir dies:

     d1 | d2 |          sum           
----+----+------------------------
 a  | x  | 0.25000000000000000000
 a  | y  | 0.75000000000000000000
 b  | x  | 1.00000000000000000000
    Ah stimmt, das funktioniert in der Tat. Der Grund, ich will es tun, ohne eine sub-Abfrage ist aber, da diese wirklich braucht, um in einem BI-tool (Tableau) und Unterabfragen Probleme verursachen.

    InformationsquelleAutor mu is too short

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