BigQuery: Как получить строки между UNBOUNDED PRECEDING и CURRENT ROW?

Что такое оконные функции и зачем они нужны?

Оконные функции в BigQuery позволяют выполнять вычисления над набором строк, связанных с текущей строкой. В отличие от обычных агрегатных функций (SUM, AVG, COUNT), которые группируют строки и возвращают одно значение для каждой группы, оконные функции возвращают значение для каждой строки в результате запроса, основываясь на значениях в окне строк, связанных с этой строкой. Это делает их чрезвычайно полезными для задач, требующих анализа контекста каждой строки, например, для расчета скользящих средних, накопительных сумм, ранжирования и т.д.

Объяснение UNBOUNDED PRECEDING и CURRENT ROW

UNBOUNDED PRECEDING и CURRENT ROW – это ключевые слова, используемые в определении фрейма окна оконной функции. Фрейм окна определяет набор строк, используемых для вычисления значения оконной функции для каждой строки.

• UNBOUNDED PRECEDING означает, что окно начинается с самой первой строки секции (если используется PARTITION BY) или таблицы (если PARTITION BY не используется).
• CURRENT ROW означает, что окно заканчивается текущей строкой.

Вместе UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW задают окно, включающее все строки от начала секции (или таблицы) до текущей строки включительно. Это позволяет, например, вычислять накопительные суммы или находить максимальное значение до текущей строки.

Синтаксис оконной функции в BigQuery

Общий синтаксис оконной функции в BigQuery выглядит следующим образом:

function_name(argument) OVER (
    [PARTITION BY column1, column2, ...]
    ORDER BY column3 [ASC | DESC],
    [frame_clause]
)

Где:

• function_name – имя оконной функции (например, SUM, AVG, RANK).
• argument – аргумент функции (если требуется).
• PARTITION BY – необязательное предложение, разделяющее данные на разделы. Оконная функция применяется независимо к каждой секции.
• ORDER BY – обязательное предложение, определяющее порядок строк внутри каждой секции. Порядок влияет на результат, особенно если используется frame_clause.
• frame_clause – предложение, определяющее фрейм окна. Именно здесь используются UNBOUNDED PRECEDING и CURRENT ROW. Пример: ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW.

Практическое применение UNBOUNDED PRECEDING / CURRENT ROW для получения строк

Пример 1: Расчет накопительной суммы

Предположим, у нас есть таблица daily_sales с полями date (DATE) и sales (INT64). Мы хотим вычислить накопительную сумму продаж на каждую дату.

SELECT
    date,
    sales,
    SUM(sales) OVER (ORDER BY date ASC ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cumulative_sales
FROM
    `your_project.your_dataset.daily_sales`
ORDER BY
    date ASC;

В этом запросе SUM(sales) OVER (ORDER BY date ASC ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) вычисляет сумму продаж от первой даты до текущей даты. ORDER BY date ASC гарантирует, что суммирование выполняется в хронологическом порядке.

Пример 2: Вычисление скользящего среднего

Теперь, предположим, у нас есть таблица website_visits с полями date (DATE) и visits (INT64). Мы хотим вычислить скользящее среднее количество посещений за последние 7 дней, включая текущий день.

SELECT
    date,
    visits,
    AVG(visits) OVER (ORDER BY date ASC ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_average
FROM
    `your_project.your_dataset.website_visits`
ORDER BY
    date ASC;

В этом случае, вместо UNBOUNDED PRECEDING, мы используем 6 PRECEDING, чтобы окно включало 7 последних дней. AVG(visits) вычисляет среднее количество посещений в этом окне.

Пример 3: Поиск максимального значения до текущей строки

Допустим, есть таблица stock_prices с полями date (DATE) и price (FLOAT64). Необходимо найти максимальную цену акции на каждую дату, учитывая все предыдущие цены.

SELECT
    date,
    price,
    MAX(price) OVER (ORDER BY date ASC ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS max_price_so_far
FROM
    `your_project.your_dataset.stock_prices`
ORDER BY
    date ASC;

Здесь MAX(price) находит максимальное значение price в окне от начала до текущей строки.

Более сложные примеры и случаи использования

Использование PARTITION BY вместе с UNBOUNDED PRECEDING / CURRENT ROW

PARTITION BY позволяет разделить данные на логические группы и применять оконные функции независимо к каждой группе. Например, если у нас есть таблица sales_by_region с полями date, region и sales, и мы хотим вычислить накопительную сумму продаж для каждого региона отдельно, мы можем использовать PARTITION BY region:

SELECT
    date,
    region,
    sales,
    SUM(sales) OVER (PARTITION BY region ORDER BY date ASC ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS cumulative_sales_by_region
FROM
    `your_project.your_dataset.sales_by_region`
ORDER BY
    region, date ASC;

Решение задач ранжирования и агрегации данных

Оконные функции с UNBOUNDED PRECEDING и CURRENT ROW полезны для расчета кумулятивных метрик, вычисления доли от общего объема, и других задач, где необходимо анализировать данные в контексте предыдущих строк.

Применение в анализе временных рядов

Как уже было показано в примерах выше, оконные функции отлично подходят для анализа временных рядов. Они позволяют легко вычислять скользящие средние, находить тренды и аномалии, и выполнять другие операции, необходимые для понимания временной динамики данных.

Оптимизация запросов с оконными функциями

Индексы и кластеризация для повышения производительности

Для повышения производительности запросов с оконными функциями, особенно с ORDER BY и PARTITION BY, рекомендуется использовать кластеризацию таблиц. Кластеризация по полям, используемым в ORDER BY и PARTITION BY, может значительно ускорить выполнение запросов, так как данные будут физически организованы в соответствии с логикой запроса.

Ограничения BigQuery на использование оконных функций

BigQuery имеет ограничения на объем данных, обрабатываемых оконными функциями. Если данные слишком велики, запрос может завершиться с ошибкой. В этом случае необходимо рассмотреть альтернативные подходы, такие как предварительная агрегация данных или использование других инструментов анализа данных.

Альтернативные подходы к решению задач

В некоторых случаях, задачи, решаемые с помощью оконных функций, можно решить и другими способами, например, с помощью подзапросов или JOIN-ов. Однако, оконные функции часто предоставляют более элегантное и эффективное решение.

Заключение

Преимущества использования UNBOUNDED PRECEDING и CURRENT ROW в BigQuery

Использование UNBOUNDED PRECEDING и CURRENT ROW в BigQuery предоставляет мощный и гибкий способ анализа данных, позволяя вычислять значения на основе набора строк от начала раздела до текущей строки. Это особенно полезно для задач, требующих расчета накопительных значений, скользящих средних и других аналитических показателей.

Рекомендации по применению и дальнейшему изучению

• Понимание синтаксиса и семантики UNBOUNDED PRECEDING и CURRENT ROW является ключевым для эффективного использования оконных функций.
• Экспериментируйте с различными оконными функциями и фреймами окна, чтобы понять их возможности.
• Рассмотрите возможность кластеризации таблиц для повышения производительности запросов.
• Изучите документацию BigQuery для получения более подробной информации об оконных функциях и других возможностях платформы.