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Lenguaje TSQL como aproximación a
escenarios BI
300
@enriquecatala

Enrique Catala Bañuls
ecatala@solidq.com

@
@SQSummit13

MCT – Microsoft Active Professional – Technical Ranger
COMUNICADO
EN CUMPLIMIENTO CON LA LEY 15/1999 DE PROTECCION DE DATOS DE
CARÁCTER PERSONAL, PONEMOS EN TU CONOCIMIENTO QUE

ESTA SESIÓN VA A SER GRABADA
POR SOLIDQ Y QUE ESTA GRABACIÓN PODRÍA SER UTILIZADA COMO MATERIAL
DE MARKETING Y HACERSE PUBLICA A TRAVÉS DE DIVERSOS MEDIOS, COMO
POR EJEMPLO NUESTRA PAGINA WEB.
TENIENDO EN CUENTA QUE TU IMAGEN PUEDE APARECER EN ESA GRABACIÓN,
SI NO DESEAS APARECER, ROGAMOS NOS LO COMUNIQUES POR LOS MEDIOS
QUE YA CONOCES.

2
Objetivos de la sesión
1.
2.
3.
4.

Agrupación de conjuntos
Funciones CUBE y ROLLUP
Pivotado de datos
Funciones analíticas en SQL Server 2012

3
DEMO
GROUPING SETS

7
Objetivos de la sesión
1.
2.
3.
4.

Agrupación de conjuntos
Funciones CUBE y ROLLUP
Pivotado de datos
Funciones analíticas en SQL Server 2012

8
DEMO
CUBE y ROLLUP

11
Objetivos de la sesión
1.
2.
3.
4.

Agrupación de conjuntos
Funciones CUBE y ROLLUP
Pivotado de datos
Funciones analíticas en SQL Server 2012

12
Pivotado de datos
PIVOT

Rotar datos desde filas a columnas
Permite agregar múltiples valores a un único
valor
k1

k2

c1

1

A

v1

1

B

v2

1

C

v3

2

A

v4

2

B

v5

2

C

k1

v6

PIVOT

A

B

C

1

v1

v2

v3

2

v4

v5

v6

13
Pivotado de datos
Caso práctico para Open Schema

Cada atributo almacenado en una fila aparte
PIVOT perfecto para representar datos y
manipular este escenario
-- OpenSchema
objectid
attribute
----------- --------1
attr1
1
attr2
1
attr3
2
attr2
2
attr3
2
attr4
2
attr5
3
attr1
3
attr2
3
attr3

val
----------ABC
10
2008-01-01
12.300
X
Y
14.700
XYZ
20
2009-01-01

PIVOT

-- Desired Result:
objectid
attr1 attr2
----------- ----- -----1
ABC
10
2
NULL 12.300
3
XYZ
20

attr3
---------2008-01-01
X
2009-01-01

attr4
----NULL
Y
NULL

14

attr5
-----NULL
13.700
NULL
Pivotar con GROUP BY
-- OpenSchema
objectid
attribute
----------- --------1
attr1
1
attr2
1
attr3
2
attr2
2
attr3
2
attr4
2
attr5
3
attr1
3
attr2
3
attr3

val
----------ABC
10
2008-01-01
12.300
X
Y
14.700
XYZ
20
2009-01-01

PIVOT

-- Desired Result:
objectid
attr1 attr2
----------- ----- -----1
ABC
10
2
NULL 12.300
3
XYZ
20

attr3
---------2008-01-01
X
2009-01-01

attr4
----NULL
Y
NULL

attr5
-----NULL
13.700
NULL

Agregación
SELECT objectid,
MAX(CASE WHEN attribute
MAX(CASE WHEN attribute
MAX(CASE WHEN attribute
MAX(CASE WHEN attribute
MAX(CASE WHEN attribute
FROM dbo.OpenSchema
GROUP BY objectid;

=
=
=
=
=

'attr1'
'attr2'
'attr3'
'attr4'
'attr5'

THEN
THEN
THEN
THEN
THEN

val
val
val
val
val

END)
END)
END)
END)
END)

AS
AS
AS
AS
AS

attr1,
attr2,
attr3,
attr4,
attr5

Distribución

Agrupación
(implícita)
15
Pivotar con operador PIVOT
-- OpenSchema
objectid
attribute
----------- --------1
attr1
1
attr2
1
attr3
2
attr2
2
attr3
2
attr4
2
attr5
3
attr1
3
attr2
3
attr3

val
----------ABC
10
2008-01-01
12.300
X
Y
14.700
XYZ
20
2009-01-01

PIVOT

-- Desired Result:
objectid
attr1 attr2
----------- ----- -----1
ABC
10
2
NULL 12.300
3
XYZ
20

Agrupación
(implícita)
SELECT objectid, attr1, attr2, attr3, attr4, attr5
FROM dbo.OpenSchema
PIVOT(MAX(val)
FOR attribute
IN([attr1],[attr2],[attr3],[attr4],[attr5])
) AS P;

attr3
---------2008-01-01
X
2009-01-01

attr4
----NULL
Y
NULL

attr5
-----NULL
13.700
NULL

Agregación

Distribución

16
Despivotado de datos
UNPIVOT

Rotar datos de columnas a filas
k1

A

B

1

v1

v2

v3

2

v4

v5

v6

k1

C

UNPIVOT

k2

c1

1

A

v1

1

B

v2

1

C

v3

2

A

v4

2

B

v5

2

C

v6

17
DEMO
PIVOT y UNPIVOT

19
Objetivos de la sesión
1.
2.
3.
4.

Agrupación de conjuntos
Funciones CUBE y ROLLUP
Pivotado de datos
Funciones analíticas en SQL Server 2012

20
Window functions
¿Por qué las necesitamos?

¿Qué pasa si queremos obtener la suma y
el valor de la columna? (group y detalle)
id_table
id_table

Select id_table, value,[sum(value)]
select sum(value) as
from table1 as [sum(value)]
sum(value)
from table1

value
value
1 1
1
2 2
1
2 2
2
3 3
1
3 3
2
3 3
3

sum(value)
1
1
2
1
2
3

1
SUM(value)
3
1
3
3
6
6
6
6

Msg 8120, Level 16, State 1, Line 1
Column 'table1.id_table' is invalid in the select list because it is not
contained in either an aggregate function or the GROUP BY clause.

En un motor relacional es correcta esta
aproximación?
21
Window functions
¿Por qué necesitamos window functions?

La solución pasa por usar la cláusula OVER
select id_table,
value,
sum(value) over(partition by id_table)
from table1
id_table

value
1
2
2
3
3
3

sum(value)
1
1
2
1
2
3

1
3
3
6
6
6

22
Window functions
Evolución

Cláusula OVER

23
Window functions
Desglose

Partitioning
Ordering

Slicing/framing

24
Window functions
Conceptos clave

Partition

UNBOUNDED
PRECEDING

CURRENT
ROW

UNBOUNDED
FOLLOWING
25
Window functions
Conceptos clave: Particion

Grupo de filas con
“características”
similares dentro de
un conjunto

actid

tranid
1
2
2
3
3
3

1
1
2
1
2
3

26
Window functions
Conceptos clave: Slicing/Framing

RANGE/ROWS
– ROWS | RANGE BETWEEN <B1> AND <B2>
– ROWS | RANGE <B1>

27
Window functions
Conceptos clave: Slicing/Framing

B1 and B2 can be
–
–
–
–

UNBOUNDED PRECEDING
UNBOUNDED FOLLOWING
CURRENT ROW
FOR ROWS ONLY

• <scalar expression> PRECEDING
• <sclara expression> FOLLOWING

Note

– B1 <= B2 or NULL will be returned

• Except in COUNT() that 0 will be returned

28
Window functions
Conceptos clave

Partition

UNBOUNDED
PRECEDING

CURRENT
ROW

UNBOUNDED
FOLLOWING
29
DEMO
Funciones analíticas

30
Conclusiones
Objetivos de la sesión

•
•
•
•

Agrupación de conjuntos múltiple
Conceptos CUBE y ROLLUP
Pivotado de datos
Funciones analíticas decentes en SQL
Server 2012

31
¿Preguntas?

32
¡Gracias!
@enriquecatala

Enrique Catalá
Mentor

Siéntate a comer con nosotros o tómate un café y aclara tus
dudas 

33
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ésta es tu oportunidad.
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Lenguaje tsql como aproximación a escenarios BI

  • 1. REL30012 Lenguaje TSQL como aproximación a escenarios BI 300 @enriquecatala Enrique Catala Bañuls ecatala@solidq.com @ @SQSummit13 MCT – Microsoft Active Professional – Technical Ranger
  • 2. COMUNICADO EN CUMPLIMIENTO CON LA LEY 15/1999 DE PROTECCION DE DATOS DE CARÁCTER PERSONAL, PONEMOS EN TU CONOCIMIENTO QUE ESTA SESIÓN VA A SER GRABADA POR SOLIDQ Y QUE ESTA GRABACIÓN PODRÍA SER UTILIZADA COMO MATERIAL DE MARKETING Y HACERSE PUBLICA A TRAVÉS DE DIVERSOS MEDIOS, COMO POR EJEMPLO NUESTRA PAGINA WEB. TENIENDO EN CUENTA QUE TU IMAGEN PUEDE APARECER EN ESA GRABACIÓN, SI NO DESEAS APARECER, ROGAMOS NOS LO COMUNIQUES POR LOS MEDIOS QUE YA CONOCES. 2
  • 3. Objetivos de la sesión 1. 2. 3. 4. Agrupación de conjuntos Funciones CUBE y ROLLUP Pivotado de datos Funciones analíticas en SQL Server 2012 3
  • 5. Objetivos de la sesión 1. 2. 3. 4. Agrupación de conjuntos Funciones CUBE y ROLLUP Pivotado de datos Funciones analíticas en SQL Server 2012 8
  • 7. Objetivos de la sesión 1. 2. 3. 4. Agrupación de conjuntos Funciones CUBE y ROLLUP Pivotado de datos Funciones analíticas en SQL Server 2012 12
  • 8. Pivotado de datos PIVOT Rotar datos desde filas a columnas Permite agregar múltiples valores a un único valor k1 k2 c1 1 A v1 1 B v2 1 C v3 2 A v4 2 B v5 2 C k1 v6 PIVOT A B C 1 v1 v2 v3 2 v4 v5 v6 13
  • 9. Pivotado de datos Caso práctico para Open Schema Cada atributo almacenado en una fila aparte PIVOT perfecto para representar datos y manipular este escenario -- OpenSchema objectid attribute ----------- --------1 attr1 1 attr2 1 attr3 2 attr2 2 attr3 2 attr4 2 attr5 3 attr1 3 attr2 3 attr3 val ----------ABC 10 2008-01-01 12.300 X Y 14.700 XYZ 20 2009-01-01 PIVOT -- Desired Result: objectid attr1 attr2 ----------- ----- -----1 ABC 10 2 NULL 12.300 3 XYZ 20 attr3 ---------2008-01-01 X 2009-01-01 attr4 ----NULL Y NULL 14 attr5 -----NULL 13.700 NULL
  • 10. Pivotar con GROUP BY -- OpenSchema objectid attribute ----------- --------1 attr1 1 attr2 1 attr3 2 attr2 2 attr3 2 attr4 2 attr5 3 attr1 3 attr2 3 attr3 val ----------ABC 10 2008-01-01 12.300 X Y 14.700 XYZ 20 2009-01-01 PIVOT -- Desired Result: objectid attr1 attr2 ----------- ----- -----1 ABC 10 2 NULL 12.300 3 XYZ 20 attr3 ---------2008-01-01 X 2009-01-01 attr4 ----NULL Y NULL attr5 -----NULL 13.700 NULL Agregación SELECT objectid, MAX(CASE WHEN attribute MAX(CASE WHEN attribute MAX(CASE WHEN attribute MAX(CASE WHEN attribute MAX(CASE WHEN attribute FROM dbo.OpenSchema GROUP BY objectid; = = = = = 'attr1' 'attr2' 'attr3' 'attr4' 'attr5' THEN THEN THEN THEN THEN val val val val val END) END) END) END) END) AS AS AS AS AS attr1, attr2, attr3, attr4, attr5 Distribución Agrupación (implícita) 15
  • 11. Pivotar con operador PIVOT -- OpenSchema objectid attribute ----------- --------1 attr1 1 attr2 1 attr3 2 attr2 2 attr3 2 attr4 2 attr5 3 attr1 3 attr2 3 attr3 val ----------ABC 10 2008-01-01 12.300 X Y 14.700 XYZ 20 2009-01-01 PIVOT -- Desired Result: objectid attr1 attr2 ----------- ----- -----1 ABC 10 2 NULL 12.300 3 XYZ 20 Agrupación (implícita) SELECT objectid, attr1, attr2, attr3, attr4, attr5 FROM dbo.OpenSchema PIVOT(MAX(val) FOR attribute IN([attr1],[attr2],[attr3],[attr4],[attr5]) ) AS P; attr3 ---------2008-01-01 X 2009-01-01 attr4 ----NULL Y NULL attr5 -----NULL 13.700 NULL Agregación Distribución 16
  • 12. Despivotado de datos UNPIVOT Rotar datos de columnas a filas k1 A B 1 v1 v2 v3 2 v4 v5 v6 k1 C UNPIVOT k2 c1 1 A v1 1 B v2 1 C v3 2 A v4 2 B v5 2 C v6 17
  • 14. Objetivos de la sesión 1. 2. 3. 4. Agrupación de conjuntos Funciones CUBE y ROLLUP Pivotado de datos Funciones analíticas en SQL Server 2012 20
  • 15. Window functions ¿Por qué las necesitamos? ¿Qué pasa si queremos obtener la suma y el valor de la columna? (group y detalle) id_table id_table Select id_table, value,[sum(value)] select sum(value) as from table1 as [sum(value)] sum(value) from table1 value value 1 1 1 2 2 1 2 2 2 3 3 1 3 3 2 3 3 3 sum(value) 1 1 2 1 2 3 1 SUM(value) 3 1 3 3 6 6 6 6 Msg 8120, Level 16, State 1, Line 1 Column 'table1.id_table' is invalid in the select list because it is not contained in either an aggregate function or the GROUP BY clause. En un motor relacional es correcta esta aproximación? 21
  • 16. Window functions ¿Por qué necesitamos window functions? La solución pasa por usar la cláusula OVER select id_table, value, sum(value) over(partition by id_table) from table1 id_table value 1 2 2 3 3 3 sum(value) 1 1 2 1 2 3 1 3 3 6 6 6 22
  • 20. Window functions Conceptos clave: Particion Grupo de filas con “características” similares dentro de un conjunto actid tranid 1 2 2 3 3 3 1 1 2 1 2 3 26
  • 21. Window functions Conceptos clave: Slicing/Framing RANGE/ROWS – ROWS | RANGE BETWEEN <B1> AND <B2> – ROWS | RANGE <B1> 27
  • 22. Window functions Conceptos clave: Slicing/Framing B1 and B2 can be – – – – UNBOUNDED PRECEDING UNBOUNDED FOLLOWING CURRENT ROW FOR ROWS ONLY • <scalar expression> PRECEDING • <sclara expression> FOLLOWING Note – B1 <= B2 or NULL will be returned • Except in COUNT() that 0 will be returned 28
  • 25. Conclusiones Objetivos de la sesión • • • • Agrupación de conjuntos múltiple Conceptos CUBE y ROLLUP Pivotado de datos Funciones analíticas decentes en SQL Server 2012 31
  • 27. ¡Gracias! @enriquecatala Enrique Catalá Mentor Siéntate a comer con nosotros o tómate un café y aclara tus dudas  33
  • 28. Si quieres disfrutar de las mejores sesiones de nuestros mentores de España y Latino América, ésta es tu oportunidad. http://summit.solidq.com/madrid/ Síguenos: 34