Las funciones de ventana (TSQL window functions), originalmente presentadas en SQL Server han probado ser muy útiles para resolver escenarios complejos de clasificación/ordenamiento y agregación. Las mejoras que nos trae SQL Server 2012 hace imperativo conocer su funcionamiento y aplicación. En esta sesión discutiremos sus componentes principales y como utilizar las mismas tomando como ejemplos situaciones de la vida real.

1. Dominando las funciones de ventana en TSQL
19 de Noviembre (12 pm GMT -5)
José L. Rivera
Resúmen:
Las funciones de ventana (TSQL window functions),
originalmente presentadas en SQL Server han probado
ser muy útiles para resolver escenarios complejos de
clasificación/ordenamiento y agregación. Las mejoras
que nos trae SQL Server 2012 hace imperativo conocer
su funcionamiento y aplicación. En esta sesión
discutiremos sus componentes principales y como
utilizar las mismas tomando como ejemplos situaciones
de la vida real.
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2. Dominando las funciones de ventana en TSQL
19 de Noviembre de 2014
Jose L. Rivera
MVP | MCITP | MCTS | MCSA
BI Consultant, Nagnoi LLC
PASS Global Spanish VC | PRPASS

4. Agenda
- Resumen de la funciones
- OVER
- Categorías de funciones
- Ordenamiento
- Agregación
- Analíticos
- Q & A

5. Funciones de Ventana (Windows Functions)
• Introducido en SQL Server 2005, mejoras significativas en
SQL Server 2012
• La función es aplicada a un conjunto de filas (rows)
• La especificación de la ventana es implementada usando
la clausula de OVER
• Todavía es trabajo en progreso!

6. Delimita las filas dentro de la
partición al especificar las
Divide el conjunto en
pedazos (particiones) y la
operación fronteras es dentro aplicada de a la
cada
partición partición
individualmente
La Clausula OVER
• Define el conjunto (ventana) sobre la cual la función será
aplicada
OVER (
<PARTITION BY clause>
<ORDER BY clause>
<ROW or RANGE clause>
)
Define el orden lógico de la
data para cada partición de
un conjunto

7. Operaciones basadas en conjuntos (Windowing)
ID AcctID TransDate TransAmt
1 1234 27/11/2012 $150.00
2 1234 27/11/2012 $22.00
3 5678 28/11/2012 $50.00
4 5678 28/11/2012 $150.00
5 5678 28/11/2012 $10.00
6 5678 29/11/2012 $120.00
7 0987 30/11/2012 $20.00
8 0987 30/11/2012 $100.00
9 0987 30/11/2012 $50.00
Aggregation Window:
SUM(TransAmt) OVER(PARTITION BY TransDate)
AcctID TransDate TransAmt
BalAmt
5678 28/11/2012 $50.00
$50.00
5678 28/11/2012 $150.00
$200.00
5678 28/11/2012 $10.00
$210.00
Ranking Window:
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY TransDate
ORDER BY AcctID, ID)
Rank
1
2
3

8. ROW or RANGE (moldura)
• Define como nos movemos dentro de la ventana para
modificar la selección de las filas
• BETWEEN <window frame bound > AND <window frame bound >

9. Categorías de funciones
Orden Agregación Analítico
ROW_NUMBER()
RANK()
DENSE_RANK()
NTILE()
SUM() | AVG() | COUNT()
MIN() | MAX()
CHECKSUM_AGG
STDEV() | STDEVP()
VAR() | VARP()
LEAD() | LAG()
FIRST_VALUE() | LAST_VALUE()
CUME_DIST()
PERCENT_RANK()
PERCENTILE_DIST()
PERCENTILE_CONT()

10. Ordenamiento
• ROW_NUMBER()
• Genera un numero secuencial continuo (comienza en 1)
• RANK()
• Ordena la data (Olympic rank – en caso de empate)
• DENSE_RANK()
• Ordena la data sin brincos
• NTILE()
• Distribuye la data en grupos
No hay moldura

11. DEMO
Funciones de Ordenamiento

12. Agregación
• SUM() | AVG() | COUNT() | COUNT_BIG() | MIN() | MAX()
• Son las mas comunes, no hay sorpresas 
• CHECKSUM_AGG
• Calcula un checksum de los valores en el grupo
• STDEV() | STDEVP()
• Desviación estándar estadística (regular o poblacional)
• VAR() | VAR()
• Varianza estadística (regular o poblacional)

13. DEMO
Funciones de Agregación

14. Analíticos
• LEAD() | LAG()
• Obtiene la data de la fila anterior o posterior en el mismo
conjunto
LEAD | LAG
(scalar_expression [,offset] [,default])
OVER ( [ partition_by_clause ]
order_by_clause )
No hay moldura

15. Analíticos
• FIRST_VALUE() | LAST_VALUE()
• Permite obtener el primer/ultimo valor en un conjunto
ordenado de valores
FIRST_VALUE | LAST_VALUE
( [scalar_expression] )
OVER ( [ partition_by_clause ]
order_by_clause
rows_range_clause )

16. Analíticos
• CUME_DIST()
• Calcula la distribución acumulativa de un valor en un grupo
de valores
No hay moldura
CUME_DIST()
OVER ( [ partition_by_clause ]
order_by_clause )

17. Analíticos
• PERCENT_RANK()
• Calcula el orden relativo de una fila dentro de un grupo de
filas
No hay moldura
PERCENT_RANK()
OVER ( [ partition_by_clause ]
order_by_clause )

18. Analíticos
No hay moldura
• PERCENTILE_DIST()
• Calcula la percentila para un conjunto de valores ordenados
PERCENTILE_DIST ( numeric_literal )
WITHIN GROUP ( ORDER BY order_by_expression [ ASC | DESC ] )
OVER ( [ partition_by_clause ]
order_by_clause
rows_range_clause )

19. Analíticos
• PERCENTILE_CONT()
• Calcula la percentila basada en una distribución continua de
valores.
No hay moldura
PERCENTILE_CONT ( numeric_literal )
WITHIN GROUP ( ORDER BY order_by_expression [ ASC | DESC ] )
OVER ( [ partition_by_clause ]
order_by_clause
rows_range_clause )

20. DEMO
Funciones Analíticas

21. Importante!
• SQL Server 2005/2008/2008 R2
• Ordenamiento
• PARTITION BY + ORDER BY
• Agregación
• Solo PARTITION BY
• SQL Server 2012+
• Analíticos
• Agregación
• Se añaden ORDER BY
• Window Framing (ROWS | RANGE)

22. Manténgase conectado a nosotros!
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23. PASS Volunteer Awards
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24. Manténgase involucrado!
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25. Configurando transactional replication para
reporteo de una forma segura
26 de Noviembre (12 pm GMT -5)
Kenneth Ureña
Resúmen:
En esta sesión vamos a ver la forma de configurar
transactional replication, la seguridad necesaria y los
diferentes componentes que se involucran en el
funcionamiento de la misma. Al igual como las mejores
prácticas para escalabilidad y distribuciones de carga,
convirtiendo nuestro entorno replicado en un amigo de
distribución de carga, en lugar de una carga de la
administración.
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