SQL高级查询与决策支持：提升数据处理效率

# SQL 高级查询与决策支持：提升数据处理效率 ## 1. OLAP 与 SDB 的异同 在数据处理领域，OLAP（联机分析处理）和 SDB（社会经济数据库）有着各自的特点和应用场景。 ### 1.1 相似之处 OLAP 中维度值的分类层次结构在 SDB 中也有应用，像 OLAP 的上卷（roll - up）和下钻（drill - down）操作在 SDB 中也有对应的操作。而且，一些为 OLAP 开发的实现技术也被应用到了 SDB 中。 ### 1.2 不同之处 SDB 主要用于社会经济应用，分类层次结构和隐私问题非常重要。这导致 SDB 中的分类层次结构更为复杂，还存在潜在的隐私泄露问题，即有权访问汇总数据的用户是否能重构原始未汇总数据。而 OLAP 主要针对大规模数据的商业应用，更注重对超大型数据集的高效处理。 ## 2. SQL:1999 中的 ROLLUP 和 CUBE ### 2.1 多维模型查询能力的支持 在 SQL:1999 中，一个 OLAP 操作通常会产生多个与之密切相关的带有聚合和分组的 SQL 查询。以销售表的交叉制表为例，要获取相同信息，需要执行以下几个查询： ```sql -- 生成图表主体部分的查询 SELECT T.year, L.state, SUM (S.sales) FROM Sales S, Times T, Locations L WHERE S.timeid=T.timeid AND S.locid=L.locid GROUP BY T.year, L.state; -- 生成右侧汇总列的查询 SELECT T.year, SUM (S.sales) FROM Sales S, Times T WHERE S.timeid=T.timeid GROUP BY T.year; -- 生成底部汇总行的查询 SELECT L.state, SUM (S.sales) FROM Sales S, Locations L WHERE S.locid=L.locid GROUP BY L.state; -- 生成图表右下角累计和的查询 SELECT SUM (S.sales) FROM Sales S, Locations L WHERE S.locid=L.locid; ``` 这个交叉制表可以看作是对整个数据集、位置维度、时间维度以及位置和时间维度一起进行上卷操作，每个上卷操作对应一个带有分组的 SQL 查询。一般来说，对于一个有 k 个关联维度的度量，我们可以对这些维度的任何子集进行上卷操作，总共会有 2k 个这样的 SQL 查询。 ### 2.2 GROUP BY 扩展 SQL:1999 扩展了 GROUP BY 结构，以更好地支持上卷和交叉制表查询。带有 CUBE 关键字的 GROUP BY 子句相当于一组 GROUP BY 语句，每个 k 维子集对应一个 GROUP BY 语句。例如： ```sql SELECT T.year, L.state, SUM (S.sales) FROM Sales S, Times T, Locations L WHERE S.timeid=T.timeid AND S.locid=L.locid GROUP BY CUBE (T.year, L.state); ``` 这个查询的结果是图 25.5 中交叉制表的表格表示。 SQL:1999 还提供了 GROUP BY 的变体，例如 ROLLUP。将上述查询中的分组子句替换为 `GROUP BY ROLLUP (T.year, L.state)`，与 GROUP BY CUBE 不同的是，它按年份和州值的所有对以及每个年份进行聚合，并计算整个数据集的总和，但不按每个州值进行聚合。 ### 2.3 CUBE 查询示例 ```sql CUBE pid, locid, timeid BY SUM Sales ``` 这个查询对 Sales 表在集合 {pid, locid, timeid} 的所有八个子集（包括空子集）上进行上卷操作，相当于八个形式为 `SELECT SUM (S.sales) FROM Sales S GROUP BY grouping - list` 的查询，这些查询的区别仅在于分组列表，分组列表是 {pid, locid, timeid} 的某个子集。这些查询可以看作是排列在一个格中，节点的结果元组可以进一步聚合以计算该节点任何子节点的结果，这种关系可用于高效评估。 以下是 GROUP BY 查询在 CUBE 查询中的格结构： ```mermaid graph LR A{pid, locid, timeid} --> B{pid, locid} A --> C{pid, timeid} A --> D{locid, timeid} B --> E{pid} B --> F{locid} C --> E C --> G{timeid} D --> F D --> G E --> H{ } F --> H G --> H ``` ## 3. SQL:1999 中的窗口查询 ### 3.1 引入窗口查询的原因 时间维度在决策支持中非常重要，但涉及趋势分析的查询传统上在 SQL 中很难表达。为了解决这个问题，SQL:1999 引入了查询窗口这一基本扩展。以下是一些使用该扩展可以编写，但在没有它的 SQL 中难以或无法编写的查询示例： 1. 按月份查找总销售额。 2. 按每个城市的月份查找总销售额。 3. 查找每个产品每月总销售额的百分比变化。 4. 查找按总销售额排名的前五个产品。 5. 查找销售的 n 天移动平均值（对于每一天，必须计算前 n 天的平均每日销售额）。 6. 查找过去一年中每个月按累计销售额排名的前五个产品。 7. 按过去一年的总销售额对所有产品进行排名，并为每个产品打印相对于排名在其后的产品的总销售额差值。 ### 3.2 窗口查询的主要扩展 - WINDOW 子句 WINDOW 子句直观地标识了表中每个元组“周围”的有序“窗口”，这使我们能够对行的窗口应用丰富的聚合函数，并将结果扩展到行中。例如，我们可以将过去 3 天的平均销售额与每个 Sales 元组（每个元组记录一天的销售额）关联起来，得到 3 天的销售移动平均值。 ### 3.3 窗口定义示例 ```sql SELECT L.state, T.month, AVG (S.sales) OVER W AS movavg FROM ```