Warum gibt es in SQL keinen integrierten progressiven Multiplikationsoperator?

SQLs fehlende progressive Multiplikation: Warum?

Das Fehlen eines dedizierten Aggregatmultiplikationsoperators in Standard-SQL ist ein häufiger Diskussionspunkt. Während ein solcher Operator die Berechnung des Produkts von Spaltenwerten vereinfachen würde, ist sein Ausschluss durch mehrere Faktoren gerechtfertigt.

Eine große Sorge ist ein möglicher Datenüberlauf. Die Multiplikation, insbesondere über große Datensätze hinweg, kann schnell zu Ergebnissen führen, die selbst die Kapazität der größten SQL-Datentypen übersteigen.

Darüber hinaus ist der praktische Bedarf an einem engagierten Bediener relativ gering. Alternative Ansätze, wie die Verwendung der Funktion PRODUCT (sofern verfügbar) oder die Durchführung einzelner Multiplikationen innerhalb einer Unterabfrage, erzielen problemlos das gleiche Ergebnis.

Alternative Ansätze zur progressiven Multiplikation

Obwohl ein direkter Multiplikationsoperator fehlt, ahmen mehrere Problemumgehungen seine Funktionalität effektiv nach. Beliebte Datenbanksysteme wie Oracle, MSSQL und MySQL bieten mathematische Funktionen, um dies zu erreichen:

• Oracle: EXP(SUM(LN(column))) oder POWER(N,SUM(LOG(column, N)))
• MSSQL: EXP(SUM(LOG(column))) oder POWER(N,SUM(LOG(column)/LOG(N)))
• MySQL: EXP(SUM(LOG(column))) oder POW(N,SUM(LOG(N,column)))

Diese Methoden nutzen die logarithmischen und exponentiellen Eigenschaften, um das Produkt zu berechnen: Die Summe der Logarithmen entspricht dem Logarithmus des Produkts, und die Potenzierung kehrt den Logarithmus um.

Anschauliches Beispiel

Betrachten Sie diese Beispieldaten:

Column

1

2

4

8

Anwenden der Oracle-Problemumgehung:

EXP(SUM(LN(Column)))

Das Ergebnis ergibt korrekt 64, das Produkt der Spaltenwerte.

Umgang mit negativen Zahlen

Es ist wichtig zu beachten, dass diese logarithmischen Ansätze grundsätzlich keine negativen Zahlen verarbeiten. Um negative Werte zu berücksichtigen, sind komplexere Berechnungen erforderlich. Hier ist ein Beispiel, bei dem SQL Server verwendet wird, um dieses Problem zu beheben:

CASE
  WHEN MIN(ABS(data)) = 0 THEN 0
  ELSE
    EXP(SUM(LOG(ABS(NULLIF(data, 0))))) *
    ROUND(0.5 - COUNT(NULLIF(SIGN(SIGN(data) + 0.5), 1)) % 2, 0)
END

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