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Comment calculer efficacement les différences de valeurs ligne à ligne dans SQL ?

Patricia Arquette
Patricia Arquetteoriginal
2025-01-10 15:26:46367parcourir

How to Efficiently Calculate Row-to-Row Value Differences in SQL?

Calcul des différences de valeurs de lignes consécutives dans SQL

Les requêtes de base de données impliquent souvent plus qu'une simple récupération de données. Déterminer la différence entre les valeurs de lignes consécutives présente un défi courant. Cet article détaille les méthodes efficaces pour calculer ces différences en SQL, en se concentrant sur les scénarios dans lesquels l'ordre des lignes n'est pas strictement séquentiel.

Exemple de scénario :

Imaginez un tableau avec des valeurs entières, pas nécessairement classées séquentiellement par un identifiant de ligne :

<code>rowInt  | Value
--------+------
2       | 23
3       | 45
17      | 10
9       | 0</code>

L'objectif est de calculer la différence entre chaque Value et le Value de la ligne immédiatement suivante, ce qui donne :

<code>rowInt   | Value  | Diff
--------+--------+------
2        | 23     | 22
3        | 45     | -35
9        | 0      | -45
17       | 10     | 10</code>

Approche SQL Server 2005 (fonctions pré-fenêtre) :

Avant l'introduction des fonctions de fenêtre, SQL Server 2005 s'appuyait sur une méthode moins efficace combinant sous-requêtes et fonctions d'agrégation :

<code class="language-sql">SELECT
   [current].rowInt,
   [current].Value,
   ISNULL([next].Value, 0) - [current].Value AS Diff
FROM
   sourceTable AS [current]
LEFT JOIN
   (
      SELECT MIN(rowInt) AS rowInt, Value FROM sourceTable
      WHERE rowInt > [current].rowInt
      GROUP BY Value
   ) AS [next]
      ON [next].rowInt = [current].rowInt</code>

Explication :

  • ISNULL() gère les cas où aucune ligne suivante n'existe, la valeur par défaut étant 0.
  • La sous-requête trouve le rowInt et le Value de la ligne suivante.
  • La différence est calculée en soustrayant le Value de la ligne actuelle du Value de la ligne suivante.

Considérations relatives aux performances :

Cette ancienne technique peut s'avérer inefficace pour les grands ensembles de données en raison des multiples analyses de tables impliquées. Le SQL moderne offre des solutions plus optimisées.

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