Tagi: over

Zadanie 25.

Korzystając z widoku z zadania 23, stwórzmy podsumowanie sprzedażowe z punktu widzenia sprzedawców i klientów:

a) Który klient złożył najwięcej zamówień, a który miał największą wartość zamówień?

s25a

 

 

 

b) podsumowanie sprzedaży według klienta i sprzedawcy (rollup)

s25b

 

 

 

 

 

 

 

c) wyznacz sprzedawców, którzy odpowiadają (łącznie) za ok. 70% sprzedaży.

s25c

 

 

 

d) wyznacz średnią wartość sprzedaży dla każdego sprzedawcy w danym roku oraz ilość obsłużonych klientów

 

s25d

 

 

 

Schemat: OE, Tabela: my_order_view (widok z zadania 23) , Kolumny: customer_id, order_id, order_total, sales_rep_id, ord_year, Wynik: a) 2 rows b) 112 rows c) 4 rows d) 20 rows

Rozwiązanie

a) WITH cte1 AS
(SELECT customer_id,
COUNT(order_id) AS orders
FROM my_order_view
GROUP BY customer_id
ORDER BY COUNT(order_id) DESC
FETCH FIRST row only
),
cte2 AS
(SELECT customer_id,
SUM(order_total) AS total
FROM my_order_view
GROUP BY customer_id
ORDER BY COUNT(order_total) DESC
FETCH FIRST row only
)
SELECT 'Max orders:' AS description, customer_id, orders AS total FROM cte1
UNION
SELECT 'Max value:', customer_id, total FROM cte2;

 

b) SELECT NVL(TO_CHAR(customer_id), 'total') AS customer_id,
NVL(TO_CHAR(sales_rep_id), 'total')     AS sales_rep_id,
SUM(order_total)  AS order_total
FROM my_order_view
WHERE sales_rep_id IS NOT NULL
GROUP BY cube(customer_id, sales_rep_id)
ORDER BY customer_id, sales_rep_id;

 

c) WITH cte AS
( SELECT DISTINCT sales_rep_id,
SUM(order_total) over(partition BY sales_rep_id) AS sales_rep_total,
SUM(order_total) over() AS total,
CAST(100* SUM(order_total) over(partition BY sales_rep_id) / SUM(order_total) over() AS NUMBER(5,2)) AS sales_rep_pct
FROM my_order_view
WHERE sales_rep_id IS NOT NULL
),
cte2 AS
(SELECT sales_rep_id,
sales_rep_total,
sales_rep_pct,
SUM(sales_rep_pct) over(order by sales_rep_pct DESC) AS total_pct
FROM cte
)
SELECT * FROM cte2 WHERE total_pct <= 70 ORDER BY sales_rep_pct DESC;

 

d) SELECT ord_year, sales_rep_id, TO_CHAR(AVG(order_total), '99999D99') AS orders_total,
COUNT(customer_id) AS customers
FROM my_order_view
WHERE sales_rep_id IS NOT NULL
GROUP BY sales_rep_id, ord_year
ORDER BY ord_year, sales_rep_id;

[collapse]

Zadanie 24.

Korzystając z widoku utworzonego w zadaniu 23, podsumujmy sprzedaż według produktów.

a) które produkty sprzedawały się najlepiej – ranking top 10

s24a

 

 

 

 

b) który produkt sprzedawał się najlepiej w konkretnych latach – ranking top 5 produktów na dany rok

s24b

 

 

 

 

 

c) który produkt sprzedawał się najlepiej w każdej kategorii?

s24c

 

 

 

 

 

d) który produkt sprzedawał się najlepiej w pierwszych trzech miesiącach lat 2006-2007? Ranking top 3 produktów.

s24d

 

 

 

 

Schemat: OE, Tabela: Product_Information oraz widok utworzony w zadaniu 23, Kolumny: product_id, quantity, ord_year, ord_month, category_id, Wynik: a) 10 rows b) 20 rows c) 17 rows d) 15 rows

Rozwiązanie

a) SELECT product_id, SUM(quantity) AS quantity, dense_rank() over(order by SUM(quantity) DESC) AS rank
FROM my_order_view
GROUP BY product_id
ORDER BY quantity DESC
FETCH FIRST 10 rows WITH ties;

b) WITH Subquery AS (
SELECT ord_year, product_id, SUM(quantity) AS quantity,
dense_rank() over(partition by ord_year order by SUM(quantity) DESC) AS rank
FROM my_order_view
GROUP BY product_id, ord_year
)

SELECT * FROM Subquery
WHERE rank <= 5
ORDER BY ord_year, rank;

c) WITH Subquery AS (
SELECT pi.category_id, product_id, SUM(quantity) AS quantity,
dense_rank() over(partition by pi.category_id order by SUM(quantity) DESC) AS rank
FROM my_order_view inner join product_information pi using(product_id)
GROUP BY pi.category_id, product_id
)

SELECT category_id, product_id, quantity
FROM Subquery
WHERE rank = 1;

d) WITH Subquery AS (
SELECT ord_year, ord_month, product_id, SUM(quantity) AS quantity,
dense_rank() over(partition by ord_year, ord_month order by SUM(quantity) DESC) AS rank
FROM my_order_view
WHERE ord_month in(1,2,3) and ord_year in(2006, 2007)
GROUP BY ord_year, ord_month, product_id
)

SELECT * FROM Subquery
WHERE rank <= 3;

[collapse]

Zadanie 19.

Korzystając z tabeli Orders, utwórz zapytanie, które zwróci ID klienta, numer zamówienia, wartość zamówienia, procentowy udział zamówienia we wszystkich zamówieniach klienta oraz łączną wartość zamówień klienta.

Schemat: OE, Tabela: Orders, Kolumny: customer_id, order_id, order_total, Wynik: 105

s19

 

 

 

Rozwiązanie

SELECT customer_id, order_id, order_total,
CAST(100* order_total / SUM(order_total) over(partition BY customer_id) AS NUMBER(5,2)) AS order_pct,
SUM(order_total) over(partition BY customer_id) AS all_orders
FROM orders
ORDER BY customer_id, order_id;

[collapse]

Zadanie 4.

Wcielmy w życie zasadę Pareto (zasada 80/20). Mówi ona, że tylko ok. 20% klientów firmy odpowiada za ok. 80% jej przychodów. Sprawdźmy, czy podobna relacja zachodzi i tu.

W tym celu będziemy potrzebować: ID klienta, łącznej wartości zamówień klienta, udziału procentowego tych zamówień w stosunku do wszystkich zamówień, oraz podliczenia punktów procentowych.

Schamat: OE, Tabela: Customers, Kolumny: customer_id, order_total, Wynik: 47 rows

s4

 

 

 

 

Rozwiązanie

WITH Subquery AS
( SELECT DISTINCT customer_id,
SUM(order_total) OVER(partition BY customer_id) AS Customer_Total,
SUM(order_total) OVER() AS Total,
CAST(100* SUM(order_total) OVER(partition BY customer_id) / SUM(order_total) OVER() AS NUMBER(5,2)) AS Customer_Percent
FROM orders
)
SELECT customer_id, customer_total, customer_percent,
SUM(customer_percent) OVER(order by customer_percent DESC) AS Sum_Pct
FROM Subquery
ORDER BY customer_total DESC;

[collapse]

Zadanie 22.

Dla każdego klienta, który złożył zamówienie, określ średnią wartość zamówienia. Ponumeruj klientów wg najwyższej średniej wartości zamówienia.

Schemat: OE, Tabele: Customers, Orders, Kolumny: customer_id, order_total, Wynik: 47 rows

p22

 

 

 

 

 

Rozwiązanie

SELECT customer_id, AVG(o.order_total) as "Avg Order Value", ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY AVG(o.order_total) DESC) as Num
FROM orders o INNER JOIN customers c
USING(customer_id)
GROUP BY customer_id
ORDER BY Num;

[collapse]

Zadanie 15.

Policz, ile który klient złożył zamówień w każdym roku. Wybierz tych, którzy złożyli więcej niż jedno zamówienie. Zaznacz, który klient jest na którym miejscu względem ilości zamówień (funkcja dense_rank() połączona z funkcją okna).

Schemat: OE, Tabele: Customers, Orders, Kolumny: order_id, order_date, customer_id, Wynik: 23 rows

p15

 

 

 

 

 

 

Rozwiązanie

SELECT EXTRACT(YEAR from o.order_date) as "Year", customer_id as "Customer", COUNT(o.order_id) as "Orders",
DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY EXTRACT(YEAR from o.order_date) ORDER BY COUNT(o.order_id) DESC) as "YrNum"
FROM orders o INNER JOIN customers c
USING(customer_id)
GROUP BY EXTRACT(YEAR from o.order_date), customer_id
HAVING COUNT(o.order_id) > 1
ORDER BY "Year", "YrNum";

[collapse]

Zadanie 25.

Policz, ile w firmie pracuje kobiet, a ilu mężczyzn. Wynik podaj również w procentach.

Baza: AdventureWorks, Tabela: HumanResources.Employee, Kolumny: Gender, Wynik: 2 rows

s25

Rozwiązanie

WITH CTE AS (
SELECT Gender, COUNT(*) as num
FROM HumanResources.Employee
GROUP BY Gender
)

SELECT Gender, num, CAST(100. * num / SUM(num) OVER() as DECIMAL(5,2)) as Pct
FROM CTE;

[collapse]

Zadanie 24.

Wcielmy w życie zasadę Pareto (zasada 80/20). Mówi ona, że tylko ok. 20% klientów firmy odpowiada za ok. 80% jej przychodów. Sprawdźmy, czy podobna relacja zachodzi i tu.

1. Utwórz zapytanie, które zwróci nazwę firmy, łączną wartość zamówień firmy, łączną ogólną wartość zamówień.

2. Zmodyfikuj zapytanie tak, by zwracało również procentowy udział wartości zamówień danej firmy.

3. Powyższe zapytanie zmodyfikuj jeszcze raz, tak, aby pokazywało również zsumowane punkty procentowe (poczynając od najwyższych wartości).

Baza: Northwind, Tabela: Sales Totals by Amount (widok), Kolumny: CompanyName, SaleAmount, Wynik: 31 rows

s24

 

 

 

 

Rozwiązanie

1. SELECT DISTINCT CompanyName, SUM(SaleAmount) OVER(PARTITION BY CompanyName) as TotalByCust, SUM(SaleAmount) OVER() as Total
FROM dbo.[Sales Totals by Amount];

 

2. SELECT DISTINCT CompanyName, SUM(SaleAmount) OVER(PARTITION BY CompanyName) as TotalByCust, SUM(SaleAmount) OVER() as Total,
CAST(100. * SUM(SaleAmount) OVER(PARTITION BY CompanyName) / SUM(SaleAmount) OVER() as DECIMAL(5,2)) as Pct
FROM dbo.[Sales Totals by Amount];

 

3. WITH CTE AS (
SELECT DISTINCT CompanyName, SUM(SaleAmount) OVER(PARTITION BY CompanyName) as TotalByCust, SUM(SaleAmount) OVER() as Total,
CAST(100. * SUM(SaleAmount) OVER(PARTITION BY CompanyName) / SUM(SaleAmount) OVER() as DECIMAL(5,2)) as Pct
FROM dbo.[Sales Totals by Amount]
)

SELECT CompanyName, TotalByCust, Total, Pct, SUM(Pct) OVER(ORDER BY Pct DESC) as PctSum
FROM CTE
ORDER BY Pct DESC;

[collapse]

Zadanie 23.

Korzystając z widoku Sales Totals by Amount, utwórz zapytanie, które zwróci nazwę firmy, numer zamówienia, wartość zamówienia, procentowy udział zamówienia oraz łączną wartość zamówień klienta.

Baza: Northwind, Tabela: dbo.Sales Totals by Amount (widok), Kolumny: CompanyName, OrderID, SaleAmount, Wynik: 66 rows

s23

 

 

 

 

Rozwiązanie

SELECT CompanyName, OrderID, SaleAmount,
CAST(100. * SaleAmount / SUM(SaleAmount) OVER(PARTITION BY CompanyName) as DECIMAL(5,2)) as 'Percent',
SUM(SaleAmount) OVER(PARTITION BY CompanyName) as TotalByCust
FROM dbo.[Sales Totals by Amount]
ORDER BY CompanyName;

[collapse]

Zadanie 22.

Utwórz kwerendę, która policzy, ile jest niepowtarzających się imion. Zadanie rozwiąż na co najmniej dwa sposoby.

Baza: AdventureWorks2012, Tabela: Person.Person, Kolumna: FirstName, Wynik: 1018 rows

s22

 

 

 

 

 

 

 

Rozwiązanie

1. Z użyciem funkcji row_number i grupowaniem:

SELECT FirstName, ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY FirstName) as nr
FROM Person.Person
GROUP BY FirstName
ORDER BY FirstName;

2. Z użyciem funkcji dense_rank i distinct:

SELECT DISTINCT FirstName, DENSE_RANK() OVER(ORDER BY FirstName) as nr
FROM Person.Person
ORDER BY FirstName;

3. Z użyciem tabeli pochodnej i row_number:

SELECT FirstName, ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY FirstName) as nr
FROM ( SELECT DISTINCT FirstName FROM Person.Person ) as Tab
ORDER BY FirstName;

[collapse]
« Starsze wpsiy