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En el mundo actual basado en datos, SQL (lenguaje de consulta estructurado) es la piedra angular para la gestión y manipulación de sistemas de bases de datos. Un componente central del poder y la flexibilidad de SQL reside en su funciones de ventana, una categoría de funciones que realizan cálculos en conjuntos de filas relacionadas con la fila actual.
Imagine que está mirando sus datos a través de una ventana deslizante y, según la posición y el tamaño de esta ventana, realiza cálculos o transformaciones en sus datos. Eso es esencialmente lo que hacen las funciones de ventana SQL. Manejan tareas como el cálculo de totales acumulados, promedios o clasificaciones, que son difíciles de realizar utilizando comandos SQL estándar.
Una de las herramientas más sólidas en la caja de herramientas de funciones de ventana es la función de clasificación, específicamente la DENSE_RANK() función. Esta función es una bendición para los analistas de datos, ya que nos permite clasificar diferentes filas de datos sin espacios vacíos. Ya sea que esté analizando cifras de ventas, datos de tráfico del sitio web o incluso una simple lista de puntajes de exámenes de estudiantes, DENSE_RANK() es indispensable.
En este artículo, profundizaremos en el funcionamiento interno de DENSE_RANK(), yuxtaponiéndolo con sus hermanos cercanos RANK() y ROW_NUMBER()y muestra cómo evitar errores comunes que podrían hacerle tropezar en su recorrido por SQL. ¿Listo para mejorar tus habilidades de análisis de datos? Vamos a sumergirnos.
Las funciones de clasificación en SQL son un subconjunto de funciones de ventana que asignan una clasificación única a cada fila dentro de un conjunto de resultados. Estos valores de clasificación corresponden a un orden específico, determinado por la cláusula ORDER BY dentro de la función. Las funciones de clasificación son un pilar de SQL y se utilizan ampliamente en el análisis de datos para diversas tareas, como encontrar al mejor vendedor, identificar la página web con mejor rendimiento o determinar la película con mayor recaudación para un año en particular.
Hay tres funciones de clasificación principales en SQL, a saber RANK(), ROW_NUMBER()y DENSE_RANK(). Cada una de estas funciones funciona de manera ligeramente diferente, pero todas tienen el propósito común de clasificar los datos según condiciones específicas. RANK() y DENSE_RANK() Las funciones tienen un comportamiento similar en el sentido de que asignan el mismo rango a filas con valores idénticos. La diferencia crucial radica en cómo manejan el rango siguiente. RANK() salta el siguiente rango mientras que DENSE_RANK() no.
Por otro lado, la ROW_NUMBER() La función asigna un número de fila único a cada fila sin tener en cuenta si el orden por valores de columna es idéntico. Mientras RANK(), DENSE_RANK()y ROW_NUMBER() pueden parecer intercambiables a primera vista, comprender sus matices es fundamental para un análisis de datos eficaz en SQL. La elección entre estas funciones puede afectar significativamente sus resultados y los conocimientos derivados de sus datos.
DENSE_RANK() es una potente función de clasificación en SQL que asigna un valor de clasificación único dentro de una partición especificada. En quid, DENSE_RANK() brinda clasificaciones sin brechas para sus datos, lo que significa que a cada valor único se le asigna una clasificación distinta y los valores idénticos reciben la misma clasificación. A diferencia de su contraparte RANK(), DENSE_RANK() no se salta ningún rango si hay un empate entre los valores.
Para desglosarlo, visualicemos un escenario en el que tiene un conjunto de datos de puntuaciones de estudiantes y tres estudiantes han obtenido la misma puntuación, digamos, 85 puntos. Usando RANK(), los tres estudiantes recibirán una clasificación de 1, pero el siguiente mejor puntaje ocupará el puesto 4, saltándose los rangos 2 y 3. Sin embargo, DENSE_RANK() maneja esto de manera diferente. Asignará una clasificación de 1 a los tres estudiantes, y el siguiente mejor puntaje recibirá una clasificación de 2, asegurando que no haya brechas en la clasificación.
Entonces, ¿cuándo se debe utilizar DENSE_RANK()? Es particularmente útil en escenarios donde se requiere una clasificación continua sin espacios. Considere un caso de uso en el que necesita premiar a los tres mejores. Si tienes vínculos en tus datos, utilizando RANK() podría llevarle a perder la oportunidad de premiar a un candidato que lo merece. Es cuando DENSE_RANK() viene al rescate, garantizando que todos los máximos goleadores obtengan el debido reconocimiento y que no se salten de rango.
Entender las diferencias entre DENSE_RANK(), RANK()y ROW_NUMBER() es esencial para un análisis de datos eficiente en SQL. Las tres funciones son poderosas por derecho propio, pero sus sutiles diferencias pueden afectar significativamente el resultado de su análisis de datos.
Empecemos con RANK(). Esta función asigna una clasificación única a cada valor distinto dentro de un conjunto de datos, y la misma clasificación se asigna a valores idénticos. Sin embargo cuando RANK() encuentra un empate (valores idénticos), se salta los siguientes rangos en la secuencia. Por ejemplo, si tienes tres productos con las mismas cifras de ventas, RANK() asignará la misma clasificación a cada uno de estos productos pero luego omitirá la siguiente clasificación. Esto significa que si estos tres productos son los más vendidos, a todos se les asignará el rango 1, pero al siguiente producto más vendido se le asignará el rango 4, no el rango 2.
A continuación, consideremos DENSE_RANK(). Similar a RANK(), DENSE_RANK() asigna el mismo rango a valores idénticos, pero no omite ningún rango. Usando el ejemplo anterior, con DENSE_RANK(), a los tres productos más vendidos se les seguiría asignando el puesto 1, pero al siguiente producto más vendido se le asignaría el puesto 2, no el puesto 4.
Finalmente, ROW_NUMBER() adopta un enfoque diferente. Asigna una clasificación única a cada fila, independientemente de si los valores son idénticos. Esto significa que incluso si tres productos tienen las mismas cifras de ventas, ROW_NUMBER() asignará un número único a cada uno, lo que lo hace perfecto para situaciones en las que necesita asignar un identificador distinto a cada fila.
La sintaxis de DENSE_RANK() es sencillo. Se utiliza junto con el OVER() cláusula, particionando los datos antes de asignar rangos. La sintaxis es la siguiente: DENSE_RANK() OVER (ORDER BY column). Aquí, column se refiere a la columna por la cual desea clasificar sus datos. Consideremos un ejemplo donde tenemos una tabla llamada Sales con columnas SalesPerson y SalesFigures. Para clasificar a los vendedores según sus cifras de ventas, usaríamos la DENSE_RANK() funciona de la siguiente manera: DENSE_RANK() OVER (ORDER BY SalesFigures DESC). Esta consulta SQL clasificará a los vendedores de mayor a menor según sus cifras de ventas.
Usar DENSE_RANK() junto con PARTITION BY puede ser particularmente revelador. Por ejemplo, si desea clasificar a los vendedores dentro de cada región, puede dividir sus datos por Region y luego clasificar dentro de cada partición. La sintaxis para esto sería DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY Region ORDER BY SalesFigures DESC). De esta manera, no sólo obtendrá una clasificación completa, sino también una comprensión matizada del desempeño dentro de cada región.
Pregunta de Apple SQL: encuentre los mejores vendedores para cada fecha de venta
Tabla: datos_ventas
+------------+-----------+------------+
|employee_id | sales_date| total_sales|
+------------+-----------+------------+
|101 |2024-01-01 |500 |
|102 |2024-01-01 |700 |
|103 |2024-01-01 |600 |
|101 |2024-01-02 |800 |
|102 |2024-01-02 |750 |
|103 |2024-01-02 |900 |
|101 |2024-01-03 |600 |
|102 |2024-01-03 |850 |
|103 |2024-01-03 |700 |
+------------+-----------+------------+
Salida
+------------+-----------+------------+
|employee_id | sales_date| total_sales|
+------------+-----------+------------+
|101 |2024-01-01 |800 |
|103 |2024-01-02 |900 |
|102 |2024-01-03 |850 |
+------------+-----------+------------+Solución de Apple con el mejor desempeño en ventas
Paso 1: comprender los datos
Primero, comprendamos los datos de la tabla sales_data. Tiene tres columnas: empleado_id, fecha_ventas y ventas_total. Esta tabla representa datos de ventas con información sobre el empleado, la fecha de la venta y el monto total de las ventas.
Paso 2: Analizar la función DENSE_RANK()
La consulta utiliza la función de ventana DENSE_RANK() para clasificar a los empleados según sus ventas totales dentro de cada partición de fecha de ventas. DENSE_RANK() se utiliza para asignar una clasificación a cada fila dentro de la partición de sales_date, con el orden basado en total_sales en orden descendente.
Paso 3: desglosar la estructura de la consulta
Ahora, analicemos la estructura de la consulta:
SELECT
employee_id,
sales_date,
total_sales
FROM
(
SELECT
employee_id,
sales_date,
total_sales,
DENSE_RANK() OVER (
PARTITION BY sales_date
ORDER BY
total_sales DESC
) AS sales_rank
FROM
sales_data
) ranked_sales
WHERE
sales_rank = 1;
- Cláusula SELECT: especifica las columnas que se incluirán en el resultado final. En este caso, es empleado_id, fecha_ventas y ventas_total.
- Cláusula FROM: De aquí provienen los datos reales. Incluye una subconsulta (entre paréntesis) que selecciona columnas de la tabla sales_data y agrega una columna calculada usando DENSE_RANK().
- Función DENSE_RANK(): esta función se utiliza dentro de la subconsulta para asignar una clasificación a cada fila según la columna total_sales y está dividida por sales_date. Esto significa que la clasificación se realiza por separado para cada fecha de venta.
- Cláusula WHERE: esto filtra los resultados para incluir solo filas donde sales_rank es igual a 1. Esto garantiza que solo el mejor vendedor para cada fecha de ventas se incluya en el resultado final.
Paso 4: ejecutar la consulta
Cuando ejecute esta consulta, producirá un conjunto de resultados que incluye empleado_id, fecha_ventas y ventas_totales para el mejor vendedor en cada fecha de ventas.
Paso 5: revisar el resultado
La tabla de resultados final, denominada top_performers, contendrá la información deseada: el mejor vendedor para cada fecha de ventas, según el cálculo DENSE_RANK()
Pregunta SQL de Google: busque, para cada producto, el cliente que proporcionó la puntuación de reseña más alta
Tabla: product_reviews
+------------+-----------+-------------+-------------------------------+
|customer_id | product_id| review_date | review_score | helpful_votes |
+------------+-----------+-------------+--------------+----------------+
|301 |101 |2024-04-01 |4.5 | 12 |
|302 |102 |2024-04-01 |3.8 | 8 |
|303 |103 |2024-04-01 |4.2 | 10 |
|301 |101 |2024-04-02 |4.8 | 15 |
|302 |102 |2024-04-02 |3.5 | 7 |
|303 |103 |2024-04-02 |4.0 | 11 |
|301 |101 |2024-04-03 |4.2 | 13 |
|302 |102 |2024-04-03 |4.0 | 10 |
|303 |103 |2024-04-03 |4.5 | 14 |
+------------+-----------+-------------+--------------+----------------+
Salida
+------------+-----------+-------------+--------------+----------------+
|customer_id | product_id| review_date | review_score | helpful_votes |
+------------+-----------+-------------+--------------+----------------+
|301 |101 |2024-04-01 |4.5 | 12 |
|301 |101 |2024-04-02 |4.8 | 15 |
|303 |103 |2024-04-03 |4.5 | 14 |
+------------+-----------+-------------+--------------+----------------+Solución de puntuación de revisión más alta de Google
Paso 1: comprender los datos
La tabla product_reviews contiene información sobre opiniones de clientes sobre varios productos. Incluye columnas como id_cliente, id_producto, fecha_revisión, puntuación_revisión y votos_útiles. Esta tabla representa datos relacionados con las reseñas de los clientes, con detalles sobre el cliente, el producto que se revisa, la fecha de la reseña, la puntuación de la reseña y la cantidad de votos útiles recibidos.
Paso 2: Analizar la función DENSE_RANK()
En esta consulta, la función de ventana DENSE_RANK() se utiliza para clasificar las filas dentro de cada partición definida por product_id y review_date. La clasificación se determina en función de dos criterios: review_score en orden descendente y healthy_votes en orden descendente. Esto significa que a las filas con puntuaciones de revisión más altas y una mayor cantidad de votos útiles se les asignarán rangos más bajos.
Paso 3: desglosar la estructura de la consulta
Ahora, analicemos la estructura de la consulta:
SELECT
customer_id,
product_id,
review_date,
review_score,
helpful_votes
FROM
(
SELECT
customer_id,
product_id,
review_date,
review_score,
helpful_votes,
DENSE_RANK() OVER (
PARTITION BY product_id,
review_date
ORDER BY
review_score DESC,
helpful_votes DESC
) AS rank_within_product
FROM
product_reviews
) ranked_reviews
WHERE
rank_within_product = 1;
- Cláusula SELECT: Especifica las columnas que se incluirán en el resultado final. Incluye id_cliente, id_producto, fecha_revisión, puntuación_revisión y votos_útiles.
- Cláusula FROM: esta parte incluye una subconsulta (entre paréntesis) que selecciona columnas de la tabla product_reviews y agrega una columna calculada usando DENSE_RANK(). El cálculo se realiza sobre una partición definida por product_id y review_date, y la clasificación se basa tanto en review_score como en healthy_votes en orden descendente.
- Función DENSE_RANK(): esta función se aplica dentro de la subconsulta para asignar una clasificación a cada fila según los criterios especificados. La clasificación se realiza por separado para cada combinación de product_id y review_date.
- Cláusula WHERE: filtra los resultados para incluir solo filas donde ranking_within_product es igual a 1. Esto garantiza que solo la fila mejor clasificada para cada producto en cada fecha de revisión se incluya en el resultado final.
Paso 4: ejecutar la consulta
La ejecución de esta consulta producirá un conjunto de resultados que contiene la información deseada: id_cliente, id_producto, fecha_revisión, puntuación_revisión y votos_ayudas para la revisión mejor clasificada en función de la puntuación de la revisión y los votos útiles dentro de cada combinación de producto y fecha de revisión.
Paso 5: revisar el resultado
La tabla de resultados final, denominada top_reviewers, mostrará las reseñas mejor clasificadas para cada producto en cada fecha de revisión, considerando tanto la puntuación de la revisión como la cantidad de votos útiles.
Aunque la DENSE_RANK() es una función muy útil en SQL, no es raro que los analistas, especialmente aquellos nuevos en SQL, cometan errores al usarla. Echemos un vistazo más de cerca a algunos de estos errores comunes y cómo evitarlos.
Un error común es no entender cómo DENSE_RANK() maneja valores nulos. A diferencia de algunas funciones SQL, DENSE_RANK() trata todos los NULL como idénticos. Esto significa que si clasifica datos donde algunos valores son NULL, DENSE_RANK() asignará el mismo rango a todos los valores NULL. Tenga esto en cuenta cuando trabaje con conjuntos de datos que contengan valores NULL y considere reemplazar los NULL con un valor que represente su significado en su contexto, o excluirlos según sus requisitos específicos.
Otro error frecuente es pasar por alto la importancia de particionar al utilizar DENSE_RANK(). La cláusula `PARTITION BY` le permite dividir sus datos en distintos segmentos y realizar la clasificación dentro de estas particiones. No utilizar "PARTICIÓN POR" puede generar resultados erróneos, especialmente cuando desea reiniciar las clasificaciones para diferentes categorías o grupos.
Relacionado con esto está el uso inadecuado de la ORDER BY cláusula con DENSE_RANK(). DENSE_RANK() asigna clasificaciones en orden ascendente de forma predeterminada, lo que significa que el valor más pequeño obtiene la clasificación de 1. Si necesita que la clasificación esté en orden descendente, debe incluir la palabra clave `DESC` en su ORDER BY cláusula. De no hacerlo, se producirán clasificaciones que podrían no alinearse con sus expectativas.
Por último, algunos analistas utilizan erróneamente DENSE_RANK() donde ROW_NUMBER() or RANK() podría ser más apropiado, y viceversa. Como hemos comentado, estas tres funciones tienen comportamientos únicos. Comprender estos matices y seleccionar la función correcta para su caso de uso específico es fundamental para realizar un análisis de datos preciso y eficaz.
Cómo dominar DENSE_RANK() mejora el análisis de datos eficiente en SQL
Dominar el uso de DENSE_RANK() puede mejorar significativamente la eficiencia del análisis de datos en SQL, particularmente cuando se trata de clasificaciones y comparaciones. Esta función ofrece un enfoque matizado de clasificación, uno que mantiene una continuidad en la escala de clasificación asignando la misma clasificación a valores idénticos sin omitir ningún número de clasificación.
Esto es particularmente útil al analizar grandes conjuntos de datos, donde los puntos de datos a menudo pueden compartir valores idénticos. Por ejemplo, en un conjunto de datos de ventas, es posible que varios vendedores hayan logrado las mismas cifras de ventas. DENSE_RANK() permite una clasificación justa, donde a cada uno de estos vendedores se le asigna el mismo rango. Además, el uso de DENSE_RANK() junto con `PARTITION BY` permite un análisis enfocado y específico de categoría.
La aplicación de esta función se vuelve aún más potente cuando se trata de valores nulos. En lugar de excluirlos del proceso de clasificación, DENSE_RANK() trata todos los valores nulos como idénticos y les asigna la misma clasificación. Esto garantiza que, aunque falten los valores exactos, los puntos de datos no se ignoren, lo que proporciona un análisis más completo.
Para mejorar sus habilidades de SQL, le recomendamos practicar en línea en plataformas como BigTechInterviews, Leetcode o sitios similares.
¿Qué hace DENSE_RANK() en SQL?
DENSE_RANK() es una función de ventana SQL que asigna clasificaciones a filas de datos en función de una columna específica. Maneja los empates dándoles el mismo rango sin dejar espacios en la secuencia de clasificación.
¿Cuál es la diferencia entre RANK(), ROW_NUMBER() y DENSE_RANK() en SQL?
RANK() y ROW_NUMBER() asignan rangos a los datos, pero manejan los vínculos de manera diferente. RANK() deja huecos en la clasificación de datos empatados, mientras que ROW_NUMBER() asigna un número único a cada fila sin considerar los empates. Por otro lado, DENSE_RANK() asigna rangos idénticos a puntos de datos empatados sin espacios.
¿Cómo utilizar DENSE_RANK() en la cláusula WHERE en SQL?
DENSE_RANK() es una función de ventana y no se puede utilizar directamente en la cláusula WHERE. En cambio, se puede usar en combinación con otras funciones como ROW_NUMBER() o RANK(), que luego se pueden usar en la cláusula WHERE para filtrar datos según la clasificación.
¿Se puede utilizar DENSE_RANK() sin PARTITION BY?
No, especificar PARTITION BY es crucial para el correcto funcionamiento de DENSE_RANK(). Sin él, todos los datos serían tratados como un solo grupo, lo que llevaría a una clasificación inexacta y sin sentido. Dominar el uso de DENSE_RANK() en SQL puede mejorar significativamente sus habilidades de análisis de datos.
¿Cuál es la diferencia entre RANK() y DENSE_RANK()?
La principal distinción entre RANK() y DENSE_RANK() radica en cómo manejan los empates. Mientras que RANK() deja huecos en la clasificación de datos vinculados, DENSE_RANK() asigna clasificaciones idénticas a puntos de datos vinculados sin ningún hueco. Además, RANK() siempre incrementa el número de clasificación en 1 para cada nueva fila, mientras que DENSE_RANK() mantiene una clasificación continua.
John Hughes Fue analista de datos anterior en Uber y luego fundador de la plataforma de aprendizaje SQL llamada BigTechInterviews (BTI). Le apasiona aprender nuevos lenguajes de programación y ayudar a los candidatos a ganar confianza y habilidades para aprobar sus entrevistas técnicas. Él llama hogar a Denver, CO.
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- Fuente: https://www.kdnuggets.com/breaking-down-denserank-a-step-by-step-guide-for-sql-enthusiasts?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=breaking-down-dense_rank-a-step-by-step-guide-for-sql-enthusiasts
