PostgreSQLmedium

Funkcje okna (window functions): jaki problem rozwiązują? Podaj szybki przykład.

Tagi

#postgres#sql#window-functions#analytics

Odpowiedź

Window functions liczą wartości na “oknie” wierszy, ale zachowują każdy wiersz w wyniku (w przeciwieństwie do GROUP BY, które grupuje wiersze w jeden). Są świetne do rankingów, sum narastających i “top N per grupa”.

SELECT user_id,
       created_at,
       ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY created_at DESC) AS rn
FROM logins;

Odpowiedź zaawansowana

Głębiej

Rozwinięcie krótkiej odpowiedzi — co zwykle ma znaczenie w praktyce:

Kontekst (tagi): postgres, sql, window-functions, analytics
Model danych i dostęp: jakie zapytania dominują (read/write ratio, sortowanie, paginacja).
Indeksy: kiedy pomagają, a kiedy szkodzą (write amplification, pamięć).
Spójność i transakcje: co jest gwarantowane i gdzie trzeba uważać.
Wytłumacz "dlaczego", nie tylko "co" (intuicja + konsekwencje).
Trade-offy: co zyskujesz i co tracisz (czas, pamięć, złożoność, ryzyko).
Edge-case’y: puste dane, duże dane, błędne dane, współbieżność.

Przykłady

Poniżej dodatkowy przykład (bazuje na tym, co już jest w odpowiedzi):

SELECT user_id,
       created_at,
       ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY created_at DESC) AS rn
FROM logins;

Typowe pułapki

Zbyt ogólna odpowiedź (brak konkretów, brak przykładów).
Brak rozróżnienia między "średnio" a "najgorzej" (np. złożoność).
Pomijanie ograniczeń: pamięć, współbieżność, koszty sieci/dysku.

Pytania uzupełniające na rozmowie

Kiedy zastosował(a)byś alternatywę i dlaczego?
Jakie są typowe problemy w produkcji i jak je diagnozować?
Jak byś przetestował(a) edge-case’y?

Powiązane pytania

PostgreSQL

Jak `pg_stat_activity` i `pg_stat_statements` pomagają w troubleshootingu?

#postgres#monitoring#pg_stat_activity

PostgreSQL

Materialized view vs view: jaka jest różnica?

#postgres#views#materialized-view

PostgreSQL

LISTEN/NOTIFY: jaki problem rozwiązuje?

#postgres#listen-notify

Odpowiedź

SELECT user_id,
       created_at,
       ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY created_at DESC) AS rn
FROM logins;

Odpowiedź zaawansowana

Głębiej

Rozwinięcie krótkiej odpowiedzi — co zwykle ma znaczenie w praktyce:

Kontekst (tagi): postgres, sql, window-functions, analytics
Model danych i dostęp: jakie zapytania dominują (read/write ratio, sortowanie, paginacja).
Indeksy: kiedy pomagają, a kiedy szkodzą (write amplification, pamięć).
Spójność i transakcje: co jest gwarantowane i gdzie trzeba uważać.
Wytłumacz "dlaczego", nie tylko "co" (intuicja + konsekwencje).
Trade-offy: co zyskujesz i co tracisz (czas, pamięć, złożoność, ryzyko).
Edge-case’y: puste dane, duże dane, błędne dane, współbieżność.

Przykłady

Poniżej dodatkowy przykład (bazuje na tym, co już jest w odpowiedzi):

SELECT user_id,
       created_at,
       ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY created_at DESC) AS rn
FROM logins;

Typowe pułapki

Zbyt ogólna odpowiedź (brak konkretów, brak przykładów).
Brak rozróżnienia między "średnio" a "najgorzej" (np. złożoność).
Pomijanie ograniczeń: pamięć, współbieżność, koszty sieci/dysku.

Pytania uzupełniające na rozmowie

Kiedy zastosował(a)byś alternatywę i dlaczego?
Jakie są typowe problemy w produkcji i jak je diagnozować?
Jak byś przetestował(a) edge-case’y?