Análisis de datos - DA SQL

Как быстро и просто рассчитать динамику в SQL Предположим, имеется таблица с банковскими транзакциями, в которой нас интересуют лишь 2 поля: ▶️Дата транзакции ▶️Сумма транзакции И стоит задача: нужно понять, как из месяца в месяц менялся общий оборот по всем счетам (в процентах). Сделать это можно одним небольшим запросом, даже без использования СТЕ: SELECT LAST_DAY(date), sum(amount), LAG(sum(amount)) OVER (ORDER BY LAST_DAY(date)) AS prev, (sum(amount) - LAG(sum(amount)) OVER (ORDER BY LAST_DAY(date))) / NULLIF(LAG(sum(amount)) OVER (ORDER BY LAST_DAY(date)), 0) AS pct_change FROM transactions group by LAST_DAY(date) Запрос выведет 4 столбца: 1️⃣последний день месяца (стандартная практика, подразумеваются данные за весь месяц) 2️⃣общую сумму транзакций за месяц 3️⃣общую сумму транзакций за предыдущий месяц 4️⃣процентное изменение общей суммы транзакций к предыдущему месяцу 🟠Работает это следующим образом. Фактически 1 и 2 столбцы - это все транзакции, просто агрегированные и сгруппированные по last_day (по месяцам). Но к ним добавляются с помощью оконных функций LAG дополнительные поля 3 и 4. Столбец 3 (prev), который имеет вид LAG(sum(amount)) OVER (ORDER BY LAST_DAY(date)) AS prev рассчитывается просто как обычная функция LAG, только с оговоркой на группировку, поэтому в нем присутствует и SUM, и LAST_DAY. И фактически он является вспомогательным для расчета столбца 4. И если в расчете столбца 4 для наглядности убрать все синтаксические нагромождения, то получится это: (sum(amount) - prev) / NULLIF (prev, 0) AS pct_change То есть типичный расчет динамики: из суммы текущего месяца вычитается сумма за прошлый месяц, и эта разница делится на сумму за прошлый месяц (с проверкой на деление на 0).