Comment utiliser MAX_BY pour simplifier vos requêtes SQL ?

MAX_BY est une fonction SQL puissante de BigQuery pour récupérer la valeur d’une colonne associée au maximum d’une autre sans complexité. Elle évite les jointures ou les pondérations de fenêtres fastidieuses, comme le montre son usage dans l’extraction d’ordres récents utilisateurs.

3 principaux points à retenir.

• MAX_BY simplifie les agrégations complexes en retournant la valeur liée au maximum d’une autre colonne.
• Elle remplace efficacement les fonctions window comme ROW_NUMBER() pour certains cas d’usage.
• Idéale pour récupérer des données liées au dernier événement, commande ou commentaire dans un contexte groupé.

Qu’est-ce que la fonction MAX_BY en SQL et à quoi sert-elle

La fonction MAX_BY en SQL est une perle rare, mais souvent sous-utilisée. Imaginez un instant que vous ayez une table de commandes. Chaque ligne représente une commande avec un identifiant, une date et un utilisateur. Vous voulez récupérer l’identifiant de la commande la plus récente par utilisateur. Plutôt que de jongler avec des sous-requêtes ou d’implémenter une logique complexe avec ROW_NUMBER(), MAX_BY vous permet d’arriver à vos fins beaucoup plus simplement.

La syntaxe de MAX_BY est limpide :

MAX_BY(column_to_return, column_to_check)

Prenons un exemple concret. Supposons que vous ayez cette table « commandes » :

| order_id | user_id | order_date |
|———-|———|————|
| 1 | A | 2021-01-01 |
| 2 | B | 2022-02-02 |
| 3 | A | 2023-03-03 |
| 4 | B | 2023-04-04 |

Découvrez égalementComment maîtriser le Google Gen AI Python SDK efficacement ?

Avec MAX_BY, vous pouvez exécuter une requête simple comme celle-ci :

SELECT user_id, MAX_BY(order_id, order_date) AS latest_order_id
FROM commandes
GROUP BY user_id

Cette requête retournera, pour chaque utilisateur, l’identifiant de leur commande la plus récente. Instantanément, vous simplifiez votre code et améliorez sa lisibilité.

Pour les inconditionnels de la complexité, utiliser ROW_NUMBER() pour obtenir le même résultat peut sembler bien plus traditionnel, mais cela vient avec son lot de lourdeurs. La requête serait certainement plus longue :

WITH ranked_orders AS (
    SELECT order_id, user_id, order_date,
           ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY order_date DESC) AS rn
    FROM commandes
)
SELECT order_id
FROM ranked_orders
WHERE rn = 1

Comparée à MAX_BY, cette approche est plus compliquée et moins intuitive. En utilisant MAX_BY, vous gagnez en optimisations potentielles surtout si la table est volumineuse. Les performances et la clarté sont drastiquement améliorées.

Au final, si vous voulez simplifier vos requêtes SQL tout en conservant des résultats significatifs, MAX_BY est un atout à considérer. Pour en savoir plus sur l’utilisation de MAX_BY, vous pouvez consulter cet article passionnant (source).

Comment MAX_BY simplifie les requêtes SQL complexes au quotidien

MAX_BY, c’est un petit bijou qui simplifie la vie des analystes et des développeurs SQL. Imaginez les tâches répétitives, comme récupérer le dernier événement d’un utilisateur, les derniers commentaires ou les transactions récentes. Avec MAX_BY, ces opérations deviennent un jeu d’enfant. Pourquoi ? Parce qu’il évite tout ce qui alourdit les requêtes : fonctions fenêtres, jointures multiples, et surtout, la complexité inutile.

Découvrez égalementComment générer du SQL à partir de texte avec les LLMs ?

Prenons un cas concret. Supposons que vous deviez récupérer le dernier commentaire de chaque utilisateur dans une table. La manière classique impliquerait l’utilisation de ROW_NUMBER ou de RANK, ce qui implique des jointures et des sous-requêtes. Franchement, c’est lourd et souvent source d’erreurs. Voici ce que cela donnerait sans MAX_BY :

SELECT user_id, comment, created_at
FROM (
    SELECT user_id, comment, created_at,
           ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY created_at DESC) as rn
    FROM comments
) sub
WHERE rn = 1;

Voilà une requête qui se complique rapidement. Maintenant, regardons comment MAX_BY nous permet d’écrire cette même requête de manière plus élégante :

SELECT user_id, MAX_BY(comment, created_at) as last_comment
FROM comments
GROUP BY user_id;

Avec MAX_BY, tout est plus clair et beaucoup plus rapide. L’utilisation de MAX_BY réduit la nécessité de faire des partitions complexes et des jointures. En plus, cela améliore les performances, surtout sur des jeux de données massifs. En effet, une étude de la société de cloud DataStax a révélé que l’optimisation des requêtes peut réduire le temps d’exécution de jusqu’à 90 % dans certains cas.

Ce qu’il faut retenir, c’est que MAX_BY apporte une meilleure lisibilité, facilite la maintenance du code et rime avec efficacité. Quand on peut se débarrasser de plusieurs niveaux de complexité en une seule fonction, on fait un pas de géant vers une analyse de données plus agile. Pour voir ça en action, jetez un œil à cette vidéo ici.

Quelles alternatives à MAX_BY et comment choisir la bonne fonction SQL

Quand on aborde la question des alternatives à MAX_BY, il est crucial de comprendre que plusieurs fonctions SQL peuvent faire le job, mais chacune avec ses propres particularités. Prenons les plus répandues : ROW_NUMBER(), FIRST_VALUE(), et LAST_VALUE(). Sur le papier, ces fonctions peuvent sembler interchangeables, mais en pratique, elles ont leurs limites et usages spécifiques.

Découvrez égalementComment maîtriser Claude Code pour coder 10x plus vite ?

ROW_NUMBER() attribue un numéro de ligne à chaque ligne d’un ensemble de résultats partitionné par une ou plusieurs colonnes. Sa puissance réside dans la possibilité de trier et de filtrer des ensembles de données, mais c’est aussi un facteur de complexité ; par exemple, il faut souvent jongler avec des sous-requêtes pour obtenir la valeur maximale associée.

FIRST_VALUE() et LAST_VALUE() quant à elles, permettent d’extraire la première ou la dernière valeur dans une fenêtre définie, mais elles sont généralement moins flexibles pour des cas où vous avez besoin de trouver le maximum dans une colonne. Elles manquent donc de l’efficacité de MAX_BY quand il s’agit d’aller chercher une valeur spécifique associée à un maximum.

Voyons maintenant un tableau comparatif qui résume les points forts et faibles de ces options :

En conclusion, MAX_BY doit être votre option de choix chaque fois que vous avez besoin de récupérer la valeur associée au maximum d’une autre colonne. C’est une solution simple, performante et lisible. Pour les situations où la structure des données devient plus complexe, ou si vous avez besoin d’un autre type de traitement, il peut être judicieux de se tourner vers ROW_NUMBER(), FIRST_VALUE() ou LAST_VALUE(), mais soyez prudents : cela pourrait alourdir votre requête sans garant de gains significatifs en précision.

Comment intégrer MAX_BY dans vos projets BigQuery et optimiser vos pipelines SQL

Utiliser MAX_BY dans vos projets BigQuery peut radicalement simplifier vos requêtes SQL et optimiser vos pipelines de données. Demandez-vous à quel point il est frustrant d’agréger des données pour extraire les informations pertinentes. MAX_BY arrive à la rescousse pour vous éviter des jointures compliquées et des sous-requêtes hasardeuses.

Démarrons avec un exemple concret : disons que vous cherchez à obtenir le dernier ordre passé par chaque utilisateur. Au lieu d’enrouler vos données avec des GROUP BY traditionnels, MAX_BY vous permet de le faire d’une manière fluide. Voici comment cela fonctionne :

SELECT
    user_id,
    MAX_BY(order_date, order_id) AS latest_order
FROM
    orders
GROUP BY
    user_id

Cela vous donne une agrégation simple et efficace. Mais pourquoi se limiter à ça ? En intégrant MAX_BY dans un pipeline de données sur BigQuery, vous améliorez la qualité de vos flux de données tout en réduisant le besoin de traitement additionnel. En effet, chaque réduction de complexité mène à une diminution de la dette technique. Moins de jointures et moins de calculs signifient moins de bugs potentiels et des performances améliorées.

Côté performance, MAX_BY brille surtout lorsqu’il est combiné avec des partitions de données. Cela permet de cibler des sous-ensembles, rendant vos traitements plus rapides. Selon une étude de Google, « la bonne utilisation de MAX_BY peut réduire les temps de requêtes de 20 à 40% dans des scénarios d’agrégation » (source : Google Cloud).

Pensez aussi à former vos équipes sur cette fonction. Une documentation claire et des sessions de formation peuvent faire toute la différence. Montrez-leur comment utiliser MAX_BY pour résoudre des problématiques communes, cela peut susciter un réel engouement au sein de vos équipes. Pour approfondir, découvrez des pratiques sur les workflows BigQuery.

En somme, MAX_BY n’est pas juste une fonction parmi tant d’autres ; c’est un outil qui, utilisé judicieusement, peut transformer non seulement vos requêtes, mais l’ensemble de votre flux de données.

MAX_BY va-t-elle devenir votre fonction SQL préférée au quotidien ?

MAX_BY est un bijou trop peu exploité qui simplifie considérablement les requêtes SQL en permettant de récupérer facilement la valeur d’une colonne associée au maximum d’une autre. En évitant les jointures complexes et fonctions fenêtre lourdes, elle apporte clarté, performance et maintenabilité à vos requêtes, notamment dans BigQuery. Pour toute extraction de la dernière commande, l’événement le plus récent ou la donnée la plus élevée liée, MAX_BY s’impose comme une fonction incontournable. Pour les professionnels data, l’investissement dans sa maîtrise est un gain réel en efficacité et précision des analyses.

FAQ

A propos de l’auteur

Je suis Franck Scandolera, expert confirmé en Web Analytics, Data Engineering et SQL avec plus de 10 ans d’expérience, notamment dans l’exploitation avancée de BigQuery et la conception de pipelines automatisés. En tant que formateur et consultant, j’accompagne les professionnels à simplifier et optimiser leurs traitements data grâce à des solutions robustes, incluant la maîtrise de fonctions SQL avancées comme MAX_BY. Mon approche privilégie clarté, bonnes pratiques et performance pour un usage concret et impactant des données métiers.