Funciones analíticas AVG (Mean) y MEDIAN

Este artículo ofrece una descripción general de las funciones analíticas AVG (media) y MEDIAN. Si es nuevo en las funciones analíticas, probablemente debería leer primero esta introducción a las funciones analíticas.

  • Preparar
  • AVG and MEDIAN como funciones agregadas
  • Funcion Analitica AVG (Mean)
  • Funcion Analitica MEDIAN
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Preparar

Los ejemplos de este artículo requieren la siguiente tabla.

--DROP TABLE emp PURGE;

CREATE TABLE emp (
  empno    NUMBER(4) CONSTRAINT pk_emp PRIMARY KEY,
  ename    VARCHAR2(10),
  job      VARCHAR2(9),
  mgr      NUMBER(4),
  hiredate DATE,
  sal      NUMBER(7,2),
  comm     NUMBER(7,2),
  deptno   NUMBER(2)
);

INSERT INTO emp VALUES (7369,'SMITH','CLERK',7902,to_date('17-12-1980','dd-mm-yyyy'),800,NULL,20);
INSERT INTO emp VALUES (7499,'ALLEN','SALESMAN',7698,to_date('20-2-1981','dd-mm-yyyy'),1600,300,30);
INSERT INTO emp VALUES (7521,'WARD','SALESMAN',7698,to_date('22-2-1981','dd-mm-yyyy'),1250,500,30);
INSERT INTO emp VALUES (7566,'JONES','MANAGER',7839,to_date('2-4-1981','dd-mm-yyyy'),2975,NULL,20);
INSERT INTO emp VALUES (7654,'MARTIN','SALESMAN',7698,to_date('28-9-1981','dd-mm-yyyy'),1250,1400,30);
INSERT INTO emp VALUES (7698,'BLAKE','MANAGER',7839,to_date('1-5-1981','dd-mm-yyyy'),2850,NULL,30);
INSERT INTO emp VALUES (7782,'CLARK','MANAGER',7839,to_date('9-6-1981','dd-mm-yyyy'),2450,NULL,10);
INSERT INTO emp VALUES (7788,'SCOTT','ANALYST',7566,to_date('13-JUL-87','dd-mm-rr')-85,3000,NULL,20);
INSERT INTO emp VALUES (7839,'KING','PRESIDENT',NULL,to_date('17-11-1981','dd-mm-yyyy'),5000,NULL,10);
INSERT INTO emp VALUES (7844,'TURNER','SALESMAN',7698,to_date('8-9-1981','dd-mm-yyyy'),1500,0,30);
INSERT INTO emp VALUES (7876,'ADAMS','CLERK',7788,to_date('13-JUL-87', 'dd-mm-rr')-51,1100,NULL,20);
INSERT INTO emp VALUES (7900,'JAMES','CLERK',7698,to_date('3-12-1981','dd-mm-yyyy'),950,NULL,30);
INSERT INTO emp VALUES (7902,'FORD','ANALYST',7566,to_date('3-12-1981','dd-mm-yyyy'),3000,NULL,20);
INSERT INTO emp VALUES (7934,'MILLER','CLERK',7782,to_date('23-1-1982','dd-mm-yyyy'),1300,NULL,10);
COMMIT;

AVG y MEDIAN como funciones agregadas

Las funciones agregadas AVG y MEDIAN se utilizan para calcular los valores medio y mediano de un conjunto de datos, respectivamente. Como funciones agregadas, reducen el número de filas, de ahí el término “agregado”. Si los datos no están agrupados, convertimos las 14 filas de la tabla EMP en una sola fila con los valores agregados.

SELECT AVG(sal) AS mean_sal,
       MEDIAN(sal) AS media_sal
FROM   emp;

  MEAN_SAL  MEDIA_SAL
---------- ----------
2073.21429       1550

SQL>

Podemos obtener más granularidad de la información al incluir una cláusula GROUP BY. En el siguiente ejemplo, vemos los valores de la media y la mediana por departamento.

SELECT deptno,
       AVG(sal) AS mean_sal,
       MEDIAN(sal) AS media_sal
FROM   emp
GROUP BY deptno
ORDER BY deptno;

    DEPTNO   MEAN_SAL  MEDIA_SAL
---------- ---------- ----------
        10 2916.66667       2450
        20       2175       2975
        30 1566.66667       1375

SQL>

En ambos casos, hemos agregado los datos para obtener los valores, devolviendo menos filas de las que comenzamos. Las funciones analíticas nos permiten devolver estos valores agregados conservando los datos de la fila original.

Función analítica AVG (media)

La descripción básica de la función analítica de AVG se muestra a continuación.

AVG([ DISTINCT | ALL ] expr) [ OVER(analytic_clause) ]

El uso de una cláusula OVER vacía convierte la función AVG en una función analítica. La falta de una cláusula de partición significa que todo el conjunto de resultados se trata como una sola partición, por lo que obtenemos el salario medio de todos los empleados, así como todos los datos originales.

SELECT empno,
       ename,
       deptno,
       sal,
       AVG(sal) OVER () AS mean_sal
FROM   emp
ORDER BY deptno;

     EMPNO ENAME          DEPTNO        SAL   MEAN_SAL
---------- ---------- ---------- ---------- ----------
      7782 CLARK              10       2450 2073.21429
      7839 KING               10       5000 2073.21429
      7934 MILLER             10       1300 2073.21429
      7566 JONES              20       2975 2073.21429
      7902 FORD               20       3000 2073.21429
      7876 ADAMS              20       1100 2073.21429
      7369 SMITH              20        800 2073.21429
      7788 SCOTT              20       3000 2073.21429
      7521 WARD               30       1250 2073.21429
      7844 TURNER             30       1500 2073.21429
      7499 ALLEN              30       1600 2073.21429
      7900 JAMES              30        950 2073.21429
      7698 BLAKE              30       2850 2073.21429
      7654 MARTIN             30       1250 2073.21429

SQL>

Agregar la cláusula de partición nos permite mostrar el salario promedio por departamento, junto con los datos de los empleados de cada departamento.

SELECT empno,
       ename,
       deptno,
       sal,
       AVG(sal) OVER (PARTITION BY deptno) AS mean_sal_by_dept
FROM   emp;

     EMPNO ENAME          DEPTNO        SAL MEAN_SAL_BY_DEPT
---------- ---------- ---------- ---------- ----------------
      7782 CLARK              10       2450       2916.66667
      7839 KING               10       5000       2916.66667
      7934 MILLER             10       1300       2916.66667
      7566 JONES              20       2975             2175
      7902 FORD               20       3000             2175
      7876 ADAMS              20       1100             2175
      7369 SMITH              20        800             2175
      7788 SCOTT              20       3000             2175
      7521 WARD               30       1250       1566.66667
      7844 TURNER             30       1500       1566.66667
      7499 ALLEN              30       1600       1566.66667
      7900 JAMES              30        950       1566.66667
      7698 BLAKE              30       2850       1566.66667
      7654 MARTIN             30       1250       1566.66667

SQL>

Función analítica MEDIAN

La descripción básica de la función analítica MEDIAN se muestra a continuación.

MEDIAN(expr) [ OVER (query_partition_clause) ]

El uso de una cláusula OVER vacía convierte la función MEDIAN en una función analítica. La falta de una cláusula de partición significa que todo el conjunto de resultados se trata como una sola partición, por lo que obtenemos el salario medio de todos los empleados, así como todos los datos originales.

SELECT empno,
       ename,
       deptno,
       sal,
       MEDIAN(sal) OVER () AS median_sal
FROM   emp;

     EMPNO ENAME          DEPTNO        SAL MEDIAN_SAL
---------- ---------- ---------- ---------- ----------
      7369 SMITH              20        800       1550
      7900 JAMES              30        950       1550
      7876 ADAMS              20       1100       1550
      7521 WARD               30       1250       1550
      7654 MARTIN             30       1250       1550
      7934 MILLER             10       1300       1550
      7844 TURNER             30       1500       1550
      7499 ALLEN              30       1600       1550
      7782 CLARK              10       2450       1550
      7698 BLAKE              30       2850       1550
      7566 JONES              20       2975       1550
      7788 SCOTT              20       3000       1550
      7902 FORD               20       3000       1550
      7839 KING               10       5000       1550

SQL>

Agregar la cláusula de partición nos permite mostrar el salario medio por departamento, junto con los datos de los empleados de cada departamento.

SELECT empno,
       ename,
       deptno,
       sal,
       MEDIAN(sal) OVER (PARTITION BY deptno) AS median_sal_by_dept
FROM   emp;

     EMPNO ENAME          DEPTNO        SAL MEDIAN_SAL_BY_DEPT
---------- ---------- ---------- ---------- ------------------
      7934 MILLER             10       1300               2450
      7782 CLARK              10       2450               2450
      7839 KING               10       5000               2450
      7369 SMITH              20        800               2975
      7876 ADAMS              20       1100               2975
      7566 JONES              20       2975               2975
      7788 SCOTT              20       3000               2975
      7902 FORD               20       3000               2975
      7900 JAMES              30        950               1375
      7654 MARTIN             30       1250               1375
      7521 WARD               30       1250               1375
      7844 TURNER             30       1500               1375
      7499 ALLEN              30       1600               1375
      7698 BLAKE              30       2850               1375

SQL>

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