SQL - Window Functions
ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, LAG, LEAD, NTILE, SUM OVER, PARTITION BY, frames
1¿Qué es una window function en SQL?
¿Qué es una window function en SQL?
Respuesta
Una window function realiza un cálculo sobre un conjunto de filas relacionadas con la fila actual, sin colapsar los resultados en una sola fila de salida. A diferencia de GROUP BY que reduce el número de filas, una window function preserva todas las filas en el resultado mientras agrega una columna calculada. La cláusula OVER() define la ventana sobre la cual se realiza el cálculo.
2¿Qué cláusula es obligatoria para definir una window function?
¿Qué cláusula es obligatoria para definir una window function?
Respuesta
La cláusula OVER() es obligatoria para cualquier window function. Indica al motor SQL que la función debe ejecutarse como una función de ventana en lugar de una función de agregación regular. OVER() puede contener PARTITION BY, ORDER BY y una especificación de frame, pero también puede permanecer vacía para aplicar el cálculo en todo el conjunto de resultados.
3¿Cuál es el papel de PARTITION BY en una window function?
¿Cuál es el papel de PARTITION BY en una window function?
Respuesta
PARTITION BY divide el conjunto de filas en grupos (particiones) independientes, y la window function se aplica por separado a cada partición. A diferencia de GROUP BY, PARTITION BY no reduce el número de filas en el resultado. Por ejemplo, SUM(sales) OVER(PARTITION BY region) calcula las ventas totales por región mientras preserva cada fila individual.
¿Cuál es la principal diferencia entre GROUP BY y PARTITION BY?
¿Qué devuelve ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY salary DESC)?
+17 preguntas de entrevista
Otros temas de entrevista Data Analytics
Google Sheets - Fundamentos
Google Sheets - Fórmulas avanzadas
SQL - Fundamentos
SQL - Agregaciones y agrupamientos
SQL - Joins
BigQuery - Fundamentos
Data Cleaning - Limpieza de datos
KPIs y métricas de negocio
Estadística descriptiva
Zapier y automatización No-Code
Principios de visualización de datos
Python & Pandas - Fundamentos
Google Sheets - Dashboards automatizados
SQL - Subconsultas y CTEs
BigQuery - Funcionalidades avanzadas
Data Modeling
Análisis de funnels y conversión
Análisis de cohortes y retención
Google Tag Manager y tracking
APIs y webhooks
dbt - Fundamentos
AB Testing y estadística aplicada
Looker Studio (Google Data Studio)
Power BI - Fundamentos
SQL - Consultas analíticas avanzadas
dbt - Funciones avanzadas
Power BI - DAX y dashboards avanzados
Python Analytics - Análisis avanzado y ML
Domina Data Analytics para tu próxima entrevista
Accede a todas las preguntas, flashcards, tests técnicos, ejercicios de code review y simuladores de entrevista.
Empieza gratis