Comment simplifier vos requêtes SQL avec les fenêtres nommées BigQuery ?

Un jour, en fouillant dans une base BigQuery, j’ai découvert les fenêtres nommées : une astuce SQL qui évite les répétitions à rallonge. En 3 minutes, ça révolutionne la lisibilité et la maintenance de vos requêtes, sans prise de tête ni complexité. Vous allez voir, ça vaut le détour.

3 principaux points à retenir.

• Les fenêtres nommées évitent de répéter les définitions complexes, rendant vos requêtes plus lisibles et maintenables.
• BigQuery, PostgreSQL et T-SQL supportent cette fonctionnalité, pensez quand même à vérifier votre dialecte SQL.
• Très utile pour les analyses GA4, notamment pour corriger les valeurs manquantes de source/medium suite à un bug de collecte.

Qu’est-ce qu’une fenêtre nommée en SQL et pourquoi l’utiliser

Imaginez-vous dans un bureau rempli d’écrans, avec des lignes de code et des données qui défilent à une vitesse vertigineuse. Vous êtes là, tasse de café à la main, à essayer de déchiffrer une requête SQL complexe qui semble avoir été écrite par un pingouin en apnée. Vous avez déjà entendu parler des fenêtres en SQL, mais voilà, vous touchez à l’essence même du problème : comment simplifier tout ça ?

Bienvenue dans le monde des fenêtres nommées. Une fenêtre nommée n’est rien d’autre qu’un alias que vous attribuez à une définition de fenêtre. Elle fait office de raccourci pour les fonctions analytiques dans SQL. Imaginez, au lieu de répéter cette clause OVER avec vos paramètres PARTITION BY et ORDER BY à chaque fois que vous faites appel à une fonction, vous pouvez simplement utiliser un nom. C’est un peu comme donner un surnom à votre ami, ça rend la vie tellement plus simple !

Alors, comment l’utiliser ? Il vous suffit de commencer par écrire WINDOW après votre clause FROM, puis donnez-lui un nom, définissez la fenêtre puis réutilisez ce nom dans vos fonctions. Revenons à notre exemple, imaginons que vous souhaitiez calculer le revenu moyen par département :

WITH sales AS (
    SELECT department, revenue, 
           AVG(revenue) OVER (PARTITION BY department) AS avg_revenue
    FROM transactions
)
SELECT department, revenue, avg_revenue
FROM sales;

Ça, c’est bien, mais les répétitions peuvent vite devenir pesantes. Regardons une version avec une fenêtre nommée :

WITH sales AS (
    SELECT department, revenue
    FROM transactions
    WINDOW avg_window AS (PARTITION BY department)
)
SELECT department, revenue,
       AVG(revenue) OVER avg_window AS avg_revenue
FROM sales;

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On voit ici que le code est plus lisible et fluide. Moins de clutter visuel, plus de clarté. Tout cela contribue à une meilleure maintenance et à une compréhension immédiate de ce qui se passe. Et entre nous, n’est-ce pas là le rêve de chaque data analyst ? Pour en savoir plus sur le langage SQL, vous pouvez consulter la documentation de BigQuery.

Alors, prêt à faire souffler un vent de fraîcheur dans vos requêtes SQL ? Réduire les répétitions et améliorer la lisibilité, ce n’est plus un mystère. On dit souvent que « la simplicité est la sophistication suprême » (Leonard de Vinci). Qu’attendez-vous pour l’adopter ?

Comment utiliser les fenêtres nommées dans BigQuery étape par étape

Utiliser les fenêtres nommées dans BigQuery, c’est comme avoir une carte au trésor pour naviguer dans les données. Mais par où commencer ? D’abord, il faut comprendre comment écrire une clause WINDOW. La syntaxe se place après la clause FROM, généralement juste avant d’appeler une fonction analytique. C’est un peu comme un chef qui prépare ses ingrédients avant de se lancer dans la cuisson.

Voici la structure de base :

SELECT
  column1,
  column2,
  ...,
  ROW_NUMBER() OVER (WINDOW window_name AS (PARTITION BY column_to_partition ORDER BY column_to_order)) AS rank
FROM
  your_table

Voyons cela plus en détail :

• WINDOW: C’est le moment d’annoncer le nom de la fenêtre. Imaginons que nous l’appelons window_name.
• PARTITION BY: Ici, vous décidez comment diviser votre jeu de données. Par exemple, si vous voulez classer des ventes par pays, c’est ici que ça se passe.
• ORDER BY: L’ordre, c’est vital. Si vous voulez trier les ventes du plus élevé au plus bas, c’est le moment idéal pour le faire.

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Maintenant, comment appelle-t-on cette fenêtre ? Utilisez-la dans des fonctions analytiques comme ROW_NUMBER(), LAG(), ou LEAD(). Par exemple, disons que vous voulez calculer un classement des ventes :

SELECT
  country,
  sales,
  ROW_NUMBER() OVER (WINDOW sales_rank AS (PARTITION BY country ORDER BY sales DESC)) AS rank
FROM
  sales_data

Avec ce code, vous obtiendrez le rang des ventes pour chaque pays, trié par montant de ventes. N’est-ce pas simple ? Mais attention, la simplicité est reine. Évitez de complexifier vos fenêtres. Plus c’est simple, mieux c’est. Par exemple, une fenêtre qui commence à jongler avec trop de colonnes de partition ou d’ordre risque d’être difficile à déchiffrer.

De plus, gardez à l’esprit la compatibilité des dialectes SQL. Assurez-vous que ce que vous écrivez fonctionne avec BigQuery. Une belle aventure ne doit pas se transformer en cauchemar à cause d’une simple ligne de code ! Pour d’autres trucs sur les fonctions de fenêtre, vous pouvez consulter ce lien.

Comment les fenêtres nommées simplifient l’analyse GA4 dans BigQuery

Imaginez la scène : vous êtes un analyste marketing qui vient de plonger dans les méandres des données GA4. Tout va bien, les chiffres dansent sur votre écran, et puis, catastrophe, vous constatez que de nombreux événements perdent leurs valeurs de collected_traffic_source. C’est comme si, au cœur d’une fête, une partie des invités disparaissait sans explication. Ce désordre sur les sources de trafic complique votre analyse, et vous vous demandez : comment tirer des enseignements exploitables dans un tel contexte ?

Heureusement, il existe une solution élégante à ce casse-tête : les fenêtres nommées dans SQL BigQuery. Grâce à ces fenêtres, vous pouvez appliquer des fonctions agrégées sur des ensembles de lignes sans avoir à répéter vos calculs. En particulier, la fonction LAG() peut devenir votre meilleure amie. Elle vous permet d’aller saisir la valeur d’un collected_traffic_source proche dans la session, comblant ainsi les trous laissés par ces données manquantes.

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Voici un exemple de code SQL qui montre comment cela fonctionne :

WITH event_data AS (
    SELECT
        event_timestamp,
        session_id,
        collected_traffic_source,
        LAG(collected_traffic_source) OVER (PARTITION BY session_id ORDER BY event_timestamp) AS previous_traffic_source
    FROM
        `votre_table_ga4`
)
SELECT
    event_timestamp,
    session_id,
    COALESCE(collected_traffic_source, previous_traffic_source) AS traffic_source
FROM
    event_data
ORDER BY
    event_timestamp;

Dans cet exemple, nous créons un CTE (Common Table Expression) pour extraire les données pertinentes. La fonction LAG() permet de récupérer la dernière valeur de collected_traffic_source pour chaque session. Grâce à COALESCE, nous remplaçons les valeurs manquantes par celles les plus proches, garantissant ainsi que vos analyses restent fiables et exploitables.

En utilisant cette méthode, vous pouvez non seulement améliorer la qualité de vos données, mais cela allège aussi votre logique de requête, ce qui est essentiel pour une lecture et une maintenance aisées. Avez-vous déjà essayé cette approche ? Si ce n’est pas le cas, je vous encourage à la tester ! Pour mieux comprendre les nuances d’GA4, n’hésitez pas à consulter ce guide.

Voici un tableau synthétique qui illustre la différence entre une requête avec et sans fenêtres nommées :

Quelles limites et bonnes pratiques pour les fenêtres nommées en SQL

Les fenêtres nommées sont de véritables alliées lorsque vous jonglez avec des données dans SQL, mais ne vous laissez pas emporter par leur puissance sans un minimum de prudence. Premier point à retenir : toutes les bases de données ne prennent pas en charge cette fonctionnalité. Par exemple, si vous travaillez avec MySQL, vous risquez d’être dans l’impasse car les fenêtres nommées sont, hélas, absentes de la liste. Ainsi, avant de commencer à rédiger vos requêtes, assurez-vous que le dialecte SQL que vous utilisez supporte les fenêtres nommées.

Un autre écueil à éviter est la surcharge de définitions au sein de la clause WINDOW. Imaginez le chaos qui s’installerait si vous vous retrouviez avec plusieurs définitions de fenêtres, toutes plus obscures les unes que les autres. Cela peut rendre vos requêtes aussi lisibles qu’un manuscrit en hiéroglyphes ! Pour prévenir ce genre de situation, voici quelques recommandations pratiques :

• Définissez des fenêtres claires : Donnez un nom explicite à chaque fenêtre et évitez les abréviations obscures.
• Documentez vos alias : Ne sous-estimez jamais la puissance d’un bon commentaire. Rédigez des lignes explicatives sur la fonction de chaque fenêtre.
• Limitez le nombre de fenêtres nommées : Si possible, n’utilisez pas plus de trois fenêtres par requête. Cela maintient la clarté et facilite la maintenance future.

Pour bien visualiser les avantages et limites des fenêtres nommées dans différents dialectes SQL, voici un tableau de synthèse :

En fin de compte, la force des fenêtres nommées réside dans leur capacité à simplifier des analyses complexes, mais comme pour tout outil puissant, un usage réfléchi est essentiel. Pour aller encore plus loin et mieux maîtriser ces fonctions, n’hésitez pas à consulter cet article détaillé.

Alors, prêt à rendre vos requêtes SQL BigQuery plus claires et efficaces grâce aux fenêtres nommées ?

Les fenêtres nommées sont un outil sous-estimé mais incroyablement efficace pour simplifier vos requêtes SQL dans BigQuery et au-delà. En évitant les répétitions fastidieuses, elles améliorent la lisibilité et la maintenance du code, crucial pour gérer des projets data complexes. Pour les analystes GA4, elles apportent une solution élégante à la problématique des sources manquantes suite aux bugs récents. Intégrer cette fonctionnalité vous fera gagner du temps, évitera les erreurs et faciliter la collaboration. En bref, maîtriser les fenêtres nommées, c’est coder mieux, plus vite et plus propre.

FAQ

A propos de l’auteur

Franck Scandolera est Analytics Engineer et formateur indépendant, spécialiste du Web Analytics, Data Engineering et automatisation basée sur SQL et BigQuery. À la tête de webAnalyste et Formations Analytics, il accompagne depuis plus de 10 ans agences et annonceurs dans l’optimisation de leurs dispositifs data. Expert reconnu, Franck aide les professionnels à structurer des pipelines robustes et exploitables, tout en rendant la donnée accessible et utile via des formations techniques et pratiques.