Somme cumulée

**medhan** · 24/11/2013, 17h12

Bonjour,
Je suis sur sql sever 2008
j'ai une table (dessous) dont je veux faire une colonne de cumul faisant la somme de "qt" pour chaque identifiant : " id_art " en suivant l'ordre décroissant de "date_mvt" pour arriver aux résultats dessous

id | date_mvt   |   qt | id_art | cumul
 5 | 10/10/2013 | -102 |      9 |  -102
13 | 09/10/2013 |  100 |    182 |   100
14 | 10/10/2013 | - 10 |    182 |    90
15 | 10/10/2013 | - 40 |    182 |    50
16 | 12/10/2013 |   80 |    182 |   130
12 | 09/10/2013 |   20 |    415 |    20
17 | 12/10/2013 |   30 |    415 |    50

J'ai essayé avec ça sans résultats .!

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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select id, date_mvt, qt, id_art,
       (select sum(qt)
        from t2
        where t2.id_art      = @t.id_art and
              t2.id_det_mvt <= @t.id_det_mvt
       ) as cumul 
 
 
from @t;

Merci d'avance

**aieeeuuuuu** · 25/11/2013, 10h24

Bonjour,

A quoi correspondent T2 et @t dans votre requete ?

Sur le principe, il vous faut faire une auto-jointure :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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SELECT Ref.id, ref.date_mvt, ref.qt, ref.id_art, SUM(Somme.qt) AS Cumul
FROM LaTable AS Ref
INNER JOIN LaTable AS  Somme
	ON	Somme.id_art = Ref.id_art
	AND	(Somme.date_mvt < Ref.date_mvt
		OR
			(Somme.date_mvt = Ref.date_mvt
			AND
			Somme.id <= Ref.id)
		)
GROUP BY Ref.id, ref.date_mvt, ref.qt, ref.id_art
ORDER BY ref.id_art, ref.date_mvt

Notez que pour traiter le cas des dates identiques, je m'appuie sur l'ID pour l'ordre, mais vous pouvez (et devriez !) faire autrement

**Lyche** · 25/11/2013, 13h57

Bonjour,

Je vous conseil de regarder la fonction SUM( champ ) OVER()

Ex :

Code sql :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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    ,SUM(Prix) OVER ( PARTITION BY id_art
                      ORDER BY date_mvt 
                      ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND 1 FOLLOWING ),1) AS Total

Il est possible de faire du cumul ligne à ligne selon des critères précis (par exemple des types de vente)

Cordialement,
Lyche

**aieeeuuuuu** · 25/11/2013, 14h12

tout à fait Lyche,

Malheureusement, cette solution ne fonctionne que depuis SQL Server 2012

**Lyche** · 25/11/2013, 14h20

Envoyé par aieeeuuuuu

tout à fait Lyche,

Malheureusement, cette solution ne fonctionne que depuis SQL Server 2012

tu es certain que ça ne fonctionne pas sous 2008? je n'ai pas SQL Server sous la main je ne peux pas vérifier. En plus j'ai un 2012 à la maison

Cordialement,
Lyche

**Waldar** · 25/11/2013, 14h26

Je confirme Lyche, les fonctions analytiques n'ont été complètement implémentées qu'à partir de SQL-Server 2012.

Pour la solution pré-2012, je propose une simple jointure :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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With MaTable (id, date_mvt, qt, id_art) as
(
select  5, CONVERT(date, '10/10/2013', 103), -102,   9 union all
select 13, CONVERT(date, '09/10/2013', 103),  100, 182 union all
select 14, CONVERT(date, '10/10/2013', 103), - 10, 182 union all
select 15, CONVERT(date, '10/10/2013', 103), - 40, 182 union all
select 16, CONVERT(date, '12/10/2013', 103),   80, 182 union all
select 12, CONVERT(date, '09/10/2013', 103),   20, 415 union all
select 17, CONVERT(date, '12/10/2013', 103),   30, 415
)
  select t1.id, t1.date_mvt, t1.qt, t1.id_art, SUM(t2.qt) as cumul
    from MaTable as t1
    join MaTable as t2
      on t1.id_art    = t2.id_art
     and t1.date_mvt >= t2.date_mvt
     and t1.id       >= t2.id -- Pour différencier les id 13 et 14 qui ont la même date
group by t1.id, t1.date_mvt, t1.qt, t1.id_art
order by t1.id_art asc, t1.id asc;
 
id          date_mvt   qt          id_art      cumul
----------- ---------- ----------- ----------- -----------
5           2013-10-10 -102        9           -102
13          2013-10-09 100         182         100
14          2013-10-10 -10         182         90
15          2013-10-10 -40         182         50
16          2013-10-12 80          182         130
12          2013-10-09 20          415         20
17          2013-10-12 30          415         50

Edit : En fait c'est la même solution que aieeeuuuuu qui gère mieux le cas où il s'agit de la même date.

**Lyche** · 25/11/2013, 14h40

Envoyé par Waldar

Je confirme Lyche, les fonctions analytiques n'ont été vraiment implémentées qu'à partir de SQL-Server 2012.

Pour la solution pré-2012, je propose une simple jointure :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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With MaTable (id, date_mvt, qt, id_art) as
(
select  5, CONVERT(date, '10/10/2013', 103), -102,   9 union all
select 13, CONVERT(date, '09/10/2013', 103),  100, 182 union all
select 14, CONVERT(date, '10/10/2013', 103), - 10, 182 union all
select 15, CONVERT(date, '10/10/2013', 103), - 40, 182 union all
select 16, CONVERT(date, '12/10/2013', 103),   80, 182 union all
select 12, CONVERT(date, '09/10/2013', 103),   20, 415 union all
select 17, CONVERT(date, '12/10/2013', 103),   30, 415
)
  select t1.id, t1.date_mvt, t1.qt, t1.id_art, SUM(t2.qt) as cumul
    from MaTable as t1
    join MaTable as t2
      on t1.id_art    = t2.id_art
     and t1.date_mvt >= t2.date_mvt
     and t1.id       >= t2.id -- Pour différencier les id 13 et 14 qui ont la même date
group by t1.id, t1.date_mvt, t1.qt, t1.id_art
order by t1.id_art asc, t1.id asc;
 
id          date_mvt   qt          id_art      cumul
----------- ---------- ----------- ----------- -----------
5           2013-10-10 -102        9           -102
13          2013-10-09 100         182         100
14          2013-10-10 -10         182         90
15          2013-10-10 -40         182         50
16          2013-10-12 80          182         130
12          2013-10-09 20          415         20
17          2013-10-12 30          415         50

Edit : En fait c'est la même solution que aieeeuuuuu qui gère mieux le cas où il s'agit de la même date.

Okay!

Pourtant j'ai utiliser les OVER(PARTITION BY..) depuis pas mal de temps (2008 au moins)
Après, c'est vrai que j'ai pas toujours testé toutes les possibilités de cette fonction.

Merci pour l'info,

Cordialement,
Lyche

**elsuket** · 25/11/2013, 15h03

Bonjour,

Je confirme Lyche, les fonctions analytiques n'ont été vraiment implémentées qu'à partir de SQL-Server 2012.

SQL Server 2012 reçoit de nouvelles fonctions analytiques, mais dès SQL Server 2008, SUM() peut être suivi de la clause OVER() comme l'indique la documentation :

Cette fonction peut être suivie par la Clause OVER

@++

**Waldar** · 25/11/2013, 16h07

OVER() oui, mais pas OVER(... ORDER BY), ce qui nous intéresse ici !

Ma phrase prête à confusion cela dit, j'édite pour reformuler vraiment implémentées par complètement implémentées.

Somme cumulée

Développement SQL Server

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