![Puzzelen met SQL: Crash SQL Investigation 20188367001]({"aperture":"0","credit":"","camera":"","caption":"","created_timestamp":"0","copyright":"http:\/\/seattletimes.nwsource.com\/ABPub\/2012\/08\/02\/2018836700.jpg","focal_length":"0","iso":"0","shutter_speed":"0","title":"","orientation":"0"} "Puzzelen met SQL: Crash SQL Investigation 1")
door Anton Scheffer en Alex Nuijten
Dit artikel is de on-line tegenhanger van de rubriek Puzzelen met SQL
die verschijnt in de Optimize, het vakblad voor Oracle ontwikkelaars in
Nederland.
Deze
puzzel is gebaseerd op het verhaal van Carel-Jan Engel tijdens een AMIS
Query over High Availability. Hij vertelde hoe hij actief was bij het
vliegveld van Dresden in een periode dat daar een belangwekkende zaak
speelde: er waren in een jaar tijd meer dan 80 ongelukken gebeurt op de
snelweg naast het vliegveld. Dit was in de periode nadat er een viaduct
over de snelweg was aangelegd waarover vliegtuigen van de gate naar de
startbaan konden taxiën – bij vertrek – en van de landingsbaan naar de
gate – bij aankomst.
Het
verhaal dat al spoedig rondging, was dat de ongelukken dus wel het
gevolg zouden zijn van het viaduct: automobilisten zouden door
vliegtuigen op het viaduct worden afgeleid en vervolgens een ongeluk
veroorzaken. Het klonk best aannemelijk – maar klopte het ook?
Het
vliegveld registreert alle gebeurtenissen rondom ieder vliegtuig: het
moment van landing wordt geregistreerd, het moment waarop het vliegtuig
bij de gate staat, het moment waarop de brandstof tank vol is, het
precieze tijdstip waarop het vliegtuig los komt van de gate en het
exacte moment van opstijgen.
Met
al deze gegevens in de ene hand en de lijst van verdachte
auto-ongelukken in de andere, moet er een serieus onderzoek kunnen
worden gedaan naar het gerucht: is een substantieel percentage – meer
dan toevallig genoemd kan worden – van de auto-ongelukken gebeurd in de
periode dat een vliegtuig over het viaduct reed?
De Uitdagingen
In onze tabellen is een steekproef van een periode van twee weken
opgenomen. Deze periode is representatief – zowel voor wat betreft het
vliegveld als met betrekking tot de snelweg en de auto-ongelukken.
Net als altijd beginnen we deze puzzelen met een eenvoudige vraag:
1) Hoeveel vluchten worden er per dag – voor de
periode waarover we gegevens hebben – door het vliegveld van Dresden
afgehandeld?
select trunc (aet.timestamp_of_occurrence ) day
, ete.label
, count(*)
from airport_events aet
join event_types ete
on (ete.id = aet.ete_id)
where ete.label in ('Touch Down', 'Take Off')
group by trunc (aet.timestamp_of_occurrence )
, ete.label
;
DAY LABEL COUNT(*)
--------- -------------------------------------------------
02-OCT-06 Take Off 90
02-OCT-06 Touch Down 96
03-OCT-06 Touch Down 179
03-OCT-06 Take Off 183
04-OCT-06 Touch Down 155
04-OCT-06 Take Off 150
05-OCT-06 Touch Down 184
05-OCT-06 Take Off 187
06-OCT-06 Take Off 189
De airport_events tabel bevat een kolom waarin het tijdstip van een bepaalde gebeurtenis is opgenomen. Het datatype van deze kolom is een TIMESTAMP.
Dit datatype is geintroduceerd in Oracle 8i en kan beschouwd worden als een uitbereiding binnen de DATE familie.
Waar DATE een precisie heeft van een seconde, kan TIMESTAMP een granulariteit hebben tot nano-seconden. Er zijn nog wat andere bijzonderheden van dit datatype waar we dadelijk nog op terug zullen komen.
Om deze vraag correct te kunnen beantwoorden, moet je uiteraard rekening houden met het tijdselement wat standaard opgenomen is. Aangezien we nu het aantal vluchten per dag willen hebben, is het tijdselement niet van belang en moeten we gebruiken maken van TRUNC.
In bovenstaande query wordt het aantal uitgaande en inkomende vluchten getoond per dag.
2) Wat is het drukste uur van de dag qua landingen? Hoeveel vluchten komen er dan per uur binnen?
select *
from ( select to_char( timestamp_of_occurrence, 'hh24' )
, count(*)
from airport_events aet
join event_types ete
on (ete.id = aet.ete_id)
where ete.label = 'Touch Down'
group by to_char( aet.timestamp_of_occurrence, 'hh24' )
order by count(*) desc
)
where rownum = 1
TO COUNT(*)
-- ----------
22 173
Om deze vraag te kunnen beantwoorden, moeten je het tijdselement van de TIMESTAMP_OF_OCCURENCE gaan bekijken. Omdat we nu alleen in het aantal landingen geinteresseerd zijn, moet het Airport Event van het type Touch Down zijn.
In bovenstaande query hebben gebruik gemaakt van de traditonele manier om de tijd van een DATE te bekijken door het te converteren naar een CHAR middels de TO_CHAR functie. Een andere manier om een deel van het tijdselement uit een DATE of TIMESTAMP te halen is met behulp van de EXTRACT functie. Om het uur uit de TIMESTAMP_OF_OCCURRENCE kolom te halen met de EXTRACT functie, kun je de volgende syntax gebruiken:
extract (hour from aet.timestamp_of_occurrence)
Omdat Oracle altijd meerdere mogelijkheden biedt om hetzelfde vraagstuk op te lossen, zou je er ook voor kunnen kiezen om TRUNC te gebruiken. In dit geval zou je dan voor het tweede argument wat TRUNC aankan, een formaat masker, opgeven.
TRUNC (aet.timestamp_of_occurrence, 'hh24')
3) Hoe lang staan de vliegtuigen gemiddeld aan de gate? (dure tijd voor de luchtvaartmaatschappijen!)
Om te kunnen bepalen hoe veel tijd er aan de gate wordt doorgebracht, zullen we de tijd tussen het Event ‘Off Gate’ en ‘At Gate’ moeten vergelijken.
Dit kunnen we eenvoudig doen door gebruik te maken van de analytische functie LEAD. Laten we eens kijken naar een voorbeeld voor de vlucht met vluchtnummer RB461.
select aet.vluchtnummer
, ete.label
, aet.timestamp_of_occurrence
from airport_events aet
join event_types ete
on (ete.id = aet.ete_id)
where aet.vluchtnummer = 'RB461'
and ete.label in ('At Gate', 'Off Gate')
/
VLUCHTNUMM LABEL TIMESTAMP_OF_OCCURRENCE
---------- ------------------------- ----------------------------
RB461 At Gate 07-OCT-06 01.40.16.000000 PM
RB461 Off Gate 07-OCT-06 02.58.30.000000 PM
Met de LAG functie is het mogelijk om waarden uit andere rijen te lezen, zonder dat hiervoor een self-join nodig is.
lag (aet.timestamp_of_occurrence) over (partition by aet.vluchtnummer
order by aet.timestamp_of_occurrence
)
Bij dit statement wordt ervanuit gegaan dat de gebeurtenissen chronologisch opvolgend zijn (de ORDER BY).
Het verschil tussen het aan de Gate komen en het vertrek is nu eenvoudig te bepalen door de LEAD kolom van de TIMESTAMP_OF_OCCURRENCE kolom af te trekken.
select vluchtnummer
, time_at_gate
from (
select aet.vluchtnummer
, aet.timestamp_of_occurrence -
lag (aet.timestamp_of_occurrence) over (partition by aet.vluchtnummer
order by aet.timestamp_of_occurrence
) time_at_gate
from airport_events aet
join event_types ete
on (ete.id = aet.ete_id)
where aet.vluchtnummer = 'RB461'
and ete.label in ('At Gate', 'Off Gate')
)
where time_at_gate is not null;
VLUCHTNUMM TIME_AT_GATE
---------- --------------------------
RB461 +000000000 01:18:14.000000
Nu komt een van de eigenaardigheden van het TIMESTAMP datatype om de hoek kijken. Als je twee TIMESTAMPs van elkaar aftrekt is het resultaat een INTERVAL. Het resultaat van de bovenstaande query laat zien dat vlucht RB461 één uur, 18 minuten en 14 seconden aan de Gate heeft doorgebracht. Een INTERVAL heeft als groot voordeel dat het een stuk eenvoudiger te lezen is dan het verschil in aantal dagen, wat het resultaat is als je twee DATEs van elkaar aftrekt.
Er zijn twee smaken van Intervals, te weten het Year Month Interval en het Hour Second Interval. Het valt buiten de scope van dit artikel om hier uitgebreid op in te gaan.
Hoewel het wel mogelijk is om intervals bij elkaar op te tellen en af te trekken, is het helaas niet mogelijk om met Intervals te aggregeren. Ook in Oracle 11g is dit nog niet mogelijk.
Maar we laten ons niet voor een gat vangen. Door gebruik te maken van de Oracle Data Cartridge kunnen we zelf een Interval Aggregator bouwen. Omdat we waarschijnlijk niet de enige in de wereld zijn die tegen dit probleem aanlopen, is het de moeite waard om allereerst eens te gaan Googlen. William Robertson heeft een AVG_DSINTERVAL en een SUM_DSINTERVAL gemaakt die wel kunnen aggregeren met een INTERVAL DAY TO SECOND datatype. Een link naar zijn website en de code vindt u onderaan dit artikel.
Om met de Oracle Data Cartridge aan de slag te gaan behoeft niets extra’s te worden geinstalleerd. Het is een kwestie van het implementeren van een door Oracle gestelde API, maar een volledige beschrijving hiervan valt ook buiten de scope van dit artikel.
Om met de Oracle Data Cartrigde aan de slag te gaan behoeft niets extra’s te worden geinstalleerd. Het is een kwestie van het implementeren van een door Oracle gestelde API, maar een volledige beschrijving hiervan valt ook buiten de scope van dit artikel.
select avg_dsinterval (time_at_gate) avg_time_at_gate
from (select vluchtnummer
, too - lag (too) over (partition by vluchtnummer
order by too
) time_at_gate
from (select aet.vluchtnummer
, ete.label
, aet.timestamp_of_occurrence too
from airport_events aet
join event_types ete
on (ete.id = aet.ete_id)
where aet.vluchtnummer in ('RB461'
,'CD160'
,'PK278'
,'SK633'
,'UY331'
,'BN417'
,'EB58'
,'CS468'
,'FN684'
)
and ete.label in ('At Gate', 'Off Gate')
)
);
AVG_TIME_AT_GATE
------------------------------
+000000000 01:14:09.888889000
Naast de Oracle Data Cartridge mogelijkheid, is er ook een andere methode om deze vraag te beantwoorden. Als bij een TIMESTAMP een INTERVAL wordt opgeteld is het resultaat nog steeds een TIMESTAMP. Als bij een TIMESTAMP een NUMBER wordt opgeteld is het resultaat een DATE. Deze truuk gebruiken we in de volgende query:
select numtodsinterval( avg( ( 0 + too ) - ( 0 + lag_too ) ), 'day' )
from ( select ete.label
, aet.timestamp_of_occurrence too
, lag( timestamp_of_occurrence ) over ( partition by aet.vluchtnummer
order by aet.timestamp_of_occurrence
) lag_too
from airport_events aet
join event_types ete
on (ete.id = aet.ete_id)
where ete.label in ('At Gate', 'Off Gate')
)
where label = 'At Gate';
NUMTODSINTERVAL(AVG((0+TOO)-(0+LAG_TOO)),'DAY')
-----------------------------------------------
+000000000 03:31:24.999999999
Het verschil tussen twee DATE is het aantal dagen ertussen, zoals eerder gezegd. Om dit te converteren naar een INTERVAL maken we gebruik van de NUMTODSINTERVAL functie. Deze functie zet een NUMBER om naar een INTERVAL DAY TO SECOND. Het tweede argument voor de NUMTODSINTERVAL functie is de interval unit. In ons geval geeft het getal het aantal dagen aan, dus is het tweede argument “DAY”.
4) Worden vluchten met een oneven nummer sneller afgehandeld (tijd tussen landing en take-off) dan vluchten met even nummers?
Het bepalen van het verschil tussen landing en take-off kun je op dezelfde manier bepalen als in de derde opgave. Wij hebben in dit geval gekozen voor de laatst beschreven methodiek, een nummer bij de TIMESTAMP optellen zodat dit een impliciete data conversie oplevert.
In deze query willen we graag de kracht van het CASE statement laten zien. Om te bepalen of het een even of oneven vluchtnummer betreft hebben we het laatste karakter van het vluchtnummer nodig.
Je zou ervoor kunnen kiezen om een DECODE te gebruiken, zoals bijvoorbeeld:
DECODE (substr (vluchtnummer, -1), '0', 'even'
, '2', 'even'
, '4', 'even'
, '6', 'even'
, '8', 'even'
, 'oneven'
)
Maar zoals je ziet levert dit nogal “omslachtige” code op.
Een vergelijkbaar CASE statement is veel eleganter en gemakkelijker te lezen:
case when substr( vluchtnummer, -1 ) in ( '0', '2', '4', '6', '8' ) then 'even' else 'oneven' end
De total query wordt dan:
select even_oneven
, sum( ( 0 + too ) - ( 0 + lag_too ) )
from ( select ete_id
, timestamp_of_occurrence too
, lag( timestamp_of_occurrence ) over ( partition by vluchtnummer
order by timestamp_of_occurrence ) lag_too
, case when substr( vluchtnummer, -1 ) in ( '0', '2', '4', '6', '8' )
then 'even'
else 'oneven'
end even_oneven
from airport_events
where ete_id in ( 1, 6 )
)
where ete_id = 6
group by even_oneven
;
EVEN_O SUM((0+TOO)-(0+LAG_TOO))
------ ------------------------
oneven 79.5320949
even 85.2151968
Het verschil tussen even- en oneven vluchten is dan ook minimaal
.
5) Selecteer alle vluchten op zondagen. Toon het vluchtnummer, het tijdstip van landen, van aan de gate arriveren, van vertrek bij de gate en van opstijgen. Sorteer de vluchten op de totale tijd die ze aan de grond zijn in Dresden.
Om een zondag voor alle database instellingen te vinden gebruiken we NLS_DATE_LANGUAGE in de query. Uiteraard gebruiken we dan ook het Duits als uitgangspunt, het gaat tenslotte om het vliegveld in Dresden.
Nu gebruiken we de lead functie met een extra parameter die aangeeft hoeveel records we naar voren willen kijken, de default waarde 1 voor de aankomst bij de gate, 2 records voor het vertrek bij de gate of 3 records voor het opstijgen.
select vluchtnummer
, landen
, gate_aankomst
, gate_vertrek
, opstijgen
from ( select vluchtnummer
, timestamp_of_occurrence landen
, lead( timestamp_of_occurrence ) over ( partition by vluchtnummer
order by timestamp_of_occurrence
) gate_aankomst
, lead( timestamp_of_occurrence, 2 ) over ( partition by vluchtnummer
order by timestamp_of_occurrence
) gate_vertrek
, lead( timestamp_of_occurrence, 3 ) over ( partition by vluchtnummer
order by timestamp_of_occurrence
) opstijgen
, ete_id
from airport_events
where ete_id in ( 1, 2, 5, 6 )
and vluchtnummer = 'KY146'
)
where ete_id = 1
and to_char( landen, 'dy', 'NLS_DATE_LANGUAGE=GERMAN' ) = 'so'
order by opstijgen - landen
;
VLUCHTNUMMER : KY146
LANDEN : 15-OCT-06 04.03.20.000000 PM
GATE_AANKOMST: 15-OCT-06 04.13.46.000000 PM
GATE_VERTREK : 15-OCT-06 05.32.12.000000 PM
OPSTIJGEN : 15-OCT-06 05.47.53.000000 PM
Note: Wegens het formaat van de pagina’s is het resultaat van deze query onderelkaar weergegeven.
6) Hoeveel tijd per dag is er maximaal een vliegtuig boven de snelweg? Dat is de som van alle intervallen tussen de landing van iedere vlucht en het moment waarop het vliegtuig aan de gate staat plus de som van alle intervallen tussen het verlaten van de gate en het moment van opstijgen.
Gebruik makend van reeds genoemde technieken in voorgaande opgaven, komen we tot deze query:
select min( sum( 0 + gate_aankomst - ( 0 + landen ) + ( 0 + opstijgen ) - ( 0 + gate_vertrek ) ) ) minimale_tijd
, max( sum( 0 + gate_aankomst - ( 0 + landen ) + ( 0 + opstijgen ) - ( 0 + gate_vertrek ) ) ) maximale_tijd
from ( select vluchtnummer
, timestamp_of_occurrence landen
, lead( timestamp_of_occurrence ) over ( partition by vluchtnummer
order by timestamp_of_occurrence
) gate_aankomst
, lead( timestamp_of_occurrence, 2 ) over ( partition by vluchtnummer
order by timestamp_of_occurrence
) gate_vertrek
, lead( timestamp_of_occurrence, 3 ) over ( partition by vluchtnummer
order by timestamp_of_occurrence
) opstijgen
, ete_id
from airport_events
where ete_id in ( 1, 2, 5, 6 )
)
where ete_id = 1
group by trunc( landen )
;
MINIMALE_TIJD MAXIMALE_TIJD
------------------- ----------------
1,66829861111111 3,78208333333333
Dus per dag is er maximaal “3,78 dag” een vliegtuig in de buurt van het viaduct. Dit rare getal komt natuurlijk doordat er meerdere vliegtuigen tegelijk in bezig zijn met landen, taxiën en opstijgen, maar het geeft wel aan dat er eigenlijk altijd wel een vliegtuig boven de snelweg is te vinden. Het zou dus goed mogelijk zijn dat de taxiende vliegtuigen oorzaak zijn van de ongevallen die rondom het vliegveld van Dresden plaatsvinden.
7) Het viaduct kan alleen de aanleiding zijn van auto-ongelukken als de ongelukken gebeuren tijdens of kort na het overrijden van een vliegtuig. We gaan dus op zoek naar het percentage van het totaal aantal auto-ongelukken dat plaatsvond binnen vijf minuten na het over het viaduct taxiën van een vliegtuig.
select count( ( select max( ape.timestamp_of_occurrence )
from airport_events ape
where ape.ete_id in ( 1, 2, 5, 6 )
and ape.timestamp_of_occurrence between abe.time_of_event - numtodsinterval( 5, 'minute' )
and abe.time_of_event
)
) / count(*) * 100 pct
from autobahn_events abe ;
PCT
----------
67.7419355
Uit de steekproef die we hebben genomen, de twee weken data, mag blijken dat de taxiende vliegtuigen over het viaduct bij Dresden niet direct als oorzaak kunnen worden aangemerkt.
Ook in het echte onderzoek wat plaatsvondt, was de conclusie dat het vliegtuig viaduct niet de oorzaak was van de ongevallen die rondom het vliegveld van Dresden plaatsvonden.
De oorzaak werd uiteindelijk wel gevonden. Het had te maken met een te korte invoegstrook naar de snelweg toe. Hierdoor kon invoegend verkeer de snelheid niet genoeg aanpassen aan verkeer wat reeds op de snelweg zat en hierdoor ontstonden de meeste ongevallen.
Net als de vorige keren is ook deze keer de source code weer vanaf de Technology Blog van AMIS te downloaden.
De titel is afgeleid van het National Geographic Channel programma Crash Scene Investigation waarin onderzoek naar vliegtuig ongelukken centraal staan.
Links
I will translate the first line for you:
This article is the on-line version of the “Puzzles in SQL” column which is printed in Optimize, the Oracle Developers Magazine in The Netherlands.
That’s why it is in Dutch, sorry.
Why didn’t you write in english? :((