Comprendre Aggr()

Aggr() sert à effectuer une agrégation en deux étapes. Qlik calcule d’abord une mesure pour chaque valeur d’une ou plusieurs dimensions, puis une agrégation externe travaille sur le tableau de résultats obtenu.

Si le besoin ne comporte qu’un seul niveau d’agrégation, Aggr() est probablement inutile.

Aggr() renvoie un tableau de valeurs. Avec Aggr(Sum(Montant), Commande), Qlik produit conceptuellement une ligne par commande avec son montant total.

Penser « table virtuelle » rend Aggr() beaucoup plus simple à comprendre.

Une commande peut contenir plusieurs lignes. Il faut donc d’abord additionner les lignes par commande, puis chercher le maximum parmi les totaux obtenus.

L’agrégation interne répond à « combien par commande ? » ; l’externe à « laquelle est la plus grande ? ».

Pour calculer la moyenne des montants de commande, on peut moyenner la liste des totaux calculés par commande.

Aggr() n’est pas un objectif : si une expression plus simple donne exactement le même résultat, préférez-la.

La table virtuelle peut être construite sur plusieurs dimensions. Qlik produit alors une valeur par combinaison distincte des dimensions indiquées.

Avant d’écrire Aggr(), dites à voix haute : « je veux une ligne virtuelle par… ».

Dans un graphique, il faut comparer le grain des dimensions du graphique avec celui des dimensions utilisées dans Aggr(). Le grain d’Aggr() doit être identique ou plus fin que celui du graphique.

Un résultat étrange avec des NULL ? Vérifiez le grain avant de toucher au Set Analysis.

Le premier paramètre d’Aggr() doit être une mesure agrégée. Ensuite, lorsque le tableau virtuel contient plusieurs valeurs, une agrégation externe est normalement nécessaire pour obtenir le résultat final.

Quand vous relisez une expression Aggr(), identifiez systématiquement les deux niveaux.

Avec Aggr(), le Set Analysis peut agir sur l’étape interne, sur l’étape externe ou sur le contexte de l’Aggr(). La bonne position dépend de l’étape à laquelle la condition doit réellement s’appliquer.

Le Set interne n’hérite pas simplement du contexte de l’agrégation externe : les contextes doivent être compris explicitement.

Supposons que la valeur d’une commande ne doive compter que les produits « Chaussures ». Ce filtre doit intervenir pendant le calcul de la commande : il appartient donc à l’étape interne.

Demandez-vous toujours : « à quel moment de mon calcul cette condition doit-elle agir ? ».

Aggr() n’est pas nécessaire pour tous les calculs qui changent de périmètre. Pour un sous-total dans le même graphique, le qualificateur TOTAL est souvent la solution directe.

Avant Aggr(), vérifiez toujours si TOTAL, une agrégation standard ou un ratio suffit.

Si une classification agrégée doit rester statique quelle que soit la sélection, elle est souvent mieux calculée dans le script de chargement avec Group By puis stockée comme attribut.

Le bon calcul au bon endroit : moteur d’interface pour le dynamique, script pour le stable.

Par défaut, Aggr() travaille sur les combinaisons distinctes de dimensions. Le qualificateur NODISTINCT peut produire plusieurs valeurs pour une même combinaison selon la structure des données.

Si vous n’avez pas une raison précise d’utiliser NODISTINCT, restez sur le comportement standard.

Certaines fonctions dépendantes de l’ordre nécessitent un tri explicite de la dimension dans le paramètre structuré d’Aggr(). Qlik permet d’indiquer un type de tri et un ordre.

Sans le tri numérique croissant, Above() peut comparer les années dans un ordre différent et produire une progression erronée.

Dans un tableau contenant uniquement des dimensions, une dimension calculée peut utiliser Aggr() et Only() pour ne conserver que les valeurs répondant à un critère.

Only() renvoie le dossier lorsqu’une valeur unique reste possible dans le Set. Pour le dossier fermé, le Set est vide et la dimension renvoie NULL, que le tableau peut masquer.

Aggr() peut également servir à produire une dimension calculée issue d’une agrégation, par exemple pour regrouper les clients selon leur nombre de commandes.

Une dimension Aggr() peut être puissante, mais surveillez les performances sur un grand nombre de valeurs.

Aggr() est puissant mais construit un résultat intermédiaire. Plus le nombre de combinaisons dimensionnelles est élevé et plus l’expression interne est complexe, plus le calcul peut devenir coûteux.

La meilleure optimisation d’un Aggr() inutile est de le supprimer.

Quand une expression Aggr() ne donne pas le résultat attendu, ne tentez pas de tout corriger en une seule fois. Matérialisez mentalement — ou réellement dans un tableau temporaire — l’étape interne.

Cette méthode transforme souvent un « mystère Aggr() » en problème très simple.

Avant de valider un Aggr(), posez-vous six questions : ai-je vraiment deux niveaux d’agrégation ? Quel est le grain intermédiaire ? Mon agrégation interne est-elle correcte ? Quelle agrégation externe veux-je ? Où le Set doit-il agir ? Puis-je faire plus simple ?

Ne commencez pas par écrire Aggr(). Commencez par décrire les deux étapes du calcul.