PostgreSQL Übersichtsstatistiken und Fensterfunktionen
Lernen Sie, Abfragen für Analysen und Datenengineering mit Fensterfunktionen zu erstellen, dem SQL-Geheimtipp!
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Kursbeschreibung
Hast du dich jemals gefragt, wie Datenexperten SQL nutzen, um reale Geschäftsprobleme zu lösen, wie z. B. das Erstellen von Ranglisten, das Berechnen von gleitenden Durchschnitten und Gesamtsummen, das Deduplizieren von Daten oder die Durchführung von Time Intelligence? Wenn du bereits weißt, wie du mit SQL Daten auswählen, filtern, ordnen, zusammenführen und gruppieren kannst, ist dieser Kurs dein nächster Schritt. Am Ende wirst du Anfragen schreiben können wie ein Profi! Du lernst, wie du mit den Fensterfunktionen, der Geheimwaffe von SQL, Abfragen für Analysen und Data Engineering erstellst. Anhand von Flugdaten wirst du entdecken, wie einfach es ist, Fensterfunktionen zu nutzen, und wie flexibel und effizient sie sind.
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Einführung in die Fensterfunktionen
KostenlosIn diesem Kapitel lernst du, was Fensterfunktionen sind und die beiden grundlegenden Unterklauseln für Fensterfunktionen, ORDER BY und PARTITION BY.
Einführung50 xpFensterfunktionen vs. GROUP BY50 xpZeilen nummerieren100 xpNummerierung der Olympischen Spiele in aufsteigender Reihenfolge100 xpORDER BY50 xpNummerierung der Olympischen Spiele in absteigender Reihenfolge100 xpNummerierung der olympischen Athleten nach gewonnenen Medaillen100 xpTitelverteidiger im Gewichtheben100 xpPARTITION BY50 xpTitelverteidiger nach Geschlecht100 xpTitelverteidiger nach Geschlecht und Veranstaltung100 xpZeilennummern mit Partitionierung50 xp - 2
Abrufen, Ranking und Paging
In diesem Kapitel lernst du drei praktische Anwendungen von Fensterfunktionen kennen: das Abrufen von Werten aus verschiedenen Teilen der Tabelle, das Einordnen von Zeilen nach ihren Werten und das Einteilen von Zeilen in verschiedene Tabellen.
Abrufen von50 xpZukünftige Goldmedaillengewinner100 xpErster Athlet mit Namen100 xpLetztes Land nach Name100 xpRangliste50 xpRangliste der Athleten nach gewonnenen Medaillen100 xpRangliste der Athleten aus mehreren Ländern100 xpDENSE_RANKDie Ausgabe50 xpPaging50 xpPaging-Ereignisse100 xpOberes, mittleres und unteres Drittel100 xp - 3
Aggregierte Fensterfunktionen und Rahmen
In diesem Kapitel lernst du, wie du bekannte Aggregatfunktionen wie `AVG()` und `SUM()` als Fensterfunktionen verwenden kannst und wie du Rahmen definierst, um die Ausgabe einer Fensterfunktion zu ändern.
Aggregierte Fensterfunktionen50 xpLaufende Summen der Athletenmedaillen100 xpMaximale Ländermedaillen nach Jahr100 xpMinimale Ländermedaillen nach Jahr100 xpRahmen50 xpAnzahl der Zeilen in einem Rahmen50 xpBewegtes Maximum an Medaillen für skandinavische Athleten100 xpDas Maximum an Medaillen für chinesische Athleten verschieben100 xpGleitende Durchschnitte und Gesamtwerte50 xpRahmen des gleitenden Durchschnitts50 xpGleitender Durchschnitt der russischen Medaillen100 xpBewegliche Summe der Medaillen der Länder100 xp - 4
Jenseits der Fensterfunktionen
In diesem letzten Kapitel lernst du einige Techniken und Funktionen kennen, die in Verbindung mit Fensterfunktionen nützlich sind.
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Fernando Gonzalez Prada
Mehr anzeigenData Science Consultant
Michel Semaan
Mehr anzeigenData Scientist
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