コース概要

はじめに

  • 分析機能とは?
  • 利点と使用例
  • 一般的な分析関数の概要

基本的な解析関数

  • row_number()、rank()、dense_rank()
  • PARTITION BY句とORDER BY句の理解
  • 例と使用例

統計解析関数

  • sum(), avg(), min(), max()
  • LEAD() および LAG()
  • 使用例とシナリオ

ウィンドウ節

  • WINDOWING句の探索
  • UNBOUNDED、CURRENT ROW、N PRECEDING/FOLLOWINGの理解
  • 実践的なアプリケーション

高度な解析関数

  • FIRST_VALUE()とLAST_VALUE()
  • PERCENTILE_CONT() および PERCENTILE_DISC()
  • 使用例と比較

分析関数を使用した複雑なクエリ

  • GROUP BY と分析関数の組み合わせ
  • ネストされた解析関数
  • 実例

分析関数の最適化

  • 大規模データセットでの分析関数の効率的な使用
  • クエリ・パフォーマンスの分析
  • インデックス作成戦略

トラブルシューティングとベストプラクティス

  • 一般的な問題の特定と解決
  • 効率的なクエリを書くためのベストプラクティス
  • Analytic Functionクエリの保守と更新のヒント

まとめと次のステップ

要求

    SQL の基本的な理解 リレーショナル データベースに精通していること 中級レベルのプログラミング経験 (できれば SQL)

観客

    データベース管理者 SQL 開発者 データ アナリスト
 21 時間

参加者の人数



Price per participant

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