コース概要

はじめに

  • Analytic Functions とは何か?
  • メリットとユースケース
  • 一般的な Analytic Functions の概要

基本的な Analytic Functions

  • ROW_NUMBER()、RANK()、DENSE_RANK()
  • PARTITION BY と ORDER BY 句の理解
  • 例とユースケース

統計的な Analytic Functions

  • SUM()、AVG()、MIN()、MAX()
  • LEAD() と LAG()
  • ユースケースとシナリオ

ウィンドウ句

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

高度な Analytic Functions

  • FIRST_VALUE() と LAST_VALUE()
  • PERCENTILE_CONT() と PERCENTILE_DISC()
  • ユースケースと比較

Analytic Functions を使用した複雑なクエリ

  • Analytic Functions と GROUP BY の組み合わせ
  • ネストされた Analytic Functions
  • 実際の例

Analytic Functions の最適化

  • 大規模データセットでの Analytic Functions の効率的な使用
  • クエリ性能の分析
  • インデックス戦略

Troubleshooting とベストプラクティス

  • 一般的な問題の特定と解決
  • 効率的なクエリ作成のためのベストプラクティス
  • Analytic Function クエリのメンテナンスと更新のためのヒント

まとめと次なるステップ

要求

  • SQL の基本的な理解
  • リレーショナルデータベースの知識
  • 中級レベルのプログラミング経験(できれば SQL)

対象者

  • 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


参加者1人あたりの価格

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