V této kapitole se dozvíš, co jsou okenní funkce, a seznámíš se se dvěma základními podklauzulemi okenních funkcí: ORDER BY a PARTITION BY.

Úvod

Okénkové funkce vs. GROUP BY

Číslování řádků

Číslování olympijských her ve vzestupném pořadí

ORDER BY

Číslování olympijských her sestupně

Číslování olympijských sportovců podle získaných medailí

Obhájci titulu ve vzpírání

PARTITION BY

Obhájci titulu podle pohlaví

Vládnoucí šampioni podle pohlaví a disciplíny

Čísla řádků s dělením na oddíly

Úvod do okenních funkcí

V této kapitole se naučíš tři praktické způsoby využití okenních funkcí: načítání hodnot z různých částí tabulky, řazení řádků podle jejich hodnot a rozdělování řádků do skupin.

Načítání hodnot

Budoucí zlatí medailisté

První atlet podle jména

Poslední země podle názvu

Řazení

Žebříček sportovců podle počtu získaných medailí

Žebříček sportovců z více zemí

Výstup funkce DENSE_RANK

Stránkování

Stránkování událostí

Horní, střední a dolní třetina

Načítání hodnot, řazení a stránkování

V této kapitole se naučíš používat agregační funkce, které už znáš – například `AVG()` a `SUM()` – jako okenní funkce, a také jak definovat rámce pro změnu výstupu okenní funkce.

Agregační okenní funkce

Průběžné součty medailí sportovců

Maximální počet medailí země podle roku

Minimální počet medailí země podle roku

Snímky (frames)

Počet řádků v rámci

Klouzavé maximum medailí skandinávských sportovců

Pohyblivé maximum medailí čínských sportovců

Klouzavé průměry a průběžné součty

Rámec klouzavého průměru

Klouzavý průměr ruských medailí

Průběžný součet medailí podle zemí

Agregační okenní funkce a rámce

V této poslední kapitole se naučíš techniky a funkce, které se skvěle hodí při práci s okenními funkcemi.

Pivoting

Základní pivot

Pivoting s rankingem

ROLLUP a CUBE

Mezisoučty na úrovni zemí

Mezisoučty pro všechny skupiny

Přehled užitečných funkcí

Vyčištění výsledků

Shrnutí výsledků

Nad rámec okenních funkcí

Summer olympics dataset

Course Glossary

Přemýšlel/a jsi někdy, jak datoví profesionálové využívají SQL k řešení reálných obchodních problémů – třeba k vytváření žebříčků, výpočtu klouzavých průměrů a průběžných součtů, odstraňování duplicit nebo k časové analýze dat? Pokud už umíš v SQL vybírat, filtrovat, řadit, spojovat a agregovat data, tento kurz je tvým dalším krokem. Na konci budeš psát dotazy jako profík! Naučíš se vytvářet analytické dotazy a dotazy pro datové inženýrství pomocí okenních funkcí – tajné zbraně SQL! Na datech o letech objevíš, jak snadno se okenní funkce používají a jak jsou přitom flexibilní a efektivní.

Videa obsahují živé přepisy, které zobrazíš kliknutím na „Show transcript" v levém dolním rohu videa.
Glosář kurzu najdeš vpravo v sekci zdrojů.
Pro získání kreditů CPE musíš kurz dokončit a dosáhnout skóre alespoň 70 % v závěrečném hodnocení. K hodnocení se dostaneš kliknutím na odkaz CPE credits vpravo.

Data Manipulation in SQL

Naučte se vytvářet dotazy pro analýzu dat pomocí okenních funkcí, tajné zbraně SQL!

PostgreSQL Summary Stats and Window Functions

Naučte se vytvářet dotazy pro analytiku a datové inženýrství s window functions, tajnou zbraní SQL! 

Asociovaný datový analytik v SQL

Základy SQL

Rámec klouzavého průměru

PostgreSQL Summary Stats and Window Functions

Interaktivní praktické cvičení