In diesem Kapitel lernst du, was Fensterfunktionen sind und welche zwei grundlegenden Fensterfunktionsunterklauseln es gibt: ORDER BY und PARTITION BY.

Einführung

Fensterfunktionen und GROUP BY im Vergleich

Zeilen nummerieren

Olympische Spiele in aufsteigender Reihenfolge nummerieren

ORDER BY

Olympischen Spiele in absteigender Reihenfolge nummerieren

Teilnehmende nach gewonnenen Medaillen nummerieren

Titelverteidiger im Gewichtheben

PARTITION BY

Titelverteidigende nach Geschlecht

Titelverteidigende nach Geschlecht und Disziplin

Zeilennummern mit Partitionierung

Einführung in Fensterfunktionen

In diesem Kapitel lernst du drei praktische Anwendungen von Fensterfunktionen kennen: Werte aus verschiedenen Teilen der Tabelle abrufen, Zeilen nach ihren Werten sortieren und Zeilen in verschiedene Tabellen einteilen.

Abrufen

Nachfolgende Goldmedaillengewinnerinnen

Erster Athlet nach Namen

Letztes Land nach Namen

Nach Rang sortieren

Gewinnende nach gewonnenen Medaillen sortieren

Rangliste mit Gewinnenden aus verschiedenen Ländern

Ausgabe mit DENSE_RANK

Paging

Paging von Wettbewerben

Oberes, mittleres und unteres Drittel

Abrufen, Ranken und Paginieren

In diesem Kapitel lernst du, wie du bekannte Aggregatfunktionen wie `AVG()` und `SUM()` als Fensterfunktionen nutzen kannst und wie du Rahmen definierst, um die Ausgabe einer Fensterfunktion zu ändern.

Aggregate als Fensterfunktionen

Laufende Summe der Medaillen

Höchstzahl der Medaillen eines Landes nach Jahr

Minimum der Medaillen eines Landes nach Jahr

Rahmen

Anzahl der Zeilen in einem Rahmen

Gleitende Höchstzahl der Medaillen skandinavischer Länder

Gleitende Höchstzahl der Medaillen Chinas

Gleitende Durchschnitte und laufende Summen

Rahmen für den gleitenden Durchschnitt

Gleitender Durchschnitt der russischen Medaillen

Laufende Summe der Medaillen nach Länder

Aggregate als Fensterfunktionen und Rahmen

In diesem letzten Kapitel lernst du ein paar Techniken und Funktionen kennen, die zusammen mit Fensterfunktionen sehr nützlich sind.

Pivoting (Schwenken)

Eine simple Pivot-Tabelle

Pivotieren mit Rangfolge

ROLLUP und CUBE

Zwischensummen auf Länderebene

Alle Zwischensummen auf Gruppenebene

Nützliche Funktionen im Überblick

Ergebnisse bereinigen

Ergebnisse zusammenfassen

Über Fensterfunktionen hinaus

Summer olympics dataset

Hast du dich schon mal gefragt, wie Datenprofis mit SQL echte Aufgaben im Unternehmensbetrieb bewältigen, wie zum Beispiel Rangfolgen erstellen, gleitende Durchschnitte und laufende Summen berechnen, Datenduplikate entfernen oder bestimmte Zeiträume analysieren? Wenn du schon weißt, wie man mit SQL Daten auswählt, filtert, sortiert, verknüpft und gruppiert, ist dieser Kurs der nächste Schritt für dich. Am Ende wirst du deine Abfragen wie wahre Profis schreiben können! Du lernst, wie du Abfragen für Analysen erstellen und Daten mit Fensterfunktionen, der Geheimwaffe von SQL, verarbeiten kannst! Anhand von Flugdaten wirst du sehen, wie einfach die Verwendung von Fensterfunktionen ist und wie flexibel und effizient diese sind.

Data Manipulation in SQL

Lernen Sie, Abfragen für Analysen und Datenengineering mit Fensterfunktionen zu erstellen!

PostgreSQL: Zusammenfassende Statistiken und Fensterfunktionen

Lerne, wie du mithilfe von vielseitig nutzbaren SQL-Fensterfunktionen Abfragen für Datenanalysen und Data Engineering erstellst. 

Assoziierter Datenanalyst in SQL

SQL Grundlagen

Ausgabe mit DENSE_RANK

PostgreSQL: Zusammenfassende Statistiken und Fensterfunktionen

Interaktive Übung