In diesem Kapitel lernst du, was Fensterfunktionen sind und die beiden grundlegenden Unterklauseln für Fensterfunktionen, ORDER BY und PARTITION BY.

Einführung

Fensterfunktionen vs. GROUP BY

Zeilen nummerieren

Nummerierung der Olympischen Spiele in aufsteigender Reihenfolge

ORDER BY

Nummerierung der Olympischen Spiele in absteigender Reihenfolge

Nummerierung der olympischen Athleten nach gewonnenen Medaillen

Titelverteidiger im Gewichtheben

PARTITION BY

Titelverteidiger nach Geschlecht

Titelverteidiger nach Geschlecht und Veranstaltung

Zeilennummern mit Partitionierung

Einführung in die Fensterfunktionen

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 von

Zukünftige Goldmedaillengewinner

Erster Athlet mit Namen

Letztes Land nach Name

Rangliste

Rangliste der Athleten nach gewonnenen Medaillen

Rangliste der Athleten aus mehreren Ländern

DENSE_RANKDie Ausgabe

Paging

Paging-Ereignisse

Oberes, mittleres und unteres Drittel

Abrufen, Ranking und Paging

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 Fensterfunktionen

Laufende Summen der Athletenmedaillen

Maximale Ländermedaillen nach Jahr

Minimale Ländermedaillen nach Jahr

Rahmen

Anzahl der Zeilen in einem Rahmen

Bewegtes Maximum an Medaillen für skandinavische Athleten

Das Maximum an Medaillen für chinesische Athleten verschieben

Gleitende Durchschnitte und Gesamtwerte

Rahmen des gleitenden Durchschnitts

Gleitender Durchschnitt der russischen Medaillen

Bewegliche Summe der Medaillen der Länder

Aggregierte Fensterfunktionen und Rahmen

In diesem letzten Kapitel lernst du einige Techniken und Funktionen kennen, die in Verbindung mit Fensterfunktionen nützlich sind.

Pivoting

Ein grundlegender Drehpunkt

Pivotieren mit Ranking

ROLLUP and CUBE

Zwischensummen auf Länderebene

Alle Zwischensummen auf Gruppenebene

Eine Übersicht über nützliche Funktionen

Ergebnisse bereinigen

Ergebnisse zusammenfassen

Jenseits der Fensterfunktionen

Summer olympics dataset

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.

Data Manipulation in SQL

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

PostgreSQL Übersichtsstatistiken und Fensterfunktionen

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

Assoziierter Datenanalyst in SQL

SQL Grundlagen

DENSE_RANKDie Ausgabe

PostgreSQL Übersichtsstatistiken und Fensterfunktionen

Interaktive Übung