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Este ejercicio forma parte del curso
¡Abre la ventana a un mundo de posibilidades con las funciones de ventana de Snowflake! Empezarás diferenciando las funciones de ventana de las funciones tradicionales. Luego, aprenderás a asignar un número de fila y un ranking a cada registro en una consulta. Una vez domines lo básico, pondrás la "ventana" en las funciones de ventana usando PARTITION BY. Verás cómo obtener y usar el primer y el último valor de una determinada ventana antes de terminar con un adelanto de las funciones de agregación.
¡Hora de subir el nivel! En este capítulo, llevarás las funciones de ranking un paso más allá. Empezarás con una variante de RANK, llamada DENSE_RANK, que gestiona los empates de forma algo distinta. También explorarás una versión más potente de las funciones que viste en la lección anterior usando NTH_VALUE. Después, crearás “grupos” de datos con NTILE, que es más útil de lo que parece. Además, incorporarás una herramienta muy práctica llamada CUME_DIST para encontrar el número de registros menores o iguales que un determinado registro en una ventana. Cerrarás el capítulo con una de las aplicaciones más potentes de las funciones de ventana que has visto hasta ahora: LAG y LEAD.
Ejercicio actual
Empezarás este último capítulo con funciones de agregación como AVG, COUNT y SUM. Compararás el resultado de estas funciones con registros individuales dentro de una ventana, además de realizar cálculos adicionales. Después, dominarás la aplicación más interesante de las funciones de ventana: ¡los cálculos acumulados y móviles! Empezarás calculando medias y totales acumulados para distintas métricas de carga de vehículos eléctricos. Por último, cerrarás el curso generando totales y medias móviles con una ventana deslizante.