Dans ce chapitre, vous apprendrez ce que sont les fonctions de fenêtre, ainsi que les deux sous‑clauses de base des fonctions de fenêtre, ORDER BY et PARTITION BY.

Introduction

Fonctions de fenêtrage vs GROUP BY

Numéroter les lignes

Numéroter les Jeux olympiques par ordre croissant

ORDER BY

Numéroter les Jeux olympiques en ordre décroissant

Numéroter les athlètes olympiques selon les médailles gagnées

Champions en titre d'haltérophilie

PARTITION BY

Champions et championnes en titre par genre

Champions en titre par genre et par épreuve

Numéros de ligne avec partitionnement

Introduction aux fonctions de fenêtre

Dans ce chapitre, vous verrez trois applications pratiques des fonctions de fenêtre : extraire des valeurs à différents endroits d'une table, classer des lignes selon leurs valeurs et regrouper des lignes en différentes plages.

Récupération

Médaillés d'or à venir

Premier athlète par nom

Dernier pays par nom

Classement

Classer les athlètes selon le nombre de médailles remportées

Classer des athlètes de plusieurs pays

Résultat de DENSE_RANK

Pagination

Pagination des épreuves

Tiers supérieur, médian et inférieur

Extraction, classement et pagination

Dans ce chapitre, vous apprendrez à utiliser comme fonctions de fenêtre des fonctions d'agrégation que vous connaissez déjà, comme `AVG()` et `SUM()`, ainsi qu'à définir des trames pour modifier le résultat d'une fonction de fenêtre.

Fonctions de fenêtrage agrégées

Totaux cumulatifs des médailles des athlètes

Maximum de médailles par pays et par année

Minimum de médailles par pays et par année

Tranches

Nombre de lignes dans une fenêtre

Maximum glissant des médailles des athlètes scandinaves

Maximum mobile des médailles des athlètes chinois

Moyennes mobiles et totaux

Tranche de la moyenne mobile

Moyenne mobile des médailles russes

Total mobile des médailles par pays

Fonctions de fenêtre d'agrégation et trames

Dans ce dernier chapitre, vous verrez des techniques et des fonctions utiles à combiner avec les fonctions de fenêtre.

Tableaux croisés (pivot)

Un tableau croisé simple

Pivot avec classement

ROLLUP et CUBE

Sous-totaux par pays

Tous les sous-totaux par groupe

Tour d'horizon des fonctions utiles

Nettoyer les résultats

Résumer les résultats

Au‑delà des fonctions de fenêtre

Summer olympics dataset

Course Glossary

Vous vous êtes déjà demandé comment les spécialistes des données utilisent SQL pour résoudre des problèmes concrets en entreprise, comme générer des classements, calculer des moyennes mobiles et des cumuls, dédupliquer des données ou effectuer de l'analyse temporelle? Si vous savez déjà sélectionner, filtrer, trier, joindre et regrouper des données avec SQL, ce cours est la prochaine étape. À la fin, vous rédigerez des requêtes comme un pro! Vous apprendrez à créer des requêtes pour l'analytique et l'ingénierie des données grâce aux fonctions de fenêtre, l'arme secrète de SQL! À partir de données de vols, vous verrez à quel point il est simple d'utiliser les fonctions de fenêtre, ainsi que leur flexibilité et leur efficacité.

Les vidéos offrent des transcriptions en direct que vous pouvez afficher en cliquant sur « Show transcript » en bas à gauche des vidéos.
Le glossaire du cours se trouve à droite, dans la section des ressources.
Pour obtenir des crédits de FPC, vous devez terminer le cours et atteindre un score de 70 % à l'évaluation admissible. Vous pouvez accéder à l'évaluation en cliquant sur l'encadré des crédits de FPC à droite.

Data Manipulation in SQL

Apprenez à créer des requêtes pour l'analyse et l'ingénierie des données avec les fonctions de fenêtre SQL!

Fonctions de synthèse et de fenêtre dans PostgreSQL

Vous apprendrez à créer des requêtes pour l'analyse et l'ingénierie des données à l'aide des fonctions de fenêtrage, l'arme secrète du langage SQL. 

Analyste de données associé en SQL

Notions fondamentales de SQL

Fonctions de fenêtrage vs GROUP BY

Fonctions de synthèse et de fenêtre dans PostgreSQL

Exercice interactif pratique