Dans ce chapitre, vous découvrirez ce que sont les fonctions de fenêtrage, ainsi que leurs deux sous-clauses de base ORDER BY et PARTITION BY.

Introduction

Fonctions de fenêtrage vs GROUP BY

Numérotation des lignes

Numérotation des Jeux Olympiques dans l’ordre croissant

ORDER BY

Numérotation des Jeux Olympiques dans l’ordre décroissant

Numérotation des athlètes olympiques en fonction du nombre de médailles remportées

Champions en titre d'haltérophilie

PARTITION BY

Champions en titre par genre

Champions en titre par genre et par épreuve

Numéros de ligne avec partitionnement

Introduction aux fonctions de fenêtrage

Dans ce chapitre, vous apprendrez trois applications pratiques des fonctions de fenêtrage : récupérer des valeurs dans différentes parties du tableau, classer les lignes en fonction de leurs valeurs et répartir les lignes dans différents tableaux.

Recherche

Futurs médaillés d'or

Premier athlète par nom

Dernier pays par nom

Classement

Classement des athlètes en fonction des médailles remportées

Classement des athlètes de plusieurs pays

Résultat de DENSE_RANK

Pagination

Pagination des épreuves

Tiers supérieur, médian et inférieur

Récupération, classement et pagination

Dans ce chapitre, vous apprendrez à utiliser des fonctions agrégées que vous connaissez bien, comme `AVG()` et `SUM()`, en tant que fonctions de fenêtrage, ainsi qu'à définir des cadres pour modifier le résultat d'une fonction de fenêtrage.

Fonctions de fenêtrage agrégées

Total cumulé des médailles remportées par les athlètes

Nombre maximal de médailles par pays et par année

Nombre minimal de médailles par pays et par année

Cadres

Nombre de lignes dans un cadre

Nombre maximal mobile de médailles remportées par les athlètes scandinaves

Nombre maximal mobile de médailles des athlètes chinois

Moyennes mobiles et totaux

Cadre de la moyenne mobile

Moyenne mobile des médailles russes

Somme mobile des médailles par pays

Fonctions de fenêtrage agrégées et cadres

Dans ce dernier chapitre, vous apprendrez quelques techniques et fonctions qui sont utiles lorsqu'elles sont utilisées avec les fonctions de fenêtrage.

Pivotement

Un pivot de base

Pivotement avec classement

ROLLUP et CUBE

Sous-totaux par pays

Tous les sous-totaux au niveau du groupe

Une étude des fonctions utiles

Nettoyage des résultats

Résumé des résultats

Au-delà des fonctions de fenêtrage

Summer olympics dataset

Avez-vous déjà réfléchi à la manière dont les professionnels des données utilisent SQL pour résoudre des problèmes commerciaux concrets, tels que la génération de classements, le calcul de moyennes mobiles et de totaux cumulés, la déduplication de données ou l'analyse temporelle ? Si vous maîtrisez déjà la sélection, le filtrage, le tri, la jointure et le regroupement de données avec SQL, ce cours constitue la prochaine étape de votre apprentissage. À la fin, vous serez en mesure de rédiger des requêtes avec une grande aisance. 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. En utilisant les données des vols, vous découvrirez à quel point il est simple d'utiliser les fonctions de fenêtrage, et à quel point elles sont flexibles et efficaces.

Data Manipulation in SQL

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

Statistiques récapitulatives et fonctions de fenêtrage PostgreSQL

Apprenez à créer des requêtes pour l'analyse et l'ingénierie des données avec les fonctions window, l'arme secrète de SQL ! 

Analyste de données associé en SQL

Principes fondamentaux de SQL

Fonctions de fenêtrage vs GROUP BY

Statistiques récapitulatives et fonctions de fenêtrage PostgreSQL

Exercice interactif pratique