Buka jendela menuju berbagai kemungkinan dengan fungsi window di Snowflake! Anda akan mulai dengan membedakan fungsi window dari fungsi tradisional. Lalu, Anda akan belajar cara memberikan nomor baris dan peringkat untuk setiap rekaman dalam sebuah kueri. Setelah menguasai dasar-dasarnya, Anda akan menambahkan “window” pada fungsi window dengan menggunakan PARTITION BY. Anda akan mempelajari cara menemukan dan menggunakan nilai pertama dan terakhir dari suatu window sebelum menutup dengan cuplikan fungsi agregasi.

Memberikan nomor baris

Membangun window function

Menambahkan nomor baris ke sesi pengisian daya

Menyusuri gelombang panas

Fungsi jendela untuk pemeringkatan

Apakah itu pengisian cepat?

Membandingkan energi yang dikonsumsi

Mempartisi data dalam fungsi window

Ikuti aliran uang!

Menyelami biaya pengisian daya

Fungsi Window

Saatnya naik tingkat! Pada bab ini, Anda akan membawa fungsi peringkat ke level berikutnya. Anda akan mulai dengan varian RANK bernama DENSE_RANK, yang menangani nilai seri dengan cara yang sedikit berbeda. Anda juga akan mengeksplorasi versi yang lebih tangguh dari fungsi yang Anda lihat pada pelajaran sebelumnya menggunakan NTH_VALUE. Selanjutnya, Anda akan membuat “bucket” data menggunakan NTILE, yang lebih berguna daripada yang Anda kira. Anda juga akan mempelajari alat praktis bernama CUME_DIST untuk menemukan jumlah rekaman yang kurang dari atau sama dengan rekaman tertentu dalam sebuah window. Anda akan menutup bab dengan salah satu penerapan fungsi window yang paling kuat sejauh ini: LAG dan LEAD.

Fungsi Peringkat Lanjutan

Memasarkan kendaraan yang tepat

Mengoptimalkan penjadwalan pengisian daya

Menetapkan biaya pengisian minimum

NTILE dan CUME_DIST

Mensurvei pemilik kendaraan

Mengevaluasi durasi pengisian daya

Seberapa lama pemilik kendaraan jeda antar pengisian daya?

LAG dan LEAD

Menggunakan fungsi jendela `LAG`

Melihat ke masa lalu!

Menjaga efisiensi pengisi daya

Beban pengisi daya cepat

Fungsi Window untuk Peringkat

Anda akan memulai bab terakhir ini dengan fungsi agregasi seperti AVG, COUNT, dan SUM. Anda akan membandingkan keluaran fungsi-fungsi ini dengan rekaman individual dalam sebuah window, serta melakukan perhitungan tambahan. Setelah itu, Anda akan menguasai penerapan fungsi window yang paling menarik: perhitungan berjalan dan bergerak! Anda akan mulai dengan menghitung rata-rata berjalan dan total untuk berbagai metrik pengisian daya kendaraan listrik. Terakhir, Anda akan menutup kursus dengan menghasilkan total dan rata-rata bergerak menggunakan window geser!

Fungsi jendela agregat

Melibatkan pemilik kendaraan dengan metrik

Memvisualisasikan durasi dan biaya sesi pengisian daya

Siapa yang mengonsumsi paling sedikit?

Window frame

Apakah durasi pengisian makin lama?

Mengidentifikasi pengisi daya yang tidak efisien

Rata-Rata dan Total Bergerak

Moving vs. running

Dampak suhu terhadap laju pengisian daya

Menggabungkan semuanya!

Selamat!

Fungsi Window Agregat

Buka beragam alat pemecahan masalah baru dengan kekuatan fungsi window di Snowflake! Dalam kursus ini, Anda akan menguasai alat yang diperlukan untuk menyelesaikan masalah seperti mengidentifikasi pencilan dalam himpunan data Anda dan menghitung rata-rata bergerak.

Pertama, Anda akan membedakan antara fungsi agregasi tradisional dan fungsi window. Anda akan memahami anatomi fungsi window dengan memberikan nomor baris dan peringkat pada semua rekaman dalam kueri Snowflake. Setelah dasar-dasarnya kuat, Anda akan memasangkan fungsi window ini dengan partisi. Ini memberi Anda kemampuan untuk membuat kelompok rekaman yang terurut, serta membandingkan nilai-nilai berurutan.


Anda akan menutup kursus dengan fungsi window agregat dan rata-rata bergulir; dua penerapan fungsi window yang paling berguna untuk merapikan dan menganalisis data. Pada akhirnya, Anda akan memiliki seperangkat keterampilan baru yang akan meningkatkan performa kueri Snowflake Anda!

Data Manipulation in Snowflake

Temukan fungsi jendela Snowflake untuk menyelesaikan masalah data dengan peringkat, partisi, dan kalkulasi bergulir.

Fungsi Window di Snowflake

Temukan fungsi jendela Snowflake untuk menyelesaikan masalah data kompleks dengan peringkat, partisi, dan perhitungan bergulir.

Associate Data Engineer di Snowflake

SELECT
    user_id,
    charging_station_id,
    charging_start_time,
    charging_duration,

	charging_duration - LAG(charging_rate, 1, 0) OVER(

		PARTITION BY charging_station_id
		ORDER BY charging_start_time

	) AS change_in_charging_duration  -- Alias for column using LAG

Melihat ke masa lalu!

Fungsi Window di Snowflake

Latihan interaktif langsung