エンジニアリングマネージャーから、Snowflake を学ぶ新入エンジニア向けのガイドを作成してほしいと依頼されました。もちろん、喜んでお手伝いしましょう。このランブックの一部として、LAG ウィンドウ関数の構文を整理して示す必要があります。
LAG
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
Snowflake のウィンドウ関数で、さまざまな可能性への扉を開きましょう！まず、ウィンドウ関数と従来の関数の違いを理解します。次に、クエリ内の各レコードに行番号とランキングを付与する方法を学びます。基礎をしっかり習得したら、PARTITION BY を使ってウィンドウ関数の「ウィンドウ」部分を実践します。特定のウィンドウの最初と最後の値を取得・活用する方法を探り、最後に集計関数の概要もご紹介します。
さらに一歩進みましょう！この章では、ランキング関数を発展させて学びます。まず、同順位の扱いが少し異なる RANK の派生である DENSE_RANK から始めます。また、前の章で扱った関数をより汎用的にした NTH_VALUE についても学びます。次に、NTILE を使ってデータを「バケツ」に分ける方法を紹介します。これは思った以上に便利な機能です。さらに、ウィンドウ内で特定のレコード以下のレコード数を求める CUME_DIST という便利なツールも取り上げます。章の締めくくりは、これまで学んだウィンドウ関数の中でも特に強力な LAG と LEAD です。
現在の演習
この最終章では、AVG、COUNT、SUM といった集計関数から始めます。これらの関数の出力をウィンドウ内の個々のレコードと比較したり、追加の計算に活用したりする方法を学びます。その後、ウィンドウ関数の最も魅力的な応用例である、累積計算と移動計算を習得しましょう！電気自動車の充電データを用いて、累積平均と累積合計を計算します。最後は、スライディングウィンドウを使って移動合計と移動平均を求め、コースを締めくくります！
