In dit hoofdstuk leer je wat vensterfuncties zijn, en de twee basis-subclausules van vensterfuncties, ORDER BY en PARTITION BY.

Introductie

Vensterfuncties vs GROUP BY

Rijen nummeren

Olympische Spelen oplopend nummeren

ORDER BY

Olympische Spelen omgekeerd nummeren

Olympische atleten nummeren op basis van behaalde medailles

Regerend kampioenen gewichtheffen

PARTITION BY

Regerend kampioenen per gender

Regerend kampioenen per gender en event

Rownummers met partitionering

Introductie tot vensterfuncties

In dit hoofdstuk leer je drie praktische toepassingen van vensterfuncties: waarden ophalen uit verschillende delen van de tabel, rijen rangschikken op basis van hun waarden, en rijen in verschillende tabellen indelen.

Ophalen

Toekomstige gouden medaillewinnaars

Eerste atleet op naam

Laatste land op naam

Rangschikking

Atleten rangschikken op behaalde medailles

Atleten uit meerdere landen rangschikken

Uitvoer van DENSE_RANK

Pagineren

Pagineren van events

Bovenste, middelste en onderste derde

Ophalen, rangschikken en pagineren

In dit hoofdstuk leer je hoe je aggregaatfuncties die je al kent, zoals `AVG()` en `SUM()`, als vensterfuncties gebruikt, en hoe je frames definieert om de uitvoer van een vensterfunctie te veranderen.

Aggregatieve vensterfuncties

Voortschrijdende totalen van atletenmedailles

Maximum aantal landmedailles per jaar

Minimale aantal landmedailles per jaar

Frames

Aantal rijen in een frame

Voortschrijdend maximum van medailles van Scandinavische atleten

Schuivend maximum van medailles van Chinese atleten

Voortschrijdende gemiddelden en totalen

Frame voor voortschrijdend gemiddelde

Voortschrijdend gemiddelde van Russische medailles

Voortschrijdend totaal van medailles per land

Aggregaat-vensterfuncties en frames

In dit laatste hoofdstuk leer je enkele technieken en functies die handig zijn in combinatie met vensterfuncties.

Pivots maken

Een eenvoudige pivot

Pivoteren met ranking

ROLLUP en CUBE

Subtotalen op landniveau

Alle subtotalen op groepsniveau

Een overzicht van handige functies

Resultaten opschonen

Resultaten samenvatten

Verder dan vensterfuncties

Summer olympics dataset

Course Glossary

Heb je je weleens afgevraagd hoe dataprofessionals SQL gebruiken om echte bedrijfsproblemen op te lossen, zoals het genereren van ranglijsten, het berekenen van voortschrijdende gemiddelden en cumulatieve totalen, het dedupliceren van data of het uitvoeren van time intelligence? Als je al weet hoe je met SQL data selecteert, filtert, sorteert, joint en groepeert, is deze cursus je volgende stap. Aan het einde schrijf je query’s als een pro! Je leert hoe je query’s voor analytics en data-engineering maakt met vensterfuncties, het geheime wapen van SQL! Met vluchtgegevens ontdek je hoe eenvoudig vensterfuncties zijn, en hoe flexibel en efficiënt ze werken.

De video’s bevatten live-transcripts die je kunt tonen door linksonder op "Show transcript" te klikken.
De cursustrefwoordenlijst vind je rechts in de sectie met bronnen.
Om CPE-kredieten te behalen moet je de cursus voltooien en minimaal 70% scoren op de gekwalificeerde toets. Je gaat naar de toets via de CPE-kredietenvermelding aan de rechterkant.

Data Manipulation in SQL

Leer hoe je queries maakt voor analyses en data-engineering met vensterfuncties, de SQL-geheime wapen!

PostgreSQL Samenvattingsstatistieken en vensterfuncties

Leer hoe je query's maakt voor analytics en data engineering met windowfuncties, het geheime wapen van SQL! 

Medewerker data-analist in SQL

SQL-basisprincipes

Frame voor voortschrijdend gemiddelde

PostgreSQL Samenvattingsstatistieken en vensterfuncties

Interactieve oefening met praktijkervaring