Usando MERGE

No exercício anterior, exploramos o uso de INSERT para acrescentar novas linhas de dados.

Neste exercício, vamos ver como usar MERGE para lidar com linhas de dados que são tanto totalmente novas quanto atualizações de linhas existentes.

Este exercício faz parte do curso

Introduction to Databricks SQL

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Introduction to Databricks SQL

IntermediárioNível de habilidade

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Crie uma base sólida de data warehousing com a Databricks Data Intelligence Platform! Você vai aprender como o Databricks e a arquitetura de lakehouse preparam sua organização para uma pilha moderna de SQL e BI. Você também vai explorar os principais componentes do produto Databricks SQL, desde técnicas de armazenamento de dados até otimizações de processamento.

Exercise 1: SQL na Data Intelligence Platform Exercise 2: Benefícios do lakehouse para SQL Exercise 3: Explorando o Databricks SQL Exercise 4: Explorando alguns dados Exercise 5: Partner Connect Exercise 6: Principais ativos do Databricks SQL Exercise 7: Classificando os assets do Databricks SQL Exercise 8: Crie uma consulta Exercise 9: Criar uma visualização

Construa uma base de dados sólida para a arquitetura de lakehouse! Você vai aprender a ingerir, transformar e modelar seus dados usando os recursos do Databricks SQL. Você vai explorar abordagens baseadas em interface gráfica e programáticas para construir a arquitetura de medalhão e criar um ecossistema de dados pronto para qualquer carga de trabalho analítica.

Exercise 1: Ingerindo dados Exercise 2: Ingestão de dados via GUI Exercise 3: Hidratando o lakehouse Exercise 4: Fazer upload de dados manualmente Exercise 5: Usando COPY INTO Exercise 6: Aproveitando o Auto Loader Exercise 7: Transformando dados Exercise 8: SQL e a arquitetura de medalhões Exercise 9: Criando uma camada de dados de cafés Exercise 10: Limpando tabelas brutas Exercise 11: Criando a camada Silver Exercise 12: Criando uma tabela de sinistros com prêmio alto

Crie insights poderosos com o Databricks SQL! Você vai aprender a escrever consultas, criar visualizações e alimentar painéis usando os recursos do Databricks na própria plataforma. Você vai praticar o uso de código SQL, filtros e parâmetros para criar uma aplicação analítica robusta para seus usuários finais.

Exercise 1: Consultando na Data Intelligence Platform Exercise 2: Ativos analíticos no Databricks SQL Exercise 3: Consultando nosso conjunto de dados de café Exercise 4: Analisando sinistros de seguros Exercise 5: Complementando consultas com funções Exercise 6: Visualizando resultados de consultas Exercise 7: Criando um aplicativo de análise Exercise 8: O papel do Partner Connect Exercise 9: Um painel de dados de café Exercise 10: Adicionando filtros a painéis Exercise 11: Usando parâmetros em consultas Exercise 12: Crie um dashboard executivo

No capítulo final, você vai aprender técnicas mais avançadas que aproveitam os principais diferenciais da plataforma Databricks. Você verá como lidar com dados de alta velocidade e em rápida mudança usando funções de janela e como mesclar conjuntos de dados à medida que eles chegam.

Exercise 1: Padrões comuns de engenharia de dados Exercise 2: Append vs. CDC Exercise 3: Atualizando os dados de vendas de café Exercise 4: Otimização de dados com SQL Exercise 5: Usando INSERT Exercise 6: Usando MERGE

Exercício atual

Exercise 7: Padrões avançados de análise de dados Exercise 8: Entendendo funções de janela e subconsultas Exercise 9: Analisando vendas de café por loja Exercise 10: Escrevendo uma subconsulta Exercise 11: Usando uma window function Exercise 12: Usando janelas e subconsultas juntas Exercise 13: Recapitulação do curso