Olhando para o passado!

Sua gerente de engenharia veio pedir que você preparasse um guia para as novas pessoas engenheiras se familiarizarem com Snowflake. Claro que você topa ajudar! Parte desse runbook vai incluir descrever a sintaxe para usar a função de janela LAG.

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IntermediárioNível de habilidade

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Abra a janela para um mundo de possibilidades com as funções de janela do Snowflake! Você vai começar diferenciando funções de janela de funções tradicionais. Depois, vai aprender a fornecer um número de linha e um ranking para cada registro em uma consulta. Quando dominar o básico, vai colocar a “janela” nas funções de janela usando PARTITION BY. Você vai explorar como encontrar e usar o primeiro e o último valor de uma determinada janela antes de encerrar com uma prévia das funções de agregação.

Exercise 1: Atribuindo números de linha Exercise 2: Construindo uma função de janela Exercise 3: Adicionando números de linha às sessões de recarga Exercise 4: Surfando na onda de calor Exercise 5: Funções de janela de classificação Exercise 6: Foi um carregamento rápido?Exercise 7: Comparando energia consumida Exercise 8: Particionando dados em uma função de janela Exercise 9: Siga o dinheiro!Exercise 10: Aprofundando nos custos de recarga

Hora de aumentar o nível! Neste capítulo, você vai levar as funções de classificação ainda mais longe. Você começará com uma variação de RANK, chamada DENSE_RANK, que lida com empates de um jeito um pouco diferente. Você também vai explorar uma versão mais robusta das funções vistas na lição anterior usando NTH_VALUE. Em seguida, você vai criar “baldes” de dados usando NTILE, que é mais útil do que você imagina. Você também vai conhecer uma ferramenta bacana chamada CUME_DIST para encontrar o número de registros menores ou iguais a um determinado registro em uma janela. Você vai encerrar o capítulo com uma das aplicações mais poderosas de funções de janela que viu até aqui: LAG e LEAD.

Exercise 1: Mais funções de classificação Exercise 2: Divulgando os veículos certos Exercise 3: Otimizando o agendamento de recargas Exercise 4: Definindo um custo mínimo de recarga Exercise 5: NTILE e CUME_DIST Exercise 6: Entrevistando proprietários de veículos Exercise 7: Avaliando a duração do carregamento Exercise 8: Quanto tempo os proprietários ficam sem recarregar?Exercise 9: LAG e LEAD Exercise 10: Olhando para o passado!

Exercicio Atual

Exercise 11: Mantendo a eficiência dos carregadores Exercise 12: Carga do carregador rápido

Você vai começar este último capítulo com funções de agregação como AVG, COUNT e SUM. Você vai comparar a saída dessas funções com registros individuais em uma janela e também realizar cálculos adicionais. Depois disso, vai dominar a aplicação mais empolgante das funções de janela: cálculos acumulados e móveis! Você vai começar calculando médias e totais acumulados para diferentes métricas de carregamento de veículos elétricos. Por fim, você vai encerrar o curso gerando totais e médias móveis com uma janela deslizante!

Exercise 1: Funções de janela de agregação Exercise 2: Engajando proprietários de veículos com métricas Exercise 3: Visualizando a duração e o custo das sessões de recarga Exercise 4: Quem está consumindo menos?Exercise 5: Faixas de janela Exercise 6: Os tempos de recarga estão ficando mais longos?Exercise 7: Identificando carregadores ineficientes Exercise 8: Médias e Totais Móveis Exercise 9: Moving vs. running Exercise 10: Impacto da temperatura na taxa de carregamento Exercise 11: Juntando tudo!Exercise 12: Parabéns!