Несколько обобщённых табличных выражений

Create Your Free Account

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Это упражнение является частью курса

Типы данных и функции в Snowflake

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Прежде чем приступать к работе в Snowflake, важно разобраться с типами данных, с которыми вам предстоит работать. Вы начнёте с текстовых данных: научитесь использовать их в запросах, определять столбцы и получать информацию о структуре любой таблицы. Затем освоите числовые типы данных и форматы даты и времени — узнаете о точности, масштабе и преобразовании строк в метки времени.

Exercise 1: Текстовые типы данных Exercise 2: Это текстовые данные?Exercise 3: Фитнес в большом городе Exercise 4: Определение текстовых данных Exercise 5: Числовые типы данных Exercise 6: Выбор типа FLOAT Exercise 7: Создание таблицы розничных продаж Exercise 8: Типы данных для даты и времени Exercise 9: Формирование значений даты и времени Exercise 10: Какой часовой пояс?Exercise 11: Когда вы зарегистрировались?

Теперь, когда вы хорошо знаете типы данных в Snowflake, пришло время преобразовывать и обрабатывать их. Вы начнёте с работы с текстом: функций TRIM, SPLIT и CONCAT, затем перейдёте к числовым операциям — арифметике и агрегатным функциям SUM и AVG. Вы научитесь работать с метками времени: извлекать такие компоненты, как год или часы, вычислять интервалы между датами, а также создавать собственные функции в Snowflake (UDF) для реализации нестандартной логики.

Exercise 1: Работа с текстовыми данными Exercise 2: Управление длиной отображения Exercise 3: Преобразование текстовых данных Exercise 4: Мотивирующие сообщения для участников Exercise 5: Числовые вычисления Exercise 6: Операторы сравнения Exercise 7: Корректировка цен на подписку Exercise 8: Что сжигает больше калорий?Exercise 9: Работа с данными типа datetime Exercise 10: Разбор временной метки на компоненты Exercise 11: Сколько времени вы провели в спортзале?Exercise 12: Планирование встреч Exercise 13: Пользовательские функции в Snowflake Exercise 14: Создание собственной функции в Snowflake Exercise 15: Ранжирование посетителей зала по эффективности

В этой финальной главе вы познакомитесь с более продвинутыми возможностями Snowflake. Вы начнёте с типа данных VARIANT (полуструктурированные данные): научитесь разбирать данные верхнего уровня и вложенные данные с помощью точечной и скобочной нотации, затем освоите обобщённые табличные выражения (CTE) — построение и использование нескольких CTE. В завершение вы создадите сводные таблицы с помощью ключевого слова PIVOT, чтобы преобразовать данные в удобный для отчётов и анализа формат.

Exercise 1: Работа с полуструктурированными данными Exercise 2: Извлечение вложенных данных Exercise 3: Работа с персональными данными Exercise 4: Составление описания участника спортзала Exercise 5: Несколько обобщённых табличных выражений

Текущее упражнение

Exercise 6: Определение лучших участников Exercise 7: Сравнение тренировок пожилых участников Exercise 8: Сведение данных (Pivoting)Exercise 9: Анализ продолжительности тренировок Exercise 10: Насколько популярен CrossFit?Exercise 11: Какие тренировки сжигают больше всего калорий?Exercise 12: Поздравляем!