Создание оконной функции

Оконные функции могут показаться сложными, однако знакомство с базовым синтаксисом поможет вам увереннее строить более сложные запросы.

Это упражнение является частью курса

Оконные функции в Snowflake

Посмотреть курс

Практическое интерактивное упражнение

Превратите теорию в практику с помощью одного из наших интерактивных упражнений

Начать упражнение

Это упражнение является частью курса

Оконные функции в Snowflake

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.9+

596 reviews

Начать курс бесплатно

Откройте мир новых возможностей с оконными функциями Snowflake! Вы начнёте с того, что разберётесь, чем оконные функции отличаются от традиционных. Затем научитесь присваивать каждой записи в запросе номер строки и ранг. Освоив основы, вы познакомитесь с ключевым элементом оконных функций — PARTITION BY. Вы узнаете, как находить и использовать первое и последнее значение в заданном окне, а в конце получите первое представление об агрегатных функциях.

Exercise 1: Присвоение номеров строк Exercise 2: Создание оконной функции

Текущее упражнение

Exercise 3: Добавление номеров строк к сессиям зарядки Exercise 4: Ловим волну жары Exercise 5: Оконные функции ранжирования Exercise 6: Быстрая ли была зарядка?Exercise 7: Сравнение потреблённой энергии Exercise 8: Разбиение данных в оконной функции Exercise 9: Следите за деньгами!Exercise 10: Анализ стоимости зарядки

Переходим на новый уровень! В этой главе вы углубите знания о функциях ранжирования. Начнёте с разновидности RANK — функции DENSE_RANK, которая обрабатывает одинаковые значения иначе. Также вы изучите более гибкую версию уже знакомых функций с помощью NTH_VALUE. Затем создадите «корзины» данных с помощью NTILE — это удобнее, чем кажется на первый взгляд. Кроме того, вы освоите полезную функцию CUME_DIST, которая позволяет найти долю записей, меньших или равных заданной в окне. Завершит главу знакомство с одним из самых мощных применений оконных функций — LAG и LEAD.

Exercise 1: Дополнительные функции ранжирования Exercise 2: Маркетинг подходящих автомобилей Exercise 3: Оптимизация расписания зарядки Exercise 4: Определение минимальной стоимости зарядки Exercise 5: NTILE и CUME_DIST Exercise 6: Опрос владельцев транспортных средств Exercise 7: Анализ продолжительности зарядки Exercise 8: Сколько времени проходит у владельцев электромобилей между зарядками?Exercise 9: LAG и LEAD Exercise 10: Заглянем в прошлое!Exercise 11: Отслеживание эффективности зарядных устройств Exercise 12: Нагрузка быстрой зарядки

Заключительная глава начинается с агрегатных функций: AVG, COUNT и SUM. Вы сравните результаты их работы с отдельными записями в окне и выполните дополнительные вычисления. После этого вы освоите самое интересное применение оконных функций — накопительные и скользящие вычисления! Сначала вы рассчитаете накопительные средние и итоги для различных показателей зарядки электромобилей. В финале курса вы научитесь строить скользящие суммы и средние с помощью динамического окна!

Exercise 1: Агрегатные оконные функции Exercise 2: Вовлечение владельцев транспортных средств с помощью метрик Exercise 3: Визуализация продолжительности и стоимости сеансов зарядки Exercise 4: Кто потребляет меньше всего?Exercise 5: Оконные фреймы Exercise 6: Становится ли зарядка длиннее?Exercise 7: Выявление неэффективных зарядных станций Exercise 8: Скользящие средние и нарастающие итоги Exercise 9: Скользящее и нарастающее вычисления Exercise 10: Влияние температуры на скорость зарядки Exercise 11: Всё вместе!Exercise 12: Поздравляем!