Bir window fonksiyonu oluşturma

Window fonksiyonları biraz kafa karıştırıcı olabilir; ancak temel sözdizimine alışmak, daha karmaşık sorgular yazmaya başladığında kendini daha rahat hissetmene yardımcı olur.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Snowflake'ta Pencere Fonksiyonları

Kursa Göz Atın

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Teoriyi etkileşime dönüştürün, interaktif egzersizlerimizden biriyle

Egzersize başla

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Snowflake'ta Pencere Fonksiyonları

IntermediárioNível de habilidade

4.9+

488 reviews

Kursa Ücretsiz Başla

Snowflake pencere fonksiyonlarıyla olasılıkların dünyasına pencere aç! Önce pencere fonksiyonlarını geleneksel fonksiyonlardan ayırarak başlayacaksın. Ardından bir sorgudaki her kayıt için satır numarası ve sıralama oluşturmayı öğreneceksin. Temelleri kavradıktan sonra, pencere fonksiyonlarına asıl “pencereyi” PARTITION BY ile ekleyeceksin. Belirli bir pencerenin ilk ve son değerini nasıl bulup kullanacağını keşfettikten sonra, toplama fonksiyonlarına kısa bir bakışla bölümü tamamlayacaksın.

Exercise 1: Satır numaraları atama Exercise 2: Bir window fonksiyonu oluşturma

Geçerli egzersiz

Exercise 3: Şarj oturumlarına satır numarası ekleme Exercise 4: Sıcak dalgayla yolculuk Exercise 5: Sıralama amaçlı pencere fonksiyonları Exercise 6: Bu hızlı bir şarj mıydı?Exercise 7: Tüketilen enerjiyi karşılaştırma Exercise 8: Pencere fonksiyonunda veriyi bölümlere ayırma Exercise 9: Paranın izini sür!Exercise 10: Şarj maliyetlerine yakından bakış

Vitesi artırma zamanı! Bu bölümde sıralama fonksiyonlarını bir üst seviyeye taşıyacaksın. RANK'in bir varyantı olan DENSE_RANK ile başlayacak, eşitlikleri biraz farklı şekilde ele alışını göreceksin. Ayrıca, önceki derste gördüğün fonksiyonların daha güçlü bir sürümünü NTH_VALUE ile keşfedeceksin. Sonraki adımda, beklediğinden daha faydalı olan NTILE ile verileri “kovalara” böleceksin. Ayrıca bir pencerede belirli bir kayıttan küçük veya ona eşit kaç kayıt olduğunu bulmak için CUME_DIST adlı kullanışlı bir aracı öğreneceksin. Bölümü, şimdiye kadar gördüğün en güçlü pencere fonksiyonu uygulamalarından ikisiyle noktalayacaksın: LAG ve LEAD.

Exercise 1: Daha Fazla Sıralama Fonksiyonu Exercise 2: Doğru araçları pazarlamak Exercise 3: Şarj planlamasını optimize etme Exercise 4: Asgari şarj maliyetini belirleme Exercise 5: NTILE ve CUME_DIST Exercise 6: Araç sahipleriyle anket Exercise 7: Şarj süresini değerlendirme Exercise 8: Araç sahipleri şarjlar arasında ne kadar süre geçiyor?Exercise 9: LAG ve LEAD Exercise 10: Geçmişe bakış!Exercise 11: Şarj cihazı verimliliğini koruma Exercise 12: Hızlı şarj yükü

Bu son bölüme AVG, COUNT ve SUM gibi toplama fonksiyonlarıyla başlayacaksın. Bu fonksiyonların çıktısını bir penceredeki tekil kayıtlarla karşılaştırarak ve ek hesaplamalar yapmak için kullanarak ilerleyeceksin. Sonrasında ise pencere fonksiyonlarının en heyecan verici uygulamasına hakim olacaksın: koşan (running) ve hareketli (moving) hesaplamalar! Elektrikli araç şarjı için farklı metriklerde kümülatif ortalamalar ve toplamlar hesaplayarak başlayacaksın. Son olarak, kayan bir pencereyle hareketli toplamlar ve ortalamalar üreterek dersi tamamlayacaksın!

Exercise 1: Toplulaştırma pencere fonksiyonları Exercise 2: Araç sahiplerini metriklerle etkilemek Exercise 3: Şarj oturumu süresi ve maliyetini görselleştirme Exercise 4: En az kim tüketiyor?Exercise 5: Pencere çerçeveleri Exercise 6: Şarj süreleri uzuyor mu?Exercise 7: Verimsiz şarj cihazlarını belirleme Exercise 8: Hareketli Ortalamalar ve Toplamlar Exercise 9: Moving vs. running Exercise 10: Sıcaklığın şarj hızına etkisi Exercise 11: Hepsini bir araya getirme zamanı!Exercise 12: Tebrikler!