Toán tử so sánh

Toán tử so sánh nào dưới đây không thể dùng để so sánh giá trị của hai trường/giá trị NUMERIC?

Bài tập này là một phần của khóa học

Kiểu dữ liệu và Hàm trong Snowflake

Xem khóa học

Bài tập tương tác thực hành

Biến lý thuyết thành hành động với một trong các bài tập tương tác của chúng tôi

Bắt đầu bài tập

Bài tập này là một phần của khóa học

Kiểu dữ liệu và Hàm trong Snowflake

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.9+

539 reviews

Bắt đầu khóa học miễn phí

Trước khi có thể thay đổi thế giới với Snowflake, bạn cần biết mình sẽ làm việc với kiểu dữ liệu nào. Bạn sẽ bắt đầu với dữ liệu văn bản, học cách dùng trong truy vấn và định nghĩa cột, đồng thời khám phá cách lấy chi tiết cột từ bất kỳ bảng nào. Sau đó, bạn sẽ làm chủ các kiểu dữ liệu số và ngày/giờ, hiểu về độ chính xác, thang đo và cách chuyển đổi chuỗi thành timestamp.

Exercise 1: Kiểu dữ liệu văn bản Exercise 2: Đó có phải dữ liệu văn bản không?Exercise 3: Tập luyện giữa thành phố lớn Exercise 4: Định nghĩa dữ liệu văn bản Exercise 5: Kiểu dữ liệu số Exercise 6: Chọn FLOAT cho hợp lý Exercise 7: Tạo bảng bán lẻ Exercise 8: Kiểu dữ liệu datetime Exercise 9: Xây dựng giá trị datetime Exercise 10: Múi giờ nào?Exercise 11: Bạn đã check-in khi nào?

Giờ bạn đã hiểu tường tận dữ liệu trong Snowflake, đã đến lúc thao tác và chuyển đổi nó. Bạn sẽ bắt đầu với thao tác dữ liệu văn bản bằng TRIM, SPLIT và CONCAT, rồi làm chủ các phép tính số học và tổng hợp với SUM và AVG. Bạn sẽ khám phá chuyển đổi timestamp bằng cách trích xuất các thành phần như năm hoặc giờ, tính khoảng thời gian giữa các ngày, và tạo các hàm Snowflake tùy chỉnh (UDF) để hiện thực hóa logic cá nhân hóa.

Exercise 1: Xử lý dữ liệu văn bản Exercise 2: Quản lý độ dài hiển thị Exercise 3: Chuyển đổi dữ liệu văn bản Exercise 4: Khuyến khích hội viên qua marketing Exercise 5: Tính toán số học Exercise 6: Toán tử so sánh

Bài tập hiện tại

Exercise 7: Điều chỉnh giá gói thành viên Exercise 8: Bài tập nào đốt nhiều calo hơn?Exercise 9: Xử lý dữ liệu datetime Exercise 10: Tách nhỏ một timestamp Exercise 11: Bạn ở phòng gym trong bao lâu?Exercise 12: Đặt lịch hẹn Exercise 13: Hàm do người dùng định nghĩa trong Snowflake Exercise 14: Tạo hàm Snowflake của riêng bạn Exercise 15: Xếp hạng hội viên theo hiệu suất tập luyện

Ở chương cuối này, bạn sẽ tăng tốc với các chức năng nâng cao hơn của Snowflake. Bạn sẽ bắt đầu với kiểu dữ liệu VARIANT (dữ liệu bán cấu trúc), học cách phân tích dữ liệu cấp cao và dữ liệu lồng nhau bằng dot-notation và bracket-notation, rồi làm chủ biểu thức bảng chung (CTE) bằng cách xây dựng và sử dụng nhiều CTE. Cuối cùng, bạn sẽ tổng kết bằng cách tạo các bảng đã xoay trục (PIVOT) để chuyển dữ liệu sang định dạng dễ đọc, sẵn sàng cho báo cáo và phân tích.

Exercise 1: Làm phẳng dữ liệu bán cấu trúc Exercise 2: Truy xuất dữ liệu lồng nhau Exercise 3: Làm việc với thông tin cá nhân Exercise 4: Tạo mô tả hội viên phòng gym Exercise 5: Nhiều common table expressions Exercise 6: Xác định thành viên xuất sắc Exercise 7: So sánh bài tập của nhóm hội viên cao tuổi Exercise 8: Xoay trục dữ liệu Exercise 9: Đánh giá thời lượng buổi tập Exercise 10: CrossFit có phổ biến không?Exercise 11: Bài tập nào đốt nhiều calorie nhất?Exercise 12: Chúc mừng bạn!