পাঠ 1ফিল্টারিং কৌশল: WHERE বনাম HAVING, EXISTS, IN ব্যবহার, সংযুক্ত সাবক্যোয়ারিবিশ্লেষণাত্মক ক্যোয়ারির জন্য সুনির্দিষ্ট ফিল্টারিং কৌশলগুলি বিকশিত করুন। WHERE এবং HAVING-এর তুলনা করুন, সাবক্যোয়ারি ফিল্টারের জন্য EXISTS এবং IN ব্যবহার করুন, এবং জটিল, রো-সচেতন বিশ্লেষণাত্মক অবস্থা প্রকাশ করতে সংযুক্ত সাবক্যোয়ারি প্রয়োগ করুন।
WHERE vs HAVING in grouped queriesUsing IN and NOT IN with subqueriesEXISTS and NOT EXISTS for semi joinsCorrelated subqueries for row-aware logicHandling NULLs in filter conditionsPerformance tips for complex filtersপাঠ 2SQL ডেটা টাইপ এবং তারিখ/সময় হ্যান্ডলিং (DATE, TIMESTAMP, সংখ্যাগত নির্ভুলতা)বিশ্লেষণে ব্যবহৃত প্রধান SQL ডেটা টাইপগুলি এবং স্টোরেজ, নির্ভুলতা এবং গণনায় তাদের প্রভাব শিখুন। সংখ্যাগত স্কেল, টেক্সট হ্যান্ডলিং এবং সময়-ভিত্তিক বিশ্লেষণের জন্য শক্তিশালী তারিখ এবং টাইমস্ট্যাম্প অপারেশনগুলি বুঝুন।
Numeric types and precision for metricsCharacter and text data considerationsDATE vs TIMESTAMP and time zonesCasting and converting between typesDate arithmetic and interval calculationsExtracting parts of dates for groupingপাঠ 3অ্যাগ্রিগেশন এবং গ্রুপিং: GROUP BY, HAVING, COUNT, SUM, AVG, MIN, MAXঅ্যাগ্রিগেশন এবং গ্রুপিংয়ের মাধ্যমে ডেটা সারাংশ করতে শিখুন। GROUP BY এবং HAVING ব্যবহার করে মেট্রিক্স তৈরি করুন, COUNT, SUM, AVG, MIN এবং MAX প্রয়োগ করুন, এবং ড্যাশবোর্ড এবং রিপোর্টের জন্য শক্তিশালী অ্যাগ্রিগেট ক্যোয়ারি ডিজাইন করুন।
GROUP BY fundamentals and syntaxAggregate functions COUNT and SUMAVG, MIN, and MAX for distributionsHAVING to filter aggregated resultsGrouping by expressions and bucketsDealing with NULLs in aggregatesপাঠ 4ডাটাবেসে CSV লোডিং: COPY, LOAD DATA, sqlite আমদানি, এবং সাধারণ ফাঁদবিশ্লেষণের জন্য CSV ডেটা ডাটাবেসে লোড করার ব্যবহারিক পদ্ধতিগুলি শিখুন। COPY, LOAD DATA এবং SQLite আমদানি ব্যবহার করুন, ডিলিমিটার এবং এনকোডিং হ্যান্ডল করুন, এবং খারাপ বা আংশিক লোডের সাধারণ ফাঁদগুলি এড়িয়ে চলুন।
Preparing CSVs for reliable importsUsing COPY in PostgreSQL and similar systemsLOAD DATA for MySQL and compatible enginesSQLite .import workflow and optionsHandling encodings, delimiters, and quotesValidating row counts and rejected recordsপাঠ 5DDL এবং DML মৌলিক: CREATE TABLE, ALTER, INSERT, UPDATE, DELETE, ট্রানজ্যাকশন নিয়ন্ত্রণবিশ্লেষণের জন্য DDL এবং DML কীভাবে টেবিলগুলি আকার দেয় এবং পরিবর্তন করে তা শিখুন। স্কিমা তৈরি এবং পরিবর্তন করার অনুশীলন করুন, ডেটা ইনসার্ট এবং আপডেট করুন, নিরাপদে ডিলিট করুন, এবং বিশ্লেষণাত্মক প্রক্রিয়া এবং পাইপলাইনে ডেটা অখণ্ডতা নিশ্চিত করতে ট্রানজ্যাকশন ব্যবহার করুন।
Creating analytical tables with CREATE TABLEModifying schemas safely with ALTER TABLEINSERT patterns for bulk and incremental loadsUPDATE and DELETE with safe predicatesCOMMIT, ROLLBACK, and transaction scopeACID properties in analytical workloadsপাঠ 6ক্যোয়ারি মৌলিক: SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT, DISTINCTপ্রায় প্রতিটি বিশ্লেষণে ব্যবহৃত মূল ক্যোয়ারি সিনট্যাক্স আয়ত্ত করুন। SELECT কলামগুলি পুনরুদ্ধার করে, WHERE রো ফিল্টার করে, ORDER BY ফলাফল সাজায়, LIMIT স্যাম্পল সাইজ নিয়ন্ত্রণ করে, এবং বিশ্লেষণাত্মক ক্যোয়ারিতে DISTINCT ডুপ্লিকেট সরায় তা শিখুন।
SELECT list design and column aliasesFiltering rows with WHERE conditionsSorting results with ORDER BYLIMIT and OFFSET for sampling dataUsing DISTINCT to remove duplicatesBasic query debugging and refinementপাঠ 7জয়েন এবং সেট অপারেশন: INNER, LEFT, RIGHT, FULL, CROSS, UNION, EXCEPT, INTERSECTবিশ্লেষণের জন্য ডেটাসেটগুলি একত্রিত করতে জয়েন এবং সেট অপারেশনগুলি বুঝুন। প্রতিটি জয়েন টাইপ কখন ব্যবহার করবেন তা শিখুন, ডুপ্লিকেশন ত্রুটি এড়ান, এবং জটিল বিশ্লেষণাত্মক তুলনা সমর্থন করতে UNION, EXCEPT এবং INTERSECT কীভাবে ব্যবহার করবেন।
INNER JOIN for intersecting datasetsLEFT, RIGHT, and FULL OUTER JOIN use casesCROSS JOIN and Cartesian products in analysisUNION vs UNION ALL for stacking dataEXCEPT and INTERSECT for set comparisonsDetecting and handling join duplicationপাঠ 8সম্পর্কমূলক ডাটাবেস ধারণা: টেবিল, প্রাইমারি/ফরেন কী, নরমালাইজেশন বনাম ডিনরমালাইজেশনবিশ্লেষণাত্মক স্কিমাগুলির ভিত্তি গঠনকারী মূল সম্পর্কমূলক ধারণাগুলি বুঝুন। টেবিল, প্রাইমারি এবং ফরেন কী, নরমালাইজেশন ফর্ম এবং রিপোর্টিং এবং BI ওয়ার্কলোডে পারফরম্যান্সের জন্য কখন ডিনরমালাইজ করবেন তা শিখুন।
Tables, rows, and columns in practicePrimary keys and uniqueness constraintsForeign keys and referential integrityNormalization forms and redundancy controlDenormalization for reporting performanceStar and snowflake schemas overviewপাঠ 9পারফরম্যান্স মৌলিক: ইনডেক্স, ক্যোয়ারি প্ল্যান, explain/analyze, বিশ্লেষণাত্মক ক্যোয়ারির সাধারণ অপটিমাইজেশন কৌশলবিশ্লেষণের জন্য ক্যোয়ারি পারফরম্যান্সের ব্যবহারিক দৃষ্টিভঙ্গি অর্জন করুন। ইনডেক্স কীভাবে কাজ করে তা শিখুন, ক্যোয়ারি প্ল্যান পড়ুন, EXPLAIN এবং ANALYZE ব্যবহার করুন, এবং বিশ্লেষণাত্মক ক্যোয়ারিগুলি দক্ষ রাখতে সাধারণ অপটিমাইজেশন কৌশল প্রয়োগ করুন।
How indexes speed up lookups and joinsReading and interpreting query plansUsing EXPLAIN and ANALYZE in practiceIdentifying slow filters and joinsOptimizing GROUP BY and aggregationsBasic indexing strategies for analyticsপাঠ 10উইন্ডো ফাংশন ওভারভিউ: ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, SUM() OVER(), AVG() OVER(), PARTITION BYরো কল্যাপ্স না করে উন্নত বিশ্লেষণের জন্য উইন্ডো ফাংশনগুলি অন্বেষণ করুন। র্যাঙ্কিং, রানিং টোটাল, মুভিং অ্যাভারেজ এবং কোহর্ট, ট্রেন্ড এবং সেগমেন্টেশন বিশ্লেষণ শক্তিশালী করতে পার্টিশনিং কৌশলগুলি শিখুন।
Window function syntax and OVER clauseROW_NUMBER, RANK, and DENSE_RANK use casesRunning totals with SUM() OVER()Moving averages with window framesPARTITION BY for cohort and segment logicORDER BY in windows vs query ordering