পাঠ 1ফিল্টারিং কৌশল: WHERE বনাম HAVING, EXISTS, IN ব্যবহার, সংযুক্ত সাবকোয়েরিএনালিটিক্যাল কোয়েরির জন্য সুনির্দিষ্ট ফিল্টারিং কৌশল তৈরি করুন। WHERE এবং HAVING তুলনা করুন, সাবকোয়েরি ফিল্টারের জন্য EXISTS এবং IN ব্যবহার করুন, এবং জটিল, রো-সচেতন এনালিটিক্যাল শর্ত প্রকাশ করতে সংযুক্ত সাবকোয়েরি প্রয়োগ করুন।
গ্রুপড কোয়েরিতে WHERE বনাম HAVINGসাবকোয়েরির সাথে IN এবং NOT IN ব্যবহারসেমি জয়েনের জন্য EXISTS এবং NOT EXISTSরো-সচেতন লজিকের জন্য সংযুক্ত সাবকোয়েরিফিল্টার শর্তে NULL হ্যান্ডলিংজটিল ফিল্টারের পারফরম্যান্স টিপসপাঠ 2SQL ডেটা টাইপ এবং তারিখ/সময় হ্যান্ডলিং (DATE, TIMESTAMP, সংখ্যাগত নির্ভুলতা)এনালিটিক্সে ব্যবহৃত প্রধান SQL ডেটা টাইপ এবং সেগুলো স্টোরেজ, নির্ভুলতা এবং গণনায় কীভাবে প্রভাব ফেলে তা শিখুন। সংখ্যাগত স্কেল, টেক্সট হ্যান্ডলিং এবং সময়-ভিত্তিক বিশ্লেষণের জন্য শক্তিশালী তারিখ এবং টাইমস্ট্যাম্প অপারেশন বুঝুন।
মেট্রিক্সের জন্য সংখ্যাগত টাইপ এবং নির্ভুলতাক্যারেক্টার এবং টেক্সট ডেটা বিবেচনাDATE বনাম TIMESTAMP এবং টাইম জোনটাইপের মধ্যে কাস্টিং এবং কনভার্টতারিখ অ্যারিথমেটিক এবং ইন্টারভাল গণনাগ্রুপিংয়ের জন্য তারিখের অংশ এক্সট্রাক্টপাঠ 3অ্যাগ্রিগেশন এবং গ্রুপিং: GROUP BY, HAVING, COUNT, SUM, AVG, MIN, MAXঅ্যাগ্রিগেশন এবং গ্রুপিংয়ের সাথে ডেটা সারাংশ করতে শিখুন। ড্যাশবোর্ড এবং রিপোর্টের জন্য মেট্রিক্স তৈরি করতে GROUP BY এবং HAVING ব্যবহার করুন, COUNT, SUM, AVG, MIN এবং MAX প্রয়োগ করুন এবং শক্তিশালী অ্যাগ্রিগেট কোয়েরি ডিজাইন করুন।
GROUP BY মৌলিক বিষয় এবং সিনট্যাক্সঅ্যাগ্রিগেট ফাংশন COUNT এবং SUMবিতরণের জন্য AVG, MIN এবং MAXঅ্যাগ্রিগেটেড ফলাফল ফিল্টার করতে HAVINGএক্সপ্রেশন এবং বাকেট দিয়ে গ্রুপিংঅ্যাগ্রিগেটে NULL হ্যান্ডলিংপাঠ 4ডাটাবেসে CSV লোডিং: COPY, LOAD DATA, sqlite আমদানি এবং সাধারণ ফাঁদবিশ্লেষণের জন্য ডাটাবেসে CSV ডেটা লোড করার ব্যবহারিক পদ্ধতি শিখুন। COPY, LOAD DATA এবং SQLite আমদানি ব্যবহার করুন, ডিলিমিটার এবং এনকোডিং হ্যান্ডল করুন এবং খারাপ বা আংশিক লোড সৃষ্টিকারী সাধারণ ফাঁদ এড়িয়ে চলুন।
নির্ভরযোগ্য আমদানির জন্য CSV প্রস্তুতPostgreSQL এবং অনুরূপ সিস্টেমে COPY ব্যবহারMySQL এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ ইঞ্জিনের জন্য LOAD DATASQLite .import ওয়ার্কফ্লো এবং অপশনএনকোডিং, ডিলিমিটার এবং কোট হ্যান্ডলিংরো কাউন্ট এবং প্রত্যাখ্যাত রেকর্ড যাচাইপাঠ 5DDL এবং DML মৌলিক বিষয়: CREATE TABLE, ALTER, INSERT, UPDATE, DELETE, ট্রানজ্যাকশন নিয়ন্ত্রণএনালিটিক্সের জন্য টেবিল আকার দেওয়া এবং পরিবর্তন করতে DDL এবং DML কীভাবে কাজ করে তা শিখুন। স্কিমা তৈরি এবং পরিবর্তন, ডেটা ইনসার্ট এবং আপডেট, নিরাপদে ডিলিট এবং এনালিটিক্যাল ওয়ার্কফ্লো এবং পাইপলাইনে ডেটা অখণ্ডতা নিশ্চিত করতে ট্রানজ্যাকশন ব্যবহার অনুশীলন করুন।
CREATE TABLE দিয়ে এনালিটিক্যাল টেবিল তৈরিALTER TABLE দিয়ে নিরাপদে স্কিমা পরিবর্তনবাল্ক এবং ইনক্রিমেন্টাল লোডের জন্য INSERT প্যাটার্ননিরাপদ প্রেডিকেট সহ UPDATE এবং DELETECOMMIT, ROLLBACK এবং ট্রানজ্যাকশন স্কোপএনালিটিক্যাল ওয়ার্কলোডে ACID প্রপার্টিপাঠ 6কোয়েরি মৌলিক বিষয়: SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT, DISTINCTপ্রায় প্রত্যেক বিশ্লেষণে ব্যবহৃত মূল কোয়েরি সিনট্যাক্সে দক্ষতা অর্জন করুন। SELECT কলামগুলো কীভাবে রিট্রিভ করে, WHERE রো ফিল্টার করে, ORDER BY ফলাফল সর্ট করে, LIMIT স্যাম্পল সাইজ নিয়ন্ত্রণ করে এবং DISTINCT এনালিটিক্যাল কোয়েরিতে ডুপ্লিকেট সরায় তা শিখুন।
SELECT লিস্ট ডিজাইন এবং কলাম অ্যালায়াসWHERE শর্ত দিয়ে রো ফিল্টারিংORDER BY দিয়ে ফলাফল সর্টিংডেটা স্যাম্পলিংয়ের জন্য LIMIT এবং OFFSETডুপ্লিকেট সরাতে DISTINCT ব্যবহারমৌলিক কোয়েরি ডিবাগিং এবং পরিশোধনপাঠ 7জয়েন এবং সেট অপারেশন: INNER, LEFT, RIGHT, FULL, CROSS, UNION, EXCEPT, INTERSECTবিশ্লেষণের জন্য ডেটাসেট একত্রিত করতে জয়েন এবং সেট অপারেশন বুঝুন। প্রত্যেক জয়েন টাইপ কখন ব্যবহার করবেন তা শিখুন, ডুপ্লিকেশন ত্রুটি এড়ান এবং জটিল এনালিটিক্যাল তুলনা সমর্থন করতে UNION, EXCEPT এবং INTERSECT কীভাবে কাজ করে তা জানুন।
ইন্টারসেক্টিং ডেটাসেটের জন্য INNER JOINLEFT, RIGHT এবং FULL OUTER JOIN ব্যবহারের ক্ষেত্রবিশ্লেষণে CROSS JOIN এবং কার্টেসিয়ান প্রোডাক্টডেটা স্ট্যাকিংয়ের জন্য UNION বনাম UNION ALLসেট তুলনার জন্য EXCEPT এবং INTERSECTজয়েন ডুপ্লিকেশন শনাক্ত এবং হ্যান্ডলিংপাঠ 8প্রত্যাহ্বান ডাটাবেস ধারণা: টেবিল, প্রাইমারি/ফরেন কী, নরমালাইজেশন বনাম ডিনরমালাইজেশনএনালিটিক্যাল স্কিমার নিচে প্রত্যাহ্বান ধারণা বুঝুন। টেবিল, প্রাইমারি এবং ফরেন কী, নরমালাইজেশন ফর্ম এবং রিপোর্টিং এবং BI ওয়ার্কলোডে পারফরম্যান্সের জন্য কখন ডিনরমালাইজ করবেন তা শিখুন।
ব্যবহারে টেবিল, রো এবং কলামপ্রাইমারি কী এবং ইউনিকনেস কনস্ট্রেইন্টফরেন কী এবং রেফারেন্সিয়াল অখণ্ডতানরমালাইজেশন ফর্ম এবং রেডান্ডেন্সি নিয়ন্ত্রণরিপোর্টিং পারফরম্যান্সের জন্য ডিনরমালাইজেশনস্টার এবং স্নোফ্লেক স্কিমা সংক্ষিপ্ত পরিচিতিপাঠ 9পারফরম্যান্স মৌলিক বিষয়: ইনডেক্স, কোয়েরি প্ল্যান, explain/analyze, এনালিটিক্যাল কোয়েরির জন্য সাধারণ অপ্টিমাইজেশন কৌশলএনালিটিক্সের জন্য কোয়েরি পারফরম্যান্সের ব্যবহারিক দৃষ্টিভঙ্গি অর্জন করুন। ইনডেক্স কীভাবে কাজ করে তা শিখুন, কোয়েরি প্ল্যান পড়ুন, EXPLAIN এবং ANALYZE ব্যবহার করুন এবং এনালিটিক্যাল কোয়েরি দক্ষ রাখতে সাধারণ অপ্টিমাইজেশন কৌশল প্রয়োগ করুন।
লুকআপ এবং জয়েন গতি বাড়াতে ইনডেক্সকোয়েরি প্ল্যান পড়া এবং ব্যাখ্যাব্যবহারে EXPLAIN এবং ANALYZEধীর ফিল্টার এবং জয়েন শনাক্তকরণGROUP BY এবং অ্যাগ্রিগেশন অপ্টিমাইজএনালিটিক্সের জন্য মৌলিক ইনডেক্সিং কৌশলপাঠ 10উইন্ডো ফাংশন সংক্ষিপ্ত পরিচিতি: ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, SUM() OVER(), AVG() OVER(), PARTITION BYরো কল্যাপ্স না করে উন্নত এনালিটিক্স করতে উইন্ডো ফাংশন অন্বেষণ করুন। র্যাঙ্কিং, রানিং টোটাল, মুভিং এভারেজ এবং কোহোর্ট, ট্রেন্ড এবং সেগমেন্টেশন বিশ্লেষণে শক্তি যোগায় এমন পার্টিশনিং কৌশল শিখুন।
উইন্ডো ফাংশন সিনট্যাক্স এবং OVER ক্লজROW_NUMBER, RANK এবং DENSE_RANK ব্যবহারের ক্ষেত্রSUM() OVER() দিয়ে রানিং টোটালউইন্ডো ফ্রেম দিয়ে মুভিং এভারেজকোহোর্ট এবং সেগমেন্ট লজিকের জন্য PARTITION BYউইন্ডোতে ORDER BY বনাম কোয়েরি অর্ডারিং