Pelajaran 1Teknik Penyaringan: WHERE vs HAVING, Penggunaan EXISTS, IN, Subquery KorelasinyaKembangkan strategi penyaringan yang presisi untuk query analitik. Bandingkan WHERE dan HAVING, gunakan EXISTS dan IN untuk filter subquery, serta terapkan subquery korelasional untuk mengekspresikan kondisi analitik kompleks yang sadar baris.
WHERE vs HAVING dalam query berkelompokMenggunakan IN dan NOT IN dengan subqueryEXISTS dan NOT EXISTS untuk semi joinSubquery korelasional untuk logika sadar barisMenangani NULL dalam kondisi filterTips performa untuk filter kompleksPelajaran 2Tipe Data SQL dan Penanganan Tanggal/Waktu (DATE, TIMESTAMP, presisi numerik)Pelajari tipe data SQL utama yang digunakan dalam analitik dan bagaimana pengaruhnya terhadap penyimpanan, presisi, dan perhitungan. Pahami skala numerik, penanganan teks, serta operasi tanggal dan timestamp yang kuat untuk analisis berbasis waktu.
Tipe numerik dan presisi untuk metrikPertimbangan data karakter dan teksDATE vs TIMESTAMP dan zona waktuCasting dan konversi antar tipeAritmatika tanggal dan perhitungan intervalMengekstrak bagian tanggal untuk pengelompokanPelajaran 3Agregasi dan Pengelompokan: GROUP BY, HAVING, COUNT, SUM, AVG, MIN, MAXPelajari cara merangkum data dengan agregasi dan pengelompokan. Gunakan GROUP BY dan HAVING untuk membangun metrik, terapkan COUNT, SUM, AVG, MIN, dan MAX, serta rancang query agregat yang kuat untuk dashboard dan laporan.
Dasar-dasar dan sintaks GROUP BYFungsi agregat COUNT dan SUMAVG, MIN, dan MAX untuk distribusiHAVING untuk memfilter hasil agregatPengelompokan berdasarkan ekspresi dan bucketMenangani NULL dalam agregatPelajaran 4Memuat CSV ke Basis Data: COPY, LOAD DATA, impor sqlite, dan kesalahan umumPelajari metode praktis untuk memuat data CSV ke basis data untuk analisis. Gunakan COPY, LOAD DATA, dan impor SQLite, tangani pemisah dan pengkodean, serta hindari kesalahan umum yang menyebabkan pemuatan buruk atau parsial.
Mempersiapkan CSV untuk impor yang andalMenggunakan COPY di PostgreSQL dan sistem serupaLOAD DATA untuk MySQL dan engine kompatibelAlur kerja dan opsi .import SQLiteMenangani pengkodean, pemisah, dan tanda kutipMemvalidasi jumlah baris dan catatan yang ditolakPelajaran 5Dasar-Dasar DDL dan DML: CREATE TABLE, ALTER, INSERT, UPDATE, DELETE, kontrol transaksiPelajari bagaimana DDL dan DML membentuk dan memodifikasi tabel untuk analitik. Latih membuat dan mengubah skema, menyisipkan dan memperbarui data, menghapus dengan aman, serta menggunakan transaksi untuk memastikan integritas data dalam alur kerja dan pipeline analitik.
Membuat tabel analitik dengan CREATE TABLEMemodifikasi skema dengan aman menggunakan ALTER TABLEPola INSERT untuk pemuatan massal dan inkrementalUPDATE dan DELETE dengan predikat amanCOMMIT, ROLLBACK, dan ruang lingkup transaksiProperti ACID dalam beban kerja analitikPelajaran 6Dasar-Dasar Query: SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT, DISTINCTKuasai sintaks query inti yang digunakan hampir di setiap analisis. Pelajari bagaimana SELECT mengambil kolom, WHERE memfilter baris, ORDER BY mengurutkan hasil, LIMIT mengontrol ukuran sampel, dan DISTINCT menghapus duplikat dalam query analitik.
Desain daftar SELECT dan alias kolomMemfilter baris dengan kondisi WHEREMengurutkan hasil dengan ORDER BYLIMIT dan OFFSET untuk mensampling dataMenggunakan DISTINCT untuk menghapus duplikatDebugging dan penyempurnaan query dasarPelajaran 7Join dan Operasi Set: INNER, LEFT, RIGHT, FULL, CROSS, UNION, EXCEPT, INTERSECTPahami bagaimana join dan operasi set menggabungkan dataset untuk analisis. Pelajari kapan menggunakan setiap tipe join, cara menghindari kesalahan duplikasi, serta bagaimana UNION, EXCEPT, dan INTERSECT mendukung perbandingan analitik kompleks.
INNER JOIN untuk dataset yang bersinggunganKasus penggunaan LEFT, RIGHT, dan FULL OUTER JOINCROSS JOIN dan produk Cartesian dalam analisisUNION vs UNION ALL untuk menumpuk dataEXCEPT dan INTERSECT untuk perbandingan setMendeteksi dan menangani duplikasi joinPelajaran 8Konsep Basis Data Relasional: tabel, kunci primer/asing, normalisasi vs denormalisasiPahami konsep relasional inti yang mendasari skema analitik. Pelajari tabel, kunci primer dan asing, bentuk normalisasi, serta kapan denormalisasi untuk performa dalam beban kerja pelaporan dan BI.
Tabel, baris, dan kolom dalam praktikKunci primer dan batasan keunikanKunci asing dan integritas referensialBentuk normalisasi dan kontrol redundansiDenormalisasi untuk performa pelaporanIkhtisar skema star dan snowflakePelajaran 9Dasar-Dasar Performa: indeks, rencana query, explain/analyze, strategi optimasi sederhana untuk query analitikDapatkan pandangan praktis tentang performa query untuk analitik. Pelajari cara kerja indeks, membaca rencana query, menggunakan EXPLAIN dan ANALYZE, serta terapkan strategi optimasi sederhana untuk menjaga efisiensi query analitik.
Bagaimana indeks mempercepat pencarian dan joinMembaca dan menginterpretasikan rencana queryMenggunakan EXPLAIN dan ANALYZE dalam praktikMengidentifikasi filter dan join lambatMengoptimalkan GROUP BY dan agregasiStrategi pengindeksan dasar untuk analitikPelajaran 10Ikhtisar Fungsi Window: ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, SUM() OVER(), AVG() OVER(), PARTITION BYJelajahi fungsi window untuk melakukan analitik lanjutan tanpa meruntuhkan baris. Pelajari peringkat, total berjalan, rata-rata bergerak, dan strategi partisi yang mendukung analisis kohort, tren, dan segmentasi dalam SQL.
Sintaks fungsi window dan klausa OVERKasus penggunaan ROW_NUMBER, RANK, dan DENSE_RANKTotal berjalan dengan SUM() OVER()Rata-rata bergerak dengan frame windowPARTITION BY untuk logika kohort dan segmenORDER BY dalam window vs pengurutan query
