수업 1필터링 기법: WHERE vs HAVING, EXISTS, IN 사용, 상관 서브쿼리분석 쿼리에 대한 정밀한 필터링 전략을 개발합니다. WHERE와 HAVING을 비교하고, 서브쿼리 필터에 EXISTS와 IN을 사용하며, 복잡한 행 인식 분석 조건을 표현하기 위해 상관 서브쿼리를 적용합니다.
그룹화된 쿼리에서 WHERE vs HAVING서브쿼리와 함께 IN 및 NOT IN 사용세미 조인을 위한 EXISTS 및 NOT EXISTS행 인식 로직을 위한 상관 서브쿼리필터 조건에서 NULL 처리복잡한 필터의 성능 팁수업 2SQL 데이터 타입과 날짜/시간 처리 (DATE, TIMESTAMP, 숫자 정밀도)분석에서 사용되는 주요 SQL 데이터 타입과 저장소, 정밀도, 계산에 미치는 영향을 배웁니다. 숫자 스케일, 텍스트 처리, 시계열 분석을 위한 견고한 날짜 및 타임스탬프 작업을 이해합니다.
메트릭을 위한 숫자 타입과 정밀도문자열 및 텍스트 데이터 고려사항DATE vs TIMESTAMP 및 시간대타입 간 캐스팅 및 변환날짜 산술 및 구간 계산그룹화를 위한 날짜 부분 추출수업 3집계와 그룹화: GROUP BY, HAVING, COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX집계와 그룹화를 통해 데이터를 요약하는 방법을 배웁니다. GROUP BY와 HAVING을 사용하여 메트릭을 구축하고, COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX를 적용하며, 대시보드와 보고서를 위한 견고한 집계 쿼리를 설계합니다.
GROUP BY 기초와 문법집계 함수 COUNT와 SUM분포를 위한 AVG, MIN, MAX집계 결과 필터링을 위한 HAVING표현식 및 버킷별 그룹화집계에서 NULL 처리수업 4데이터베이스에 CSV 로딩: COPY, LOAD DATA, sqlite import, 일반적인 함정분석을 위해 CSV 데이터를 데이터베이스에 로딩하는 실용적인 방법을 배웁니다. COPY, LOAD DATA, SQLite import를 사용하고, 구분자 및 인코딩을 처리하며, 잘못되거나 부분적인 로딩을 유발하는 일반적인 함정을 피합니다.
신뢰할 수 있는 가져오기를 위한 CSV 준비PostgreSQL 등에서 COPY 사용MySQL 및 호환 엔진을 위한 LOAD DATASQLite .import 워크플로우와 옵션인코딩, 구분자, 따옴표 처리행 수 및 거부된 레코드 검증수업 5DDL 및 DML 필수 요소: CREATE TABLE, ALTER, INSERT, UPDATE, DELETE, 트랜잭션 제어DDL과 DML이 분석을 위해 테이블을 형성하고 수정하는 방법을 배웁니다. 스키마 생성 및 변경, 데이터 삽입 및 업데이트, 안전한 삭제, 분석 워크플로우와 파이프라인에서 데이터 무결성을 보장하는 트랜잭션을 연습합니다.
CREATE TABLE로 분석 테이블 생성ALTER TABLE로 스키마 안전 수정벌크 및 증분 로드를 위한 INSERT 패턴안전한 술어와 함께 UPDATE 및 DELETECOMMIT, ROLLBACK, 트랜잭션 범위분석 워크로드에서 ACID 속성수업 6쿼리 기초: SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT, DISTINCT거의 모든 분석에서 사용되는 핵심 쿼리 문법을 마스터합니다. SELECT가 컬럼을 검색하는 방법, WHERE가 행을 필터링하는 방법, ORDER BY가 결과를 정렬하는 방법, LIMIT이 샘플 크기를 제어하는 방법, DISTINCT가 분석 쿼리에서 중복을 제거하는 방법을 배웁니다.
SELECT 리스트 설계와 컬럼 별칭WHERE 조건으로 행 필터링ORDER BY로 결과 정렬데이터 샘플링을 위한 LIMIT 및 OFFSET중복 제거를 위한 DISTINCT 사용기본 쿼리 디버깅 및 개선수업 7조인과 집합 연산: INNER, LEFT, RIGHT, FULL, CROSS, UNION, EXCEPT, INTERSECT분석을 위해 데이터셋을 결합하는 조인과 집합 연산을 이해합니다. 각 조인 타입을 언제 사용하는지, 중복 오류를 피하는 방법, UNION, EXCEPT, INTERSECT가 복잡한 분석 비교를 지원하는 방법을 배웁니다.
교차 데이터셋을 위한 INNER JOINLEFT, RIGHT, FULL OUTER JOIN 사용 사례분석에서 CROSS JOIN과 카르테시안 곱데이터 스태킹을 위한 UNION vs UNION ALL집합 비교를 위한 EXCEPT 및 INTERSECT조인 중복 감지 및 처리수업 8관계형 데이터베이스 개념: 테이블, 기본/외래 키, 정규화 vs 비정규화분석 스키마를 뒷받침하는 핵심 관계형 개념을 이해합니다. 테이블, 기본키와 외래키, 정규화 형태, 보고서 및 BI 워크로드에서 성능을 위해 비정규화할 시기를 배웁니다.
실무에서 테이블, 행, 컬럼기본키와 유일성 제약외래키와 참조 무결성정규화 형태와 중복 제어보고서 성능을 위한 비정규화스타 및 스노우플레이크 스키마 개요수업 9성능 기초: 인덱스, 쿼리 계획, explain/analyze, 분석 쿼리에 대한 간단한 최적화 전략분석을 위한 쿼리 성능의 실용적인 관점을 얻습니다. 인덱스 작동 원리, 쿼리 계획 읽기, EXPLAIN 및 ANALYZE 사용, 분석 쿼리를 효율적으로 유지하는 간단한 최적화 전략을 배웁니다.
인덱스가 조회 및 조인을 가속화하는 방법쿼리 계획 읽기 및 해석실무에서 EXPLAIN 및 ANALYZE 사용느린 필터 및 조인 식별GROUP BY 및 집계 최적화분석을 위한 기본 인덱싱 전략수업 10윈도우 함수 개요: ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, SUM() OVER(), AVG() OVER(), PARTITION BY행을 축소하지 않고 고급 분석을 수행하는 윈도우 함수를 탐구합니다. 랭킹, 누적 합계, 이동 평균, 코호트, 트렌드, 세그먼테이션 분석을 구동하는 파티셔닝 전략을 배웁니다.
윈도우 함수 문법과 OVER 절ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK 사용 사례SUM() OVER()로 누적 합계윈도우 프레임으로 이동 평균코호트 및 세그먼트 로직을 위한 PARTITION BY윈도우 내 ORDER BY vs 쿼리 정렬
