Pelajaran 1Teknik Penapisan: WHERE vs HAVING, penggunaan EXISTS, IN, subkueri berkorelasiBina strategi penapisan tepat untuk kueri analisis. Bandingkan WHERE dan HAVING, gunakan EXISTS dan IN untuk penapis subkueri, dan aplikasikan subkueri berkorelasi untuk menyatakan keadaan analisis kompleks yang peka kepada baris.
WHERE vs HAVING dalam kueri berkumpulanMenggunakan IN dan NOT IN dengan subkueriEXISTS dan NOT EXISTS untuk sambungan separaSubkueri berkorelasi untuk logik peka barisMengendalikan NULL dalam keadaan penapisPetua prestasi untuk penapis kompleksPelajaran 2Jenis data SQL dan pengendalian tarikh/masa (DATE, TIMESTAMP, ketepatan nombor)Pelajari jenis data SQL utama yang digunakan dalam analisis dan bagaimana ia mempengaruhi storan, ketepatan, dan pengiraan. Fahami skala nombor, pengendalian teks, dan operasi tarikh dan cap masa yang teguh untuk analisis berasaskan masa.
Jenis nombor dan ketepatan untuk metrikPertimbangan data watak dan teksDATE vs TIMESTAMP dan zon masaPemindahan dan penukaran antara jenisAritmetik tarikh dan pengiraan selangMengekstrak bahagian tarikh untuk pengumpulanPelajaran 3Agregasi dan pengumpulan: GROUP BY, HAVING, COUNT, SUM, AVG, MIN, MAXPelajari cara merumuskan data dengan agregasi dan pengumpulan. Gunakan GROUP BY dan HAVING untuk membina metrik, aplikasikan COUNT, SUM, AVG, MIN, dan MAX, dan reka kueri agregat teguh untuk papan pemuka dan laporan.
Asas dan sintaks GROUP BYFungsi agregat COUNT dan SUMAVG, MIN, dan MAX untuk taburanHAVING untuk menapis hasil agregatPengumpulan mengikut ungkapan dan bekasMengendalikan NULL dalam agregatPelajaran 4Memuatkan CSV ke dalam pangkalan data: COPY, LOAD DATA, import sqlite, dan masalah biasaPelajari kaedah praktikal untuk memuatkan data CSV ke dalam pangkalan data untuk analisis. Gunakan COPY, LOAD DATA, dan import SQLite, uruskan pemisah dan pengekodan, dan elakkan masalah biasa yang menyebabkan muatan buruk atau separa.
Menyediakan CSV untuk import yang boleh dipercayaiMenggunakan COPY dalam PostgreSQL dan sistem serupaLOAD DATA untuk MySQL dan enjin serasiAliran kerja .import SQLite dan pilihanMengendalikan pengekodan, pemisah, dan tanda petikMengesahkan bilangan baris dan rekod ditolakPelajaran 5Asas DDL dan DML: CREATE TABLE, ALTER, INSERT, UPDATE, DELETE, kawalan transaksiPelajari bagaimana DDL dan DML membentuk dan mengubah suai jadual untuk analisis. Latih mencipta dan mengubah skema, memasukkan dan mengemas kini data, memadam dengan selamat, dan menggunakan transaksi untuk memastikan integriti data dalam aliran kerja analisis dan saluran.
Mencipta jadual analisis dengan CREATE TABLEMengubah suai skema dengan selamat menggunakan ALTER TABLECorak INSERT untuk muatan pukal dan tambahanUPDATE dan DELETE dengan predikat selamatCOMMIT, ROLLBACK, dan skop transaksiSifat ACID dalam beban kerja analisisPelajaran 6Asas kueri: SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT, DISTINCTKuasai sintaks kueri teras yang digunakan dalam hampir setiap analisis. Pelajari bagaimana SELECT mengambil lajur, WHERE menapis baris, ORDER BY menyusun hasil, LIMIT mengawal saiz sampel, dan DISTINCT membuang pendua dalam kueri analisis.
Reka bentuk senarai SELECT dan alias lajurMenapis baris dengan keadaan WHEREMenyusun hasil dengan ORDER BYLIMIT dan OFFSET untuk pensampelan dataMenggunakan DISTINCT untuk membuang penduaPenyahpepijatan dan penambahbaikan kueri asasPelajaran 7Sambungan dan operasi set: INNER, LEFT, RIGHT, FULL, CROSS, UNION, EXCEPT, INTERSECTFahami bagaimana sambungan dan operasi set menggabungkan dataset untuk analisis. Pelajari bila menggunakan setiap jenis sambungan, cara mengelakkan ralat penduaan, dan bagaimana UNION, EXCEPT, dan INTERSECT menyokong perbandingan analisis kompleks.
INNER JOIN untuk dataset bertindihKes penggunaan LEFT, RIGHT, dan FULL OUTER JOINCROSS JOIN dan produk Cartesian dalam analisisUNION vs UNION ALL untuk menyusun dataEXCEPT dan INTERSECT untuk perbandingan setMengesan dan mengendalikan penduaan sambunganPelajaran 8Konsep pangkalan data relasional: jadual, kunci utama/asing, normalisasi vs denormalisasiFahami konsep relasional teras yang menjadi asas skema analisis. Pelajari jadual, kunci utama dan asing, bentuk normalisasi, dan bila denormalisasi untuk prestasi dalam beban kerja pelaporan dan BI.
Jadual, baris, dan lajur dalam praktikKunci utama dan kekangan keunikanKunci asing dan integriti rujukanBentuk normalisasi dan kawalan berlebihanDenormalisasi untuk prestasi pelaporanGambaran skema bintang dan kepingan saljiPelajaran 9Asas prestasi: indeks, pelan kueri, explain/analyze, strategi pengoptimuman mudah untuk kueri analisisDapatkan pandangan praktikal tentang prestasi kueri untuk analisis. Pelajari bagaimana indeks berfungsi, membaca pelan kueri, menggunakan EXPLAIN dan ANALYZE, dan aplikasikan strategi pengoptimuman mudah untuk mengekalkan kecekapan kueri analisis.
Bagaimana indeks mempercepatkan carian dan sambunganMembaca dan mentafsir pelan kueriMenggunakan EXPLAIN dan ANALYZE dalam praktikMengenal pasti penapis dan sambungan perlahanMengoptimumkan GROUP BY dan agregasiStrategi pengindeksan asas untuk analisisPelajaran 10Gambaran fungsi tetingkap: ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, SUM() OVER(), AVG() OVER(), PARTITION BYJelajahi fungsi tetingkap untuk melakukan analisis lanjutan tanpa meruntuhkan baris. Pelajari kedudukan, jumlah berjalan, purata bergerak, dan strategi pembahagian yang memacu analisis kohort, trend, dan segmentasi dalam SQL.
Sintaks fungsi tetingkap dan klausa OVERKes penggunaan ROW_NUMBER, RANK, dan DENSE_RANKJumlah berjalan dengan SUM() OVER()Purata bergerak dengan bingkai tetingkapPARTITION BY untuk logik kohort dan segmenORDER BY dalam tetingkap vs penyusunan kueri
