పాఠం 1ఫిల్టరింగ్ టెక్నిక్లు: WHERE vs HAVING, EXISTS, IN ఉపయోగం, కొర్లేటెడ్ సబ్క్వెరీలువిశ్లేషణాత్మక క్వెరీల కోసం ఖచ్చితమైన ఫిల్టరింగ్ వ్యూహాలను అభివృద్ధి చేయండి. WHERE మరియు HAVINGని పోల్చండి, సబ్క్వెరీ ఫిల్టర్ల కోసం EXISTS మరియు IN ఉపయోగించండి, మరియు సంక్లిష్ట, రో-అవేర్ విశ్లేషణాత్మక పరిస్థితులను వ్యక్తీకరించడానికి కొర్లేటెడ్ సబ్క్వెరీలను అప్లై చేయండి.
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 filtersపాఠం 2SQL డేటా రకాలు మరియు తేదీ/సమయ హ్యాండ్లింగ్ (DATE, TIMESTAMP, సంఖ్యాత్మక ఖచ్చితత్వం)విశ్లేషణలలో ఉపయోగించే ప్రధాన SQL డేటా రకాలు మరియు అవి నిల్వ, ఖచ్చితత్వం, లెక్కలపై ప్రభావం చూపడం గురించి తెలుసుకోండి. సంఖ్యాత్మక స్కేల్లు, టెక్స్ట్ హ్యాండ్లింగ్, మరియు సమయ-ఆధారిత విశ్లేషణ కోసం బలమైన తేదీ మరియు టైమ్స్టాంప్ ఆపరేషన్లను అర్థం చేసుకోండి.
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 groupingపాఠం 3అగ్రెగేషన్లు మరియు గ్రూపింగ్: GROUP BY, HAVING, COUNT, SUM, AVG, MIN, MAXఅగ్రెగేషన్లు మరియు గ్రూపింగ్తో డేటాను సారాంశం చేయడం నేర్చుకోండి. డాష్బోర్డ్లు మరియు రిపోర్ట్ల కోసం మెట్రిక్లను నిర్మించడానికి GROUP BY మరియు HAVING ఉపయోగించండి, COUNT, SUM, AVG, MIN, మరియు MAXని అప్లై చేయండి, మరియు బలమైన అగ్రెగేట్ క్వెరీలను డిజైన్ చేయండి.
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 aggregatesపాఠం 4డేటాబేస్లలో CSVలను లోడ్ చేయడం: COPY, LOAD DATA, sqlite ఇంపోర్ట్, మరియు సాధారణ లోపాలువిశ్లేషణ కోసం CSV డేటాను డేటాబేస్లలో లోడ్ చేయడానికి ఆచరణాత్మక పద్ధతులను తెలుసుకోండి. COPY, LOAD DATA, మరియు SQLite ఇంపోర్ట్ ఉపయోగించండి, డెలిమిటర్లు మరియు ఎన్కోడింగ్లను హ్యాండిల్ చేయండి, మరియు చెడు లేదా భాగశ: లోడ్లను కలిగించే సాధారణ లోపాలను నివారించండి.
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 recordsపాఠం 5DDL మరియు DML పునాదులు: CREATE TABLE, ALTER, INSERT, UPDATE, DELETE, ట్రాన్సాక్షన్ నియంత్రణవిశ్లేషణల కోసం DDL మరియు DML టేబుల్లను ఆకారం ఇచ్చి మార్చడం గురించి తెలుసుకోండి. స్కీమాలను సృష్టించడం మరియు మార్చడం, డేటాను ఇన్సర్ట్ చేయడం మరియు అప్డేట్ చేయడం, సురక్షితంగా డిలీట్ చేయడం, మరియు విశ్లేషణాత్మక వర్క్ఫ్లోలు మరియు పైప్లైన్లలో డేటా సమగ్రతను నిర్ధారించడానికి ట్రాన్సాక్షన్లను ఉపయోగించండి.
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 workloadsపాఠం 6క్వెరీ పునాదులు: SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT, DISTINCTప్రతి విశ్లేషణలో ఉపయోగించే ముఖ్య క్వెరీ వాక్యరచనను మాస్టర్ చేయండి. SELECT కాలమ్లను తీసుకుంటుందని, WHERE రోలను ఫిల్టర్ చేస్తుందని, ORDER BY ఫలితాలను సార్ట్ చేస్తుందని, LIMIT సాంపుల్ పరిమాణాన్ని నియంత్రిస్తుందని, మరియు DISTINCT విశ్లేషణాత్మక క్వెరీలలో డూప్లికేట్లను తొలగిస్తుందని తెలుసుకోండి.
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 refinementపాఠం 7జాయిన్లు మరియు సెట్ ఆపరేషన్లు: INNER, LEFT, RIGHT, FULL, CROSS, UNION, EXCEPT, INTERSECTవిశ్లేషణ కోసం డేటాసెట్లను కలిపే జాయిన్లు మరియు సెట్ ఆపరేషన్లు ఎలా పని చేస్తాయో అర్థం చేసుకోండి. ప్రతి జాయిన్ రకాన్ని ఎప్పుడు ఉపయోగించాలో తెలుసుకోండి, డూప్లికేషన్ లోపాలను నివారించండి, మరియు UNION, EXCEPT, INTERSECT సంక్లిష్ట విశ్లేషణాత్మక పోలికలకు మద్దతు ఇస్తాయి.
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 duplicationపాఠం 8సంబంధిత డేటాబేస్ భావనలు: టేబుల్లు, ప్రాథమిక/విదేశీ కీలు, సాధారణీకరణ vs డీనార్మలైజేషన్విశ్లేషణాత్మక స్కీమాలకు పునాది అయ్యే ముఖ్య సంబంధిత భావనలను అర్థం చేసుకోండి. టేబుల్లు, ప్రాథమిక మరియు విదేశీ కీలు, సాధారణీకరణ ఫారమ్లు, మరియు రిపోర్టింగ్ మరియు BI వర్క్లోడ్లలో పనితీరు కోసం డీనార్మలైజ్ చేయాల్సిన సమయాలను తెలుసుకోండి.
Tables, rows, and columns in practicePrimary keys and uniqueness constraintsForeign keys and referential integrityNormalization forms and redundancy controlDenormalization for reporting performanceStar and snowflake schemas overviewపాఠం 9పనితీరు పునాదులు: ఇండెక్స్లు, క్వెరీ ప్లాన్లు, explain/analyze, విశ్లేషణాత్మక క్వెరీల కోసం సరళ ఆప్టిమైజేషన్ వ్యూహాలువిశ్లేషణల కోసం క్వెరీ పనితీరు యొక్క ఆచరణాత్మక దృక్పథాన్ని పొందండి. ఇండెక్స్లు ఎలా పని చేస్తాయో తెలుసుకోండి, క్వెరీ ప్లాన్లను చదవండి, EXPLAIN మరియు ANALYZE ఉపయోగించండి, మరియు విశ్లేషణాత్మక క్వెరీలను సమర్థవంతంగా ఉంచడానికి సరళమైన ఆప్టిమైజేషన్ వ్యూహాలను అప్లై చేయండి.
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 analyticsపాఠం 10విండో ఫంక్షన్ల అవలోకనం: ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, SUM() OVER(), AVG() OVER(), PARTITION BYరోలను కుందుకు తీసుకురాకుండా అధునాతన విశ్లేషణలు చేయడానికి విండో ఫంక్షన్లను అన్వేషించండి. ర్యాంకింగ్, రన్నింగ్ టోటల్లు, మూవింగ్ యావరేజ్లు, మరియు SQLలో కోహార్ట్, ట్రెండ్, మరియు సెగ్మెంటేషన్ విశ్లేషణకు శక్తినిస్తాయి అనే పార్టిషనింగ్ వ్యూహాలను తెలుసుకోండి.
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
