PostgreSQL Pokročilá analýza dat pomocí SQL

Popis školení:

Školení PostgreSQL: Pokročilá analýza dat pomocí SQL je intenzivním a praktickým kurzem navrženým pro ty, kteří chtějí získat hlubší povědomí o tom, jak efektivně a pokročile analyzovat data v PostgreSQL pomocí SQL dotazů. Toto školení je určeno pro středně pokročilé a pokročilé uživatele SQL a databází, kteří již mají zkušenosti s PostgreSQL a chtějí posunout své dovednosti na další úroveň. Po dokončení tohoto školení budou účastníci schopni efektivně a samostatně provádět pokročilou analýzu dat v PostgreSQL pomocí SQL dotazů. Získají dovednosti, které jsou klíčové pro efektivní práci s daty a budou schopni vytěžit maximum z možností, které PostgreSQL nabízí pro analýzu a reporting.

Délka kurzu: 2 dny

Osnova:

• Úvod a opakování
  – Přehled analytického SQL
  – Vnořené dotazy v klauzulích WHERE a HAVING
  – Vnořené dotazy v klauzuli FROM – inline views
  – Operátory ALL, SOME, ANY, IN a EXISTS v poddotazech

• Seskupování (grouping) a agregace dat pomocí SQL
  – Vytváření reportů seskupením souvisejících dat
  – Přehled Group funkcí
  – Přehled klauzulí GROUP BY a HAVING
  – Využití operátorů ROLLUP a CUBE, křížová agregace
  – Využití funkcí GROUPING, GROUP_ID a GROUPING_ID
  – Práce s operátory GROUPING SET a Composite Columns

• Hierarchické dotazy
  – Použití hierarchických dotazů
  – Natural Tree Structure
  – Syntaxe hierarchických dotazů
  – Průchod stromem – výchozí bod
  – Průchod stromem – směr dotazů
  – Použití klauzule WITH

• Analýza a reporting v databázích PostgreSQL pomocí SQL
  – Přehled SQL funkcí pro analýzu a reporting
  – Analytické funkce
  – Hodnotící funkce (ranking functions) a reportovací funkce
  – Funkce ROW_NUMBER, RANK a DENSE_RANK, funkce NTILE
  – Analytický mód agregačních funkcí SUMA, COUNT, AVG a pod.
  – Kombinování analytických a agregačních funkcí
  – Použití analytických funkcí jako agregačních funkcí

• RANK a DENSE_RANK

• Funkce NTILE

• Partitioning analytických datasetů

• Kumulativní distribuce – CUME_DIST, PERCENT_RANK

• Práce s pohyblivým oknem dat (Windowing functions)

• Analytický mód agregačních funkcí SUMA, COUNT, AVG a pod.

• Kumulativní součty, klouzavé průměry, …

• Fyzický, logický a funkcionální offset okna dat

• LAG a LEAD analýza

• FIRST_VALUE a LAST_VALUE

• NTH_VALUE

• FIRST a LAST

• XML výstup z SQL dotazu

• XML manipulace a dotazování

• JSON výstup z SQL dotazu

• výstup z SQL dotazu, datový typ ARRAY a HSTORE

• JSON manipulace a dotazování

• Pivoting a Unpivoting
  – Pivoting
  – Klauzule PIVOT a UNPIVOT
  – Unpivoting
  – Využití klauzule UNPIVOT