Pola analisis data lanjutan

Pengantar Databricks SQL

Kevin Barlow

Data Manager

Motivasi

Diagram Lakehouse - Analisis

Subquery

Dilakukan melalui kueri SQL yang "dinest"
- Kueri terbenam diperlakukan sebagai "tabel" baru
- Secara efektif mirip membuat view
Cocok untuk berbagai kasus penggunaan
- Mengambil hasil dari kueri lain
- Menyederhanakan kueri kompleks
- Agregasi di dalam satu kueri

SELECT store, totalRev, product

FROM (
    SELECT count(*) as count,
          sum(revenue) as totalRev,
          min(price) as minPrice,
          max(units) as maxUnits,
          region,
          store,
          product
      FROM sales 
      GROUP BY region, store, product
) q

Fungsi jendela

Kategori fungsi dan teknik SQL
Menghitung nilai pada rentang baris tertentu
- Baris memiliki keterkaitan
Contoh:
- Menghitung metrik berdasarkan rentang waktu
- Menghitung perubahan antar baris berurutan
- Menghitung lintas beberapa dimensi

SELECT name,
       dept,
       RANK() OVER 
           (PARTITION BY dept 
         ORDER BY salary) AS rank
  FROM employees;

name	dept	salary	rank
Lisa	Sales	10000	1
Alex	Sales	30000	2
Fred	Engineering	21000	1
Tom	Engineering	23000	2

Fungsi SQL Databricks tingkat lanjut

RANK()

Membandingkan baris dalam suatu partisi dan menghitung peringkat tiap baris

SELECT a,
       b,
       RANK() OVER(PARTITION BY a ORDER BY b DESC),
    FROM table_name;

a	b	rank
A1	3	1
A1	1	3
A1	2	2
A2	1	1

LAG() dan LEAD()

Mengembalikan nilai sebelumnya (LAG()) atau berikutnya (LEAD()) dari baris

SELECT a,
       b,
       LAG(b) OVER (PARTITION BY a ORDER BY b)
    FROM table_name;

a	b	lag
A1	3	NULL
A1	1	3
A1	2	1
A2	1	NULL

Ayo berlatih!

Pengantar Databricks SQL