एडवांस्ड डेटा विश्लेषण पैटर्न

Databricks SQL परिचय

Kevin Barlow

Data Manager

प्रेरणा

लेकहाउस डायग्राम - विश्लेषण

सबक्वेरीज़

"नेस्टिंग" SQL क्वेरीज़ से हासिल किया जाता है
- नेस्टेड क्वेरी को एक नई "टेबल" माना जाता है
- प्रभाव में view बनाने जैसा
कई उपयोग मामलों के लिए बढ़िया
- दूसरी क्वेरी के नतीजे लाएँ
- जटिल क्वेरी को सरल करें
- एक ही क्वेरी में एग्रीगेशन करें

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

विंडो फंक्शंस

SQL फंक्शंस और तकनीकों की एक श्रेणी
पंक्तियों की एक निश्चित रेंज पर कैलकुलेशन करता है
- पंक्तियों में आपस में कुछ संबंध होता है
उदाहरण:
- समय-सीमा पर आधारित मेट्रिक निकालना
- क्रमिक पंक्तियों में बदलाव निकालना
- कई डाइमेंशंस पर कैलकुलेशन करना

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

एडवांस्ड Databricks SQL फंक्शंस

RANK()

दी गई पार्टिशन के भीतर पंक्तियों की तुलना करता है और हर पंक्ति की रैंक निकालता है

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() और LEAD()

पंक्ति से या तो पिछला (LAG()) या अगला (LEAD()) मान लौटाता है

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

अभ्यास करते हैं!

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