मध्यवर्ती संग्रह फ़ंक्शंस

Snowflake में डेटा पाइपलाइन ऑटोमेशन

Emily Melhuish

Technical Curriculum Developer, Snowflake

ऑर्डर ऑफ ऑपरेशंस

ऑर्डर ऑफ ऑपरेशंस.png

SQL उसी क्रम में नहीं चलता जैसा आप लिखते हैं

Rows: डेटासेट बनाएं
Groups: उसे संक्षेपित करें
Result: आउटपुट का रूप दें

¹ * Snowflake लर्निंग सामग्री

सामान्य एग्रीगेट फ़ंक्शंस

COUNT(*) / COUNT(DISTINCT col) — कुल पंक्तियाँ; अद्वितीय मान
SUM — कॉलम का योग
AVG — औसत
MIN / MAX — सीमा

SELECT COUNT(*) AS total_shipments,
       COUNT(DISTINCT carrier_id) AS unique_carriers,
       SUM(delivery_days) AS total_days,
       AVG(delivery_days) AS avg_days
FROM shipments;

एकाधिक क्वेरी की समस्या

क्षेत्र और वेयरहाउस के अनुसार उपयोग लौटाएँ

SELECT 
region
, warehouse_name
, SUM(credits_used) 
FROM usage 
GROUP BY region, warehouse_name;

क्षेत्र के उप-योग लौटाएँ

SELECT region
, SUM(credits_used) 
FROM usage GROUP BY region;

कुल उपयोग लौटाएँ

SELECT 
SUM(credits_used) 
FROM usage;

GROUPING SETS

इनपुट

SELECT region
, warehouse_name
, SUM(credits_used) AS total 
FROM usage 
GROUP BY GROUPING SETS ( 
  (region, warehouse_name)
  , (region)
  , () 
);

आउटपुट

REGION	WAREHOUSE_NAME	TOTAL
EMEA	harbr_wh_prod	1240.50
EMEA	harbr_wh_dev	380.00
EMEA	NULL	1620.50
APAC	harbr_wh_prod	890.25
APAC	NULL	890.25
NULL	NULL	2510.75

नोट: CASE स्टेटमेंट से NULL में अर्थ जोड़ें

ROLLUP

इनपुट

SELECT 
region
, warehouse_name
, SUM(credits_used) AS total 
FROM usage 
GROUP BY ROLLUP (region, warehouse_name);

आउटपुट

REGION	WAREHOUSE_NAME	TOTAL
EMEA	harbr_wh_prod	1240.50
EMEA	harbr_wh_dev	380.00
EMEA	NULL	1620.50
APAC	harbr_wh_prod	890.25
APAC	NULL	890.25
NULL	NULL	2510.75

CUBE

इनपुट

SELECT 
region
, warehouse_name
, SUM(credits_used) AS total
FROM usage 
GROUP BY CUBE (region, warehouse_name);

आउटपुट

REGION	WAREHOUSE_NAME	TOTAL
EMEA	harbr_wh_prod	1240.50
EMEA	harbr_wh_dev	380.00
EMEA	NULL	1620.50
APAC	harbr_wh_prod	890.25
APAC	NULL	890.25	}
NULL	harbr_wh_prod	2130.75
NULL	harbr_wh_dev	380.00
NULL	NULL	2510.75

GROUPING() और GROUPING_ID()

SELECT region, warehouse_name, SUM(credits_used) AS total_credits, GROUPING(region) AS is_region_agg, GROUPING(warehouse_name) AS is_wh_agg , 
GROUPING_ID(region, warehouse_name) AS grouping_level 
FROM usage 
GROUP BY ROLLUP (region, warehouse_name);

मार्कडाउन तालिका आउटपुट का स्क्रीनशॉट

¡Vamos a practicar!

Snowflake में डेटा पाइपलाइन ऑटोमेशन