Cours de concepts SQL pour ingénieurs de données

Leçon 1 • Principes de normalisation

Réduit la redondance des données en appliquant des formes normales jusqu'à la 3FN. Prépare les étudiants à évaluer la qualité d'un schéma avant d'effectuer des requêtes.

Leçon 2 • Schémas et catalogues de base de données

Explique comment les schémas organisent les objets à l'intérieur d'une instance de base de données. Relie la connaissance des schémas aux environnements d'ingénierie des données en équipe.

Leçon 3 • Concepts fondamentaux du modèle relationnel

Présente les tables, les lignes, les colonnes et les domaines comme les éléments de base des données relationnelles. Établit le vocabulaire utilisé tout au long du cours.

Leçon 4 • Modélisation entité-association

Traduit les exigences opérationnelles en diagrammes entité-association avant d'écrire du code SQL. Offre une approche de conception préalable à la création de schémas.

Leçon 1 • Correspondance de motifs et filtres de chaînes de caractères

Utilise LIKE, les caractères génériques et les fonctions de chaîne pour filtrer les données textuelles. Soutient les tâches courantes de nettoyage des données dans les flux de travail d'ingénierie.

Leçon 2 • Filtrage des lignes avec WHERE

Applique les opérateurs de comparaison et logiques pour restreindre les ensembles de résultats. Permet directement l'extraction ciblée de données pour les entrées du pipeline.

Leçon 3 • Structure de l'instruction SELECT

Couvre l'ordre d'exécution logique et physique d'une requête SELECT. Ancre toute rédaction ultérieure de requêtes à un modèle mental cohérent.

Leçon 4 • Expressions et colonnes calculées

Construit des valeurs dérivées à l'aide d'expressions arithmétiques, de chaînes de caractères et conditionnelles. Étend les données brutes des colonnes en sorties prêtes pour le pipeline.

Leçon 1 • DISTINCT et déduplication

Supprime les lignes en double à l'aide de DISTINCT et COUNT DISTINCT. Soutient les contrôles de qualité des données courants dans les étapes de validation d'ingestion.

Leçon 2 • Extensions Rollup et Cube

Génère des sous-totaux et des tableaux croisés à l'aide de ROLLUP et CUBE. Permet des rapports récapitulatifs à plusieurs niveaux sans avoir à écrire plusieurs requêtes.

Leçon 3 • Filtrage des groupes avec HAVING

Applique des filtres post-agrégation à l'aide de HAVING pour supprimer les groupes indésirables. Distingue HAVING de WHERE dans l'ordre d'exécution.

Leçon 4 • Aperçu des fonctions d'agrégation

Présente COUNT, SUM, AVG, MIN et MAX comme la boîte à outils d'agrégation de base. Établit comment les agrégations condensent plusieurs lignes en une seule valeur.

Leçon 1 • Fondamentaux des jointures internes

Retourne uniquement les lignes correspondantes des deux tables à l'aide de INNER JOIN. Constitue le modèle de jointure de base pour la plupart des requêtes d'ingénierie des données.

Leçon 2 • Auto-jointures et jointures croisées

Joint une table à elle-même et génère des produits cartésiens pour des cas d'utilisation spécifiques. Élargit la boîte à outils de jointure pour les données hiérarchiques et combinatoires.

Leçon 3 • Jointures externes et gestion des valeurs NULL

Préserve les lignes sans correspondance à l'aide de LEFT, RIGHT et FULL OUTER JOIN. Essentiel pour détecter les relations manquantes dans les données d'un pipeline.

Leçon 4 • Opérations ensemblistes sur les ensembles de résultats

Combine ou compare des ensembles de résultats à l'aide de UNION, INTERSECT et EXCEPT. Soutient les modèles de chargement incrémental et les tâches de rapprochement des données.

Leçon 1 • EXISTS et NOT EXISTS

Teste l'existence de lignes à l'aide de modèles de semi-jointure et d'anti-jointure. Offre des alternatives efficaces à IN pour les grands ensembles de données corrélés.

Leçon 2 • Expressions de table communes récursives (CTE récursives)

Parcourt les données hiérarchiques et de type graphe à l'aide de clauses WITH récursives. Permet le parcours parent-enfant sans code procédural.

Leçon 3 • Tables dérivées dans FROM

Utilise des sous-requêtes dans la clause FROM comme tables virtuelles pour des requêtes ultérieures. Permet des transformations en plusieurs étapes au sein d'une seule instruction SQL.

Leçon 4 • Sous-requêtes scalaires et en ligne

Intègre des sous-requêtes dans les clauses SELECT et WHERE pour calculer des valeurs uniques. Présente le concept d'exécution de requêtes imbriquées.

Leçon 1 • Fonctions de classement

Attribue des positions ordinales à l'aide de ROW_NUMBER, RANK et DENSE_RANK. Soutient la déduplication, la sélection Top-N et la génération de classements.

Leçon 2 • Syntaxe des fonctions de fenêtre

Présente la clause OVER et ses composants : PARTITION BY, ORDER BY et le cadre. Établit le modèle d'exécution qui distingue les fonctions de fenêtre des fonctions d'agrégation.

Leçon 3 • Fonctions d'agrégation en fenêtre

Applique SUM, AVG et COUNT sur un cadre de fenêtre glissant ou cumulatif. Produit des totaux cumulatifs et des moyennes mobiles pour les pipelines de séries chronologiques.

Leçon 4 • Fonctions de décalage

Accède aux valeurs des lignes précédentes et suivantes à l'aide de LAG et LEAD. Permet des comparaisons de période à période sans auto-jointures.

Leçon 1 • Création et modification de tables

Définit la structure d'une table avec CREATE TABLE et la modifie avec ALTER TABLE. Couvre les opérations DDL essentielles à la gestion des schémas dans les pipelines.

Leçon 2 • Suppression et troncature des données

Supprime des lignes avec DELETE et vide des tables avec TRUNCATE. Couvre les modèles de suppression sécurisés essentiels à l'idempotence des pipelines.

Leçon 3 • Insertion et mise à jour de données

Charge et modifie des lignes à l'aide de INSERT, UPDATE et de modèles d'insertion en masse. Soutient directement les flux de travail d'ingestion et de correction de données.

Leçon 4 • Contraintes et index

Applique l'intégrité des données avec les contraintes NOT NULL, UNIQUE, CHECK et de clé étrangère. Présente les index comme un outil de rendement lié aux modèles de requêtes.

Leçon 1 • Techniques de réécriture de requêtes

Réécrit des requêtes inefficaces à l'aide de prédicats sargables et de substitutions de jointures. Produit une logique équivalente avec un coût d'exécution inférieur.

Leçon 2 • Partitionnement pour le rendement

Applique le partitionnement de tables pour permettre l'élagage des partitions et les scans parallèles. Améliore le rendement des requêtes sur les grandes tables de faits dans les entrepôts de données.

Leçon 3 • Conception et utilisation des index

Sélectionne et crée des index qui correspondent aux modèles d'accès aux requêtes. Réduit les analyses de table complètes dans les requêtes de pipeline à haute fréquence.

Leçon 4 • Compréhension des plans d'exécution

Lit les plans d'exécution des requêtes pour identifier les opérations coûteuses et les goulots d'étranglement. Relie l'analyse des plans à des décisions d'optimisation ciblées.