SQL Concepts for Data Engineers Course

Lezione 1 • Principi di normalizzazione

Riduce la ridondanza dei dati applicando le forme normali fino alla 3FN. Prepara gli studenti a valutare la qualità dello schema prima di scrivere query.

Lezione 2 • Schema e cataloghi di database

Spiega come gli schemi organizzano gli oggetti all'interno di un'istanza di database. Collega la consapevolezza degli schemi agli ambienti di data engineering multi-team.

Lezione 3 • Concetti fondamentali del modello relazionale

Introduce tabelle, righe, colonne e domini come elementi costitutivi dei dati relazionali. Stabilisce il vocabolario utilizzato durante tutto il corso.

Lezione 4 • Modellazione Entità-Relazione

Traduce i requisiti aziendali in diagrammi E-R prima di scrivere codice SQL. Fornisce un approccio design-first alla creazione dello schema.

Lezione 1 • Pattern matching e filtri su stringhe

Utilizza LIKE, caratteri jolly e funzioni sulle stringhe per filtrare i dati testuali. Supporta le comuni attività di pulizia dei dati nei flussi di lavoro ingegneristici.

Lezione 2 • Filtrare le righe con WHERE

Applica operatori di confronto e logici per limitare il set di risultati. Consente direttamente un'estrazione dei dati mirata per gli input delle pipeline.

Lezione 3 • Struttura dell'istruzione SELECT

Tratta l'ordine di esecuzione logico e fisico di una query SELECT. Ancora tutta la successiva scrittura di query a un modello mentale coerente.

Lezione 4 • Espressioni e colonne calcolate

Costruisce valori derivati utilizzando espressioni aritmetiche, di stringa e condizionali. Estende i dati grezzi delle colonne in output pronti per la pipeline.

Lezione 1 • DISTINCT e deduplicazione

Rimuove le righe duplicate utilizzando DISTINCT e COUNT DISTINCT. Supporta i controlli di qualità dei dati comuni nelle fasi di convalida dell'ingestione.

Lezione 2 • Estensioni Rollup e Cube

Genera subtotali e tabelle a doppia entrata utilizzando ROLLUP e CUBE. Consente report di riepilogo multilivello senza query multiple.

Lezione 3 • Filtrare i gruppi con HAVING

Applica filtri post-aggregazione utilizzando HAVING per rimuovere i gruppi indesiderati. Distingue HAVING da WHERE nell'ordine di esecuzione.

Lezione 4 • Panoramica delle funzioni aggregate

Introduce COUNT, SUM, AVG, MIN e MAX come toolkit di aggregazione principale. Stabilisce come le funzioni aggregate riducano più righe in valori singoli.

Lezione 1 • Fondamenti di Inner Join

Restituisce solo le righe corrispondenti da entrambe le tabelle utilizzando INNER JOIN. Costituisce il modello di join di base per la maggior parte delle query di data engineering.

Lezione 2 • Self Join e Cross Join

Unisce una tabella a se stessa e genera prodotti cartesiani per casi d'uso specifici. Espande il toolkit di join per dati gerarchici e combinatori.

Lezione 3 • Outer Join e gestione dei NULL

Conserva le righe non corrispondenti utilizzando LEFT, RIGHT e FULL OUTER JOIN. Fondamentale per rilevare relazioni mancanti nei dati delle pipeline.

Lezione 4 • Operazioni su insiemi di risultati

Combina o confronta set di risultati utilizzando UNION, INTERSECT ed EXCEPT. Supporta modelli di caricamento incrementale e attività di riconciliazione dei dati.

Lezione 1 • EXISTS e NOT EXISTS

Verifica l'esistenza di righe utilizzando pattern semi-join e anti-join. Fornisce alternative efficienti a IN per grandi dataset correlati.

Lezione 2 • CTE ricorsive

Attraversa dati gerarchici e strutturati a grafo utilizzando clausole WITH ricorsive. Consente l'attraversamento padre-figlio senza codice procedurale.

Lezione 3 • Tabelle derivate in FROM

Utilizza sottoquery nella clausola FROM come tabelle virtuali per ulteriori interrogazioni. Consente trasformazioni multi-step all'interno di una singola istruzione SQL.

Lezione 4 • Sottoquery scalari e inline

Incorpora sottoquery nelle clausole SELECT e WHERE per calcolare valori singoli. Introduce il concetto di esecuzione di query annidate.

Lezione 1 • Funzioni di ranking

Assegna posizioni ordinali utilizzando ROW_NUMBER, RANK e DENSE_RANK. Supporta la deduplicazione, la selezione Top-N e la generazione di classifiche.

Lezione 2 • Sintassi delle funzioni finestra

Introduce la clausola OVER e i suoi componenti: PARTITION BY, ORDER BY e il frame. Stabilisce il modello di esecuzione che distingue le funzioni finestra dalle funzioni aggregate.

Lezione 3 • Funzioni finestra aggregate

Applica SUM, AVG e COUNT su un frame di finestra scorrevole o cumulativo. Produce totali correnti e medie mobili per pipeline su serie temporali.

Lezione 4 • Funzioni di offset

Accede ai valori delle righe precedenti e successive utilizzando LAG e LEAD. Consente confronti periodo su periodo senza self join.

Lezione 1 • Creazione e modifica di tabelle

Definisce la struttura della tabella con CREATE TABLE e la modifica con ALTER TABLE. Tratta le operazioni DDL centrali per la gestione degli schemi nelle pipeline.

Lezione 2 • Eliminazione e troncamento dei dati

Rimuove righe con DELETE e svuota tabelle con TRUNCATE. Tratta modelli di eliminazione sicuri, fondamentali per l'idempotenza delle pipeline.

Lezione 3 • Inserimento e aggiornamento dei dati

Carica e modifica righe utilizzando INSERT, UPDATE e pattern di inserimento in blocco. Supporta direttamente i flussi di lavoro di ingestione e correzione dei dati.

Lezione 4 • Vincoli e indici

Applica l'integrità dei dati con vincoli NOT NULL, UNIQUE, CHECK e di chiave esterna. Introduce gli indici come strumento di prestazione legato ai pattern di query.

Lezione 1 • Tecniche di riscrittura delle query

Riscrive query inefficienti utilizzando predicati sargable e sostituzioni di join. Produce una logica equivalente con un costo di esecuzione inferiore.

Lezione 2 • Partizionamento per le prestazioni

Applica il partizionamento delle tabelle per consentire l'eliminazione delle partizioni e scansioni parallele. Scala le prestazioni delle query su grandi tabelle dei fatti nei data warehouse.

Lezione 3 • Progettazione e utilizzo degli indici

Seleziona e crea indici che si allineano con i modelli di accesso alle query. Riduce le scansioni complete delle tabelle nelle query di pipeline ad alta frequenza.

Lezione 4 • Comprendere i piani di esecuzione

Legge i piani di esecuzione delle query per identificare operazioni costose e colli di bottiglia. Collega l'analisi del piano a decisioni di ottimizzazione mirate.