Cursus SQL voor Data Engineers

Les 1 • Normalisatieprincipes

Vermindert gegevensredundantie door normalisatievormen tot en met 3NF toe te passen. Bereidt studenten voor om schemakwaliteit te beoordelen voordat ze query's uitvoeren.

Les 2 • Databaseschema's en -catalogi

Legt uit hoe schema's objecten binnen een database-instantie organiseren. Koppelt schemabewustzijn aan multi-team data-engineeringomgevingen.

Les 3 • Kernconcepten van het relationele model

Introduceert tabellen, rijen, kolommen en domeinen als de bouwstenen van relationele gegevens. Stelt de vocabulaire vast die gedurende de cursus wordt gebruikt.

Les 4 • Entiteit-relatiemodellering

Vertaalt bedrijfsvereisten naar ER-diagrammen voordat SQL wordt geschreven. Biedt een ontwerp-eerst-benadering voor het maken van schema's.

Les 1 • Patroonvergelijking en tekenreeksfilters

Gebruikt LIKE, jokertekens en tekenreeksfuncties om tekstgegevens te filteren. Ondersteunt veelvoorkomende taken voor gegevensopschoning in engineeringworkflows.

Les 2 • Rijen filteren met WHERE

Past vergelijkings- en logische operatoren toe om resultaatsets te beperken. Maakt direct gerichte gegevensextractie voor pipeline-inputs mogelijk.

Les 3 • Structuur van SELECT-instructies

Behandelt de logische en fysieke uitvoeringsvolgorde van een SELECT-query. Verankert al het verdere query-schrijven aan een consistent mentaal model.

Les 4 • Expressies en berekende kolommen

Bouwt afgeleide waarden met behulp van rekenkundige, tekenreeks- en voorwaardelijke expressies. Breidt ruwe kolomgegevens uit tot pipeline-klare uitvoer.

Les 1 • DISTINCT en deduplicatie

Verwijdert dubbele rijen met behulp van DISTINCT en COUNT DISTINCT. Ondersteunt controles op gegevenskwaliteit die gebruikelijk zijn bij validatiestappen voor invoer.

Les 2 • Rollup- en Cube-extensies

Genereert subtotalen en kruistabellen met behulp van ROLLUP en CUBE. Maakt samenvattingsrapporten op meerdere niveaus mogelijk zonder meerdere query's.

Les 3 • Groepen filteren met HAVING

Past filters na aggregatie toe met HAVING om ongewenste groepen te verwijderen. Onderscheidt HAVING van WHERE in uitvoeringsvolgorde.

Les 4 • Overzicht van aggregatiefuncties

Introduceert COUNT, SUM, AVG, MIN en MAX als de kernaggregatietoolkit. Stelt vast hoe aggregaties meerdere rijen samenvouwen tot enkele waarden.

Les 1 • Grondbeginselen van INNER JOIN

Retourneert alleen overeenkomende rijen uit beide tabellen met behulp van INNER JOIN. Vormt het baseline join-patroon voor de meeste data-engineeringquery's.

Les 2 • Self Joins en Cross Joins

Voegt een tabel aan zichzelf en genereert cartesische producten voor specifieke gebruikssituaties. Breidt de join-toolkit uit voor hiërarchische en combinatorische gegevens.

Les 3 • Outer Joins en NULL-afhandeling

Behoudt niet-overeenkomende rijen met behulp van LEFT, RIGHT en FULL OUTER JOIN. Cruciaal voor het detecteren van ontbrekende relaties in pipelinegegevens.

Les 4 • Setbewerkingen op resultaatsets

Combineert of vergelijkt resultaatsets met behulp van UNION, INTERSECT en EXCEPT. Ondersteunt incrementele laadpatronen en gegevensreconciliatietaken.

Les 1 • EXISTS en NOT EXISTS

Test op het bestaan van rijen met behulp van semi-join- en anti-joinpatronen. Biedt efficiënte alternatieven voor IN voor grote gecorreleerde datasets.

Les 2 • Recursieve CTE's

Doorloopt hiërarchische en grafgestructureerde gegevens met behulp van recursieve WITH-clausules. Maakt ouderkind-traversatie mogelijk zonder procedurele code.

Les 3 • Afgeleide tabellen in FROM

Gebruikt subquery's in de FROM-clausule als virtuele tabellen voor verdere query's. Maakt meerstapstransformaties mogelijk binnen één SQL-instructie.

Les 4 • Scalar- en inline-subquery's

Plaatst subquery's in SELECT- en WHERE-clausules om enkele waarden te berekenen. Introduceert het concept van geneste queryuitvoering.

Les 1 • Rangschikkingsfuncties

Kent ordinale posities toe met ROW_NUMBER, RANK en DENSE_RANK. Ondersteunt deduplicatie, top-N-selectie en het genereren van klassementen.

Les 2 • Syntaxis van vensterfuncties

Introduceert de OVER-clausule en de componenten ervan: PARTITION BY, ORDER BY en frame. Stelt het uitvoeringsmodel vast dat vensterfuncties onderscheidt van aggregatiefuncties.

Les 3 • Aggregaat-vensterfuncties

Past SUM, AVG en COUNT toe over een schuivend of cumulatief vensterframe. Produceert cumulatieve totalen en voortschrijdende gemiddelden voor tijdreekspipelines.

Les 4 • Offsetfuncties

Benadert voorgaande en volgende rijwaarden met LAG en LEAD. Maakt periode-voor-periodevergelijkingen mogelijk zonder self-joins.

Les 1 • Tabellen aanmaken en wijzigen

Definieert tabelstructuur met CREATE TABLE en wijzigt deze met ALTER TABLE. Behandelt de DDL-bewerkingen die centraal staan bij schemabeheer in pipelines.

Les 2 • Gegevens verwijderen en truncaten

Verwijdert rijen met DELETE en leegt tabellen met TRUNCATE. Behandelt veilige verwijderingspatronen die cruciaal zijn voor pijplijn-idempotentie.

Les 3 • Gegevens invoegen en bijwerken

Laadt en wijzigt rijen met INSERT, UPDATE en bulkinvoegpatronen. Ondersteunt direct workflows voor gegevensinvoer en -correctie.

Les 4 • Beperkingen en indexen

Handhaaft gegevensintegriteit met NOT NULL, UNIQUE, CHECK en externe sleutelbeperkingen. Introduceert indexen als een prestatiehulpmiddel dat is gekoppeld aan querypatronen.

Les 1 • Technieken voor queryherschrijving

Herschrijft inefficiënte query's met behulp van sargable predicaten en join-substituties. Produceert gelijkwaardige logica met lagere uitvoeringskosten.

Les 2 • Partitioneren voor prestaties

Past tabelpartitionering toe om partitie-pruning en parallelle scans mogelijk te maken. Schaalt de queryprestaties op grote feitentabellen in datawarehouses.

Les 3 • Indexontwerp en gebruik

Selecteert en maakt indexen die aansluiten bij querytoegangspatronen. Vermindert volledige tabelscans in hoogfrequente pijplijnquery's.

Les 4 • Uitvoeringsplannen begrijpen

Leest query-uitvoeringsplannen om kostbare bewerkingen en knelpunten te identificeren. Koppelt plananalyse aan gerichte optimalisatiebeslissingen.