Recap - Pictures
Teil des Abschnitts Grundlagen der SQL-Journey von Coddy. Lektion 63 von 72.
Aufgabe
EinfachVerfügbare Tabellen und Spalten:
picture_characteristics:day_of_month,ink_liters,colors_numpicture_interests:day_of_month,num_people_interested
Bilder haben alle möglichen Eigenschaften, etwa die Menge an Tinte (in Litern), die Anzahl der Farben und die Anzahl der Personen, die sie kaufen möchten.
Wir möchten die Tage identifizieren, an denen der Künstler weniger Ressourcen (Tinte und Farben) verwendet hat und gleichzeitig weiterhin positives Interesse von Personen bestand, wobei der Künstler weniger Tinte und weniger Farbe verwenden sollte, um Kosten zu sparen. In dieser Aufgabe möchten wir diese Hypothese untersuchen. Befolge diese Schritte:
- Berechne die Differenz von Tag zu Tag für:
- ink_liters (benenne diese Spalte
ink_diff) - colors_num (benenne diese Spalte
colors_diff)
- ink_liters (benenne diese Spalte
- Filtere die Ergebnisse, sodass nur Tage angezeigt werden, an denen:
- ink_diff negativ ist (was eine Verringerung des Tintenverbrauchs zeigt)
- colors_diff negativ ist (was eine Verringerung der verwendeten Farben zeigt)
- num_people_interested größer als null ist (mindestens eine Person interessiert sich für das Bild; beachte, dass die Daten Tage mit null Interessierten enthalten können)
- Erstelle eine Ranglistenspalte (
day_rank), die:- Tage basierend auf
num_people_interestedvon1bisNeinstuft - Eine höhere Anzahl interessierter Personen sollte einen niedrigeren Rang erhalten (1 ist der beste Rang)
- Tage basierend auf
- Gib Folgendes zurück:
day_of_monthday_rank
Sortiere die Ergebnisse nach day_rank in aufsteigender Reihenfolge
Probier es selbst
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4More Keywords
The IN keywordThe BETWEEN keywordThe LIKE keywordThe AS keywordRecap - Cellphone Models2Conditions
Conditions BasicsThe AND keywordThe OR keywordThe NOT keywordMultiple Conditions CombinedParenthesisBooleans5Arithmetic Operations
Mathematical OperatorsMathematical ColumnsThe Modulo OperationThe ROUND() Function8Statistics
Built-In Aggregate Part 1Built-In Aggregate Part 2Grouping Part 1Grouping Part 2Subqueries Part 1Subqueries Part 2Recap - Total Gain ShopRecap - Scooter ShopRecap - Coffee Shop11Window Functions part 1
ROW_NUMBER functionORDER BY criterionPARTITION BY criterionPARTITION & ORDERLEAD & LAG FunctionsRecap - LEAD & LAGRecap - PicturesRecap - Boxes3Specific Return Format
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