Оконные функции SQL в MySQL: от нуля до уверенного владения

Перестань группировать — начни анализировать GROUP BY схлопывает строки. Оконные функции — нет. Вы получаете и детализацию, и агрегат в одном запросе. Это тот навык, который отделяет junior-аналитика от middle. Курс проведёт вас от первого OVER() до процентилей и рамок окна — на живых банковских данных, а не на абстрактных таблицах. 173 SQL-задачи с автопроверкой 129 теста на понимание 45 уроков 8 модулей Одна задача, два мира «Посчитай нарастающий итог платежей по каждому полису». Вот как это решается без оконных функций — коррелированным подзапросом: SELECT p.policy_id, p.amount, (SELECT SUM(p2.amount) FROM payments p2 WHERE p2.policy_id = p.policy_id AND p2.pay_date <= p.pay_date) AS running_total FROM payments p; А вот то же самое с ними: SELECT policy_id, amount, SUM(amount) OVER (PARTITION BY policy_id ORDER BY pay_date) AS running_total FROM payments; Короче, быстрее и читается как обычное предложение. Весь курс — про то, чтобы вы видели такие решения сразу. Как растёт сложность Введение уровень 1 Ранжирование уровень 1–2 Агрегаты уровень 1–2 Смещение уровень 2 Рамки окна уровень 2–3 Продвинутые уровень 3 Финальный проект уровень 3 От «одна функция, одна таблица» до «несколько окон, CTE и JOIN в одном аналитическом отчёте». Что внутри Все функции стандарта, а не три популярныеROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, NTILE · SUM/AVG/COUNT/MIN/MAX OVER · LAG, LEAD, FIRST_VALUE, LAST_VALUE, NTH_VALUE · CUME_DIST, PERCENT_RANK · ROWS BETWEEN и RANGE BETWEEN. Рамки окна — целый модульМесто, где ломаются почти все самоучки. Почему LAST_VALUE возвращает не то, что вы ждёте, чем RANGE отличается от ROWS и что такое рамка по умолчанию. Задачи как вопросы бизнеса«Кто лучший агент в каждом филиале?», «Как растут продажи от месяца к месяцу?», «Какие клиенты дают 80% выручки?» — вы идёте от вопроса к запросу, а не наоборот. 65% времени — практика173 задачи с автоматической проверкой. Теория даётся ровно в том объёме, который нужен, чтобы решить следующую задачу. Программа Датасет — знакомство с банковской базой из 9 таблиц Введение — чем OVER() отличается от GROUP BY, синтаксис окна, PARTITION BY Ранжирование — ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, NTILE. Топ-N по группам, дедупликация, квартили Агрегатные окна — нарастающие итоги, доля от общего, скользящие средние Функции смещения — LAG, LEAD, FIRST_VALUE, LAST_VALUE. Сравнение периодов и дельты Рамки окна — ROWS BETWEEN, RANGE BETWEEN, точный контроль диапазона Продвинутые техники — CUME_DIST, PERCENT_RANK, окна внутри CTE, ABC-анализ Финальный проект — сквозной аналитический отчёт, как в реальной работе На чём тренируемся Аналитический отдел банка, который продаёт страховые продукты через сеть филиалов: клиенты, полисы, агенты, платежи, заявки на выплату, история статусов. Девять связанных таблиц. Это не случайный выбор: страхование — область с естественными временными рядами и рейтингами. Продажи по месяцам, лучшие агенты, динамика выплат — ровно те задачи, ради которых оконные функции и придумали. Нужен уверенный базовый SQL Вы должны свободно писать SELECT с WHERE, соединять таблицы через JOIN, группировать через GROUP BY с HAVING и понимать подзапросы. Если это пока не так — сначала пройдите наш курс «SQL в MySQL: от нуля до оконных функций», он готовит ровно к этому.