This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Хочешь научиться работать с базами данных - от простых запросов до глубоких фич PostgreSQL? На Neon ты найдёшь полное руководство: как начать, как писать запросы, работать с транзакциями и продвинутыми темами вроде CTE, индексов и триггеров.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥16👍6🤝6
Если нужно посчитать время между событиями (например, между заказами, логинами или платежами). Есть простой и эффективный способ — функция
LAG().Сначала берём дату текущего и предыдущего события для каждого пользователя:
LAG(order_date) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_date)
Считаем разницу между ними:
order_date - LAG(order_date) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_date)
Чтобы получить средний промежуток:
SELECT user_id,
AVG(order_date - LAG(order_date) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_date)) AS avg_gap
FROM orders;
🔥 Так вы узнаете, среднюю частоту заказов по каждому пользователю, без подзапросов, без циклов.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍15❤7🔥6🤝1
У каждого пользователя есть десятки отметок с координатами — по ним можно определить, где он бывает чаще всего.
В этой задаче:
• Округлим координаты, чтобы объединить близкие точки;
• Посчитаем частоту появлений по каждой зоне;
• Найдём точку с максимальным количеством визитов — «дом».
В результате получаем инструмент геоаналитики, который помогает определять зоны активности и строить персональные рекомендации.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13❤7🤝6🔥2😁2
Рейтинг активности пользователей в SQL!
Пример практического запроса для аналитики: определяем самых активных пользователей по количеству действий.
Создаём таблицу:
Добавляем данные:
Считаем количество действий:
Добавляем ранжирование:
🔥 Простой способ построить лидерборд или отчет по вовлеченности.
➡️ SQL Ready | #практика
Пример практического запроса для аналитики: определяем самых активных пользователей по количеству действий.
Создаём таблицу:
CREATE TABLE actions (
user_id INT,
action_type TEXT
);
Добавляем данные:
INSERT INTO actions VALUES
(1, 'login'), (1, 'purchase'),
(2, 'login'), (2, 'comment'),
(3, 'login');
Считаем количество действий:
SELECT user_id, COUNT(*) AS total_actions
FROM actions
GROUP BY user_id
ORDER BY total_actions DESC;
Добавляем ранжирование:
SELECT
user_id,
COUNT(*) AS total_actions,
RANK() OVER (ORDER BY COUNT(*) DESC) AS rank
FROM actions
GROUP BY user_id;
🔥 Простой способ построить лидерборд или отчет по вовлеченности.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤13👍9🤝6👎1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13🔥6❤4🤝3
Многие знают оконные функции, но редко задумываются:
ROWS строит окна по количеству строк, RANGE — по значению (например, времени). Сегодня в посте:
• Как работает ROWS BETWEEN … - окно по строкам.
• Как использовать RANGE BETWEEN INTERVAL … - окно по времени.
• Пример: получаем максимум за последний час в каждом временном срезе.
Этот подход раскрывает глубину SQL как языка временной аналитики и показывает работу с метриками.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥13❤9👍8