hohuu.canh
New member
## Hướng dẫn SQL Redshift SQL
### Giới thiệu
Redshift là một kho dữ liệu dựa trên đám mây cung cấp hiệu suất và khả năng mở rộng nhanh.Đây là một lựa chọn phổ biến cho các doanh nghiệp cần phân tích một lượng lớn dữ liệu.Ebay là một trong những thị trường trực tuyến lớn nhất trên thế giới và nó sử dụng Redshift để cung cấp năng lượng cho nền tảng phân tích dữ liệu của mình.
Hướng dẫn này sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng SQL để truy vấn dữ liệu trong cơ sở dữ liệu Redshift của eBay.Chúng tôi sẽ bao gồm những điều cơ bản của SQL, bao gồm cách tạo bảng, chèn dữ liệu và thực hiện các truy vấn.Chúng tôi cũng sẽ thảo luận về một số tính năng nâng cao hơn của SQL, chẳng hạn như các chức năng cửa sổ và tham gia.
### Điều kiện tiên quyết
Để làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Một cụm dịch chuyển đỏ
* SQL CLI dịch chuyển đỏ
* Trình chỉnh sửa văn bản hoặc IDE
### Bắt đầu
Để bắt đầu, bạn sẽ cần tạo một cụm dịch chuyển đỏ.Bạn có thể làm điều này bằng cách làm theo các hướng dẫn trong [Tài liệu RedShift] (Amazon Redshift).
Khi bạn đã tạo cụm của mình, bạn có thể kết nối với nó bằng SQL CLI Redshift.Bạn có thể tìm thấy các hướng dẫn để thực hiện việc này trong [tài liệu đỏ] (Amazon Redshift).
### Tạo bảng
Điều đầu tiên bạn cần làm là tạo một bảng để lưu trữ dữ liệu của bạn.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng lệnh sau:
`` `
Tạo bảng <bable_name> (
<Mall_Name> <Data_Type>,
<Mall_Name> <Data_Type>,
...
)
`` `
Ví dụ: lệnh sau tạo một bảng có tên là `Sản phẩm` với ba cột:` Product_id`, `Product_Name` và` Product_Price`:
`` `
Tạo sản phẩm bàn (
sản phẩm_id int,
sản phẩm_name varchar (255),
Product_price thập phân (10,2)
)
`` `
### Dữ liệu chèn
Khi bạn đã tạo một bảng, bạn có thể chèn dữ liệu vào nó bằng lệnh sau:
`` `
Chèn vào <bable_name> (
<mall_name>,
<mall_name>,
...
)
Giá trị (
<value>,
<value>,
...
)
`` `
Ví dụ: lệnh sau đây chèn ba hàng vào bảng `sản phẩm`:
`` `
Chèn vào sản phẩm (
ID sản phẩm,
tên sản phẩm,
giá sản phẩm
)
Giá trị (
1,
'iPhone 13 pro max',
1.199,99
), (
2,
'Samsung Galaxy S22 Ultra',
1.099,99
), (
3,
'Google Pixel 7 Pro',
999,99
)
`` `
### Truy vấn thực hiện
Bây giờ bạn có một số dữ liệu trong bảng của mình, bạn có thể bắt đầu truy vấn nó bằng SQL.Bạn có thể sử dụng SQL để thực hiện nhiều hoạt động khác nhau, chẳng hạn như chọn dữ liệu, lọc dữ liệu và dữ liệu tổng hợp.
Ví dụ: truy vấn sau chọn tất cả các hàng từ bảng `sản phẩm`:
`` `
Chọn * từ sản phẩm
`` `
Truy vấn sau đây chọn tất cả các sản phẩm có giá dưới 1.000 đô la:
`` `
Chọn * từ sản phẩm
WHERE sản phẩm_price <1000
`` `
Truy vấn sau đây tính toán giá trung bình của tất cả các sản phẩm trong bảng `Sản phẩm`:
`` `
Chọn AVG (Product_Price) từ các sản phẩm
`` `
### Các tính năng tiên tiến
Ngoài các tính năng cơ bản của SQL, RedShift cũng hỗ trợ một số tính năng nâng cao, chẳng hạn như chức năng cửa sổ và tham gia.
Các chức năng cửa sổ cho phép bạn thực hiện các tính toán trên nhiều hàng dữ liệu.Ví dụ: truy vấn sau đây tính toán tổng doanh số chạy cho mỗi ngày:
`` `
Chọn ngày, tổng (bán hàng
=======================================
## eBay Redshift SQL Tutorial
### Introduction
Redshift is a cloud-based data warehouse that offers fast performance and scalability. It is a popular choice for businesses that need to analyze large amounts of data. eBay is one of the largest online marketplaces in the world, and it uses Redshift to power its data analytics platform.
This tutorial will show you how to use SQL to query data in eBay's Redshift database. We will cover the basics of SQL, including how to create tables, insert data, and perform queries. We will also discuss some of the more advanced features of SQL, such as window functions and joins.
### Prerequisites
To follow this tutorial, you will need the following:
* A Redshift cluster
* The Redshift SQL CLI
* A text editor or IDE
### Getting Started
To get started, you will need to create a Redshift cluster. You can do this by following the instructions in the [Redshift documentation](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/creating-cluster.html).
Once you have created your cluster, you can connect to it using the Redshift SQL CLI. You can find the instructions for doing this in the [Redshift documentation](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/connecting-to-cluster.html).
### Creating a Table
The first thing you need to do is create a table to store your data. You can do this using the following command:
```
CREATE TABLE <table_name> (
<column_name> <data_type>,
<column_name> <data_type>,
...
)
```
For example, the following command creates a table called `products` with three columns: `product_id`, `product_name`, and `product_price`:
```
CREATE TABLE products (
product_id INT,
product_name VARCHAR(255),
product_price DECIMAL(10,2)
)
```
### Inserting Data
Once you have created a table, you can insert data into it using the following command:
```
INSERT INTO <table_name> (
<column_name>,
<column_name>,
...
)
VALUES (
<value>,
<value>,
...
)
```
For example, the following command inserts three rows into the `products` table:
```
INSERT INTO products (
product_id,
product_name,
product_price
)
VALUES (
1,
'iPhone 13 Pro Max',
1,199.99
), (
2,
'Samsung Galaxy S22 Ultra',
1,099.99
), (
3,
'Google Pixel 7 Pro',
999.99
)
```
### Performing Queries
Now that you have some data in your table, you can start querying it using SQL. You can use SQL to perform a variety of operations, such as selecting data, filtering data, and aggregating data.
For example, the following query selects all of the rows from the `products` table:
```
SELECT * FROM products
```
The following query selects all of the products that are priced less than $1,000:
```
SELECT * FROM products
WHERE product_price < 1000
```
The following query calculates the average price of all of the products in the `products` table:
```
SELECT AVG(product_price) FROM products
```
### Advanced Features
In addition to the basic features of SQL, Redshift also supports a number of advanced features, such as window functions and joins.
Window functions allow you to perform calculations across multiple rows of data. For example, the following query calculates the running total of sales for each day:
```
SELECT date, SUM(sales
### Giới thiệu
Redshift là một kho dữ liệu dựa trên đám mây cung cấp hiệu suất và khả năng mở rộng nhanh.Đây là một lựa chọn phổ biến cho các doanh nghiệp cần phân tích một lượng lớn dữ liệu.Ebay là một trong những thị trường trực tuyến lớn nhất trên thế giới và nó sử dụng Redshift để cung cấp năng lượng cho nền tảng phân tích dữ liệu của mình.
Hướng dẫn này sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng SQL để truy vấn dữ liệu trong cơ sở dữ liệu Redshift của eBay.Chúng tôi sẽ bao gồm những điều cơ bản của SQL, bao gồm cách tạo bảng, chèn dữ liệu và thực hiện các truy vấn.Chúng tôi cũng sẽ thảo luận về một số tính năng nâng cao hơn của SQL, chẳng hạn như các chức năng cửa sổ và tham gia.
### Điều kiện tiên quyết
Để làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Một cụm dịch chuyển đỏ
* SQL CLI dịch chuyển đỏ
* Trình chỉnh sửa văn bản hoặc IDE
### Bắt đầu
Để bắt đầu, bạn sẽ cần tạo một cụm dịch chuyển đỏ.Bạn có thể làm điều này bằng cách làm theo các hướng dẫn trong [Tài liệu RedShift] (Amazon Redshift).
Khi bạn đã tạo cụm của mình, bạn có thể kết nối với nó bằng SQL CLI Redshift.Bạn có thể tìm thấy các hướng dẫn để thực hiện việc này trong [tài liệu đỏ] (Amazon Redshift).
### Tạo bảng
Điều đầu tiên bạn cần làm là tạo một bảng để lưu trữ dữ liệu của bạn.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng lệnh sau:
`` `
Tạo bảng <bable_name> (
<Mall_Name> <Data_Type>,
<Mall_Name> <Data_Type>,
...
)
`` `
Ví dụ: lệnh sau tạo một bảng có tên là `Sản phẩm` với ba cột:` Product_id`, `Product_Name` và` Product_Price`:
`` `
Tạo sản phẩm bàn (
sản phẩm_id int,
sản phẩm_name varchar (255),
Product_price thập phân (10,2)
)
`` `
### Dữ liệu chèn
Khi bạn đã tạo một bảng, bạn có thể chèn dữ liệu vào nó bằng lệnh sau:
`` `
Chèn vào <bable_name> (
<mall_name>,
<mall_name>,
...
)
Giá trị (
<value>,
<value>,
...
)
`` `
Ví dụ: lệnh sau đây chèn ba hàng vào bảng `sản phẩm`:
`` `
Chèn vào sản phẩm (
ID sản phẩm,
tên sản phẩm,
giá sản phẩm
)
Giá trị (
1,
'iPhone 13 pro max',
1.199,99
), (
2,
'Samsung Galaxy S22 Ultra',
1.099,99
), (
3,
'Google Pixel 7 Pro',
999,99
)
`` `
### Truy vấn thực hiện
Bây giờ bạn có một số dữ liệu trong bảng của mình, bạn có thể bắt đầu truy vấn nó bằng SQL.Bạn có thể sử dụng SQL để thực hiện nhiều hoạt động khác nhau, chẳng hạn như chọn dữ liệu, lọc dữ liệu và dữ liệu tổng hợp.
Ví dụ: truy vấn sau chọn tất cả các hàng từ bảng `sản phẩm`:
`` `
Chọn * từ sản phẩm
`` `
Truy vấn sau đây chọn tất cả các sản phẩm có giá dưới 1.000 đô la:
`` `
Chọn * từ sản phẩm
WHERE sản phẩm_price <1000
`` `
Truy vấn sau đây tính toán giá trung bình của tất cả các sản phẩm trong bảng `Sản phẩm`:
`` `
Chọn AVG (Product_Price) từ các sản phẩm
`` `
### Các tính năng tiên tiến
Ngoài các tính năng cơ bản của SQL, RedShift cũng hỗ trợ một số tính năng nâng cao, chẳng hạn như chức năng cửa sổ và tham gia.
Các chức năng cửa sổ cho phép bạn thực hiện các tính toán trên nhiều hàng dữ liệu.Ví dụ: truy vấn sau đây tính toán tổng doanh số chạy cho mỗi ngày:
`` `
Chọn ngày, tổng (bán hàng
=======================================
## eBay Redshift SQL Tutorial
### Introduction
Redshift is a cloud-based data warehouse that offers fast performance and scalability. It is a popular choice for businesses that need to analyze large amounts of data. eBay is one of the largest online marketplaces in the world, and it uses Redshift to power its data analytics platform.
This tutorial will show you how to use SQL to query data in eBay's Redshift database. We will cover the basics of SQL, including how to create tables, insert data, and perform queries. We will also discuss some of the more advanced features of SQL, such as window functions and joins.
### Prerequisites
To follow this tutorial, you will need the following:
* A Redshift cluster
* The Redshift SQL CLI
* A text editor or IDE
### Getting Started
To get started, you will need to create a Redshift cluster. You can do this by following the instructions in the [Redshift documentation](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/creating-cluster.html).
Once you have created your cluster, you can connect to it using the Redshift SQL CLI. You can find the instructions for doing this in the [Redshift documentation](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/connecting-to-cluster.html).
### Creating a Table
The first thing you need to do is create a table to store your data. You can do this using the following command:
```
CREATE TABLE <table_name> (
<column_name> <data_type>,
<column_name> <data_type>,
...
)
```
For example, the following command creates a table called `products` with three columns: `product_id`, `product_name`, and `product_price`:
```
CREATE TABLE products (
product_id INT,
product_name VARCHAR(255),
product_price DECIMAL(10,2)
)
```
### Inserting Data
Once you have created a table, you can insert data into it using the following command:
```
INSERT INTO <table_name> (
<column_name>,
<column_name>,
...
)
VALUES (
<value>,
<value>,
...
)
```
For example, the following command inserts three rows into the `products` table:
```
INSERT INTO products (
product_id,
product_name,
product_price
)
VALUES (
1,
'iPhone 13 Pro Max',
1,199.99
), (
2,
'Samsung Galaxy S22 Ultra',
1,099.99
), (
3,
'Google Pixel 7 Pro',
999.99
)
```
### Performing Queries
Now that you have some data in your table, you can start querying it using SQL. You can use SQL to perform a variety of operations, such as selecting data, filtering data, and aggregating data.
For example, the following query selects all of the rows from the `products` table:
```
SELECT * FROM products
```
The following query selects all of the products that are priced less than $1,000:
```
SELECT * FROM products
WHERE product_price < 1000
```
The following query calculates the average price of all of the products in the `products` table:
```
SELECT AVG(product_price) FROM products
```
### Advanced Features
In addition to the basic features of SQL, Redshift also supports a number of advanced features, such as window functions and joins.
Window functions allow you to perform calculations across multiple rows of data. For example, the following query calculates the running total of sales for each day:
```
SELECT date, SUM(sales
