Трюк дня. Найти медиану

Предположим, есть таблица, содержащая в столбце sales такие записи:
2, 1, 3, 8, 7, 5.

Необходимо найти медиану для данного столбца.


Решение:
В PostgreSQL используйте функцию percentile_count:

SELECT percentile_cont (0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY sales) FROM table;

В MS SQL также используйте функцию percentile_count:

SELECT percentile_cont (0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY sales) OVER (PARTITION BY 1) FROM table;

В PARTITION BY можно внести столбец, по которому группируются данные. В данном случае мы использовали 1, чтобы посчитать медиану по всем данным столбца.

В Oracle используйте функцию MEDIAN:
SELECT MEDIAN (sales) OVER (PARTITION BY 1) FROM table;

Однако в MySQL подобных функций нет. Поэтому медиану нужно вычислять самостоятельно.
Напомним: медиана - это число, которое находится в середине набора чисел, отсортированных по возрастанию.

/*задаем переменную row_index = -1, чтобы отсчет индекса начался с 0 */
SET @row_index := -1;

/*находим среднее двух значений в центре отсортированного набора. Охватывает те случаи, когда общее число записей четное*/
SELECT AVG (subq.sales) as median_value
FROM (
    SELECT @row_index:=@row_index + 1 AS row_index, sales
    FROM table
    ORDER BY sales
  ) AS subq
  WHERE subq.row_index 
/*выбираем только значения в центре: одно если число записей нечетное и два если четное*/
  IN (FLOOR(@row_index / 2) , CEIL(@row_index / 2));

Ответ: медиана = 4.

#tips

Трюк дня. Сравнение с предыдущим

Напишите SQL-запрос, который находит в таблице weather все даты (идентификаторы дат), когда температура была бы выше температуры на предшествующие им даты. То есть, нас интересуют даты, в которые «сегодняшняя» температура выше «вчерашней».

Решение будет вечером.

#tips

Трюк дня. Сравнение с предыдущим. Решение.

Решение: использование DATEDIFF

DATEDIFF: эта функция вычисляет разницу между двумя датами. Она используется для того, чтобы обеспечить сравнение именно «сегодняшних» и «вчерашних» температур.

Если сформулировать обычным языком следующий запрос, то окажется, что он выражает следующую идею: нужно выбрать такие идентификаторы, чтобы температура, соответствующая представляемым ими датам, была бы больше, чем температура на «вчерашние» по отношению к ним даты.

SELECT DISTINCT a.Id
FROM Weather a, Weather b
WHERE a.Temperature > b.Temperature
AND DATEDIFF(a.Recorddate, b.Recorddate) = 1

#tips

🚀 Разобраться в современном data-engineering-стеке — это возможность выйти на новый уровень в аналитике и научиться работать с инфраструктурой, которую сегодня используют крупнейшие компании.

📅 2 декабря в 19:00 МСК — открытый урок «Data Engineering & Analytics: от данных к бизнес-инсайтам» в рамках курса «Data Warehouse Analyst. Advanced». За один вечер разберём всё самое важное: 
🔹 Архитектуру хранилищ и потоковую обработку данных 
🔹 Сравним аналитические СУБД: Greenplum и ClickHouse 
🔹 Покажем подходы Data Vault 2.0 
🔹 Роль Spark и Kafka в аналитике 
🔹 Как Python, Pandas и Scikit-learn помогают строить модели

После урока у вас будет чёткое понимание: 
✔️ Какие навыки нужны Data Engineer и Data Analyst 
✔️ Как организовать полный цикл работы с данными 
✔️ Как формируются инсайты, влияющие на решения бизнеса 

🔗 Регистрация по ссылке: https://vk.cc/cRGZcp

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Трюк дня. Извлечение имени, отчества и фамилии из строки с полным именем

В столбце fullname таблицы customers содержится имя, отчество и фамилия в следующем формате: 'name middlename surname'.

Напишите MySQL-запрос, который извлечет name, middlename и surname в отдельные столбцы. Если middlename не существует, то в результате в middlename должен быть NULL.

Например, из 'Alena Igorevna Petrova' должны получиться 3 столбца:
• name = 'Alena',
• middlename = 'Igorevna',
• surname = 'Petrova'.

А из строки 'Jack Powers' получится следующее:
• name = 'Jack',
• middlename = NULL,
• surname = 'Powers'.

Решение будет вечером.

#tips

Трюк дня. Извлечение имени, отчества и фамилии из строки с полным именем. Решение.

SELECT
SUBSTRING_INDEX (SUBSTRING_INDEX (fullname, ' ', 1), ' ', -1) AS name,
IF (LENGTH (fullname) - LENGTH (REPLACE (fullname, ' ', '')) > 1,  
       SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX (fullname, ' ', 2), ' ', -1), NULL) 
           AS middlename,
SUBSTRING_INDEX (SUBSTRING_INDEX (fullname, ' ', 3), ' ', -1) AS surname
FROM customers;

#tips

Задача на мышление и логику.

Определите, какое число должно стоять на месте знака вопроса.

Решение будет вечером.

#логика

Решение сегодняшней задачи на логику и мышление.

Вместо знака вопроса должно стоять число 179. Если двигаться по часовой стрелке начиная с 3, то каждое последующее число равно удвоенному предыдущему, к которому прибавили 1, 3, 5, 7, 9.

3 × 2 + 1 = 7.
7 × 2 + 3 = 17.
17 × 2 + 5 = 39.
39 × 2 + 7 = 85.
85 × 2 + 9 = 179.

#логика

Трюк дня. Простые числа

Напишите PostgreSQL-запрос, который возвратит простые числа от 2 до 1000.

Решение будет вечером.

#tips

Трюк дня. Простые числа. Решение.

Простое число - натуральное (целое положительное) число, имеющее ровно два различных натуральных делителя — единицу и самого себя.

Для начала создадим набор чисел от 2 до 1000 с помощью функции generate_series.

Затем с помощью NOT EXISTS (которое можно, модифицировав, заменить на JOIN) мы соединяем таблицу саму на себя и затем выбираем только те значения, для которых ни одно деление на меньшее число не дает остаток 0.



WITH x AS (
  SELECT * FROM generate_series( 2, 1000 ) x
)
SELECT x.x
FROM x
WHERE NOT EXISTS (
  SELECT 1 FROM x y
  WHERE x.x > y.x AND x.x % y.x = 0
);


#tips

Трюк дня. Сравнение значений столбцов

Перепишите PostgreSQL запрос так, чтобы не использовать оператор AND.

WITH users (id, surname)
AS (VALUES
(1, 'Powers'),
(2, 'Sierra'),
(3, 'Oushen'))

SELECT id, surname
FROM users
WHERE id = 2 AND surname = 'Sierra';

Решение будет вечером.

#tips

Трюк дня. Сравнение значений столбцов. Решение

WITH users (id, surname) 
AS (VALUES 
(1, 'Powers'), 
(2, 'Sierra'), 
(3, 'Oushen'))

SELECT id, surname
FROM users
WHERE (id, surname) = (2,'Sierra');


#tips

Задача на мышление и логику.

Дано 12 монет, из которых 11 – настоящие, и только 1 – фальшивая. Фальшивая монета отличается от настоящих по массе. Какое минимальное количество взвешиваний необходимо, чтобы обнаружить фальшивую монету? Для взвешивания используются чашечные весы.

Решение будет вечером.

#логика

Решение сегодняшней задачи на логику и мышление.

Минимальное количество взвешиваний – 3, ведь даже если мы взвесим 2 раза, то как мы узнаем, какая из монет фальшивая? Большую часть монет составляют настоящие, так что 2 монеты с одинаковым весом и будут настоящими, третья с другим весом – фальшивой.

Ответ: 3 взвешивания.

#логика