పునరావృతమయ్యే ఆర్డర్

Mia Chevalier

29, డిసెంబర్ 2024, ఆదివారం 7:57:26 PMకి

రిపీటెడ్ ఆర్డర్ నంబర్‌లతో టైమ్-సిరీస్ అగ్రిగేషన్‌ను మాస్టరింగ్ చేయడం

SQL టైమ్-సిరీస్ డేటాతో పని చేయడం గమ్మత్తైనది, ప్రత్యేకించి పునరావృత ఆర్డర్ నంబర్‌లతో వ్యవహరించేటప్పుడు. మీరు ఉత్పాదక డేటాను నిర్వహిస్తున్నట్లయితే మరియు టైమ్‌స్టాంప్‌లను అతివ్యాప్తి చేయడాన్ని పరిశీలిస్తున్నప్పుడు గణనలను సమగ్రపరచాల్సిన అవసరం ఉన్నట్లయితే, ఆశించిన ఫలితాన్ని సాధించడానికి ఖచ్చితమైన ప్రశ్న నిర్మాణం అవసరం. 😅

ప్రతి అడ్డు వరుస ఉత్పత్తి చక్రాన్ని సూచించే పట్టికను మీరు కలిగి ఉన్నారని ఊహించుకోండి. నిరంతర సమయ పరిధులను ట్రాక్ చేస్తూనే, `order_id` ఆధారంగా గణనలను మొత్తం చేయడం మీ పని. `order_id` ప్రత్యేకంగా లేనప్పుడు సవాలు పెరుగుతుంది, ఇది డేటాను సరిగ్గా విభజించడం మరియు సంగ్రహించడం అవసరం.

ఈ వ్యాసంలో, ఈ సమస్యను సమర్థవంతంగా పరిష్కరించే ప్రశ్నను ఎలా నిర్మించాలో మేము విశ్లేషిస్తాము. సంక్లిష్టమైన SQL దృష్టాంతాన్ని విచ్ఛిన్నం చేయడం ద్వారా, మీరు సమయ శ్రేణి అగ్రిగేషన్‌లో ప్రత్యేకమైన మరియు నాన్-యూనిక్ ఐడెంటిఫైయర్‌లను నిర్వహించడానికి దశల వారీ పద్ధతులను నేర్చుకుంటారు. 🛠️

మీరు ప్రొడక్షన్ వర్క్‌ఫ్లోలను ట్రబుల్షూట్ చేస్తున్నా లేదా మీ SQL నైపుణ్యాన్ని మెరుగుపరుచుకున్నా, ఈ గైడ్ మీకు అవసరమైన ఫలితాలను పొందడానికి ఆచరణాత్మక సాధనాలు మరియు వ్యూహాలను అందిస్తుంది. కలిసి ఈ అగ్రిగేషన్ పజిల్‌ను పరిష్కరించడంలో మునిగిపోదాం!

ఆదేశం	ఉపయోగం యొక్క ఉదాహరణ
LAG()	ఈ విండో ఫంక్షన్ పేర్కొన్న క్రమంలో ఆధారంగా అదే ఫలిత సెట్‌లోని మునుపటి అడ్డు వరుస నుండి నిలువు వరుస విలువను తిరిగి పొందుతుంది. order_idలో మార్పులను గుర్తించడానికి ఇక్కడ ఉపయోగించబడుతుంది.
LEAD()	ఫలిత సెట్‌లోని తదుపరి అడ్డు వరుస నుండి నిలువు వరుస విలువను పొందే విండో ఫంక్షన్. ఇది ప్రశ్నలో order_id విలువల మధ్య పరివర్తనలను ట్రాక్ చేయడంలో సహాయపడుతుంది.
ROW_NUMBER()	ప్రశ్నలో చూపిన విధంగా, డేటాను విభాగాలుగా వర్గీకరించడానికి తరచుగా ఉపయోగించే ఫలితాల సెట్‌లోని ప్రతి అడ్డు వరుసకు ఒక ప్రత్యేక క్రమ సంఖ్యను రూపొందిస్తుంది.
CASE	SQLలో షరతులతో కూడిన తర్కాన్ని అమలు చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ఉదాహరణలో, కొత్త order_id కనిపించినప్పుడు ఇది ఒక ప్రత్యేకమైన సమూహ ఫ్లాగ్‌ను కేటాయిస్తుంది.
WITH (Common Table Expression)	ప్రధాన ప్రశ్నలో సూచించబడే తాత్కాలిక ఫలితం సెట్‌ను నిర్వచిస్తుంది. ఇది అడ్డు వరుసల మధ్య పరివర్తనాల కోసం లాజిక్‌ను సులభతరం చేస్తుంది.
CREATE TEMP TABLE	ఇంటర్మీడియట్ ఫలితాలను నిల్వ చేయడానికి తాత్కాలిక పట్టికను సృష్టిస్తుంది. తదుపరి ప్రాసెసింగ్ కోసం సమగ్ర డేటాను ఉంచడానికి PL/pgSQL ఉదాహరణలో ఉపయోగించబడుతుంది.
FOR ... LOOP	PL/pgSQLలో విధానపరమైన లూప్ నిర్మాణం. డేటాను డైనమిక్‌గా ప్రాసెస్ చేయడానికి ప్రొడక్షన్ టేబుల్‌లోని అడ్డు వరుసల ద్వారా పునరావృతమవుతుంది.
client.query()	Node.js యొక్క pg లైబ్రరీకి ప్రత్యేకం. PostgreSQL డేటాబేస్‌లో SQL ప్రశ్నను అమలు చేస్తుంది మరియు ఫలితాలను డైనమిక్‌గా తిరిగి పొందుతుంది.
DO $$ ... END $$	నిల్వ చేయబడిన విధానాన్ని సృష్టించకుండా, PL/pgSQL స్క్రిప్ట్‌ల వంటి విధానపరమైన కోడ్ యొక్క బ్లాక్‌ను అమలు చేయడానికి PostgreSQLలో ఉపయోగించబడుతుంది.
GROUP BY with aggregation	SUM, MIN మరియు MAX వంటి సమగ్ర విలువలను గణిస్తున్నప్పుడు అదే order_idతో అడ్డు వరుసలను సమూహపరచడం ద్వారా డేటాను సంగ్రహించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.

కాంప్లెక్స్ టైమ్-సిరీస్ డేటా కోసం SQL అగ్రిగేషన్‌ను అర్థం చేసుకోవడం

సమయ శ్రేణి డేటా సందర్భంలో ఆర్డర్_ఐడి విలువలు పునరావృతమవుతాయి, అగ్రిగేషన్ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి అధునాతన SQL లక్షణాలను ఉపయోగించడం అవసరం. ఉదాహరణకు, `LAG()` మరియు `LEAD()` ఫంక్షన్‌లు మునుపటి లేదా తదుపరి వరుస విలువలను సూచించడం ద్వారా అడ్డు వరుసల మధ్య పరివర్తనలను ట్రాక్ చేయడంలో సహాయపడతాయి. ఇది కొత్త సమూహం ఎప్పుడు ప్రారంభమవుతుందో నిర్ణయించడానికి అనుమతిస్తుంది. ఆర్డర్‌లు తరచుగా అతివ్యాప్తి చెందే ప్రొడక్షన్ డేటా వంటి సందర్భాలలో ఈ ఆదేశాలు ప్రత్యేకంగా సహాయపడతాయి. బహుళ సమయ పరిధులలో ఉండే ఆర్డర్‌ల కోసం మొత్తాలను లెక్కించేందుకు ప్రయత్నిస్తున్నట్లు ఊహించుకోండి-ఈ సెటప్ ఆ ప్రక్రియను నిర్వహించగలిగేలా చేస్తుంది. 😊

యొక్క ఉపయోగం సాధారణ పట్టిక వ్యక్తీకరణలు (CTEలు) క్లిష్టమైన ప్రశ్నలను చిన్న, మరింత జీర్ణమయ్యే భాగాలుగా విభజించడం ద్వారా వాటిని సులభతరం చేస్తుంది. `WITH` నిబంధన తాత్కాలిక ఫలితాల సమితిని నిర్వచిస్తుంది, అది తదుపరి ప్రశ్నలలో సూచించబడుతుంది. మా ఉదాహరణలో, కొత్త `order_id` ఎక్కడ ప్రారంభమవుతుందో గుర్తించడానికి మరియు తదనుగుణంగా అడ్డు వరుసలను సమూహపరచడానికి ఇది సహాయపడుతుంది. ఇది సుదీర్ఘమైన, సమూహ సబ్‌క్వెరీలను వ్రాయవలసిన అవసరాన్ని నివారిస్తుంది, కొత్తవారికి కూడా SQLని చదవడం మరియు నిర్వహించడం సులభతరం చేస్తుంది.

విధానపరమైన SQL ఉదాహరణలో, PL/pgSQL రో-బై-రో ప్రాసెసింగ్‌ను డైనమిక్‌గా నిర్వహించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ఇంటర్మీడియట్ లెక్కలు భద్రపరచబడతాయని నిర్ధారిస్తూ, ఒక తాత్కాలిక పట్టిక సమగ్ర ఫలితాలను నిల్వ చేస్తుంది. డేటా క్రమరాహిత్యాలు లేదా గ్యాప్‌లకు అదనపు మాన్యువల్ హ్యాండ్లింగ్ అవసరమైనప్పుడు ఇది మరింత సంక్లిష్టమైన సందర్భాల్లో ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది. వాస్తవ-ప్రపంచ ఉత్పత్తి దృశ్యాలు తరచుగా సర్దుబాట్లను కలిగి ఉంటాయి మరియు మాడ్యులర్, పునర్వినియోగ కోడ్ కలిగి ఉండటం వలన డెవలపర్‌లు అటువంటి సమస్యలను త్వరగా పరిష్కరించగలుగుతారు. 🛠️

చివరగా, Node.js బ్యాకెండ్ స్క్రిప్ట్ SQLని డైనమిక్‌గా అప్లికేషన్‌లలోకి ఎలా విలీనం చేయవచ్చో చూపిస్తుంది. `pg` వంటి లైబ్రరీలను ఉపయోగించడం ద్వారా, డెవలపర్లు డేటాబేస్‌లతో స్కేలబుల్ పద్ధతిలో పరస్పర చర్య చేయవచ్చు. నిజ-సమయ డేటాను ప్రాసెస్ చేసే మరియు ప్రదర్శించే వెబ్ అప్లికేషన్‌లకు ఈ విధానం ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది. ఉదాహరణకు, ఉత్పత్తి గణాంకాలను చూపే డ్యాష్‌బోర్డ్ ఈ ప్రశ్నలను తెరవెనుక అమలు చేయగలదు మరియు తాజా అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది. ఈ ఫ్లెక్సిబిలిటీ పరిష్కారం శక్తివంతంగా ఉండటమే కాకుండా వివిధ వాతావరణాలకు మరియు వినియోగ సందర్భాలకు అనుగుణంగా ఉండేలా నిర్ధారిస్తుంది.

పునరావృత ఆర్డర్ నంబర్‌ల కోసం SQLతో సమయ శ్రేణి డేటాను సమగ్రపరచడం

ఈ పరిష్కారం సమయ-శ్రేణి అగ్రిగేషన్‌తో నాన్-యూనిక్ ఆర్డర్ నంబర్‌లను నిర్వహించడానికి మాడ్యులర్ ప్రశ్నను సృష్టించడానికి SQLని ఉపయోగిస్తుంది.

-- Define a Common Table Expression (CTE) to track transitions between order IDs
WITH order_transitions AS (
    SELECT
        *,
        LAG(order_id) OVER (ORDER BY start) AS prev_id,
        LEAD(order_id) OVER (ORDER BY start) AS next_id
    FROM production
)
-- Create a query to handle gaps and the first line issue
SELECT
    order_id,
    MIN(start) AS start,
    MAX(end) AS end,
    SUM(count) AS total_count
FROM (
    SELECT
        order_id,
        start,
        end,
        count,
        CASE
            WHEN prev_id != order_id OR prev_id IS  THEN ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY start)
            ELSE 
        END AS grouping_flag
    FROM order_transitions
) t
GROUP BY order_id, grouping_flag
ORDER BY start;

కస్టమ్ అగ్రిగేషన్ కోసం PL/pgSQLతో విధానపరమైన SQLని ఉపయోగించడం

ఈ విధానం పోస్ట్‌గ్రెస్‌ఎస్‌క్యూఎల్‌లో PL/pgSQLని డైనమిక్ మరియు పునరుత్పాదక రో-బై-రో ప్రాసెసింగ్ కోసం ఉపయోగిస్తుంది.

DO $$
DECLARE
    curr_order_id INTEGER;
    curr_start TIMESTAMP;
    curr_end TIMESTAMP;
    curr_count INTEGER;
BEGIN
    -- Create a temp table to hold results
    CREATE TEMP TABLE aggregated_data (
        order_id INTEGER,
        start TIMESTAMP,
        end TIMESTAMP,
        count INTEGER
    );
    -- Loop through each row in production
    FOR row IN SELECT * FROM production ORDER BY start LOOP
        IF curr_order_id IS DISTINCT FROM row.order_id THEN
            -- Insert previous aggregated row
            INSERT INTO aggregated_data VALUES (curr_order_id, curr_start, curr_end, curr_count);
            -- Reset for new group
            curr_order_id := row.order_id;
            curr_start := row.start;
            curr_end := row.end;
            curr_count := row.count;
        ELSE
            -- Aggregate within the same group
            curr_end := row.end;
            curr_count := curr_count + row.count;
        END IF;
    END LOOP;
END $$;

Node.js మరియు SQL ఇంటిగ్రేషన్‌తో జావాస్క్రిప్ట్ బ్యాకెండ్ సొల్యూషన్

ఈ బ్యాకెండ్ సొల్యూషన్ SQL డేటాను డైనమిక్‌గా ప్రాసెస్ చేయడానికి Node.jsని ఉపయోగిస్తుంది, ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్ మరియు మాడ్యులర్ ఫంక్షన్‌లను కలుపుతుంది.

const { Client } = require('pg'); // PostgreSQL client
const aggregateData = async () => {
    const client = new Client({
        user: 'user',
        host: 'localhost',
        database: 'production_db',
        password: 'password',
        port: 5432
    });
    try {
        await client.connect();
        const query = `WITH lp AS (
            SELECT *, LEAD(order_id) OVER (ORDER BY start) AS next_id FROM production
        )
        SELECT order_id, MIN(start) AS start, MAX(end) AS end, SUM(count) AS count
        FROM lp
        GROUP BY order_id
        ORDER BY MIN(start);`;
        const result = await client.query(query);
        console.log(result.rows);
    } catch (err) {
        console.error('Error executing query:', err);
    } finally {
        await client.end();
    }
};
aggregateData();

SQLతో సమయ శ్రేణి డేటాను సమగ్రపరచడానికి అధునాతన సాంకేతికతలు

తో పని చేస్తున్నప్పుడు సమయ శ్రేణి డేటా, ముఖ్యంగా డేటాబేస్‌లలో ఆర్డర్_ఐడి ప్రత్యేకమైనది కాదు, అగ్రిగేషన్ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి సృజనాత్మక పద్ధతులు అవసరం. ప్రామాణిక SQL ప్రశ్నలకు మించి, విండో ఫంక్షన్‌లు, పునరావృత ప్రశ్నలు మరియు షరతులతో కూడిన అగ్రిగేషన్‌ల వంటి అధునాతన ఫంక్షన్‌లు అటువంటి సంక్లిష్టతలను నిర్వహించడానికి శక్తివంతమైన సాధనాలు. ఈ విధానాలు ఇన్‌పుట్ నిర్మాణం ప్రామాణికం కానప్పటికీ డేటాను సమూహపరచడానికి, విశ్లేషించడానికి మరియు సమర్ధవంతంగా ప్రాసెస్ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తాయి. ఈ పద్ధతుల కోసం ఒక సాధారణ ఉపయోగ సందర్భం ఉత్పత్తి ట్రాకింగ్ సిస్టమ్‌లలో ఉంటుంది, ఇక్కడ ఆర్డర్‌లు బహుళ వరుసలుగా విభజించబడతాయి, ఒక్కొక్కటి నిర్దిష్ట సమయ విరామాన్ని సూచిస్తాయి.

పునరావృత ప్రశ్నలు, ఉదాహరణకు, అనేక అడ్డు వరుసలలో డేటాను పునరావృతంగా లింక్ చేయాల్సిన అవసరం ఉన్న మరింత క్లిష్టమైన కేసులను పరిష్కరించడానికి ఉపయోగించవచ్చు. ఆర్డర్‌లు కాలక్రమేణా ఛిన్నాభిన్నమైనప్పుడు లేదా డేటాలో ఖాళీలను పూరించాల్సిన అవసరం వచ్చినప్పుడు ఇది ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది. పునరావృత ప్రశ్నలు డెవలపర్‌లు డేటాను తార్కికంగా "నడవడానికి" అనుమతిస్తాయి, ఫలితాలను దశలవారీగా రూపొందిస్తాయి. అదనంగా, విండో ఫంక్షన్‌లలో `పార్టీషన్ బై`ని ఉపయోగించడం, మా మునుపటి ఉదాహరణలలో చూసినట్లుగా, విశ్లేషణ కోసం డేటా విభాగాలను వేరుచేయడంలో సహాయపడుతుంది, అతివ్యాప్తి చెందుతున్న దృశ్యాలలో తప్పు అగ్రిగేషన్‌ల ప్రమాదాన్ని తగ్గిస్తుంది.

చివరగా, టైమ్‌స్టాంప్‌ల వంటి డేటా రకాల సూక్ష్మ నైపుణ్యాలను అర్థం చేసుకోవడం మరియు వాటిని ఎలా మానిప్యులేట్ చేయాలి అనేది టైమ్-సిరీస్ SQLలో కీలకం. తేడాలను ఎలా లెక్కించాలో, పరిధులను సంగ్రహించాలో లేదా అతివ్యాప్తులను ఎలా నిర్వహించాలో తెలుసుకోవడం వలన మీ అగ్రిగేషన్‌లు ఖచ్చితమైనవి మరియు అర్థవంతంగా ఉంటాయి. ఉదాహరణకు, అతివ్యాప్తి చెందుతున్న ఆర్డర్‌ల కోసం గణనలను సంగ్రహిస్తున్నప్పుడు, మీరు సమయ పరిధిని రెండుసార్లు లెక్కించకుండా ఉండేలా ప్రత్యేక లాజిక్‌ని ఉపయోగించవచ్చు. ఖచ్చితమైన సమయ-సెన్సిటివ్ డేటాపై ఆధారపడే వ్యాపారాల కోసం నమ్మకమైన డాష్‌బోర్డ్‌లు లేదా నివేదికలను రూపొందించడానికి ఈ పద్ధతులు చాలా ముఖ్యమైనవి. 🚀

SQL టైమ్-సిరీస్ అగ్రిగేషన్ గురించి తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు

ప్రయోజనం ఏమిటి LEAD() మరియు LAG() SQLలో?
ది LEAD() ఫంక్షన్ తదుపరి అడ్డు వరుస నుండి విలువను పొందుతుంది LAG() మునుపటి అడ్డు వరుస నుండి విలువను తిరిగి పొందుతుంది. మార్పులను గుర్తించడానికి లేదా అడ్డు వరుసలలో మార్పులను గుర్తించడానికి అవి ఉపయోగించబడతాయి, ఉదాహరణకు మార్పులను ట్రాక్ చేయడం వంటివి ఆర్డర్_ఐడి.
నేను ఎలా ఉపయోగించగలను GROUP BY సమయ శ్రేణి డేటా కోసం?
మీరు ఉపయోగించవచ్చు GROUP BY ఒక సాధారణ నిలువు వరుస ఆధారంగా వరుసలను సమగ్రపరచడానికి ఆర్డర్_ఐడి, వంటి మొత్తం ఫంక్షన్‌లను వర్తింపజేసేటప్పుడు SUM() లేదా MAX() సమూహం అంతటా విలువలను కలపడానికి.
ప్రయోజనాలు ఏమిటి WITH సాధారణ పట్టిక వ్యక్తీకరణలు (CTEలు)?
CTEలు సులభంగా చదవడానికి మరియు తిరిగి ఉపయోగించగల తాత్కాలిక ఫలితాల సెట్‌లను నిర్వచించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతించడం ద్వారా ప్రశ్నలను సులభతరం చేస్తాయి. ఉదాహరణకు, ఒక CTE ఒక సమూహం యొక్క ప్రారంభం మరియు ముగింపును సమగ్రపరచడానికి ముందు గుర్తించగలదు.
నేను టైమ్-సిరీస్ అగ్రిగేషన్ కోసం పునరావృత ప్రశ్నలను ఉపయోగించవచ్చా?
అవును! ఒకదానిపై మరొకటి ఆధారపడి ఉండే డేటా అడ్డు వరుసలను లింక్ చేయడానికి పునరావృత ప్రశ్నలు ఉపయోగపడతాయి. ఉదాహరణకు, మీరు మరింత సంక్లిష్టమైన అగ్రిగేషన్‌ల కోసం అతివ్యాప్తి సమయాలతో అడ్డు వరుసలను "గొలుసు" చేయవచ్చు.
అతివ్యాప్తి చెందుతున్న సమయ పరిధులతో వ్యవహరించేటప్పుడు నేను ఖచ్చితత్వాన్ని ఎలా నిర్ధారించగలను?
డబుల్-కౌంటింగ్‌ను నివారించడానికి, ఫిల్టరింగ్ లేదా సరిహద్దులను సెట్ చేయడం వంటి మీ ప్రశ్నలో షరతులతో కూడిన తర్కాన్ని ఉపయోగించండి. కలపడం CASE విండో ఫంక్షన్‌లతో కూడిన స్టేట్‌మెంట్‌లు ఈ అతివ్యాప్తులను నిర్వహించడంలో సహాయపడతాయి.

SQL అగ్రిగేషన్ అంతర్దృష్టులతో చుట్టబడుతోంది

పునరావృతంగా ఎలా నిర్వహించాలో అర్థం చేసుకోవడం ఆర్డర్_ఐడి ఖచ్చితమైన డేటా ప్రాసెసింగ్ కోసం సమయ శ్రేణి డేటాలోని విలువలు కీలకం. సంక్లిష్ట ప్రశ్నలను సరళీకృతం చేయడానికి మరియు అర్థవంతమైన ఫలితాలను నిర్ధారించడానికి CTEలు మరియు విండో ఫంక్షన్‌ల వంటి వివిధ సాంకేతికతలను ఈ కథనం హైలైట్ చేసింది. అతివ్యాప్తి లేదా విచ్ఛిన్నమైన ఆర్డర్‌లతో కూడిన దృశ్యాలకు ఈ వ్యూహాలు అవసరం.

మీరు ప్రొడక్షన్ డ్యాష్‌బోర్డ్‌ని నిర్మిస్తున్నా లేదా టైమ్ సెన్సిటివ్ డేటాను విశ్లేషిస్తున్నా, ఈ SQL నైపుణ్యాలు మీ సామర్థ్యాలను మెరుగుపరుస్తాయి. మాడ్యులర్ క్వెరీ డిజైన్‌ను అధునాతన ఫంక్షన్‌లతో కలపడం వలన మీ పరిష్కారాలు సమర్థవంతంగా మరియు నిర్వహించదగినవిగా ఉన్నాయని నిర్ధారిస్తుంది. సమయ శ్రేణి డేటా విశ్లేషణ యొక్క పూర్తి సామర్థ్యాన్ని అన్‌లాక్ చేయడానికి మీ ప్రాజెక్ట్‌లలో ఈ పద్ధతులను వర్తింపజేయండి! 😊

SQL టైమ్-సిరీస్ అగ్రిగేషన్ కోసం మూలాలు మరియు సూచనలు

PostgreSQL అధికారిక డాక్యుమెంటేషన్ నుండి SQL విండో ఫంక్షన్‌లు మరియు అగ్రిగేషన్ ఉదాహరణల ద్వారా ప్రేరణ పొందిన కంటెంట్. మరిన్ని వివరాల కోసం, సందర్శించండి PostgreSQL విండో ఫంక్షన్ల డాక్యుమెంటేషన్ .
డేటాబేస్ రూపకల్పన మరియు విశ్లేషణ మార్గదర్శకాల నుండి స్వీకరించబడిన వాస్తవ-ప్రపంచ వినియోగ కేసులు SQL షాక్ , SQL అంతర్దృష్టుల కోసం అద్భుతమైన వనరు.
సమయ శ్రేణి డేటాను నిర్వహించడానికి ఉత్తమ పద్ధతులు ట్యుటోరియల్‌ల నుండి తీసుకోబడ్డాయి GeeksforGeeks , ప్రోగ్రామింగ్ మరియు SQL ఫండమెంటల్స్ కోసం ఒక వేదిక.

పునరావృతమయ్యే ఆర్డర్ సంఖ్యలతో కాలమ్-సిరీస్ పట్టికలలో నిలువు వరుసలను ఎలా జోడించాలి