A tohle je co za SQL? | Mňamka #32

A je to tu zase. Ty moje věčné vzpomínky na Digitální Akademii Czechitas. Pravda ale je, že mi to přineslo nejen nejedno přátelství, bohaté zkušenosti, ale i spousty triků a tričků, na které jsem cestou narazila. A tady je další z nich. 

To si takhle používáte SQL syntax, kterou běžně znáte, jste k tomu líní podívat se do dokumentace databáze a ono to překvapivě pořád padá:-) Honí se vám hlavou otázky jako: "Je můj příkaz správný nebo úplný?", "Odpovídá syntax Core SQL?", nebo "Používá funkce mimo Core SQL?" Netrapte se a zkuste SQL validátor: 

  • VOvěřte si SQL syntax: EverSQL
  • Pokud si potřebujete ověřit, že vaše SQL syntax odpovídá jakémusi standardu: Miner SQL Validators
Máte k článku nějaké otázky nebo připomínky? Klidně mi napište, ráda to s Vámi proberu :-)

Eva Hankusová
detektiv nových příležitostí
LinkedIn

Jak předvídat chování zákazníků: Churn, životní hodnota a další klíčové ukazatele | Mňamka #542

Jak předvídat chování zákazníků: Churn, životní hodnota a další klíčové ukazatele | Mňamka #542

MS Fabric: Pojďte si s námi vytvořit první pipeline - 2.část | Mňamka #541

MS Fabric: Pojďte si s námi vytvořit první pipeline - 2.část | Mňamka #541

Otevřeli jste poprvé MS Fabric a vůbec se nerorientujete? Už máte zadání a nevíte kam dřív? V tom případě jste tady správně, protože vás provedeme prvními krůčky, jak si dotáhnout do Fabricu první data, zpracovat je a nastavit celý proces v jednoduché pipeline. Ukažte ostatním, jak se to dělá! V tomto článku si představíme konkrétně kroky jako kopírování dat, dataflow, notebooky a zprovoznění pipeline.

MS Fabric: Pojďte si s námi vytvořit první pipeline - 1.část | Mňamka #540

MS Fabric: Pojďte si s námi vytvořit první pipeline - 1.část | Mňamka #540

Otevřeli jste poprvé MS Fabric a vůbec se nerorientujete? Už máte zadání a nevíte kam dřív? V tom případě jste tady správně, protože vás provedeme prvními krůčky, jak si dotáhnout do Fabricu první data, zpracovat je a nastavit celý proces v jednoduché pipeline. Ukažte ostatním, jak se to dělá! V tomto článku si představíme konkrétně kroky jako kopírování dat, dataflow, notebooky a zprovoznění pipeline.