Rockbuster SQL
1.0.0
PostgreSQLを使用したRockbuster Stealth LLC Movie Companyの類似データに基づくプロジェクト。
Rockbuster Stealth LLCは、世界中に店舗を持っていた想像上の映画レンタル会社です。 NetflixやAmazon Primeなどのストリーミングサービスとの厳しい競争に直面して、彼らは忠実な顧客の位置を特定し、Film Iventoryに基づいて場所の収益を増やすことを目指しています。
ロックバスターのデータには、ビデオレンタル、顧客、映画、トランザクションなどに関連するさまざまな詳細と記録が含まれる可能性があります。このプロジェクトの視覚化は、ここでタブローを見つけることができます
言語：PostgreSQLソフトウェア：PGADMIN、DBVisualizer、LucidChart、Tableau、Excel
ロックバスターSQLプロジェクトでは、データベース管理とSQLクエリに関連するさまざまなスキルとコンピテンシーを実証しました。ここに私が紹介できるスキルのいくつかがあります：
データベース設計：ロックバスタービデオレンタルストアのデータの構造と関係を反映するリレーショナルデータベーススキーマの設計。これには、テーブルの作成、主要なキーの定義、外部キー関係の確立が含まれます。
テーブルの作成： SQLスクリプトの作成顧客、映画、レンタル、従業員、ジャンル、およびビデオレンタルシステムに関連するその他のエンティティに関連するデータを保存するために必要なテーブルを生成するための必要なテーブルを生成します。
データ挿入：データベースにサンプルデータまたは初期レコードを入力する機能を実証します。これは、テストと開発の目的に不可欠です。
データ取得（選択ステートメントの選択）：顧客の詳細、映画情報、レンタル履歴、従業員の記録など、データベースから特定の情報を取得するためのSQLクエリの書き込み。
フィルタリングと並べ替え：レンタル日、顧客ID、映画のジャンルなどのさまざまな基準に基づいて、クエリの結果をフィルタリングおよびソートするために、どこかのようなSQL条項を使用します。
集約関数： Count、Sum、Avg、Max/minなどのSQL集計関数を使用して、ビデオレンタルデータに関連する概要統計またはメトリックを計算および提示します。
参加操作：参加操作（内部結合、左結合、右結合など）を実行して、顧客のレンタル履歴を映画の詳細を取得するなど、必要に応じて複数のテーブルからのデータを組み合わせます。
サブクエリ：サブクリーリーを使用して、最もレンタルされた映画やレンタルの数が最も多い顧客を見つけるなど、別のクエリのコンテキスト内でデータを取得します。
データの変更（ステートメントの更新と削除）：必要に応じてレコードを更新または削除するためのSQLステートメントを記述し、データのメンテナンスと管理機能を示します。
データの整合性：データの整合性を確保し、データの矛盾を防ぐために、nullではなく一意、外部キーの制約などの制約を実装します。
データベースインデックス：インデックス作成を利用して、特に大規模なデータセットを扱う場合、クエリパフォーマンスを最適化します。
データレポート：毎月のレンタルトレンド、トップパフォーマンスの映画、顧客ロイヤルティ分析など、ロックバスタービデオレンタルビジネスに関する洞察を提供するSQLベースのレポートを生成します。
ドキュメント：コードの複雑または重要なセクションのコメントや説明を含む、明確で十分に文書化されたSQLスクリプトとクエリの作成。
エラー処理：潜在的なエラーと例外をSQLコードで優雅に処理し、堅牢で信頼できるデータベース操作を提供します。
クエリの最適化： SQLクエリ最適化手法を特定して実装して、大規模なデータセットを操作するときにクエリパフォーマンスを向上させます。
データセキュリティ：データセキュリティのベストプラクティスを考慮して、機密情報が適切に保護されていることを確認し、ユーザーの役割と許可に基づいてアクセスが制限されています。
カテゴリによる収益トップ10の映画が最も高い収益に寄与した映画は、顧客の収益が最も少ない顧客の地理的分布と各国の顧客の場所で生み出された収益に貢献した10本の映画を高生涯価値の販売分布で増やします
