Add files via upload

DE-101 Modules/Module02/DE - 101 Lab 2.1/readme.md

@@ -7,12 +7,310 @@ DE-101/Module2/
 И сохраняйте там результат.
 ```
 
-## Установка БД
+## Установка БД (Windows)
+# Установка Postgres
+1. Ищем в браузере "postgres download"
 
-## Загрузка данных в БД
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/48ed4f91-91a3-471a-8932-a2e9dbbb6ff8)
+
+2. Находим ссылку на официальный сайт postgres, заходим на него (https://www.postgresql.org/download/)
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/db2f9f96-2759-4eaf-ac7b-565946396e6c)
+
+3. Выбираем Windows для установки postgres
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/8d0b5d2e-11ee-4bac-b670-a37727854185)
+
+4. Нажимаем на ссылку с установщиком (installer) postgres
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/48e1a910-e3f3-4883-8d4a-bb4f0cb01ad0)
+
+5. Нажиамем на ссылку установщика postgres на Windows, начнется скачивание установщика postgres
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/878d110d-ea26-41d7-acd8-c7f5a511ece5)
+
+6. Нажимаем на установщик, откроется приложение с установкой postgres
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/d06d55d0-0a78-4a23-8a31-9f3f1bb0af98)
+
+7. Нажимаем "Next"
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/a4234e05-e8e7-485c-a837-a63ce5500888)
+
+8. Оставляем путь установки или меняем на свое усмотрение, нажимаем "Next"
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/ddd3e228-2196-46cd-9dbd-39eca5a180a0)
+
+9. Ставим все галочки, нажимаем "Next"
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/59185ded-e063-48b0-9822-77ed8ffe8e97)
+
+10. Оставляем путь установки или меняем на свое усмотрение, нажимаем "Next"
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/747430ca-c99f-4243-a4bb-35593ffc0172)
+
+11. Нажимаем "Next"
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/a212dfd9-f93c-4dc3-9e81-e7982af3330d)
+
+12. Нажимаем "Next"
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/82eb4d29-9a2d-40fa-b963-9cca23bca0d7)
+
+13. Нажимаем "Next"
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/18eb36b4-2a2c-47a5-8db4-591ffd902c19)
+
+14. После установки отжимаем галочку на "Stack Builder", нажимаем "Finish"
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/bd661ba5-927c-4636-a71e-8bb42dc054c5)
+
+# Установка DBeaver
+1. Ищем в браузере "dbeaver download"
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/a40ed8b4-dc1f-43e1-8a49-ec757f709314)
+
+2. Находим ссылку на официальный сайт DBeaver, заходим на него (https://dbeaver.io/download/)
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/a55cacfa-4782-4069-9870-5b4d1446a16a)
+
+3. Нажимаем на ссылку с установщиком (installer) dbeaver, начнется скачивание установщика DBeaver
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/7d7f8a88-a29e-4603-a718-bcf5a4c81546)
+
+4. На уведомление нажимаем "Запустить"
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/4591cbbb-73da-42ce-9cc0-f784d9f4a9ae)
+
+5. Выскочит предложение сменить язык, выбирайте на свое усмотрение
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/27939980-2008-42e1-bf71-c7441f4c16ad)
+
+6. Откроется установщик DBeaver, нажимаем "Next"
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/42328765-a161-4b2c-9e22-0a46ef6ca449)
+
+7. Нажимаем "I Agree"
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/225e1e11-7265-43a7-9711-bc4107390512)
+
+8. Выбираем для кого устанавливать DBeaver, нажимаем "Next"
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/a4029daa-91fc-4443-9a21-91e33de9ccf7)
+
+9. К отмеченным галочкам добавляем галочку на "Associate .SQL files", нажимаем "Next"
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/1717a0f5-0331-4a42-9a43-b477056bf132)
+
+10. Оставляем путь установки или меняем на свое усмотрение, нажимаем "Next"
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/fcd10c71-44ab-42e1-8762-f7b6200d0989)
+
+11. Нажимаем "Install"
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/209379d5-c604-42d7-9dfe-a9ca05fde589)
+
+12. После установки DBeaver можно поставить галочку на "Create Desktop Shortcut" для создания ярлыка на Рабочем столе, нажимаем "Finsh"
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/8884729e-2c6b-4312-aac2-2e78d7417d2e)
+
+## Загрузка данных в БД (Windows, DBeaver, Postgres)
+
+1. Запускаем DBeaver
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/0ba4b5b4-58ec-4c45-b402-18e942d5ceb3)
+
+2. Нажимаем на иконку вилки с плюсом
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/8aea74ef-406b-4d01-80e5-bc9c1fcf2e75)
+
+3. В открывшемся окне выбираем postrgres
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/336871ca-74de-450a-8efc-9abf72a998af)
+
+4. Вводим пароль, указанный при установке postgress в поле Password, можно проверить подключение, нажав на кнопку "Test Connection...".
+Если все в порядке, то нажимаем кнопку "Finish"
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/129cb0f0-8b2b-4728-bd77-2ffd0ea54ebd)
+
+5. Раскрываем список с БД
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/0b289e2a-7791-4d05-b660-5a4fb6e6e52d)
+
+6. Нажимаем на кнопку "SQL", чтобы создался файл скрипта для запросов
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/8106e541-c7c0-47d3-929d-151fc9333d55)
+
+7. Нажимаем кнопку "File", выбираем "Open File..."
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/5aa8f77c-cc02-44db-866c-a74e54126f55)
+
+8. Ищем и выбираем файлы БД (orders.sql, people.sql, returns.sql), нажимаем "Открыть"
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/94236d44-55fe-4ae2-8ecc-d39e128cd825)
+
+9. Из файла orders.sql копируем код скрипта в наш ранее созданный файл скрипта и нажимаем кнопку с изображением листа и стрелки (Execute SQL script).
+Дожидаемся создания таблицы Orders
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/32c5e38f-2a2d-4143-be00-0107de09c1ff)
+
+10. Из файла people.sql копируем код скрипта в наш ранее созданный файл скрипта и нажимаем кнопку с изображением листа и стрелки (Execute SQL script).
+Дожидаемся создания таблицы People
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/c7dcd518-60f7-4e93-8df3-2182c9dd716a)
+
+11. В файле returns.sql нужно заменить атрибуты Person и Region на Returned и Order_Id соответственно и заменить их типы:
+1) Выделяем слово Person и нажимаем сочетание клавиш Ctrl + F
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/03582ab3-ac5e-4bbf-acfe-0b297da13c9c)
+
+2) В открывшемся окне в поле "Replace with:" пишем Returned, нажимаем на кнопку "Replace All", смотрим, чтобы заменились все значения
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/e8a572ff-ca41-48ae-93b6-d8a865e6cffc)
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/47ce3b08-3a51-4801-9ed7-fdd6cc9920d5)
+
+2.1) Повторяем шаг 2 соответственнно со словами Region и Order_Id
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/3de42f25-8f3c-4aac-8c89-b29ad1878795)
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/e5864e93-d299-4cdf-bc90-f61b6caa7c37)
+
+3) Заменяем число символов в типе данных у Returned c 17 на 3, убираем PRIMARY KEY
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/69edf4b3-bba8-4193-bf23-93de6b1a15e7)
+
+4) Заменяем число символов в типе данных у Order_Id с 7 на 14
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/94304e92-d3d1-42e9-b38a-3782854ef76a)
+
+12. Из файла returns.sql копируем код скрипта в наш ранее созданный файл скрипта и нажимаем кнопку с изображением листа и стрелки (Execute SQL script).
+Дожидаемся создания таблицы Returns
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/02336800-dc56-477a-8d9b-e0fec4648a4c)
+
+13. Чтобы увидеть созданные таблицы, нужно нажать ПКМ по БД и выбрать "Обновить", а затем раскрыть список до папки Tables
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/bb157cc7-6e46-4018-8621-aa35ff61a618)
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/42a8eeb7-38bf-4fa6-8d30-9032791615ff)
 
 ## SQL запросы
 
+1. Overview (обзор ключевых метрик)
+  - Total Sales
+
+```
+SELECT SUM(sales) AS "Total Sales"
+FROM orders
+```
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/8519b529-1ae6-4ae2-840b-8c208ab1cfe1)
+
+  - Total Profit
+
+```
+SELECT SUM(profit) AS "Total Profit"
+FROM orders
+```
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/7b76610e-2256-477a-bbc5-bb3e94c401d5)
+
+  - Profit Ratio
+
+```
+SELECT profit/sales*100 AS "Profit Ratio"
+FROM orders
+```
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/a6edf603-433d-419d-bb8d-bb9bc5631d22)
+
+  - Profit per Order
+
+```
+SELECT order_id, profit
+FROM orders
+```
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/571e6f59-82fc-4c02-a6f3-0e306f9a3591)
+
+  - Sales per Customer
+
+```
+SELECT customer_id, sales 
+FROM orders
+```
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/7bb24b86-ef85-4778-a716-51748154bc4e)
+
+  - Avg. Discount
+
+```
+SELECT AVG(discount)*100 as "Average Discount"
+FROM orders
+```
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/149d6c82-523e-4944-9185-7077c862527c)
+
+  - Monthly Sales by Segment
+
+```
+SELECT EXTRACT(month from order_date) as month, segment, sales 
+FROM orders
+```
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/09dc514d-389b-4587-916a-f2338801c118)
+
+  - Monthly Sales by Product Category
+
+```
+SELECT EXTRACT(month from order_date) as month, category, sales 
+FROM orders
+```
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/97b4c68c-adc6-4d50-be97-786e03857216)
+
+ 2. Product Dashboard (Продуктовые метрики)
+  - Sales by Product Category over time (Продажи по категориям)
+
+```
+SELECT category, SUM(sales) 
+FROM orders
+GROUP BY category
+```
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/7d486edc-ed21-4b8d-a321-fd4f4ff7b38f)
+
+ 3. Customer Analysis
+  - Sales and Profit by Customer
+
+```
+SELECT customer_id, sales, profit
+FROM orders
+```
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/5adb3022-29be-439a-908f-31f3b52bcfc8)
+
+  - Customer Ranking
+
+```
+SELECT customer_id, sales, profit
+FROM orders
+ORDER BY profit DESC, sales DESC
+```
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/7c1eaa7a-e44e-40f0-a39e-edb73315f9ea)
+
+  - Sales per region
+
+```
+SELECT region, SUM(sales)
+FROM orders
+GROUP BY region
+```
+
+![image](https://github.com/NikTomski/data-engineering/assets/142725457/a7ad65d7-ccaa-4f8f-a557-6a4dbf86010e)
+
 ## Нарисовать модель данных в SQLdbm
 
 ## Нарисовать графики в Google Sheets