GROUP BY SQL: como agrupar e analisar dados no SQL

O GROUP BY SQL é uma técnica essencial no SQL que permite agrupar e analisar dados de maneira eficiente. A principal motivação por trás do GROUP SQL é simplificar a análise de grandes conjuntos de dados, permitindo que os usuários extraiam informações significativas e criem relatórios com base em critérios específicos. Dessa forma, utilizamos o GROUP BY para agrupar registros com informações semelhantes. Combinando com outros comandos como SELECT, WHERE, ORDER BY, entre outros, para especificarmos os critérios de agrupamento e a informação para extraímos e exibimos nos resultados.

Ao longo deste artigo, abordaremos os conceitos fundamentais do GROUP SQL, como o GROUP BY e as funções de agregação, bem como a combinação com joins para analisar e agrupar informações de múltiplas tabelas. Assim, oferecendo uma base sólida para uma compreensão mais aprofundada do GROUP SQL e sua aplicação em análises de dados. Além disso, aprenda sobre UPDATE no SQL!

O GROUP BY pode ser usado em qualquer banco de dados SQL, como, por exemplo, um banco MySQL presente na hospedagem de sites Homehost.

Sintaxe básica do GROUP BY

A sintaxe do GROUP BY no SQL utilizamos para agrupar os resultados de uma consulta de acordo com as colunas especificadas. A sintaxe básica do GROUP BY é a seguinte:

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
GROUP BY column1, column2, ...0

Neste exemplo, a consulta seleciona as colunas column1, column2, etc., da tabela table_name e realiza um agrupamento dos resultados por meio do GROUP BY, usando as colunas especificadas no grupo. Assim, aqui estão alguns pontos importantes sobre a sintaxe do GROUP BY:

1. Devemos utilizar o GROUP BY em conjunto com uma consulta SELECT.
2. A consulta SELECT deve ser seguida imediatamente pelo GROUP BY.
3. A coluna ou expressão entre parênteses () após o GROUP BY é a coluna ou expressão de agregação. Se não for especificado, a coluna de agregação padrão é a coluna COUNT(*).
4. Podemos está utizando o GROUP BY o para agrupar dados por meio de uma ou mais colunas. Dessa forma, se apenas estivermos uma coluna especificada no GROUP BY, os resultados estarão agrupados por linha. E se várias colunas forem especificadas, os resultados estarão agrupados por conjunto de valores nas colunas especificadas.
5. Quando usamos o GROUP BY com outras funcções de agregação, como SUM, COUNT, AVG, MAX ou MIN, essas funções são aplicadas a cada subconjunto de dados agrupado.
6. O GROUP BY é uma característica padrão do SQL e é suportado por todos os principais sistemas de gerenciamento de banco de dados (SGBD).

Uso comuns do GROUP BY

O GROUP BY é uma cláusula da linguagem SQL que utilizamos para agrupar linhas de dados em uma tabela baseada em uma ou mais colunas. Alguns dos usos comuns do GROUP BY incluem:

Agrupamento de dados :

SELECT departamento, cidade, COUNT(*) as empleados
FROM empleados
GROUP BY departamento, cidade;

Este código lista o número de empleados em cada departamento e cidade.

Contagem de linhas :

SELECT COUNT(*) as total
FROM empleados
GROUP BY departamento;

Este código conta o número total de linhas em cada departamento.

Calcular quantiles :

SELECT departamento, cidade,
       AVG(salario) as media,
       STDEV(salario) as desvio_padrao,
       PERCENTILE_CONT(0.5) within group (order by salario) as mediana
FROM empleados
GROUP BY departamento, cidade;

Este código calcula a média, o desvio padrão e a mediana do salário em cada departamento e cidade.

Análise de dados :

SELECT departamento, cidade, COUNT(*) as empleados,
       SUM(salario) as total_salarios
FROM empleados
GROUP BY departamento, cidade;

Este código lista o número de empleados, o total de salários em cada departamento e cidade.

Gerando relatórios :

SELECT departamento, cidade, COUNT(*) as empleados,
       SUM(salario) as total_salarios,
       AVG(salario) as media,
       STDEV(salario) as desvio_padrao
FROM empleados
GROUP BY departamento, cidade;

Este código lista o número de empleados, o total de salários, a média e o desvio padrão do salário em cada departamento e cidade.

Identificando tendências :

SELECT departamento, cidade, COUNT(*) as empleados,
       SUM(salario) as total_salarios,
       AVG(salario) as media,
       STDEV(salario) as desvio_padrao,
       PERCENTILE_CONT(0.5) within group (order by salario) as mediana,
       LAG(salario, 1, 0) over (partition by departamento, cidade order by salario) as salario_anterior
FROM empleados
GROUP BY departamento, cidade;

Este código lista o número de empleados, o total de salários, a média, o desvio padrão do salário, a mediana e o salário anterior em cada departamento e cidade. Dessa forma, utilizamos o LAG() para obter o salário anterior em cada departamento e cidade.

Descoberta de patronagens :

SELECT departamento, cidade, COUNT(*) as empleados,
       SUM(salario) as total_salarios,
       AVG(salario) as media,
       STDEV(salario) as desvio_padrao,
       PERCENTILE_CONT(0.5) within group (order by salario) as mediana,
       LAG(salario, 1, 0) over (partition by departamento, cidade order by salario) as salario_anterior,
       LEAD(salario, 1, 0) over (partition by departamento, cidade order by salario) as salario_proximo
FROM empleados
GROUP BY departamento, cidade;

Este código lista o número de empleados, o total de salários, a média, o desvio padrão do salário, a mediana, o salário anterior e o salário próximo em cada departamento e cidade. Utilizamos o LAG() e o LEAD() para obtermos o salário anterior e o salário próximo em cada departamento e cidade.

Identificando lacunas:

SELECT departamento, cidade, COUNT(*) as empleados,
       SUM(salario) as total_salarios,
       AVG(salario) as media,
       STDEV(salario) as desvio_padrao,
       PERCENTILE_CONT(0.5) within group (order by salario) as mediana,
       LAG(salario, 1, 0) over (partition by departamento, cidade order by salario) as salario_anterior,
       LEAD(salario, 1, 0) over (partition by departamento, cidade order by salario) as salario_proximo,
       LAG(salario, 2, 0) over (partition by departamento, cidade order by salario) as salario_anterior_2,
       LEAD(salario, 2, 0) over (partition by departamento, cidade order by salario) as salario_proximo_2
FROM empleados
GROUP BY departamento, cidade;

Este código lista o número de empleados, o total de salários, a média, o desvio padrão do salário, a mediana, o salário anterior, o salário próximo, o salário anterior a 2 períodos e o salário próximo a 2 períodos em cada departamento e cidade. Utilizamos os Lag e Lead para obter os salários anterior e próximo em cada departamento e cidade, com um deslocamento de 2 períodos.

Detecção de anomalias :

SELECT departamento, cidade, COUNT(*) as empleados,
       SUM(salario) as total_salarios,
       AVG(salario) as media,
       STDEV(salario) as desvio_padrao,
       PERCENTILE_CONT(0.5) within group (order by salario) as mediana,
       LAG(salario, 1, 0) over (partition by departamento, cidade order by salario) as salario_anterior,
       LEAD(salario, 1, 0) over (partition by departamento, cidade order by salario) as salario_proximo,
       LAG(salario, 2, 0) over (partition by departamento, cidade order by salario) as salario_anterior_2,
       LEAD(salario, 2, 0) over (partition by departamento, cidade order by salario) as salario_proximo_2,
       CASE
         WHEN salario > QUANTILE_CONT(0.9, salario) THEN 'Anomalia'
         ELSE 'Normal'
       END as anomalia
FROM empleados
GROUP BY departamento, cidade;

Este código utiliza funções como CASE WHEN, FROM e SELECT para lista o número de empleados, o total de salários, a média, o desvio padrão do salário, a mediana, o salário anterior, o salário próximo, o salário anterior a 2 períodos e o salário próximo a 2 períodos em cada departamento e cidade, assim como uma anomalia detectada com base na quantile 0.9. Dessa forma, se tivermos o valor do salário maior do que a quantile 0.9, então consideramos uma anomalia. Caso contrário, consideramos normal.

Previsão de futuros salários:

SELECT departamento, cidade, COUNT(*) as empleados,
       SUM(salario) as total_salarios,
       AVG(salario) as media,
       STDEV(salario) as desvio_padrao,
       PERCENTILE_CONT(0.5) within group (order by salario) as mediana,
       LAG(salario, 1, 0) over (partition by departamento, cidade order by salario) as salario_anterior,
       LEAD(salario, 1, 0) over (partition by departamento, cidade order by salario) as salario_proximo,
       LAG(salario, 2, 0) over (partition by departamento, cidade order by salario) as salario_anterior_2,
       LEAD(salario, 2, 0) over (partition by departamento, cidade order by salario) as salario_proximo_2,
       ARIMA(salario, 1, 1, 1) as previsao_salario
FROM empleados
GROUP BY departamento, cidade;

Este código lista o número de empleados, o total de salários, a média, o desvio padrão do salário, a mediana, o salário anterior, o salário próximo, o salário anterior a 2 períodos e o salário próximo a 2 períodos em cada departamento e cidade, assim como uma previsão de salário utilizando o modelo ARIMA.

Recursos avançados do GROUP BY

Os recursos avançados do GROUP BY em SQL permitem realizar análises mais complexas e detalhadas em grandes volumes de dados. Aqui estão alguns exemplos de como utilizamos esses recursos:

1. Uso de funções de agregação no GROUP BY:

Ao usar funções de agregação no GROUP BY, podemos realizar cálculos mais complexos com os dados agrupados. Por exemplo, podemos usar a função SUM para calcular a soma total de uma coluna em todos os grupos, a função COUNT para obter o número de linhas em cada grupo, a função AVG para calcular a média de uma coluna em todos os grupos, a função MAX para encontrar o valor máximo em uma coluna em todos os grupos, e a função MIN para encontrar o valor mínimo em uma coluna em todos os grupos.

Exemplo:

SELECT Country, Region, SUM(Sales) AS TotalSales
FROM Sales
GROUP BY Country, Region

Este exemplo irá apresentar a soma total de vendas para cada combinação de país e região.

2. Uso de funções de agregação com subqueros no GROUP BY:

Além de usar funções de agregação simples, usamos subqueros para realizar cálculos mais complexos. Isso permite queimos realizar análises mais detalhadas em nosos dados.

Exemplo:

SELECT Country, Region, (SELECT AVG(Sales) FROM Sales WHERE Country = 'USA') AS USASales
FROM Sales
GROUP BY Country, Region

Neste exemplo, estamos usando um subquery para calcular a média de vendas apenas para o país Estados Unidos, e затем apresentando essa média para cada combinação de país e região.

3. Uso de HAVING como uma condição de filtro adicional após o GROUP BY:

O HAVING é um clause que usamos após o GROUP BY para filtrar os grupos de dados com base em uma condição específica. Assim, permitindo analisar apenas os grupos que atendem a uma determinada condição.

Exemplo:

SELECT Country, Region, AVG(Sales) AS AverageSales
FROM Sales
GROUP BY Country, Region
HAVING AverageSales > 100000

Neste exemplo, estamos usando o HAVING para filtrar apenas os grupos de dados em que a média de vendas é maior do que 100.000.

Portanto, os recursos avançados do GROUP BY em SQL permitem realizar análises mais complexas e detalhadas em grandes volumes de dados. O uso de funções de agregação, subqueros e HAVING permite queimos realizar cálculos mais precisos e filtrar os dados de acordo com nossas necessidades.

Otimização do GROUP BY

A otimização do GROUP BY é uma importante parte do desempenho da consulta SQL, pois este é um dos recursos mais utilizados em consultas que envolvem análise de dados. Aqui estão algumas estratégias gerais de otimização de consulta SQL que podem melhorar o desempenho do GROUP BY:

1. Utilize índices: Índices podem ser usados para agilizar a busca de dados durante a execução de uma consulta. Verifique se os índices estão sendo usados corretamente nas colunas que estão sendo usadas no GROUP BY.
2. Particionamento de tabelas: Particionar as tabelas pode ajudar a reduzir o tempo de execução da consulta, especialmente se a tabela for grande. O partitionamento pode ser feito por meio de uma função de partitionamento ou por meio de uma clausula de partitionamento.
3. Reduzir o número de linhas antes do GROUP BY: Se possível, tente reduzir o número de linhas que estão sendo processadas antes do GROUP BY. Isso pode ser feito com a utilização de uma cláusula WHERE ou com a utilização de uma subconsulta.
4. Utilize funções de agregaçãoefficientes: Certifique-se de que as funções de agregação estão sendo usadas de maneira eficiente. Por exemplo, em vez de usar a função SUM para calcular a soma de todos os valores em uma coluna, você pode usar a função SUMIF para calcular a soma de apenas os valores que atendem a uma determinada condição.
5. Utilize subconsultas: Em vez de usar uma consulta grande e complexa, tente dividir a consulta em subconsultas menores e mais simples. Isso pode ajudar a reduzir o tempo de execução da consulta.
6. Utilize conjuntos de dados: Dessa forma, em vez de usar uma tabela grande e complexa, tente dividir os dados em conjuntos de dados menores e mais simples.