Аналитика на SQL
2026-02-26 17:14 Diff
https://ru.hexlet.io/courses/sql-analytics/lessons/sql/theory_unit

В современном мире данные создаются с огромной скоростью. Мы постоянно делаем фотографии, снимаем видео, покупаем товары в интернет-магазинах, посещаем сайты, пишем посты в соцсетях. Все эти данные можно хранить на компьютерах, внешних носителях или в облачных сервисах. Но для организованного хранения больших объемов информации эти способы не подойдут.

В таких случаях лучшим вариантом будут базы данных. Они похожи на коробки — в них можно складывать информацию и хранить ее так, чтобы было легко найти.

Для работы с базами используются разные СУБД — системы управления базами данных. Это специальные программы, которые позволяют создавать, удалять, менять и читать информацию из базы.

Формат базы зависит от типа СУБД. Например, данные можно хранить в виде таблиц из строк и столбцов — таким образом устроены реляционные СУБД. Яркие примеры реляционных СУБД — это MySQL, PostgreSQL и Oracle.

Чтобы работать с реляционными СУБД, нужно освоить SQL — язык запросов к базам данных. В этом уроке мы начнем знакомиться с этим языком.

Как аналитики используют SQL

Чтобы обращаться к записям в базе данных, используется SQL — язык структурированных запросов. С его помощью можно легко и быстро получать нужные данные, добавлять новые записи, изменять или удалять существующие.

В SQL есть несколько основных типов команд:

  • SELECT — выбрать данные из базы, то есть получить информацию, отфильтровать ее или отсортировать по критериям
  • INSERT — добавить новые записи в базу данных
  • UPDATE — изменить существующие данные в базе, то есть обновить значения в определенных строках и столбцах таблицы
  • DELETE — удалить данные из базы

На практике аналитики данных чаще всего используют команду SELECT. Она помогает получать нужную информацию из базы данных, чтобы затем провести анализ и принять обоснованные решения.

Язык SQL в аналитике решает множество задач:

  1. Фильтрация данных — можно выбрать только те данные, которые соответствуют определенным условиям. Это очень полезно, когда аналитику нужно сосредоточиться на конкретных значениях или категориях
  2. Сортировка данных — можно отсортировать данные по возрастанию или убыванию и упорядочить их по определенным критериям. Это заметно облегчает анализ
  3. Вычисление агрегатных функций — можно воспользоваться встроенными функциями и рассчитать сумму, среднее значение, минимальное и максимальное значение, а также другие статистические показатели. Это помогает аналитикам быстро оценить общую картину и определить тренды
  4. Объединение данных из разных таблиц — можно связывать данные из разных таблиц, чтобы получить более полную информацию для анализа. Это особенно полезно, когда данные хранятся в отдельных таблицах, но связаны между собой
  5. Группировка данных — можно сгруппировать данные по определенным критериям, чтобы увидеть общие закономерности и зависимости. Это упрощает анализ и помогает найти важные инсайты

На этом курсе мы научимся решать все эти задачи.

Как работать с SQLime

Для обучения аналитике на SQL мы будем пользоваться SQLime — удобным онлайн-инструментом, который не требует установки программы на компьютер. Это интерактивная среда, в которой можно писать и выполнять SQL-запросы.

Чтобы начать пользоваться SQLime, откройте сайт SQLime в браузере.

На главной странице вы увидите:

Страница состоит из двух блоков:

  1. Окно для ввода SQL-запросов. Здесь вы можете использовать подсказки и автодополнение кода, чтобы ускорить процесс написания запросов и уменьшить вероятность ошибок
  2. Окно для вывода результатов. Здесь вы увидите результаты выборки данных, обновлений, добавления или удаления записей

В SQLime можно подключиться к любой локальной или удаленной реляционной базе данных. Это можно сделать разными способами:

  • С помощью файла в формате .db
  • C помощью URL-ссылки
  • С помощью команд CREATE и INSERT

Для примера возьмем уже созданную базу данных с информацией о продажах товаров в разных магазинах. Чтобы поработать с ней, достаточно перейти по ссылке.

Как извлекать записи

Выполним первый запрос:

Рассмотрим его подробнее:

  • Ключевое слово SELECT указывает, что мы хотим извлечь данные из таблицы
  • Символ * означает, что мы хотим выбрать все столбцы из таблицы
  • Ключевое слово FROM указывает, из какой таблицы извлечь данные
  • Название products обозначает таблицу, из которой мы хотим извлечь данные

Выполнив этот запрос, мы получим таблицу со всеми строками и столбцами из таблицы products:

Здесь мы видим полную информацию о каждом продукте, включая его идентификатор, название, категорию и цену.

Аналогично предыдущему примеру, можно извлечь все записи из sales — таблицы с продажами:

Такой результат мы получим:

Если нужны какие-то конкретные поля, можно перечислить их через запятую вместо звездочки:

Сделав такой запрос, мы получим таблицу с тремя столбцами:

Как работает пагинация

Пагинация позволяет разбить большой набор данных на меньшие части, которые можно отображать на разных страницах. В SQL для этого используются операторы LIMIT и OFFSET.

Допустим, мы хотим посмотреть список продаж на страницах, каждая из которых содержит по три записи. Чтобы получить продажи на первой странице, используем следующий SQL-запрос:

Результат этого запроса выглядит так:

Чтобы просмотреть продажи на второй странице, увеличим значение OFFSET на 3:

Получим такую таблицу:

Операторы LIMIT и OFFSET ограничивают количество возвращаемых строк и пропускают определенное количество строк перед началом извлечения:

  1. Оператор LIMIT определяет максимальное количество строк в результате. Например, LIMIT 3 ограничивает результат до трех строк
  2. OFFSET определяет, сколько строк следует пропустить перед извлечением. Например, запрос с OFFSET 3 пропустит первые три строки и вернет результаты, начиная с четвертой строки

Чтобы получить продажи на N-ной странице, обычно используют OFFSET с такой формулой:

Для примера вычислим значение OFFSET, которое покажет продажи на третьей странице:

Как присвоить псевдоним

Чтобы работать с базой данных было удобнее, мы можем изменить названия на более понятные.

Для этого используется оператор AS, который присваивает строке, столбцу или таблице более удобное название — псевдоним (alias).

Попробуем присвоить псевдонимы столбцам product_name, category, и price:

В выводе мы увидим таблицу с понятными названиями:

Как найти уникальные значения

Представим, нам нужно проанализировать ассортимент магазина и найти в нем уникальные категории товаров. Для таких задач используется оператор DISTINCT. Он позволяет получить уникальные значения определенного столбца или набора столбцов.

Извлечем уникальные категории из таблицы products.

В результате мы увидим три уникальные категории:

Если в таблице есть несколько товаров с одинаковыми категориями, то в результате запроса каждая категория появится только один раз.

Выводы

В этом уроке мы начали знакомиться с языком запросов SQL. Подведем краткие итоги:

  1. В современном мире очень много информации — такие объемы удобнее всего хранить в базах данных
  2. Базы данных управляются с помощью СУБД — систем управления базами данных. Они позволяют организовать хранение в различных форматах и структурах
  3. Реляционные СУБД работают с данными, которые хранятся в таблицах из строк и столбцов
  4. Язык SQL используется для обращения к данным, хранящимся в базе данных и управления ими
  5. С помощью оператора SELECT можно извлечь данные из таблицы, а с помощью LIMIT и OFFSET — организовать пагинацию
  6. Оператор AS позволяет присвоить псевдонимы таблицам или столбцам, что упрощает чтение SQL-запросов
  7. Оператор DISTINCT извлекает уникальные значения определенного столбца или набора столбцов, что может быть полезно в аналитических задачах