4 Alasan SQL Join Table Penting dalam Optimalkan Data

SQL (Structured Query Language) menjadi salah satu tools yang sangat powerfull dalam dunia data. SQL bisa menjadi kunci untuk mengakses data yang ada di dalam database perusahaan. Bahasa ini merupakan bahasa universal yang digunakan oleh berbagai tools yang berperan sebagai DBMS (Database Management System) untuk memproses data, seperti MySQL, PostgreSQL, SQL Server, dan masih banyak lagi. 

Salah satu fitur yang tersedia dalam SQL adalah Join Table, dimana kita bisa menggabungkan dua atau lebih table untuk menjadi satu kesatuan berdasarkan kolom tertentu dari masing masing table. Dalam SQL, kita mengenal 4 jenis join, yaitu inner join (menggabungkan data hanya untuk data yang memiliki kesamaan), left join (penggabungan data mengikuti table yang ada di kiri), right join (penggabungan data mengikuti table yang ada di kanan), dan full outer join (penggabungan yang mengambil semua data dari kedua table).

Dalam artikel ini, kita akan membahas 4 alasan mengapa SQL Join Table menjadi hal yang sangat diperlukan untuk mengoptimalkan proses analisis data. Yuk, simak pembahasannya!

1. Menggabungkan Data

Salah satu manfaat utama dari SQL join table adalah kemampuannya untuk menggabungkan data dari berbagai tabel yang tersimpan dalam database. Misalnya, kita memiliki database dengan beberapa tabel yang berisi informasi berbeda seperti pelanggan, pesanan, dan produk.

SQL Join memungkinkan kita untuk menggabungkan data dari tabel-tabel tersebut dengan catatan ada satu kolom yang bisa dijadikan sebagai kunci atau kolom dengan data yang sama sehingga kita dapat menganalisis data dari beberapa perspektif sekaligus. Dengan SQL join table, informasi yang didapatkan tentu akan  lebih lengkap dan mendalam. 

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Menghindari Redundansi Data

Penting untuk memahami bahwa redundansi data atau penyimpanan data yang sama dalam berbagai tabel bisa membuat ruang penyimpanan menjadi lebih boros dan meningkatkan kerumitan pengelolaan data.

SQL join membantu kita untuk menghindari redundansi data dengan cara menyimpan data yang sama tersebut hanya sekali. Untuk mengaksesnya, kita bisa memanfaatkan join table, sehingga hal ini memungkinkan penghematan ruang penyimpanan dan menjaga konsistensi data.

3. Analisis Data yang Kompleks

Ketika kita ingin menggali lebih dalam dan menjalankan analisis data yang lebih kompleks, SQL join table bisa menjadi tools yang sangat bermanfaat. Kita bisa menggabungkan data dari berbagai tabel yang berhubungan dengan permasalahan yang sedang kita hadapi untuk bisa menjawab pertanyaan yang lebih rumit.

Misalnya, kita bisa menganalisis tren pembelian pelanggan dengan menggabungkan data dari tabel pelanggan dan pesanan. Dengan memanfaatkan SQL join table, maka kita dapat mengeksplorasi hubungan antar data dengan lebih baik sehingga bisa mengambil keputusan yang lebih terinformasi.

4. Mengoptimalkan Query SQL

Selain dari manfaat analisis, SQL join table juga bisa membantu mengoptimalkan query SQL yang kita gunakan. Dibandingkan mengambil data dari beberapa tabel secara terpisah lalu menggabungkannya secara manual, penggunaan SQL join table membuat kita bisa menulis query yang lebih cepat dan efisien. Hal ini berarti kita dapat menghemat waktu dalam pengambilan data sehingga proses analisis data dapat dilakukan dengan lebih efektif.

Baca juga : Catat! Ini 3 Keuntungan Belajar SQL dalam Mengolah Data

SQL menjadi hal yang sangat wajib untuk dikuasai oleh praktisi data. Hampir semua pekerjaan seorang praktisi data pasti akan melibatkan proses query pada database, sehingga meskipun tidak begitu advanced menguasai SQL, setidaknya kita bisa menguasai hal-hal fundamentalnya terlebih dahulu.

Eits, kamu gak perlu bingung harus belajar SQL dimana karena DQLab juga menyediakan modul SQL yang sangat cocok bagi pemula. DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 

Selain itu, Bootcamp Data Analyst with SQL and Python juga termasuk kelas yang direkomendasikan bagi pemula yang ingin melakukan pembelajaran data untuk menjadi seorang Data Analyst. Tentunya nanti kita akan dihadapkan dengan study case yang bisa menambah portfolio data.

Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri