Cara Kerja GROUP BY dalam SQL & Contohnya
Dalam SQL, perintah GROUP BY adalah salah satu perintah paling powerful. Kemampuan GROUP BY dalam mengelompokkan data membuatnya sangat efektif dalam menghasilkan laporan dan analisis yang lebih terstruktur. Perintah ini dapat membantu kita untuk melihat data dalam kategori-kategori tertentu, sehingga kita bisa mendapatkan insight yang lebih mendalam dan relevan.
Misalnya, dengan GROUP BY, kita dapat dengan cepat mengetahui jumlah transaksi per pelanggan, nilai rata-rata belanja per kategori produk, atau statistik penting lainnya yang bisa mempermudah pengambilan keputusan.
Dengan memahami cara kerja GROUP BY dalam SQL, kita dapat memanfaatkan database relasional secara lebih optimal, baik untuk analisis sederhana maupun yang lebih kompleks. Keterampilan ini sangat penting bagi pengguna SQL yang ingin meningkatkan efisiensi dalam manajemen data, serta membantu dalam menghasilkan laporan yang akurat dan bermakna bagi kebutuhan bisnis dan analisis.
SQL GROUP BY adalah perintah penting yang digunakan untuk mengelompokkan baris data yang memiliki nilai-nilai serupa dalam satu atau beberapa kolom. Fungsi ini sering kali digunakan bersamaan dengan fungsi agregat seperti COUNT, SUM, AVG, MIN, atau MAX untuk melakukan analisis data yang lebih mendalam. Pada artikel ini, kita akan membahas mengenai cara kerja SQL GROUP BY dan contohnya.
1. Mengelompokkan Data Berdasarkan Satu Kolom
Cara paling dasar dalam menggunakan GROUP BY adalah mengelompokkan data berdasarkan satu kolom. Cara ini berguna untuk mendapatkan ringkasan sederhana dari data yang memiliki nilai sama dalam kolom tersebut. Berikut adalah contoh menggunakan GROUP BY dengan satu kolom.
Perintah di atas akan mengelompokkan data dalam tabel produk berdasarkan kolom kategori_produk, lalu menghitung jumlah produk dalam setiap kategori. Hasilnya adalah daftar kategori dengan jumlah produk masing-masing.
Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python
2. Menggunakan GROUP BY dengan Multiple Kolom
GROUP BY juga bisa digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan lebih dari satu kolom. Hal ini dapat kita gunakan untuk melakukan pengelompokan yang lebih rinci, misalnya perhitungan berdasarkan kombinasi dua atribut. Berikut adalah contohnya.
Pada contoh ini, data dikelompokkan berdasarkan kombinasi kategori_produk dan lokasi. SQL akan menghitung total penjualan berdasarkan setiap kombinasi tersebut, misalnya jumlah penjualan untuk setiap kategori di setiap lokasi.
3. Menggunakan GROUP BY Bersama Fungsi Agregat
GROUP BY sangat sering digunakan bersamaan dengan fungsi agregat seperti SUM, AVG, MIN, atau MAX. Fungsi agregat ini berguna untuk meringkas data dalam tiap kelompok, sehingga memudahkan analisis data. Berikut adalah contoh script kombinasi GROUP BY dan fungsi agregat.
Pada perintah ini, kita menghitung rata-rata harga (AVG(harga)) dari setiap kategori_produk. Hasilnya adalah rata-rata harga dari semua produk dalam setiap kategori yang ada.
4. Menggabungkan GROUP BY dengan HAVING untuk Memfilter Kelompok Data
Kadang-kadang, kita perlu memfilter hasil pengelompokan yang sudah terbentuk. Dalam kasus ini, kita bisa menggunakan klausa HAVING, yang mirip dengan WHERE namun bekerja pada hasil agregat.
Pada contoh di atas, perintah tersebut akan mengelompokkan data dalam tabel penjualan berdasarkan kategori_produk dan menghitung total penjualan untuk setiap kategori. Dengan klausa HAVING, kita hanya menampilkan kategori yang memiliki total penjualan lebih dari 100. Hal ini membantu dalam menampilkan kelompok data tertentu yang memenuhi syarat spesifik.
Baca juga : Catat! Ini 3 Keuntungan Belajar SQL dalam Mengolah Data
Dengan menggunakan GROUP BY, kita bisa mengelompokkan data, meringkasnya dengan fungsi agregat, serta memfilter hasil pengelompokan dengan HAVING. Empat cara penggunaan GROUP BY di atas memberikan gambaran tentang fleksibilitas dan kegunaannya dalam merangkum data besar menjadi informasi yang lebih mudah dipahami. Penggunaan GROUP BY yang tepat dapat membantu dalam penyusunan laporan dan analisis data yang lebih terfokus dan akurat.
Yuk kuasai cara menggabungkan beberapa perintah SQL dengan modul dari DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.
DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.
Penulis: Galuh Nurvinda K