✨PROMO PUNCAK 11.11!
Belajar Data Bersertifikat 12 Bulan hanya 170K!
0 Hari 4 Jam 26 Menit 21 Detik

Kesalahan Umum pada Kolom Non-Agregat SQL Group By

Belajar Data Science di Rumah 17-Juli-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-rabu-06-2024-07-19-205040_x_Thumbnail800.jpg

SQL memiliki operasi GROUP BY merupakan cara yang sangat efektif untuk mengelompokkan data dan melakukan analisis dengan fungsi agregasi. Namun, ada beberapa kesalahan umum yang sering terjadi saat menggunakan GROUP BY pada SQL. Apalagi yang berkaitan soal kolom non agregat. 


Kolom non-agregat adalah kolom yang tidak dimodifikasi oleh fungsi agregasi seperti SUM(), COUNT(), AVG(), MIN(), atau MAX(). Saat menggunakan GROUP BY, hanya kolom yang ada di dalam GROUP BY atau kolom yang diaplikasikan fungsi agregasi yang boleh muncul dalam klausa SELECT. Penasaran apa saja kesalahan umumnya yang terjadi khususnya pada kolom non agregat di bahasa pemrograman SQL? Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!


1. Kolom Non-Agregat Tidak Berada di “GROUP BY”

Salah satu kesalahan umum adalah menampilkan kolom non-agregat di klausa “SELECT” yang tidak ada di “GROUP BY”. Berikut adalah contoh kesalahan:

SQL

Pada contoh ini, “employee_id” tidak boleh ada di “SELECT” karena tidak ada dalam “GROUP BY” .


Solusi yang bisa kamu terapkan adalah tambahkan employee_id dalam fungsi agregasi atau modifikasi query sesuai dengan kebutuhan analisis. Berikut adalah koreksinya

SQL


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Menggunakan Fungsi Agregasi yang Tidak Konsisten

Menggunakan fungsi agregasi yang tidak sesuai dengan kolom yang dimaksud bisa menyebabkan hasil yang tidak diinginkan atau kesalahan. Berikut adalah contoh kesalahan:

SQL

Pada contoh ini, menggunakan “AVG()” pada “employee_id” mungkin tidak masuk akal tergantung pada konteks data. 


Solusi yang bisa kamu terapkan adalah pastikan menggunakan fungsi agregasi yang sesuai dengan jenis data dan kebutuhan analisis. Berikut adalah koreksinya

SQL


3. Mengabaikan Hubungan Antara Kolom

Kadang-kadang, mengabaikan hubungan antara kolom merupakan kesalahan yang paling disepelekan. Hal ini tentu mempengaruhi bagaimana mereka mengelompokan data. Berikut adalah contoh kesalahannya:

SQL

Jika “manager_id” tidak ada dalam “GROUP BY” atau fungsi agregasi, ini akan menyebabkan kesalahan.


Solusi yang bisa kamu terapkan adalah pastikan semua kolom non-agregat yang relevan dimasukkan dalam “GROUP BY”. Berikut adalah koreksinya

SQL


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


4. Penggunaan Fungsi Agregasi pada Kolom Non-Agregat yang Salah

Menggunakan fungsi agregasi pada kolom yang seharusnya tidak digunakan juga dapat menyebabkan hasil yang salah. Berikut adalah contoh kesalahannya:

SQL

Di sini, “SUM(department)” tidak relevan karena “department” adalah sebuah nilai kategori, bukan numerik. 


Solusinya adalah gunakan fungsi agregasi yang sesuai dengan jenis data. Seperti ini contohnya:

SQL


Menghindari kesalahan dalam penggunaan kolom non-agregat pada SQL GROUP BY tidak hanya membantu menghasilkan query yang benar tetapi juga meningkatkan efisiensi dan kinerja database kamu. Dengan memahami konsep dan memperhatikan detail, kamu dapat mengelola data dengan lebih efektif dan mendapatkan wawasan yang lebih baik dari data yang kamu punya.


Penggunaan SQL GROUP BY merupakan salah satu fungsi yang banyak dibutuhkan untuk proses pengelolaan database.Kita dapat mempelajari dasar-dasar bahasa SQL di DQLab.


DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.


DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id dan ikuti DQLab LiveClass  Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang! 


Penulis: Reyvan Maulid

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login