Mengelompokkan Data untuk Analisis SQL Group By

SQL adalah tools yang digunakan untuk mengakses data yang berkaitan dengan database dan table. Hampir semua perusahaan akan menyimpan data historis masa lalu nya ke dalam database. Hal ini bertujuan untuk menjadikan data yang ada sebagai dasar dalam pengambilan keputusan. Begitu masuk ke dalam database, praktisi data akan membutuhkan query khusus untuk memanggil, mengubah, atau bahkan menghapus data tersebut dengan menggunakan bahasa SQL.

SQL GROUP BY merupakan salah satu klausa SQL yang cukup sering digunakan. Klausa ini memungkinkan pengguna untuk mengelompokkan baris hasil query berdasarkan nilai-nilai tertentu dalam satu atau beberapa kolom. Fitur SQL ini dapat mempermudah pengguna untuk merangkum data, membuat laporan agregasi, serta menjalankan analisis statistik. Dalam artikel ini, kita akan membahas tentang SQL GROUP BY dalam pemrosesan data relasional. Yuk, simak pembahasannya!

1.Konsep Dasar SQL GROUP BY

Konsep dasar SQL Group BY bisa kita lihat dalam dua keadaan, yaitu untuk mengelompokkan berdasarkan nilai kolom serta berdasarkan fungsi agregasi.

• Mengelompokkan Berdasarkan Nilai Kolom:

  Dengan GROUP BY, pengguna dapat mengelompokkan baris berdasarkan nilai kolom tertentu. Misalnya, untuk menghitung total penjualan berdasarkan kategori produk, pengguna dapat menggunakan GROUP BY pada kolom kategori.

• Fungsi Agregasi:

  GROUP BY juga sering digunakan bersama dengan fungsi agregasi seperti SUM(), AVG(), COUNT(), MIN(), dan MAX(). Hal ini memungkinkan pengguna agar mengelompokkan data dalam kelompok-kelompok yang dihasilkan oleh GROUP BY.

  
  

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Analisis Data dengan SQL GROUP BY:

• Laporan Ringkasan:

  GROUP BY memungkinkan pengguna untuk pembuatan summary report berdasarkan kriteria tertentu. Misalnya, pengguna dapat mengelompokkan data penjualan berdasarkan bulan untuk melihat total penjualan setiap bulan.

• Pengelompokan Hierarki:

  GROUP BY dapat digunakan untuk membuat hierarki data, seperti melihat total penjualan berdasarkan kategori dan kemudian membaginya lagi berdasarkan jenis produk.

3.Penerapan SQL GROUP BY dalam Praktik:

Dalam penerapannya, SQL GROUP BY juga bisa digunakan untuk melakukan filtering data dan juga dikombinasikan dengan fitur JOIN SQL.

• Filtering Data:

  GROUP BY sering digunakan bersama dengan HAVING untuk memfilter hasil yang memenuhi kriteria tertentu setelah data dikelompokkan. HAVING ini merupakan klausa pengganti WHERE karena WHERE tidak dapat dikombinasikan dengan fungsi agregasi. Misalnya, pengguna hanya ingin menampilkan kategori dengan total penjualan yang lebih dari nilai tertentu yang telah ditentukan.

  
  

  Berikut contohnya:

• Gabungan Tabel dan GROUP BY:

  GROUP BY juga dapat digunakan dalam penggabungan tabel untuk menganalisis data lebih lanjut. Misalnya, pengguna ingin mengelompokkan data penjualan berdasarkan wilayah setelah menggabungkan tabel penjualan dan tabel wilayah.

4.Optimasi Kinerja dengan GROUP BY:

Untuk bisa mengoptimasi kinerja SQL GROUP BY, pengguna bisa mengoptimalkan dari sisi penggunaan indeks dalam GROUP BY serta memahami query execution plan.

• Indeks dan GROUP BY:

  Penggunaan indeks pada kolom yang digunakan dalam GROUP BY dapat meningkatkan kinerja query. Hal ini dapat membantu database untuk lebih efisien mengelompokkan data berdasarkan indeks.

• Pemahaman Query Execution Plan:

  Menggunakan penjelasan atau query execution plan dapat membantu pengguna untuk memahami bagaimana database melaksanakan operasi GROUP BY. Pengguna juga bisa melihat apakah ada ruang untuk pengoptimalan atau tidak.

  
  

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

Dengan memahami konsep dasar SQL GROUP BY, pengguna dapat melakukan analisis data yang lebih mendalam dan merangkum informasi yang relevan. Kemampuannya untuk mengelompokkan dan merangkum data membuat GROUP BY menjadi alat penting dalam analisis data relasional dengan SQL.

Untuk kamu yang tertarik belajar SQL, DQLab 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