PROMO PUNCAK LEBARAN DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan BERSERTIFIKAT hanya Rp 99K!

1 Hari 6 Jam 39 Menit 26 Detik

Paham SQL Group By Having dengan Praktik Berikut

Belajar Data Science di Rumah 12-Juli-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/f7823cd9-1265-4a94-ac01-3d09854aeadb-2023-07-13-005857_x_Thumbnail800.jpeg

Dalam pengolahan data menggunakan SQL, Group By Having merupakan sebuah klausa yang memungkinkan kita untuk melakukan pengelompokan data berdasarkan kriteria tertentu dan menerapkan pemfilteran pada hasil pengelompokan tersebut. Klausa ini sangat berguna dalam analisis data dan pemrosesan query yang kompleks.


Dalam artikel ini, akan dibahas secara mendalam konsep Group By Having dalam SQL sekaligus dengan tutorialnya. Dengan pemahaman yang baik tentang Group By Having, Sahabat DQ diharapkan akan dapat mengelola dan menganalisis data dengan lebih cermat dan efisien. Yuk segera praktikkan contoh di bawah ini!


1. Apa Itu Group By Having?

Group By Having adalah klausa yang digunakan dalam pernyataan SQL untuk melakukan pemfilteran setelah pengelompokan data menggunakan klausa Group By. Klausa Group By digunakan untuk mengelompokkan baris-baris data berdasarkan satu atau beberapa kolom, sedangkan klausa Having digunakan untuk menetapkan kriteria pemfilteran pada hasil pengelompokan tersebut.


Dalam sebuah pernyataan SQL, urutan umum penggunaan klausa adalah sebagai berikut:

  • SELECT: Menentukan kolom-kolom yang akan ditampilkan dalam hasil query.

  • FROM: Menentukan tabel atau tabel-tabel yang digunakan dalam query.

  • WHERE: Menentukan kriteria pemfilteran pada baris-baris data sebelum pengelompokan.

  • GROUP BY: Menentukan kolom-kolom yang digunakan untuk mengelompokkan data.

  • HAVING: Menentukan kriteria pemfilteran pada hasil pengelompokan.

  • ORDER BY: Menentukan urutan pengurutan hasil query.

  • LIMIT: Menentukan batasan jumlah baris yang ditampilkan dalam hasil query.

Ketika menggunakan klausa Having, kalian dapat menggunakan fungsi agregat seperti COUNT, SUM, AVG, MAX, atau MIN untuk melakukan perhitungan pada setiap kelompok data. Kalian juga dapat menggunakan operator pembanding seperti =, <, >, <=, >=, atau <> dalam klausa Having untuk menentukan kriteria pemfilteran.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Query Group By Having

Berikut adalah sintaks dasar untuk menggunakan klausa Group By Having dalam sebuah pernyataan SQL:

Di sinilah beberapa elemen kunci yang perlu diperhatikan:

  • SELECT column1, column2, ...: Menentukan kolom-kolom yang akan ditampilkan dalam hasil query. Kalian dapat menentukan kolom tunggal atau beberapa kolom yang ingin ditampilkan.

  • FROM table: Menentukan tabel atau tabel-tabel yang digunakan dalam query. Kalian perlu menentukan tabel yang akan digunakan untuk mengambil data.

  • GROUP BY column1, column2, ...: Menentukan kolom-kolom yang digunakan untuk mengelompokkan data. Kalian dapat mengelompokkan berdasarkan satu atau beberapa kolom.

  • HAVING condition: Menentukan kriteria pemfilteran pada hasil pengelompokan. Kalian dapat menggunakan fungsi agregat dan operator pembanding untuk menentukan kriteria pemfilteran pada hasil pengelompokan.


3. Contoh Penggunaan Group By Having

Berikut adalah contoh penggunaan Group By Having dengan tabel produk:

Contoh query menggunakan Group By Having:

Pertama, kita menentukan kolom-kolom yang akan ditampilkan dalam hasil query, yaitu category dan hasil perhitungan jumlah produk dengan menggunakan fungsi COUNT(*) yang diberi alias sebagai total_products:


Selanjutnya, kita tentukan tabel yang akan digunakan dalam query, yaitu tabel "products":


Setelah itu, kita mengelompokkan data berdasarkan kolom "category" menggunakan klausa GROUP BY:


Ini akan menghasilkan pengelompokan data berdasarkan nilai-nilai unik pada kolom "category". Terakhir, kita gunakan klausa HAVING untuk memfilter hasil pengelompokan. Kriteria pemfilteran yang digunakan adalah jumlah produk dalam setiap kategori harus lebih dari 2:


Ini berarti hanya kelompok data yang memiliki lebih dari 2 produk yang akan ditampilkan dalam hasil query. Hasilnya akan menjadi:


Dalam contoh di atas, hanya kategori "Electronics" dan "Fashion" yang memiliki lebih dari 2 produk, sehingga hanya hasil tersebut yang ditampilkan.


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


4. Tips Menggunakan Group By Having

Berikut adalah beberapa tips untuk menggunakan klausa Group By Having:

  • Gunakan fungsi agregat: Klausa Having biasanya digunakan dengan fungsi agregat seperti COUNT, SUM, AVG, MAX, atau MIN untuk melakukan perhitungan pada setiap kelompok data. Pastikan kalian menggunakan fungsi agregat yang sesuai dengan kebutuhan.

  • Gunakan operator pembanding: Dalam klausa Having, kalian dapat menggunakan operator pembanding seperti =, <, >, <=, >=, atau <> untuk menentukan kriteria pemfilteran pada hasil pengelompokan. Gunakan operator pembanding yang tepat untuk memfilter data sesuai kebutuhan.

  • Perhatikan urutan klausa: Dalam SQL, urutan klausa sangat penting. Pastikan kalian menggunakan klausa Group By sebelum klausa Having, karena hasil pengelompokan harus ditentukan sebelum pemfilteran dilakukan.

  • Gunakan alias kolom: Untuk meningkatkan kejelasan dan keterbacaan query, gunakan alias pada kolom-kolom yang ditampilkan dalam hasil. Ini akan membuat hasil query lebih deskriptif dan mudah dipahami.

Selain fungsi Group By, SQL juga memiliki fungsi lain yang lebih kompleks yang bisa digunakan untuk analisis data. Dengan memahami secara mendalam, tentu akan memudahkan kalian dalam mendapatkan informasi yang lebih kaya dan bermanfaat untuk menyimpulkan suatu data yang dimiliki. 


Bingung mulai belajar darimana? DQLab adalah jawabannya. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Data Analyst with SQL & Python dan asah kemampuan kalian dalam menggunakan SQL! 


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya  



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login