Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

SQL GROUP BY : 4 Hal Penting yang Jarang Dibahas

Belajar Data Science di Rumah 21-April-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-rabu-06-2024-04-22-105925_x_Thumbnail800.jpg

SQL menjadi bahasa pemrograman yang bersifat universal untuk memproses data yang ada di database. Karena sifat universal ini, sehingga bahasa ini bisa digunakan di berbagai DBMS, seperti MySQL, PostgreSQL, Oracle, dan lainnya. Untuk mendukung penggunaannya dalam proses analisis data, bahasa SQL memiliki beragam fitur yang bisa dimanfaatkan, misalnya seperti SQL GROUP BY.


SQL GROUP BY adalah salah satu fitur yang dapat digunakan untuk mengelompokkan row data berdasarkan nilai tertentu dalam satu atau lebih kolom. Meskipun konsep dasar dari GROUP BY telah sering dibahas, ada beberapa aspek yang jarang dipertimbangkan atau dijelaskan secara mendalam. Dalam artikel ini, kita akan membahas beberapa hal tersebut. Yuk, simak pembahasannya!


1. Penggunaan Fungsi Agregasi di Luar GROUP BY

SQL

Salah satu aspek yang sering dilupakan dari GROUP BY adalah bahwa kita dapat menggunakan fungsi agregasi, seperti COUNT(), SUM(), AVG(), MAX(), dan MIN(), di luar klausul GROUP BY. Dengan begitu, kita bisa menghitung nilai-nilai agregat untuk seluruh hasil query, tidak hanya untuk setiap kelompok yang dihasilkan oleh GROUP BY. Sebagai contoh, kita bisa menghitung total jumlah baris yang dikelompokkan atau nilai maksimum dari suatu kolom di seluruh data hasil query.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Urutan dan Filter dengan Menggunakan HAVING

SQL

Klausul WHERE menjadi salah satu fitur SQL yang bisa digunakan untuk memfilter row sebelum GROUP BY dilakukan. Namun tidak semua orang menyadari bahwa klausul HAVING juga dapat digunakan untuk memfilter hasil GROUP BY. HAVING bekerja dengan cara yang mirip dengan WHERE, dimana klausul ini bekerja pada row yang telah dikelompokkan. Hal ini memungkinkan kita untuk menentukan kriteria filter untuk kelompok yang dihasilkan oleh GROUP BY.


3. Kombinasi GROUP BY dengan Penggunaan Subquery

SQL

Hal lain yang jarang dibahas dari GROUP BY adalah penggunaannya yang dikombinasikan dengan subquery. Kita dapat menggunakan subquery di dalam klausa SELECT untuk menghasilkan hasil agregat atau baris tambahan yang dikelompokkan berdasarkan hasil query utama.


Dengan begitu, kita akan dipermudah untuk melakukan analisis yang lebih kompleks dan mendalam dengan memanfaatkan kelompok data yang dihasilkan oleh GROUP BY. Penggunaan subquery dengan GROUP BY akan menghasilkan informasi yang lebih rinci atau kompleks dalam satu query.


4. Performa dan Penggunaan Indeks

SQL

Penggunaan GROUP BY dalam query dapat memiliki dampak signifikan pada performa database, terutama ketika bekerja dengan dataset yang besar. Namun, jarang dibahas bagaimana indeks dapat mempengaruhi kinerja query GROUP BY. Dalam beberapa kasus, indeks pada kolom-kolom yang digunakan dalam GROUP BY atau kolom-kolom yang difilter dengan WHERE atau HAVING akan meningkatkan kinerja query karena memungkinkan database untuk menghindari pemindaian tabel secara penuh. 


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


Meskipun SQL GROUP BY adalah fitur yang umum digunakan dalam bahasa pemrograman SQL, namun ada beberapa aspek yang jarang dibahas yang dapat meningkatkan pemahaman dan penggunaannya. Dengan memahami hal-hal tersebut, kita dapat lebih memaksimalkan potensi dan efektivitas penggunaan SQL GROUP BY dalam query yang kita buat.


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

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login