SUPER 6.6 SALE! DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 99K!

0 Hari 14 Jam 25 Menit 33 Detik

Tips & Trik SQL untuk Efisiensi Kerja Data Analyst

Belajar Data Science di Rumah 09-Juni-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-jumat-06-2024-06-07-210554_x_Thumbnail800.jpg

Sebagai seorang Data Analyst, efisiensi kerja menjadi kunci utama untuk menyelesaikan tugas-tugas dengan tepat waktu. SQL (Structured Query Language) adalah tool penting untuk mencapai efisiensi ini. Dengan beberapa tips dan trik, kalian dapat melakukan tugas dan tanggung jawab analisis data dengan lebih mudah. Apa saja tips-tips tersebut? Yuk langsung pelajari pada pembahasan di bawah!


1. Gunakan Index untuk Percepat Query

Index adalah struktur data yang meningkatkan kecepatan operasi pada tabel database. Dengan menggunakan index, kalian dapat mempercepat pencarian data, sehingga mengurangi waktu eksekusi query. Index dibuat pada satu atau lebih kolom dalam tabel, memungkinkan database untuk menemukan baris dengan lebih efisien.


Untuk membuat index di SQL, Anda bisa menggunakan perintah CREATE INDEX. Contoh:

SQL


Penggunaan index dapat mempercepat query seleksi, tetapi ada juga kerugian yang perlu dipertimbangkan. Cara ini mampu meningkatkan kecepatan pencarian dan pengambilan data. Tapi sayangnya, membutuhkan ruang penyimpanan tambahan dan dapat memperlambat operasi INSERT, UPDATE, dan DELETE karena database perlu memperbarui index setiap kali data berubah.


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Optimasi Query dan Subquery dan Join

Subquery adalah query di dalam query lain, sedangkan join menggabungkan dua atau lebih tabel berdasarkan kolom yang terkait. Keduanya memiliki kegunaan yang berbeda. Subquery biasanya digunakan ketika kalian memerlukan hasil dari satu query untuk digunakan dalam query lain. Sedangkan join lebih efisien untuk menggabungkan tabel dan sering kali lebih cepat daripada subquery.


Sebagai contoh perhatikan query di bawah ini yang digunakan untuk mencari karyawan dengan gaji di atas rata-rata.

SQL


Sedangkan contoh berikut ini menggabungkan tabel orders dan customers untuk mendapatkan nama pelanggan dari setiap pesanan.

SQL


Dalam penggunaannya, hindari subquery yang kompleks. Jika bisa diselesaikan dengan join, lebih baik menggunakan join karena umumnya lebih cepat. Sebaiknya gunakan alias untuk membuat query lebih mudah dibaca. Mengindeks kolom yang sering digunakan dalam join juga dapat meningkatkan kinerja.


3. Memanfaatkan Fungsi Agregat dan Windows

Fungsi agregat seperti SUM(), AVG(), COUNT(), MAX(), dan MIN() digunakan untuk melakukan perhitungan pada sekumpulan nilai dan mengembalikan satu nilai. Contoh penggunaannya sebagai berikut. Query ini menghitung rata-rata gaji untuk setiap departemen.

SQL


Sedangkan window functions memungkinkan kalian melakukan operasi agregat di atas subset baris (window) dalam tabel. Berikut contohnya. Query ini memberikan peringkat gaji setiap karyawan tanpa mengelompokkan hasilnya.

SQL


Window functions memungkinkan analisis yang lebih detail tanpa kehilangan baris data. Kalian bisa menggabungkan window functions dengan clause lain seperti PARTITION BY untuk analisis yang lebih kompleks.


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


4. Tangani Data yang Hilang dengan Efisien

Nilai NULL mewakili data yang tidak diketahui atau tidak ada. Menangani NULL dengan benar sangat penting untuk mencegah kesalahan dalam analisis data. Dua fungsi penting untuk menangani NULL adalah COALESCE dan IFNULL. Berikut contoh penggunaan COALESCE.

SQL


Query ini menggantikan nilai NULL di kolom phone dengan 'No Phone'. Nah, di bawah ini contoh penggunaan IFNULL.

SQL


Query ini menggantikan nilai NULL di kolom email dengan 'No Email'. Sebelum melakukan operasi matematika atau penggabungan string, periksa apakah nilai NULL ada. Fungsi seperti COALESCE dan IFNULL sangat berguna untuk mengganti nilai NULL dengan nilai default. Saat merancang database, pikirkan bagaimana kalian akan menangani data yang hilang atau tidak lengkap.


Dengan menerapkan tips dan trik di atas, kalian dapat meningkatkan efisiensi kerja sebagai Data Analyst. Tentu Sahabat DQ bisa mahir jika sering berlatih. Untuk itu, penting bagi Sahabat DQ mulai belajar lebih mendalam dengan materi yang lebih lengkap. 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 Sign Up dan asah kemampuan kalian dalam menggunakan SQL atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python!


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login