SQL для аналитика: первые запросы за полчаса

За полчаса вы соберёте небольшую таблицу заказов и научитесь выбирать строки, фильтровать даты, считать выручку и связывать заказы с клиентами. Примеры рассчитаны на PostgreSQL 16: в конце вы получите запрос, который покажет сумму оплаченных заказов по каждому клиенту.

Перед началом

Понадобятся сервер PostgreSQL 16 и SQL-клиент: например, psql, DBeaver или редактор запросов в вашей аналитической платформе. Нужен доступ, который позволяет выполнять SQL-команды. Учебный пример создаёт временные таблицы: запускайте его в отдельной сессии, не в рабочей базе с данными компании.

Запросы ниже выполняйте по порядку и в одном подключении. Временные таблицы доступны только в этой сессии и исчезнут, когда вы отключитесь. Если у вас другая СУБД, синтаксис дат и создания временных таблиц может отличаться.

Шесть шагов от таблицы к отчёту

1. Создайте учебные данные. Выполните блок целиком. В нём две таблицы: клиенты и заказы.

   CREATE TEMP TABLE customers (
       customer_id integer PRIMARY KEY,
       customer_name text NOT NULL
   );
   
   INSERT INTO customers (customer_id, customer_name) VALUES
       (1, 'Анна'),
       (2, 'Борис'),
       (3, 'Вера');
   
   CREATE TEMP TABLE orders (
       order_id integer PRIMARY KEY,
       customer_id integer NOT NULL,
       order_date date NOT NULL,
       amount numeric(10, 2) NOT NULL,
       status text NOT NULL
   );
   
   INSERT INTO orders (order_id, customer_id, order_date, amount, status) VALUES
       (101, 1, '2025-01-10', 1200.00, 'paid'),
       (102, 2, '2025-01-11', 800.00, 'paid'),
       (103, 1, '2025-01-14', 500.00, 'cancelled'),
       (104, 3, '2025-02-02', 2400.00, 'paid'),
       (105, 2, '2025-02-05', 700.00, 'paid');

   Проверка: выполните SELECT COUNT(*) FROM orders;. Результат — 5. Если запускаете весь блок повторно, сначала удалите временные таблицы или создайте новое подключение: таблицы с такими именами уже существуют в текущей сессии.

2. Выберите нужные столбцы. SELECT задаёт, что показать, а FROM — из какой таблицы читать.

   SELECT order_id, order_date, amount
   FROM orders;

   Не начинайте с SELECT * в рабочем отчёте: запрос вернёт все столбцы, в том числе ненужные, и результат сложнее проверять. Проверка: в выдаче пять строк и три столбца — номер, дата и сумма заказа.

3. Отфильтруйте строки условием. Например, найдите оплаченные заказы за январь. Правая граница диапазона — первое число следующего месяца; так условие не зависит от времени внутри даты.

   SELECT order_id, order_date, amount
   FROM orders
   WHERE status = 'paid'
     AND order_date >= DATE '2025-01-01'
     AND order_date < DATE '2025-02-01';

   Проверка: запрос возвращает два заказа на 1200 и 800. Строка со статусом cancelled не попадает в результат. Текстовые значения статуса заключайте в одинарные кавычки.

4. Отсортируйте выдачу. Без ORDER BY база не обещает вернуть строки в ожидаемом порядке. Для списка заказов по убыванию суммы используйте:

   SELECT order_id, order_date, amount
   FROM orders
   WHERE status = 'paid'
   ORDER BY amount DESC
   LIMIT 3;

   DESC ставит большие суммы первыми, а LIMIT 3 оставляет три строки. Проверка: первой идёт сумма 2400, последней — 800. Если равные значения должны идти в определённом порядке, добавьте второе поле сортировки, например order_id.

5. Посчитайте итог по группам. Агрегатные функции считают значения по строкам, а GROUP BY собирает строки в группы. Здесь считаем количество заказов и сумму по статусу.

   SELECT status,
          COUNT(*) AS order_count,
          SUM(amount) AS total_amount
   FROM orders
   GROUP BY status
   ORDER BY status;

   Проверка: для paid результат — 4 заказа и 5100; для cancelled — 1 заказ и 500. Если добавите в SELECT обычный столбец, его обычно нужно включить и в GROUP BY.

6. Свяжите заказы с клиентами. В обеих таблицах есть customer_id — по нему и выполняется JOIN. Сначала оставьте только оплаченные заказы, затем сгруппируйте их по имени.

   SELECT c.customer_name,
          COUNT(*) AS paid_orders,
          SUM(o.amount) AS paid_total
   FROM customers AS c
   JOIN orders AS o
     ON o.customer_id = c.customer_id
   WHERE o.status = 'paid'
   GROUP BY c.customer_id, c.customer_name
   ORDER BY paid_total DESC;

   Проверка: в результате три клиента: Вера — 2400, Борис — 1500, Анна — 1200. Сумма по всем строкам — 5100, как в предыдущем шаге. Если итог не сходится, проверьте условие связи и фильтр по статусу.

Термин. JOIN — операция, которая соединяет строки из таблиц по условию. В этом примере заказ получает имя клиента из таблицы customers благодаря совпадению идентификаторов.

Хороший аналитический запрос не просто выдаёт цифру: его результат можно проверить на знакомом примере и объяснить, какие строки в него попали.

Если запрос не сработал

• ERROR: relation "orders" does not exist. Таблица не создана в этой сессии или запрос выполняется в другом подключении. Повторите шаг 1 в том же SQL-редакторе и проверьте, что команды завершились без ошибки.
• ERROR: column "amount" does not exist. В имени столбца опечатка или выбранная таблица устроена иначе. Сверьте его с блоком создания таблицы; в реальной базе проверьте схему через интерфейс SQL-клиента.
• ERROR: column "orders.status" must appear in the GROUP BY clause or be used in an aggregate function. В запросе с группировкой вы выбрали поле, которое не агрегируется и не включено в GROUP BY. Добавьте его в группировку или уберите из результата.
• Запрос вернул ноль строк. Ошибки синтаксиса нет, но фильтр не совпал с данными. Проверьте написание статуса, границы дат и то, что даты в тестовом наборе относятся к указанному периоду.

Что делать дальше

Возьмите знакомую аналитическую задачу и сформулируйте её до написания SQL: какие строки нужны, за какой период и по каким группам считать итог. Затем двигайтесь в порядке FROM → WHERE → GROUP BY → ORDER BY и сверяйте сумму с независимым подсчётом.

На следующем шаге разберите LEFT JOIN и значения NULL: они важны, когда в отчёте должны остаться клиенты без заказов. Перед запуском тяжёлого запроса на рабочей базе проверьте план выполнения средствами вашего SQL-клиента и уточните у команды, какие ограничения действуют на чтение данных.