Como ler as consultas SQL de outras pessoas sem se perder

Abrir o SQL de outra pessoa pode ser confuso rapidamente. Basta dar uma olhada nos JOINs, aliases e filtros para se perder. Veja como decompor qualquer consulta passo a passo e entendê-la.

Ler seu próprio SQL é uma coisa. Ler a consulta de 200 linhas de outra pessoa que alimenta um painel importante é outra coisa completamente diferente.

Este artigo mostrará como abordar o SQL de outras pessoas passo a passo, para que você possa entender o que ele faz, identificar problemas e se sentir confiante para fazer alterações. Ele foi escrito para iniciantes e analistas juniores que já conhecem o básico, mas ainda se sentem sobrecarregados com consultas do “mundo real”.

Se você está apenas começando e precisa de uma base sólida, é muito útil seguir primeiro um caminho estruturado, comoLearnSQL.com.br o curso SQL para Iniciantes e o curso SQL de A a Z. Eles fornecem o vocabulário; este artigo mostra como “ler frases longas” escritas por outras pessoas.

Por que ler SQL escrito por outras pessoas parece tão difícil

Uma consulta SQL longa pode parecer pior do que código em outras linguagens, porque:

• Todos usam hábitos diferentes de formatação e nomenclatura.
• Alguns códigos são escritos por pessoas, outros por ferramentas que geram SQL.
• A consulta geralmente está dentro de um relatório, painel ou processo ETL que você ainda não conhece totalmente.
• Você não consegue ver o modelo de dados em um único lugar; precisa inferi-lo a partir dos nomes das tabelas e colunas.

A boa notícia: existe uma maneira repetível de “decodificar” essas consultas. Você não precisa de matemática avançada, apenas uma abordagem cuidadosa e passo a passo.

Etapa 1: comece com o objetivo, não com a sintaxe

Antes de examinar as palavras-chave, faça uma pergunta simples: o que essa consulta está tentando responder?

Muitas vezes, você pode adivinhar isso a partir do contexto:

• O nome do relatório ou da guia do painel.
• O nome do arquivo ou da visualização (por exemplo: daily_revenue_summary, churn_risk_scores).
• O local onde a consulta é usada (relatório semanal de marketing, reconciliação financeira, análise de produtos etc.).

Se você não souber, pergunte a um colega ou verifique a documentação. Ler uma consulta sem saber a pergunta por trás dela é como ler a solução de um quebra-cabeça sem conhecer o quebra-cabeça.

Depois de fazer uma suposição (“Isso provavelmente calcula a receita por canal por dia”), você pode verificar mais tarde se sua leitura da consulta corresponde a isso.

Etapa 2: Limpe a consulta para poder ver sua forma

Um layout confuso torna qualquer consulta mais difícil de entender. Você não precisa ser bom em formatação manual para melhorar isso.

Trabalhe em uma cópia da consulta (para não danificar o código de produção) e faça uma ou mais das seguintes ações:

• Use a opção “Formatar SQL” do seu editor, se houver.
• Cole a consulta em um formatador SQL online.
• Adicione quebras de linha básicas você mesmo:

• Coloque cada palavra-chave principal em sua própria linha: SELECT, FROM, JOIN, WHERE, GROUP BY, HAVING, ORDER BY.
• Coloque cada coluna selecionada em uma linha separada.
• Coloque cada JOIN em uma nova linha.

Depois disso, você deverá conseguir ver os blocos:

• Um externo SELECT
• A FROM com vários JOINs
• WHERE, GROUP BY, HAVING, ORDER BY seções

Essa separação visual é fundamental. MuitosLearnSQL.com.brexercícios em Noções básicas de SQL e cursos práticos posteriores treinam implicitamente esse olhar para a estrutura, expondo você a consultas bem formatadas.

Etapa 3: Reconstrua o modelo de dados em sua mente

A maior parte da confusão vem de não saber o que as tabelas e colunas significam. Dedique tempo a isso; valerá a pena mais tarde.

3.1. Consulte as definições de tabelas e colunas

Use todas as ferramentas que tiver:

• Diagramas de banco de dados (se sua equipe os utiliza).
• Visualizações do sistema (por exemplo, information_schema).
• comandos “Descrever tabela” (DESCRIBE, SHOW COLUMNS, etc.).
• Documentação interna ou um catálogo de dados, se você tiver um.

Para cada tabela principal na consulta, responda:

• O que uma linha representa? (um cliente, um pedido, um evento, uma versão do produto, etc.)
• Quais colunas são identificadores (chaves primárias, chaves estrangeiras, chaves de negócios como email, SKU, etc.)?
• Quais colunas são métricas ou atributos (amount, status, created_at, country, etc.)?

3.2. Desenhe um diagrama de junção rápido

Pegue um pedaço de papel ou quadro branco e desenhe:

• Uma caixa para cada tabela (ou CTE) referenciada na consulta.
• O alias da tabela entre colchetes ao lado do nome da tabela (por exemplo: customers (c)).
• Linhas entre as caixas mostrando as JOIN condições.

Em seguida, identifique cada linha com as colunas usadas para a junção, por exemplo: c.customer_id = o.customer_id.

Este diagrama torna muito mais fácil responder:

• Qual é a tabela “principal”?
• Quais tabelas apenas adicionam atributos extras?
• Onde podem aparecer duplicatas?

Etapa 4: Leia a consulta em uma ordem lógica

O SQL é escrito de cima para baixo, mas não funciona dessa forma na sua cabeça. Uma ordem simples que funciona para a maioria das consultas é:

1. FROM e JOIN
2. WHERE
3. GROUP BY e HAVING
4. SELECT lista (incluindo expressões e funções de janela)
5. ORDER BY, LIMIT / TOP / OFFSET

Para uma consulta com subconsultas:

• Comece com a subconsulta mais interna.
• Trate cada subconsulta como “uma etapa” em um pipeline.
• Dê a cada etapa uma breve descrição em linguagem simples.

Você não precisa reescrever o SQL ainda. Basta criar uma narrativa: “Primeiro, selecionamos os clientes ativos, depois juntamos seus pedidos e, por fim, agregamos por canal e dia.”

Esse é exatamente o tipo de raciocínio em várias etapas que você praticaLearnSQL.com.br em cursos mais avançados, como o curso de Subconsultas.

Etapa 5: preste atenção aos nomes, aliases e comentários

Aliases enigmáticos são uma fonte comum de confusão. Na sua cópia preliminar da consulta, você pode renomeá-los para facilitar sua compreensão.

Por exemplo, altere:

FROM c AS t1
 JOIN o AS t2 ON t1.id = t2.customer_id

para algo como:

FROM customers AS c
 JOIN orders AS o ON c.id = o.customer_id

Da mesma forma, na SELECT lista:

• Tente alinhar as expressões e seus aliases.
• Reescreva os aliases pouco claros em suas notas:

• total_amount_30d em vez de t_amt
• first_paid_date em vez de d1

Se houver comentários, leia-os com atenção. Eles podem explicar:

• Por que existe um filtro estranho.
• Por que um JOIN é usado.
• Por que uma parte da lógica é mantida para compatibilidade com versões anteriores.

Se não houver comentários, escreva os seus próprios – mesmo que seja apenas para você. Um comentário simples como:

-- Calculate revenue per customer per month, excluding internal test accounts

ajudará você e os futuros leitores.

Etapa 6: Peça ajuda com sabedoria (incluindo o ChatGPT)

Às vezes, você ainda fica preso, mesmo depois de todas essas etapas. Isso é normal.

Opções:

• Pergunte a um colega que escreveu ou mantém a consulta.
• Peça a um analista sênior ou engenheiro de dados para validar seu entendimento.

Use ferramentas como o ChatGPT para explicar partes da consulta, sob condições estritas:

• Não cole dados confidenciais, chaves de API ou nomes de clientes.
• Remova ou anonimize nomes de tabelas e colunas que revelem informações confidenciais.
• Cole apenas a estrutura com a qual você precisa de ajuda (por exemplo, uma coluna específica CTE, não todo o pipeline).

Faça perguntas específicas:

• “O que essa função de janela faz?”
• “Quais linhas sobreviverão a essa junção e filtro?”
• “Essa lógica GROUP BY é consistente com a lista SELECT?”

Trate a IA como mais um auxiliar em sua caixa de ferramentas, semelhante a um formatador ou visualizador de consultas. Ela deve apoiar seu raciocínio, não substituí-lo.

Como praticar essa habilidade propositalmente

Ler o SQL de outras pessoas é uma habilidade que você pode praticar, não apenas algo que acontece com você no trabalho.

Algumas ideias:

• Pegue consultas antigas da pasta de relatórios da sua equipe e faça uma “engenharia reversa” nelas:
  • Qual era a questão comercial?
  • Quais tabelas estão envolvidas?
  • Como você descreveria a consulta em três linhas?

No seu próprio trabalho:

• Deixe comentários melhores do que aqueles que você herdou.
• Use aliases claros e nomes significativos.
• Formate suas consultas de maneira consistente.

EmLearnSQL.com.br:

• Siga a trilha SQL de A a Z para ver consultas mais complexas, mas bem estruturadas.
• Use exercícios SQL Avançado práticos de leitura: não escreva apenas respostas; leia e explique também as soluções modelo.

Quanto mais consultas você vir, menos assustadora será a próxima. Você começará a reconhecer padrões e dirá: “Ah, isso é igual ao relatório de receita, mas com uma dimensão extra e um filtro ligeiramente diferente.”

Considerações finais

Você não precisa ser um engenheiro de dados sênior para entender consultas SQL longas escritas por outras pessoas. Você só precisa de um método.

Se você quer um lugar para praticar essas habilidades e construir confiança real com SQL, explore o Pacote Ilimitado Vitalício SQL da LearnSQL.com.br. Ele oferece acesso vitalício a todos os cursos — desde Noções básicas de SQL até conjuntos de exercícios avançados — para que você possa fortalecer seus fundamentos, aprender técnicas mais profundas e lidar com consultas complexas com facilidade.