Uso do SQL no armazenamento de dados

O SQL é fundamental na organização e análise de dados em data warehouses. Neste artigo, apresentarei a você os conceitos básicos do SQL no data warehousing. Aprenderemos como essa linguagem poderosa ajuda a gerenciar grandes conjuntos de dados, tornando seu trabalho mais fácil e produtivo.

Quer você seja um estudante mergulhando no mundo da tecnologia ou um especialista experiente navegando no domínio dos dados, é fundamental entender o conceito de data warehousing.

O data warehousing é um processo estratégico usado pelas empresas para coletar, organizar e gerenciar grandes volumes de dados provenientes de diversas origens. Esse processo acaba armazenando os dados em um repositório centralizado conhecido como "data warehouse".

Essa abordagem não é uma simples palavra da moda; é uma ferramenta fundamental, usada especialmente por analistas e profissionais de dados. O armazenamento de dados não se trata apenas de acumular informações; trata-se de combinar, refinar e apresentar uma perspectiva abrangente, coerente e histórica do cenário de dados de uma empresa. E a SQL, ou Structured Query Language (Linguagem de Consulta Estruturada), é fundamental para o armazenamento de dados; ela nos permite nos comunicarmos diretamente com os bancos de dados.

Você quer aprender a usar o SQL para análise de dados? Se quiser, recomendo enfaticamente que faça nosso curso SQL para análise de dados. Ele contém quatro cursos criados para ajudar os iniciantes a se tornarem analistas de dados proficientes usando SQL.

O que é armazenamento de dados?

Imagine um data warehouse como o centro nervoso do ecossistema de informações de uma organização: um repositório bem organizado e estruturado. Nele, uma empresa armazena uma grande quantidade de informações críticas de vários fluxos - registros de vendas, perfis de clientes, estatísticas operacionais e muito mais. Essa centralização representa uma fonte unificada, permitindo a recuperação, a análise e a utilização eficientes de ativos de dados essenciais.

O data warehousing é mais do que uma simples solução de armazenamento. Ele atua como a base sobre a qual os analistas de dados constroem suas percepções. Dessa forma, ele oferece uma visão panorâmica do passado, do presente e do futuro em potencial de uma organização. Não se trata apenas de um mecanismo de armazenamento de dados, mas de um processo completo que permite que os acionistas e as equipes de gerenciamento das empresas tomem decisões orientadas por dados e criem estratégias sólidas e sustentáveis para se manterem competitivas.

Você pode se perguntar: O que é um analista de dados? Quais são suas funções diárias e quais são as habilidades necessárias? Convido você a ler o excelente artigo Roadmap to Becoming a Data Analyst, de Kateryna Koidan.

Como o SQL é usado no armazenamento de dados

Um data warehouse é composto por um ou mais bancos de dados relacionais, e o SQL é uma linguagem poderosa usada para se comunicar com bancos de dados relacionais. No data warehousing, o SQL desempenha um papel fundamental na consulta e recuperação de dados de um data warehouse. Ele permite que os usuários interajam com os dados, extraiam informações específicas, realizem cálculos e muito mais.

Quer saber mais sobre o que é um banco de dados SQL? Em seu artigo O que é um banco de dados SQL?, Luke Hande nos lembra dos fundamentos dos bancos de dados relacionais.

Com relação ao SQL, vale a pena aprendê-lo? Ou uma linguagem com mais de 40 anos logo ficará desatualizada? Em seu artigo O futuro do SQL, Jill Thornhill oferece uma visão geral completa da questão e nos dá todas as respostas de que precisamos.

Vejamos alguns exemplos de SQL no armazenamento de dados.

1. Recuperação de dados com a instrução SELECT

A instrução SELECT é fundamental para a consulta de dados em um data warehouse. Ela recupera informações específicas de uma (ou mais) tabelas do banco de dados.

Imagine que temos uma tabela chamada employees em nosso data warehouse que contém colunas como employee_id, name, department e salary. Para recuperar todas as colunas da tabela employees escreveríamos:

SELECT * FROM employees;

Essa consulta obtém todas as colunas (o asterisco (*) representa todas as colunas) da tabela employees tabela. Como essa consulta recupera TODOS os dados da tabela, ela pode não ser eficiente se a tabela contiver uma grande quantidade de informações. Talvez seja necessário filtrar a consulta.

2. filtragem de dados com a cláusula WHERE

A cláusula WHERE do SQL é uma ferramenta poderosa para filtrar e recuperar dados específicos de vastos repositórios de informações. Ela permite que os usuários recuperem seletivamente as linhas que atendem a critérios específicos, restringindo o conjunto de dados apenas aos registros que satisfazem as condições determinadas.

Digamos que desejemos recuperar detalhes de employees que ganham mais de US$ 50.000:

SELECT * FROM employees 
WHERE salary > 50000;

Essa consulta seleciona todas as colunas (*) e, em seguida, filtra os funcionários com salário superior a US$ 50.000. Observe que usamos o operador "maior que" (>). Há outros operadores disponíveis: maior ou igual a (>=), menor que (<), menor ou igual a (<=), igual a (=) e não igual a (<> ou !=).

3. classificação de dados com ORDER BY

A cláusula ORDER BY do SQL serve como uma ferramenta valiosa para classificar os dados recuperados com base em colunas ou expressões especificadas. Essa cláusula permite que os usuários organizem os dados em uma ordem desejada antes de apresentá-los para fins de análise ou relatório. ORDER BY organiza os resultados em ordem crescente (1-10, A-Z; essa é a ordem padrão) ou decrescente (10-1, Z-A) com base nas colunas especificadas.

Para classificar os funcionários por salário em ordem decrescente, escreveríamos:

SELECT * FROM employees 
ORDER BY salary DESC;

Essa consulta obtém todas as colunas da tabela employees e as classifica com base na coluna salary em ordem decrescente (da mais alta para a mais baixa).

Observe que podemos combinar várias cláusulas SQL na mesma consulta. Por exemplo, suponha que desejemos obter todas as colunas da tabela employees para todos os trabalhadores que ganham mais de US$ 50.000 e classificar os registros na coluna de salário em ordem decrescente. Podemos fazer isso com essa consulta:

SELECT * FROM employees
WHERE salary > 50000
ORDER BY salary DESC;

4. agregação de dados com as funções GROUP BY e Aggregate

A cláusula GROUP BY no SQL ajuda a segmentar, agregar e resumir dados de grandes conjuntos de dados armazenados em um data warehouse. Ela é usada para agrupar linhas que compartilham um valor comum em uma ou mais colunas. Essa cláusula - geralmente associada a funções agregadas como COUNT(), SUM() e AVG() - facilita a análise de dados, organizando e resumindo os dados com base em critérios específicos.

Por exemplo, vamos contar o número de funcionários em cada departamento:

SELECT department, COUNT(*) AS employee_count FROM employees 
GROUP BY department;

Essa consulta conta o número de funcionários (COUNT(*)) em cada departamento, exibindo o nome do departamento e a contagem em uma nova coluna chamada employee_count.

5. união de tabelas com INNER JOIN

A cláusula INNER JOIN do SQL combina dados de várias tabelas com base em valores correspondentes em uma ou mais colunas. Ela desempenha um papel crucial na integração e consolidação de informações armazenadas em diferentes tabelas em um data warehouse.

Suponhamos que tenhamos uma tabela departments que contém as colunas department_id e department_name. Para combinar as informações das colunas employee e department escreveríamos:

SELECT e.name, d.department_name FROM employees e
INNER JOIN departments d ON e.department = d.department_name;

Essa consulta obtém os nomes dos funcionários de employees e o endereço department_name de departmentsconectando-os com base nos valores da coluna department na tabela employees e department_name na tabela departments da tabela. Se esses dois valores coincidirem, o nome do funcionário e o departamento em que ele trabalha serão mostrados nos resultados.

Esses exemplos mostram as consultas SQL fundamentais usadas no armazenamento de dados. A compreensão desses conceitos básicos estabelece uma base sólida para operações SQL mais avançadas. Praticar e experimentar essas consultas ajudará a solidificar sua compreensão!

Deseja explorar consultas mais avançadas para análise de dados? Recomendo que você consulte as 7 principais consultas SQL Avançado para análise de dados, de Nicole Darnley, para obter mais informações.

Práticas recomendadas de data warehouse

Se você for novato nesse campo, começar a usar SQL no armazenamento de dados pode apresentar alguns desafios. Vamos nos aprofundar nos desafios comuns enfrentados por usuários inexperientes.

O primeiro dos desafios é, sem dúvida, entender a sintaxe. O SQL tem sua própria sintaxe, estrutura e regras que definem como as consultas são escritas. Para os iniciantes, compreender esses aspectos fundamentais pode ser um desafio. Para aprender a escrever consultas que recuperam, manipulam e gerenciam dados, é necessário aprender as nuances da linguagem, o que pode levar tempo. Eu recomendaria que você começasse com consultas simples e progredisse gradualmente. Consulte a documentação do SQL ou os tutoriais para iniciantes para entender a sintaxe e a estrutura básicas e pratique regularmente para reforçar seu aprendizado.

Talvez uma pergunta venha à mente: Se você não tem conhecimentos de TI, é difícil aprender SQL? Em seu artigo, Jill Thornhill responde a todas essas perguntas. E se você acredita que aprender SQL é apenas para programadores, está muito enganado! Em seu artigo Como aprender SQL sem nenhum conhecimento de programação, Kamila Ostrowska demonstra por quê.

A estruturação eficiente de consultas é outro desafio comum. Formular consultas eficientes que obtenham resultados precisos pode ser um desafio, especialmente quando se está lidando com conjuntos de dados complexos de um data warehouse. Como os data warehouses contêm uma enorme quantidade de dados, uma consulta ineficiente pode ter um impacto enorme no desempenho da consulta e do banco de dados, resultando em um aumento nos custos de infraestrutura.

Eu recomendaria dividir tarefas complexas em etapas menores e gerenciáveis. Além disso, você pode usar comentários nas consultas para esclarecer a finalidade de cada etapa e empregar recuo e formatação adequados para melhorar a legibilidade.

Agora, os erros! Lidar com erros em SQL, especialmente no contexto do armazenamento de dados, é uma habilidade crucial a ser dominada. Os erros podem surgir por vários motivos, inclusive problemas de sintaxe, construção incorreta de consultas, incompatibilidade de tipos de dados ou violações de restrições. Para lidar com eles, analise cuidadosamente as mensagens de erro em busca de pistas e verifique novamente a sintaxe, os nomes das colunas e os tipos de dados. Você pode usar aliases para simplificar os nomes das colunas e evitar ambiguidades.

Por fim, o manuseio de grandes conjuntos de dados em um ambiente de armazenamento de dados requer estratégias para otimizar o desempenho da consulta, gerenciar recursos de forma eficiente e extrair insights valiosos de grandes quantidades de dados.

A navegação em grandes conjuntos de dados pode ser desafiadora e afetar o desempenho da consulta. Para lidar com grandes conjuntos de dados, você pode otimizar as consultas usando indexação, limitando os conjuntos de resultados com a cláusula LIMIT e aproveitando as condições de filtragem apropriadas com as cláusulas WHERE para reduzir o tamanho do conjunto de dados. Você também pode usar técnicas de paginação para gerenciar conjuntos de resultados grandes.

SQL em Data Warehousing: Um recurso indispensável

O SQL desempenha um papel fundamental no campo da análise de dados, especialmente na área de data warehousing, e sua importância não pode ser exagerada. Como uma linguagem de consulta estruturada, o SQL é o elemento-chave que capacita os analistas e profissionais de dados a extrair insights valiosos, revelar padrões e tomar decisões informadas a partir da riqueza de dados armazenados nos data warehouses.

No cenário do data warehousing, o SQL atua como o canal que permite que os usuários interajam com grandes volumes de dados estruturados e não estruturados de forma eficiente. Ele facilita a recuperação, a manipulação e o gerenciamento contínuos dos dados, permitindo que os usuários criem consultas avançadas para extrair informações cruciais.

Convido você a continuar sua jornada SQL aprendendo e praticando com o excelente track SQL de A a Z em LearnSQL.com.br. Essa trilha contém 7 cursos e centenas de desafios de codificação que permitirão que você se torne um mestre em SQL. Você começará do básico e depois descobrirá funções e recursos avançados de SQL.

Obrigado por ter ficado comigo até o final deste artigo! Espero realmente que as informações que compartilhei tenham sido esclarecedoras e valiosas para você. Vejo você no próximo artigo!