ビジネスインテリジェンス分析のためのSQLのマスター

BI分析用のSQLをマスターするには、事実や寸法テーブルなどのBIデータ構造を理解することから始めてから、グループとの戦略的集約を使用して使用し、時間ベースの分析のために日付関数を活用し、クリーンで保守可能なクエリを書きます。まず、次元モデリングを把握して、テーブルに正しく参加し、エラーを回避します。第二に、集約を賢く適用し、関連するフィールドでデータをグループ化し、フィルタリングを持っています。第三に、時系列分析にdate_truncやLagなどの日付関数を使用します。第4に、CTEを備えた構造SQL、クリアエイリアス、および読みやすさとパフォーマンスのための一貫したフォーマット。

ビジネスインテリジェンス（bi）分析に飛び込んでいる場合、SQLのマスターをマスターすることは役立つだけではありません。それは不可欠です。これは、データウェアハウスから洞察を引き出し、ダッシュボードを建設し、戦略的なビジネスの質問に答えるバックボーンです。しかし、基本的なクエリを超えて、BIのためにSQLにアプローチする方法を知ることで、あなたがどれほど効果的かに大きな違いをもたらすことができます。

BI分析のコンテキストで、SQLスキルを機能的から強力にする方法は次のとおりです。

BIデータソースの構造を理解します

複雑なクエリを書く前に、BI環境でデータがどのように編成されるかに精通してください。ほとんどのBIツールは、スノーフレーク、ビッグクエリ、レッドシフトなどのリレーショナルデータベースまたはデータウェアハウスから引き出します。これらのシステムは、多くの場合、次元モデリングを使用します。つまり、データは事実（メトリック）と寸法（コンテキスト）に構造化されています。

• ファクトテーブルには通常、数値測定値（販売額、販売数量）が含まれています。
• ディメンションテーブルは、コンテキスト（製品名、顧客の詳細、日付など）を示します。

これを知ることで、テーブルに正しく参加し、誤った集約を避けることができます。たとえば、販売動向を分析している場合、通常、日付と製品の寸法で販売ファクトテーブルに参加します。

ヒント：日付の寸法に財政期間が含まれているかどうかを常に確認してください。特に、地域や金融カレンダーで作業するときに重要です。

集約とグループ化を戦略的に使用します

BIで最も一般的なタスクの1つは、データを要約することです。多くの場合、データを時間、カテゴリ、または地理的にグループ化し、合計、平均、またはカウントを計算する必要があります。

例えば：

選択します 
    日付、
    Product_category、
    合計（sales_amount）total_salesとして、
    count（distince customer_id）sinque_customersとして
sales_dataから
Group by Date、Product_Category
日付DESCで注文します。

この種のクエリは、ダッシュボードとレポートの基盤です。しかし、注意してください：

• あまりにも多くのフィールドでのグループ化は避けてください。結果がまばらになる可能性があります。
• 集約された結果をHAVINGするときに使用する（ WHEREはなく）。
• 重複に注意してください - DISTINCTまたは重複排除ロジックを使用することが必要な場合があります。

また、一部のBIツールはSQLを自動生成することを忘れないでください。ただし、それらがどのように集約を行うかを理解することで、出力を検証するか、手動で調整することができます。

日付関数を使用したマスター時間ベースの分析

時系列分析はBIの中核です。今月を最後のものと比較して、ローリング平均の計算、または前年比の成長のいずれであっても、SQL日付関数はあなたの親友です。

有用なパターンには次のものがあります。

• DATE_TRUNC('month', order_date)月ごとにグループ化します
• LAG()またはLEAD()は、現在の値と過去の値を比較します
• 複雑な時間ベースのロジックを分解する一般的なテーブル式（CTE）

例：

 Monthly_Salesがas（
    選択します 
        date_trunc（ 'month'、order_date）month、
        合計（販売）total_salesとして
    注文から
    グループ1によるグループ
））
選択します
    月、
    Total_Sales、
    lag（total_sales、1）上（月ごとに注文）prev_month_sales、
    （total_sales -lag（total_sales、1）over over（order by month）） / nullif（lag（total_sales、1）over（oder by month）、0） * 100 as growth_percent
monthly_salesから
月ごとに注文します。

これにより、他の場所でデータをエクスポートする必要なく、1か月以上の成長が得られます。

メンテナブルで読みやすいクエリを書くことを学びます

BIでは、SQLはしばしば共有、再利用、またはビューまたはダッシュボードに変換されます。清潔で十分に構造化されたSQLを書くと、メンテナンスが容易になり、エラーが減少します。

いくつかの実用的なヒント：

• 深くネストされたサブ征服の代わりにCTEを使用します。
• エイリアスに明確に名前を付けます（ revenue_by_region t1よりも優れています）。
• 一貫してフォーマット - インデントとラインブレイクが重要です。
• ロジックが明らかでない場合はコメントを追加します。

また、パフォーマンスを忘れないでください：

• 早めにフィルタリング - 大きなテーブルに参加する前に、条項がWHERE場合は適用します。
• SELECT * - 必要なもののみを引くのは避けてください。
• インデックスは、それらを作成しなくても、データベースにどのフィールドがインデックス付けされているかを知ることが重要です。

それは基本的にそれです。 BIのSQLは、派手なトリックに関するものではありません。それは、明確さ、精度、一貫性に関するものです。データを快適に構成し、それを意味に要約し、時間の経過とともに変化を追跡すると、すでに曲線が先を行っています。

以上がビジネスインテリジェンス分析のためのSQLのマスターの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。