🖥 Рассмотрим сводные отчёты!

С ними можно строить отчёты с подытогами по группам, общими итогами и всеми комбинациями категорий. Помогают отличать обычные строки от итоговых, чтобы отчёты были корректными и наглядными.

В этомгайде:

• Подытоги по отделам и ролям с ROLLUP.

• Все комбинации группировок с CUBE.

• Фильтрация и обработка итогов через GROUPING().

Используя эти функции, вы сможете создавать сложные аналитические отчёты быстрее, с меньшим количеством кода.

➡️ SQL Ready | #гайд

🖥 Разбираем методы работы со строками!

В первой части мы рассмотрели базовые методы. Во второй — функции для поиска, трансформации, разбиения и динамического форматирования строк. Они помогают эффективно нормализовать данные, готовить отчёты и работать с пользовательским вводом.

➡️ SQL Ready | #шпора

🖥 Сегодня разбираем две полезные функции:

1. LEAST(a, b, c, …) — возвращает минимальное значение из списка аргументов. Полезно, когда нужно быстро определить наименьший показатель среди нескольких столбцов или метрик.

2. GREATEST(a, b, c, …) — возвращает максимальное значение из списка аргументов. Используется для поиска наибольшего значения среди нескольких колонок или показателей.

Обе функции помогают сравнивать значения внутри одной строки, упрощая аналитику и расчёт рейтингов, KPI или оценки рисков.

➡️ SQL Ready | #метод

🖥 Анализируем сезонность продаж!

Хотим понять, в какие месяцы и дни недели продажи растут, а в какие падают. Это важно для планирования акций, скидок и оптимизации работы склада и персонала.

В этой задаче:

• EXTRACT(MONTH FROM order_date) — чтобы выделить месяц заказа.

• EXTRACT(DOW FROM order_date) — чтобы выделить день недели.

• COUNT(*) + GROUP BY — считаем количество заказов по каждому месяцу и дню недели.

• ORDER BY — сортируем результат для наглядного анализа.

В итоге получаем инструмент для планирования продаж и оптимизации ресурсов.

➡️ SQL Ready | #задача