Tag: Structured Query Language

SQL ย่อมาจาก Structured Query Language เป็นภาษาที่ใช้ทำงานกับ database และถูกพัฒนาโดย IBM ในช่วง ค.ศ. 1970s

แม้ SQL จะมีมานานแล้ว แต่ SQL ยังเป็นทักษะที่สำคัญในยุคนี้ที่ data เป็น resource ที่สำคัญ ทั้งในการใช้ชีวิตและการทำงาน

.

ถ้าเราใช้ SQL เป็น เราจะสามารถ:

• สร้างและจัดการ database
• เรียกดูข้อมูลจาก database
• จัดการข้อมูลบน database
• วิเคราะห์ข้อมูลบน database

.

ในบทความนี้ เราจะทำความรู้จักกับ 7 คำสั่ง SQL ที่สำคัญ ผ่านตัวอย่างของ Chinook database กัน:

1. SELECT
2. WHERE
3. ORDER BY
4. GROUP BY
5. Aggregate functions
6. JOIN
7. LIMIT

(พร้อม best practices แนะนำ resources ในการพัฒนา SQL ต่อ)

ถ้าพร้อมแล้วไปเริ่มกันเลย

1. 💽 Example Database: Chinook
2. 1️⃣ Statement #1: SELECT
3. 2️⃣ Statement #2: WHERE
4. 3️⃣ Statement #3: ORDER BY
5. 4️⃣ Statement #4: GROUP BY
6. 5️⃣ Statement #5: Aggregate Functions
7. 6️⃣ Statement #6: JOIN
8. 7️⃣ Statement #7: LIMIT
9. 💪Put It All Together
10. 🍩 Bonus: SQL Best Practice
11. ⏭️Next: Sharpen Your SQL
    1. 😺 GitHub
    2. 🔨 Free Tool
    3. 🎒 Free Course
    4. 📖 Free Tutorial
12. 📃 References

💽 Example Database: Chinook

สำหรับบทความนี้ เราจะใช้ Chinook database ซึ่งเป็น database ที่มักใช้ฝึก SQL เป็นตัวอย่างกัน

Chinook database เป็นข้อมูลร้านขายมีเดียออนไลน์ และแบ่งออกเป็น 11 ชุดข้อมูล (tables):

เรามาดูวิธีเขียน 7 คำสั่ง SQL กันด้วย Chinook database กัน

1️⃣ Statement #1: SELECT

Usage:

คำสั่งพื้นฐาน สำหรับเลือกข้อมูลจาก database

.

Syntax:

SELECT columns
FROM table

• columns ให้ระบุชื่อ columns ที่เราต้องการ (ระบุได้มากกว่า 1 โดยใช้ , คั่น)
• table ให้ระบุ ชื่อ table ที่มีข้อมูลที่เราต้องการ

.

Example:

เลือกดูชื่อเพลง (Name) และรหัสอัลบัม (AlbumID) จาก Track:

SELECT Name, AlbumId
FROM Track;

ผลลัพธ์:

Note:

เราสามารถเลือกข้อมูลทั้งหมดจาก table ได้ โดยใช้ * เช่น:

SELECT *
FROM Tracks;

โดยผลลัพธ์จะแสดงข้อมูลทุก columns และ rows ใน Track

นอกจากนี้ เราสามารถตั้งชื่อ column ได้ โดยใช้ AS เช่น:

SELECT Name AS Song, AlbumId AS Album
FROM Track;

ผลลัพธ์:

จะเห็นว่า ข้อมูลจะเหมือนเดิม แต่ชื่อ column จะเปลี่ยนไป

2️⃣ Statement #2: WHERE

Usage:

ใช้กรองข้อมูลที่เรียกมาแสดง

.

Syntax:

WHERE conditions

• conditions ให้ระบุเงื่อนไขในการกรอง

.

Example:

หาเพลงที่มีราคา (UnitPrice) สูงกว่า $0.99:

SELECT Name, UnitPrice
FROM Track
WHERE UnitPrice > 0.99;

ผลลัพธ์:

.

WHERE operators:

ในการกรอง เราสามารถใช้ operators เหล่านี้ในการกำหนดเงื่อนไขได้:

นอกจากนี้ เรายังสามารถใช้ LIKE กับ WHERE เพื่อกรอง text ได้อีกด้วย

โดย LIKE ใช้คู่กับ 2 อย่าง:

เช่น:

SELECT FirstName, LastName
FROM Customer
WHERE FirstName LIKE '_ohn';

ผลลัพธ์:

ผลลัพธ์: เราจะได้ข้อมูลทั้งหมดที่มี FirstName ขึ้นต้นด้วยตัวอักษรใด ๆ 1 ตัว + “ohn”

เช่น:

• John
• Gohn
• Wohn

อย่างในตัวอย่าง เราจะได้ “John Gordon” ขึ้นมา:

หรือ:

SELECT FirstName, LastName
FROM Customer
WHERE FirstName LIKE 'J%';

ผลลัพธ์:

เราจะได้ข้อมูลที่ FirstName เริ่มด้วย J และตามด้วยตัวอักษรใด ๆ + กี่ตัวก็ได้

เช่น:

• John
• Jo
• Jane
• James

อย่างในตัวอย่าง เราจะได้ชื่อเหล่านี้มา:

3️⃣ Statement #3: ORDER BY

Usage:

จัดลำดับข้อมูล

.

Syntax:

ORDER BY columns

• columns ให้ระบุชื่อ column ที่ใช้ในการจัดลำดับ (ใส่ได้มากกว่า 1)

.

Example:

ดึงรายชื่อลูกค้า ให้แสดงตามชื่อจริง (FirstName):

SELECT FirstName, LastName
FROM Customer
ORDER BY FirstName;

ผลลัพธ์:

Note:

Default ของ ORDER BY จะเป็นการเรียงแบบ ascending (A-Z)

ถ้าเราอยากเรียงแบบ descending (Z-A) ให้ใส่ DESC ต่อท้าย เช่น:

SELECT FirstName, LastName
FROM Customer
ORDER BY FirstName DESC;

ผลลัพธ์:

4️⃣ Statement #4: GROUP BY

Usage:

จับกลุ่มข้อมูล

.

Syntax:

GROUP BY columns

• columns ระบุชื่อ column ที่ใช้จับกลุ่ม (ระบุได้มากกว่า 1)

.

Example:

นับจำนวนเพลงในแต่ละอัลบัม:

SELECT AlbumId, COUNT(*) AS TrackCount
FROM Track
GROUP BY AlbumId;

ผลลัพธ์:

จากตัวอย่าง เราจะเห็นว่า album ที่ 1 มี 10 เพลง, album ที่ 2 มี 1 เพลง, ไปเรื่อย ๆ

5️⃣ Statement #5: Aggregate Functions

Usage:

สรุป (aggregate) ข้อมูล

.

Syntax:

SELECT agg(column)

• agg ให้ระบุ aggregate function ที่ต้องการใช้งาน
• column ให้ระบุชื่อ column ที่เป็น input ของ aggregate function

.

Common aggregate functions:

ใน SQL, เรามี 5 aggregate functions ที่มักใช้บ่อย ได้แก่:

.

Example:

เราต้องการรู้ข้อมูลการใช้จ่ายของลูกค้าแต่ละคน

โดยเราต้องการรู้:

• จำนวนครั้งในการซื้อ (count)
• เงินที่เคยใช้จ่ายทั้งหมด (sum)
• ค่าใช้จ่ายโดยเฉลี่ย (mean)

SELECT CustomerId, COUNT(*), SUM(Total) AS TotalSpent, AVG(Total) AS AverageSpent
FROM Invoice
GROUP BY CustomerId;

ผลลัพธ์:

Note:

เพื่อให้ข้อมูลอ่านง่าย เราสามารถใช้ ROUND() เพื่อกำหนดจุดทศนิยมได้ เช่น:

SELECT CustomerId, COUNT(*), ROUND(SUM(Total), 2) AS TotalSpent, ROUND(AVG(Total), 2) AS AverageSpent
FROM Invoice
GROUP BY CustomerId;

ผลลัพธ์:

สังเกตว่า ข้อมูลใน TotalSpent และ AverageSpent จะแสดงทศนิยมแค่ 2 ตำแหน่ง

6️⃣ Statement #6: JOIN

Usage:

เชื่อม tables เข้าด้วยกัน

.

Syntax:

SELECT columns
FROM table1
JOIN table2
ON table1.key1 on table2.key2

• table1, table2 คือ tables ที่เราต้องการเชื่อมกัน
• key1, key2 คือ column ที่ใช้ระบุว่า ข้อมูลไหนจะเชื่อมกับข้อมูลไหน (primary key, foreign key)

.

Example:

เราอยากรู้ว่าเพลงไหนอยู่ในอัลบัลอะไร ให้เชื่อม Track เข้ากับ Album เพื่อหาคำตอบ:

SELECT Track.Name AS TrackName, Album.Title AS AlbumName
FROM Track
JOIN Album
ON Track.AlbumId = Album.AlbumId;

ผลลัพธ์:

7️⃣ Statement #7: LIMIT

Usage:

จำกัดจำนวนข้อมูลที่จะแสดง

.

Syntax:

LIMIT x

• x ให้ใส่จำนวนที่ต้องการ

.

Example:

SELECT FirstName, LastName
FROM Customer
LIMIT 10;

ผลลัพธ์:

💪Put It All Together

เราสามารถใช้คำสั่ง SQL ทั้งหมดร่วมกัน เพื่อตอบโจทย์ data ที่ซับซ้อนได้

ตัวอย่างเช่น หา 5 อัลบัมที่ขายดีที่สุด ซึ่งมีเพลงราคาตั้งแต่ $0.99 ขึ้นไป:

SELECT Album.Title AS AlbumName, SUM(Track.UnitPrice) AS TotalRevenue
FROM Album
JOIN Track
ON Album.AlbumId = Track.AlbumId
WHERE Track.UnitPrice > 0.99
GROUP BY Album.AlbumId
ORDER BY TotalRevenue DESC
LIMIT 5;

• เราใช้ SELECT เพื่อเลือกชื่ออัลบัมและหาผลรวมยอดขาย (SUM)
• เชื่อม tables (JOIN) เพื่อดึงข้อมูลราคาเพลง จาก Track
• กรองข้อมูลเฉพาะเพลงที่มีราคาตั้งแต่ $0.99 (WHERE)
• จับกลุ่มข้อมูล (GROUP BY) เพื่อหาผลรวมของแต่ละอัลบัม
• จัดเรียงข้อมูล (ORDER BY) ตามผลรวมยอดขาย จากมากไปน้อย (DESC)
• เลือกแสดงข้อมูล 5 อันดับแรก (LIMIT)

ผลลัพธ์:

🍩 Bonus: SQL Best Practice

เพื่อเป็นความรู้เพิ่มเติม มาดู 3 best practices ในการเขียน SQL กัน:

1. ใช้ UPPERCASE ในเขียนคำสั่ง เช่น:
   1. ✅ Do: SELECT, WHERE, GROUP BY
   2. ❌ Don’t: select, where, group by
2. ใช้ snake_case ในการตั้งชื่อ tables และ columns เช่น:
   1. user_id
   2. order_date
   3. duration_ms
3. ใช้ indentation (เคาะย่อหน้า) และแบ่งบรรทัด เพื่อความอ่านง่าย เช่น:

-- เขียนแบบนี้:

SELECT
	FirstName,
	LastName
FROM Customer
ORDER BY LastName;

-- แทนแบบนี้:
SELECT FirstName, LastName
FROM Customer
ORDER BY LastName;

Note:

• จะเห็นว่า ตัวอย่างในบทความ ยังไม่ได้ทำตาม ข้อ 2 และ 3 😅
• อ่าน best practices อื่น ๆ เพิ่มเติมได้ที่ SQL Style Guide

⏭️Next: Sharpen Your SQL

.

😺 GitHub

ดู database และตัวอย่าง SQL ทั้งหมดในบทความ ได้ที่ GitHub

.

🔨 Free Tool

สำหรับใครที่อยากเริ่มฝึก SQL สามารถใช้ SQL ได้ฟรี ผ่าน https://sqliteonline.com/

.

🎒 Free Course

สำหรับคนที่สนใจเรียน SQL แนะนำคอร์สเรียน SQL Crash Course จาก DataRockie

• ง่าย
• ฟรี
• ใช้เวลาเรียนเพียง 30 นาที
• ได้ certificate หลังเรียนจบ

.

📖 Free Tutorial

สำหรับใครที่อยากศึกษาคำสั่ง SQL นอกเหนือจากนี้ สามารถอ่านเพิ่มได้ที่ SQL Tutorial จาก W3Schools

• ฟรี
• เข้าใจง่าย

📃 References

• ฝึกเขียน SQL สำหรับมือใหม่ภายใน 10 นาที
• 3 เหตุผลที่ทุกคนควรเริ่มหัดเขียน SQL
• SQL Tutorial