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Funções Agregadas Avançadas

Aprofunde-se em agregação com ROLLUP, GROUPING, tratamento de NULL em agregados e prévia de funções janela

Funções Agregadas Avançadas

Você já conhece COUNT, SUM, AVG, MIN e MAX. Agora é hora de ir além com subtotais, conjuntos de agrupamento e entendendo como NULL se comporta.

Recapitulação: Funções Agregadas Básicas

Função	Descrição	Tipo de Retorno
`COUNT(*)`	Total de linhas no grupo	INTEGER
`COUNT(expr)`	Valores não-NULL de expr	INTEGER
`SUM(expr)`	Soma dos valores	Mesmo que expr
`AVG(expr)`	Média aritmética	Geralmente DECIMAL
`MIN(expr)`	Menor valor	Mesmo que expr
`MAX(expr)`	Maior valor	Mesmo que expr

sql

SELECT
    COUNT(*) AS total,
    SUM(amount) AS total_amount,
    AVG(amount) AS avg_amount,
    MIN(amount) AS min_amount,
    MAX(amount) AS max_amount
FROM payments;

Comportamento de NULL em Agregados

ℹ️Note

Funções agregadas ignoram valores NULL — exceto COUNT(*) que conta linhas independentemente. Isso pode dar resultados enganosos se você não levar isso em conta.

sql

SELECT
    COUNT(*) AS row_count,          -- 10
    COUNT(rating) AS rating_count,   -- 7 (3 NULLs ignorados)
    AVG(rating) AS avg_rating,       -- média correta de 7 valores
    SUM(rating) / COUNT(*) AS wrong  -- incorreto: divide por 10
FROM reviews;

COALESCE — Substituir NULLs Antes da Agregação

sql

SELECT
    AVG(COALESCE(rating, 0)) AS avg_with_zeros,  -- trata NULL como 0
    AVG(rating) AS avg_nulls_ignored              -- NULLs excluídos
FROM reviews;

⚠️Warning

Escolher entre ignorar NULLs e tratá-los como 0 é uma decisão de negócio. Se uma avaliação não tem nota, isso deve reduzir a média? Geralmente não — é melhor excluí-la.

NULLIF — Prevenir Divisão por Zero

sql

-- Divisão que poderia dividir por zero
SELECT
    department,
    SUM(CASE WHEN status = 'returned' THEN 1 ELSE 0 END) * 100.0
        / NULLIF(COUNT(*), 0) AS return_pct
FROM orders
GROUP BY department;

NULLIF(a, b) retorna NULL se a = b, caso contrário retorna a. Isso previne erros de divisão por zero.

Extensões de GROUP BY

GROUP BY ROLLUP

ROLLUP gera subtotais e totais gerais para dados hierárquicos:

sql

SELECT
    department,
    status,
    COUNT(*) AS count,
    AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY ROLLUP (department, status);

Resultado:

department	status	count	avg_salary
Engineering	active	10	92000
Engineering	on_leave	2	88000
Engineering	NULL	12	91500
Marketing	active	6	75000
Marketing	NULL	6	75000
NULL	NULL	18	86000

✅Success

ROLLUP é ideal para geração de relatórios. Uma única consulta substitui a necessidade de múltiplas consultas UNION para obter subtotais por grupo e um total geral.

GROUP BY CUBE (se disponível)

CUBE gera subtotais para todas as combinações das colunas listadas:

sql

SELECT department, status, COUNT(*)
FROM employees
GROUP BY CUBE (department, status);

Isso produz 2^n linhas de agrupamento (incluindo todas as combinações), não apenas as hierárquicas.

GROUPING — Identificar Subtotais

GROUPING(coluna) retorna 1 se a coluna está agregada na linha atual (usado em linhas de subtotal/total geral):

sql

SELECT
    CASE
        WHEN GROUPING(department) = 1 AND GROUPING(status) = 1 THEN 'Grand Total'
        WHEN GROUPING(status) = 1 THEN 'Subtotal: ' || department
        ELSE department
    END AS department_group,
    status,
    COUNT(*) AS count
FROM employees
GROUP BY ROLLUP (department, status);

Cláusula FILTER (PostgreSQL, SQLite 3.30+)

FILTER aplica uma condição a um único agregado sem afetar outros:

sql

SELECT
    department,
    COUNT(*) AS total,
    COUNT(*) FILTER (WHERE salary > 80000) AS high_earners,
    AVG(salary) FILTER (WHERE age < 30) AS avg_salary_young,
    AVG(salary) FILTER (WHERE age >= 30) AS avg_salary_senior
FROM employees
GROUP BY department;

Sem FILTER, você precisaria de expressões CASE verbosas:

sql

COUNT(CASE WHEN salary > 80000 THEN 1 ELSE NULL END) AS high_earners

Prévia de Funções Janela

Funções janela realizam cálculos em linhas relacionadas à linha atual sem colapsá-las:

sql

SELECT
    name,
    department,
    salary,
    AVG(salary) OVER (PARTITION BY department) AS dept_avg_salary,
    salary - AVG(salary) OVER (PARTITION BY department) AS diff_from_avg
FROM employees;

name	department	salary	dept_avg_salary	diff_from_avg
Alice	Engineering	95000	91500	3500
Bob	Marketing	72000	75000	-3000
Carol	Engineering	88000	91500	-3500

ℹ️Note

Diferente de GROUP BY, funções janela mantêm linhas individuais. O valor agregado é calculado sobre uma "janela" (PARTITION BY) e anexado a cada linha. Você explorará isso em profundidade no curso intermediário.

Caso de Uso Real: Relatório de Vendas com Subtotais

sql

SELECT
    CASE WHEN GROUPING(category) = 1 THEN 'All Categories'
         ELSE category
    END AS category,
    CASE WHEN GROUPING(product_name) = 1 THEN 'Subtotal'
         ELSE product_name
    END AS product,
    SUM(quantity) AS units_sold,
    SUM(revenue) AS total_revenue
FROM sales
WHERE sale_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-12-31'
GROUP BY ROLLUP (category, product_name)
ORDER BY category, product;

Caso de Uso Real: Estatísticas de Funcionários

sql

SELECT
    department,
    COUNT(*) AS total_employees,
    COUNT(*) FILTER (WHERE salary > 100000) AS executives,
    ROUND(AVG(salary), 2) AS avg_salary,
    ROUND(AVG(salary) FILTER (WHERE hire_date < '2020-01-01'), 2) AS avg_salary_veteran,
    MIN(salary) AS min_salary,
    MAX(salary) AS max_salary,
    ROUND(MAX(salary) - MIN(salary), 2) AS salary_spread
FROM employees
GROUP BY department
ORDER BY avg_salary DESC;

Folha de Dicas de Agregação

Necessidade	Solução
Contar linhas	`COUNT(*)`
Contar valores não-NULL	`COUNT(coluna)`
Contar valores únicos	`COUNT(DISTINCT coluna)`
Somar com condição	`SUM(CASE WHEN ... THEN val ELSE 0 END)`
Agregado condicional (limpo)	`COUNT(*) FILTER (WHERE ...)`
Evitar divisão por zero	`/ NULLIF(denominador, 0)`
Substituir NULL em agregado	`AVG(COALESCE(col, 0))`
Subtotais	`GROUP BY ROLLUP (a, b)`
Todas as combinações de subtotais	`GROUP BY CUBE (a, b)`
Detectar linhas de subtotal	`GROUPING(col) = 1`

✅Success

O domínio da agregação é o que separa usuários iniciantes de intermediários em SQL. Pratique escrever consultas que combinam GROUP BY, HAVING, ROLLUP, FILTER e COALESCE.

Perguntas de Prática

Dada sales(id, product, category, amount, sale_date):

Escreva uma consulta que retorne o valor total de vendas por categoria.
Qual é a diferença entre COUNT(*) e COUNT(amount)?
Use COALESCE para substituir valores NULL de amount por 0, depois calcule a média.
Escreva uma consulta com GROUP BY ROLLUP (category, product) mostrando o total de vendas.
O que GROUPING(category) retorna em uma linha de total geral?
Escreva uma consulta usando FILTER para contar vendas de alto valor (amount > 100) por categoria.
Qual é a saída de AVG(NULL, 10, 20)?
Use NULLIF para prevenir um erro de divisão por zero em SUM(amount) / COUNT(*).
Escreva uma consulta que mostre as vendas de cada produto junto com a média de vendas para sua categoria (use uma função janela).
Crie um relatório mostrando: categoria, contagem de produtos, receita total, receita média por produto e a maior venda única por categoria.

Progresso90%

GROUP BY e HAVING — Agrupando e Filtrando Agregados

Projeto Final: Banco de Dados de Biblioteca

Contéudo do Curso

1. O que é SQL e Bancos de Dados Relacionais?2. Fundamentos de Design de Bancos de Dados e Normalização 3. SELECT e WHERE: Consultando Dados 4. Ordenando, Limitando e Renomeando Resultados 5. INSERT, UPDATE, DELETE — Manipulação de Dados 6. CREATE, ALTER e DROP de Tabelas 7. Tipos de Dados e Restrições SQL 8. GROUP BY e HAVING — Agrupando e Filtrando Agregados 9. Funções Agregadas Avançadas 10. Projeto Final: Banco de Dados de Biblioteca