SQL GROUP BY и COUNT: как считать пользователей по каналам и дням

Коротко

GROUP BY собирает строки в группы, а агрегатная функция считает или суммирует значение внутри каждой группы. Главное — заранее понять, какой должна быть одна строка результата: один канал, один день, одна когорта или одна связка “день × канал”.

• `GROUP BY channel` вернёт по одной строке на канал.
• `COUNT(*)` считает строки, а не обязательно уникальных людей.
• `COUNT(DISTINCT user_id)` отвечает на вопрос про уникальных пользователей.
• Все выбранные поля без агрегата должны попасть в `GROUP BY`.
• `HAVING` фильтрует уже собранные группы, а `WHERE` — исходные строки.

Что именно должна означать строка

До запроса сформулируй зерно результата. Если вопрос “сколько регистраций было по каналам”, одна строка должна означать один канал. Если вопрос “как менялся DAU”, одна строка должна означать один день. Если добавить в SELECT ещё и платформу, зерно изменится на “канал × платформа”, и строк станет больше — это не ошибка, если изменение было намеренным.

GROUP BY на таблице users

В учебной таблице `users` одна строка соответствует одному пользователю, поэтому `COUNT(*)` здесь действительно считает пользователей. Для более явного запроса можно использовать `COUNT(user_id)`: оба варианта дадут одинаковый результат, если user_id заполнен в каждой строке.

Результат имеет одно важное свойство: количество строк в нём равно количеству каналов, а не количеству пользователей. Это и есть смысл агрегации — много исходных строк превращаются в одну строку на группу.

select
  channel,
  count(*) as users_count
from users
group by channel
order by users_count desc, channel;

COUNT(*) и COUNT(DISTINCT) — это не одно и то же

На таблице событий разница становится критичной. Один пользователь может открыть приложение несколько раз за день, поэтому `COUNT(*)` посчитает события, а `COUNT(DISTINCT user_id)` — людей. Выбирай функцию не по привычке, а по существительному в вопросе: “сколько событий” или “сколько пользователей”.

select
  event_date,
  count(*) as events_count,
  count(distinct user_id) as active_users
from events
where event_name = 'core_action'
group by event_date
order by event_date;

DAU по дням: агрегация продуктовой метрики

Для DAU сначала нужно договориться, какое событие считается активностью. В примере берём только `core_action`, потому что техническое открытие приложения может создавать шум. Зерно `events` — одно событие, а зерно результата — один день и число уникальных пользователей в этот день.

select
  event_date,
  count(distinct user_id) as dau
from events
where event_name = 'core_action'
  and event_date >= date '2026-06-01'
  and event_date < date '2026-07-01'
group by event_date
order by event_date;

WHERE и HAVING решают разные задачи

`WHERE` сокращает исходные строки до группировки. `HAVING` применяется после GROUP BY и может использовать агрегат, например оставить только каналы, где больше двух пользователей. Перепутать их легко: условие по `channel` обычно живёт в WHERE, а условие по `COUNT(*)` — в HAVING.

select
  channel,
  count(*) as users_count
from users
where signup_date < date '2026-07-01'
group by channel
having count(*) >= 2
order by users_count desc;

• `WHERE` уменьшает объём данных до агрегации.
• `HAVING` фильтрует уже сформированные группы.
• Фильтр по дате регистрации обычно относится к WHERE.
• Фильтр “оставь каналы с 100 пользователями” относится к HAVING.

Ошибки, из-за которых метрика меняет смысл

Агрегации часто выглядят правильно даже тогда, когда считают не ту сущность. Поэтому перед отправкой результата полезно сравнить несколько контрольных чисел: размер исходной таблицы, количество уникальных пользователей и сумму групп.

• Добавить поле в SELECT и забыть добавить его в GROUP BY.
• Посчитать COUNT(*) в events и назвать результат DAU.
• Отфильтровать группы через WHERE с агрегатной функцией вместо HAVING.
• Смешать полный месяц с текущим неполным месяцем.
• Не заметить NULL-канал и потерять его из группировки или отчёта.
• Округлить значения слишком рано и получить расхождение между строками и итогом.

Мини-практика и следующий шаг

В SQL-тренажёре начни с GROUP BY channel и COUNT(*), затем попробуй добавить сортировку по количеству пользователей. После этого измени запрос для events: сравни число core actions и число уникальных пользователей по дням. Разница между двумя столбцами — отличный способ увидеть, почему DAU нельзя считать обычным COUNT(*).