Шпаргалка по SQL для аналитика: синтаксис и типовые запросы

В каком порядке писать запрос и в каком он выполняется

Логический порядок объясняет, какие имена где видны: WHERE не знает алиас из SELECT, а ORDER BY знает. Разбор — в статье SQL с нуля: SELECT, FROM и WHERE.

Как выбрать, отфильтровать и отсортировать строки: SELECT, WHERE, ORDER BY

В примерах — таблицы учебной базы: users (4 613 регистраций), events (35 341 событие) и payments (1 251 оплата). Сравнения, AND, OR и скобки — в статье про операторы и логику: там выбор оператора по вопросу и что проверить, здесь — только запись и результат.

Разборы: ORDER BY и LIMIT, DISTINCT, BETWEEN, LIKE и ILIKE, строковые функции.

SELECT user_id, signup_date, country
FROM users
WHERE channel = 'organic'
  AND device = 'mobile'
  AND country IN ('KZ', 'BY')
  AND signup_date >= DATE '2026-08-01'
ORDER BY signup_date DESC, user_id
LIMIT 5;

-- условиям отвечает 81 строка; первые две:
-- 4577 | 2026-08-29 | BY
-- 4582 | 2026-08-29 | KZ

Как посчитать итог и разбить по группам: агрегаты, GROUP BY, HAVING

WHERE отбирает строки до группировки, HAVING — готовые группы. В первом запросе WHERE оставил только продления, а HAVING убрал тариф team, у которого их 40. Второй запрос считает первые оплаты и продления рядом: условие уходит из WHERE внутрь агрегата.

Разборы: агрегация и условные метрики, группировка по нескольким полям, HAVING, CASE WHEN, ROUND.

SELECT
  plan,
  COUNT(*)                AS renewals,
  COUNT(DISTINCT user_id) AS payers,
  SUM(amount)             AS revenue
FROM payments
WHERE payment_type = 'renewal'   -- отбор строк
GROUP BY plan
HAVING COUNT(*) >= 100           -- отбор групп
ORDER BY revenue DESC;

-- basic | 192 | 165 | 3648.00
-- pro   | 107 |  92 | 3103.00

SELECT
  plan,
  COUNT(*) AS payments,
  SUM(CASE WHEN payment_type = 'first' THEN 1 ELSE 0 END) AS first_payments,
  COUNT(*) FILTER (WHERE payment_type = 'renewal')        AS renewals,
  ROUND(100.0 * AVG(CASE WHEN payment_type = 'renewal' THEN 1.0 ELSE 0 END), 1) AS renewal_pct
FROM payments
GROUP BY plan
ORDER BY plan;

-- basic | 706 | 514 | 192 | 27.2
-- pro   | 403 | 296 | 107 | 26.6
-- team  | 142 | 102 |  40 | 28.2

Как соединить таблицы и не размножить строки: JOIN

Перед соединением назовите зерно каждой таблицы: что означает одна строка. users и payments связаны «один ко многим»: строк станет столько, сколько оплат. payments и events по user_id — «многие ко многим»: оплата повторяется на каждое событие пользователя, и 1 251 строка превращается в 11 667.

Лекарство — свести каждую таблицу фактов (много строк на пользователя: оплаты, события) к строке на пользователя и только потом соединять. Разборы: INNER и LEFT JOIN, JOIN без потерь и дублей, FULL и CROSS JOIN, UNION и UNION ALL.

SELECT
  COUNT(*)      AS joined_rows,
  SUM(p.amount) AS inflated_revenue
FROM payments p
JOIN events e ON e.user_id = p.user_id;

-- 11667 | 284913.00
-- настоящая выручка: SELECT SUM(amount) FROM payments — 30639.00

WITH pay AS (
  SELECT user_id, SUM(amount) AS revenue
  FROM payments
  GROUP BY user_id
),
act AS (
  SELECT user_id, COUNT(*) AS events
  FROM events
  GROUP BY user_id
)
SELECT
  COUNT(*)         AS users,
  SUM(pay.revenue) AS revenue,
  SUM(act.events)  AS events
FROM users u
LEFT JOIN pay ON pay.user_id = u.user_id
LEFT JOIN act ON act.user_id = u.user_id;

-- 4613 | 30639.00 | 35341

Когда хватит подзапроса, а когда нужен CTE

Подзапрос удобен для одного значения или списка. Когда шагов два и больше, их выносят в WITH: у шага появляется имя, и его можно выполнить отдельно. В примере первый шаг сводит оплаты к строке на пользователя, второй считает людей с одной, двумя и тремя оплатами.

Разборы: подзапросы: IN, EXISTS и подзапрос в FROM, EXISTS и IN, коррелированный подзапрос, CTE и WITH.

WITH per_user AS (
  SELECT user_id, COUNT(*) AS payments, SUM(amount) AS revenue
  FROM payments
  GROUP BY user_id
)
SELECT
  payments,
  COUNT(*)     AS users,
  SUM(revenue) AS revenue
FROM per_user
GROUP BY payments
ORDER BY payments;

-- 1 | 622 | 15238.00
-- 2 | 241 | 11738.00
-- 3 |  49 |  3663.00

Как получить номер строки, прошлое значение и долю: оконные функции

Оконная функция считает по группе строк, но строки не сворачивает. PARTITION BY задаёт группу, ORDER BY внутри OVER — порядок, пустые скобки OVER () — весь результат.

Во втором запросе условие rn = 1 стоит во внешнем запросе: WHERE выполняется раньше окна. Разборы: оконные функции, PARTITION BY и OVER, LAG и LEAD, RANK и топ-N, строка с максимумом, дубликаты, рамка окна, процент и доля.

WITH monthly AS (
  SELECT
    CAST(date_trunc('month', paid_at) AS DATE) AS month,
    SUM(amount) AS revenue
  FROM payments
  GROUP BY 1
)
SELECT
  month,
  revenue,
  LAG(revenue) OVER (ORDER BY month) AS prev_month,
  SUM(revenue) OVER (ORDER BY month) AS running_total,
  ROUND(100.0 * revenue / SUM(revenue) OVER (), 1) AS share_pct
FROM monthly
ORDER BY month;

-- 2026-06-01 |  3983.00 |     NULL |  3983.00 | 13.0
-- 2026-07-01 | 10868.00 |  3983.00 | 14851.00 | 35.5
-- 2026-08-01 | 15788.00 | 10868.00 | 30639.00 | 51.5

SELECT plan, COUNT(*) AS first_payments
FROM (
  SELECT
    user_id,
    plan,
    ROW_NUMBER() OVER (
      PARTITION BY user_id
      ORDER BY paid_at, payment_id
    ) AS rn
  FROM payments
) AS ranked
WHERE rn = 1
GROUP BY plan
ORDER BY first_payments DESC;

-- basic | 514
-- pro   | 296
-- team  | 102

Как работать с датами: неделя, месяц, разница и период

Период задавайте полуоткрытым интервалом: начало входит, конец нет. BETWEEN включает обе границы, но на метке времени вторая граница — это полночь, и события 29 августа в выборку не попадают: 588 из 16 345.

date_trunc от даты возвращает не дату: в PostgreSQL — метку времени с часовым поясом, в DuckDB с версии 1.5 — TIMESTAMP (до 1.4 включительно — DATE). Поэтому результат приводят к DATE. Разборы: периоды, недели и календарь, функции даты, INTERVAL, ряд дат без пропусков.

SELECT
  COUNT(*) FILTER (
    WHERE event_time BETWEEN TIMESTAMP '2026-08-01' AND TIMESTAMP '2026-08-29'
  ) AS between_rows,
  COUNT(*) FILTER (
    WHERE event_time >= TIMESTAMP '2026-08-01'
      AND event_time <  TIMESTAMP '2026-08-30'
  ) AS half_open_rows
FROM events;

-- 15757 | 16345

Что делать с NULL: IS NULL, COALESCE, NULLIF

NULL означает «значение неизвестно», и сравнение с ним даёт NULL, а в WHERE проходят только строки с истиной. Поэтому country <> 'RU' молча теряет 55 пользователей без страны: 1 843 строки вместо 1 898.

Агрегаты пропуски обходят: COUNT(country) видит 4 558 строк из 4 613. Разборы: NULL и COALESCE, NOT IN и NULL.

SELECT
  COUNT(*)                  AS users,
  COUNT(country)            AS with_country,
  COUNT(*) - COUNT(country) AS missing,
  COUNT(*) FILTER (WHERE country <> 'RU')               AS not_ru,
  COUNT(*) FILTER (WHERE country IS DISTINCT FROM 'RU') AS not_ru_with_null
FROM users;

-- 4613 | 4558 | 55 | 1843 | 1898

Как записать метрику одной строкой: DAU, конверсия, D7, ARPU, ARPPU

У каждой метрики назовите действие и знаменатель, а потом проверьте, закрыт ли период. События 30 августа обрываются в 12:59, поэтому DAU посчитан по 29 августа: с неполным днём среднее падает с 486,9 до 478,1. В D7 когорта ограничена 22 августа: у более поздних регистраций седьмой день не закрыт или не наступил, и с ними выходит 19,1% вместо 21,4%. Первая оплата приходит через 3–20 дней, так что 19,77% занижены поздними регистрациями: среди зарегистрированных до 9 августа включительно платили 23,57%.

Разборы: продуктовые метрики запросами, DAU, когорты и retention, воронка, ARPU и ARPPU.

SELECT
  COUNT(DISTINCT u.user_id) AS users,
  COUNT(DISTINCT p.user_id) AS payers,
  SUM(p.amount)             AS revenue,
  ROUND(100.0 * COUNT(DISTINCT p.user_id) / COUNT(DISTINCT u.user_id), 2) AS conversion_pct,
  ROUND(SUM(p.amount) / COUNT(DISTINCT u.user_id), 2) AS arpu,
  ROUND(SUM(p.amount) / COUNT(DISTINCT p.user_id), 2) AS arppu,
  ROUND(AVG(p.amount), 2)                             AS avg_payment
FROM users u
LEFT JOIN payments p ON p.user_id = u.user_id;

-- 4613 | 912 | 30639.00 | 19.77 | 6.64 | 33.60 | 24.49
-- в DuckDB arppu выводится как 33.6: ROUND от double не дописывает ноль

WITH daily AS (
  SELECT CAST(event_time AS DATE) AS day, COUNT(DISTINCT user_id) AS dau
  FROM events
  WHERE event_time >= TIMESTAMP '2026-08-01'
    AND event_time <  TIMESTAMP '2026-08-30'
  GROUP BY 1
),
d7 AS (
  SELECT
    COUNT(DISTINCT u.user_id) AS cohort,
    COUNT(DISTINCT e.user_id) AS returned
  FROM users u
  LEFT JOIN events e
    ON e.user_id = u.user_id
   AND CAST(e.event_time AS DATE) = u.signup_date + 7
  WHERE u.signup_date <= DATE '2026-08-22'
)
SELECT
  (SELECT ROUND(AVG(dau), 1) FROM daily) AS avg_dau,
  cohort,
  returned,
  ROUND(100.0 * returned / cohort, 1) AS d7_pct
FROM d7;

-- 486.9 | 4109 | 881 | 21.4

Запрос выполнился, а число неверное: что проверить

Сообщение об ошибке хотя бы видно. Опаснее запрос, который выполнился и вернул правдоподобное число. Каждое «неправильное» число в таблице получено запуском на учебной базе. Тексты сообщений PostgreSQL — в статье ошибки в SQL-запросах, деление целых и метки времени — в типах данных и CAST, проверки данных — в чеклисте качества данных.

Чем отличаются PostgreSQL, DuckDB, MySQL, SQL Server и ClickHouse

В таблице три расхождения с MySQL, SQL Server и ClickHouse по официальной документации: MySQL 8.4 Reference Manual, Microsoft Learn (Transact-SQL), ClickHouse Docs. Проверено 2 октября 2026 года, на живых серверах запросы не запускались.

Под таблицей — различия PostgreSQL 14 и DuckDB, каждое проверено запуском.

• 912 / 4613 в PostgreSQL — 0, в DuckDB — 0,1977. Перед делением целых ставьте 1.0 *.
• Алиас из SELECT в WHERE и HAVING DuckDB принимает, PostgreSQL отвечает column "n" does not exist. Повторите выражение или вынесите шаг в CTE.
• ROUND(x, 2) от double precision в PostgreSQL не существует: приведите аргумент к numeric.
• SELECT 1 / 0 в PostgreSQL — ошибка division by zero, DuckDB возвращает Infinity, и он молча ломает средние.

Частые вопросы

Что повторить по SQL перед собеседованием? Порядок выполнения запроса, разницу WHERE и HAVING, размножение строк в JOIN, ROW_NUMBER для первой записи в группе и поведение NULL. Задачи — в подборке SQL на собеседовании аналитика.

Подойдёт ли шпаргалка для MySQL и SQL Server? Запросы проверены только в PostgreSQL и DuckDB. В MySQL и SQL Server нет FILTER и NULLS LAST, в MySQL вместо IS NOT DISTINCT FROM пишут <=>, в SQL Server IS DISTINCT FROM — с версии 2022, а AVG от целых возвращает целое. Остальное — в таблице диалектов.

Чем COUNT(*) отличается от COUNT(столбец)? Первый считает строки, второй — непустые значения: 4 613 и 4 558 для country. COUNT(DISTINCT столбец) считает разные значения.

Где выполнить эти запросы? В песочнице симулятора: там та же учебная база.