SQL: Data Aggregation and Grouping

Data Aggregation and Grouping

ဒီ module မှာ data အများကြီးကို အကျဉ်းချုပ်ပြီး သုံးသပ်ချက်တွေ၊ insights တွေအဖြစ် ဘယ်လိုပြောင်းလဲမလဲဆိုတာ လေ့လာကြပါမယ်။ စုစုပေါင်းတန်ဖိုး (totals)၊ ပျမ်းမျှတန်ဖိုး (averages) နှင့် အရေအတွက် (counts) တွေကို တွက်ချက်ပြီး အမျိုးအစားအလိုက် အုပ်စုခွဲတာတွေ လုပ်ဆောင်ကြပါမယ်။

ဒီ concepts တွေကို ရှင်းပြဖို့ Sales ဆိုတဲ့ နမူနာ table တစ်ခုကို သုံးသွားပါမယ်။

Sales Table -

OrderID	ProductCategory	ProductName	SaleAmount	SaleDate	Region
1	Electronics	Laptop	$1200.00	2025-01-15	North
2	Furniture	Desk Chair	$350.50	2025-01-20	South
3	Electronics	Headphones	$150.00	2025-02-03	North
4	Office Supplies	Pens (50-pack)	$25.00	2025-02-05	West
5	Furniture	Bookshelf	$250.00	2025-02-18	South
6	Electronics	Monitor	$450.00	2025-03-10	North
7	Office Supplies	Printer Paper	$40.00	2025-03-12	West
8	Electronics	Laptop	$1350.00	2025-04-02	South

Aggregate Functions

Aggregate function ဆိုတာက row အများကြီးကို တွက်ချက်မှုတစ်ခုလုပ်ပြီး အဖြေတစ်ခုတည်းကိုပဲ အနှစ်ချုပ်အနေဖြင့် ပြန်ပေးတဲ့ function အမျိုးအစားဖြစ်ပါတယ်။

Function	Description
COUNT()	row အရေအတွက်ကို ရေတွက်ပေးပါတယ်။ COUNT(*) က row အားလုံးကို ရေတွက်ပြီး COUNT(column) ကတော့ အဲ့ဒီ column ထဲက NULL မဟုတ်တဲ့ တန်ဖိုးတွေကိုပဲ ရေတွက်ပါတယ်။
SUM()	numeric column တစ်ခုရဲ့ စုစုပေါင်းတန်ဖိုးကို တွက်ပေးပါတယ်။
AVG()	numeric column တစ်ခုရဲ့ ပျမ်းမျှတန်ဖိုးကို တွက်ပေးပါတယ်။
MIN()	data တွေထဲက အနည်းဆုံးတန်ဖိုးကို ရှာပေးပါတယ်။
MAX()	data တွေထဲက အများဆုံးတန်ဖိုးကို ရှာပေးပါတယ်။

GROUP BY clause မပါဘဲသုံးရင် aggregate function တွေက table တစ်ခုလုံးကို ခြုံငုံပြီး အနှစ်ချုပ်တွက်ချက်ပေးပါတယ်။

ဥပမာ - table တစ်ခုလုံးရဲ့ အရောင်းအခြေအနေခြုံငုံချက်ကို ရှာပါ။

SELECT
    COUNT(*) AS TotalOrders,
    SUM(SaleAmount) AS TotalRevenue,
    AVG(SaleAmount) AS AverageSale,
    MIN(SaleAmount) AS SmallestSale,
    MAX(SaleAmount) AS LargestSale
FROM Sales;

ရလဒ် - (အနှစ်ချုပ် data ပါတဲ့ row တစ်ခုတည်းသာ ထွက်လာပါမည်)

TotalOrders	TotalRevenue	AverageSale	SmallestSale	LargestSale
8	$3815.50	$476.94	$25.00	$1350.00

Data များကို အုပ်စုခွဲခြင်း - GROUP BY

GROUP BY clause ကို SUM(), COUNT() ကဲ့သို့သော aggregate function တွေနှင့် တွဲသုံး၍ column တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုတဲ့ column တွေရဲ့ တန်ဖိုးတူညီတဲ့ row တွေကို အနှစ်ချုပ် row တစ်ခုတည်းအဖြစ် ပေါင်းစည်းရန် အသုံးပြုပါတယ်။ ရိုးရိုး aggregate function တစ်ခုတည်းက table တစ်ခုလုံးအတွက် စုစုပေါင်းတန်ဖိုး (grand total) တစ်ခုကိုသာ ထုတ်ပေးနိုင်သော်လည်း GROUP BY ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် မတူညီသော အမျိုးအစားတစ်ခုချင်းစီအတွက် စုစုပေါင်းတန်ဖိုး (subtotals) များကို ရရှိစေနိုင်ပါတယ်။

မှတ်ချက် - aggregate function အတွင်းမှာမရှိတဲ့ SELECT list ထဲက column မှန်သမျှကို GROUP BY clause ထဲမှာ မဖြစ်မနေ ထည့်ရေးပေးရပါမယ်။

Syntax:

SELECT column_to_group_by, AGGREGATE_FUNCTION(column_to_aggregate)
FROM table_name
GROUP BY column_to_group_by;

ဥပမာ - ပစ္စည်းအမျိုးအစား (Product Category) တစ်ခုချင်းစီအတွက် စုစုပေါင်းရောင်းရငွေကို တွက်ချက်ပါ။

SELECT
    ProductCategory,
    SUM(SaleAmount) AS CategoryRevenue
FROM Sales
GROUP BY ProductCategory;

ရလဒ် -

ProductCategory	CategoryRevenue
Electronics	$3150.00
Furniture	$600.50
Office Supplies	$65.00

column တစ်ခုထက်ပိုပြီးတော့လည်း အုပ်စုခွဲနိုင်ပါသေးတယ်။

ဥပမာ - ဒေသ (Region) အလိုက် အုပ်စုခွဲပြီး ဒေသတစ်ခုချင်းစီထဲမှာမှ ပစ္စည်းအမျိုးအစား (ProductCategory) အလိုက် ထပ်မံအုပ်စုခွဲပါ။

SELECT
    Region,
    ProductCategory,
    COUNT(*) AS NumberOfOrders
FROM Sales
GROUP BY Region, ProductCategory;

ရလဒ် -

Region	ProductCategory	NumberOfOrders
North	Electronics	3
South	Electronics	1
South	Furniture	2
West	Office Supplies	2

Filtering Groups - HAVING

တွက်ချက်ပြီးသား တန်ဖိုး (aggregated value) ပေါ်မူတည်ပြီး ရလဒ်တွေကို filter ချင်ရင် ဘယ်လိုလုပ်မလဲ။ အဲ့ဒီအတွက် WHERE ကို သုံးလို့မရပါဘူး။ ဒီပြဿနာကို ဖြေရှင်းဖို့အတွက် HAVING clause ကို အသုံးပြုပါတယ်။

• WHERE က aggregation (စုစည်းတွက်ချက်မှု) မလုပ်ခင် row တစ်ခုချင်းစီကို filter ပါတယ်။
• HAVING က aggregation လုပ်ပြီးသွားမှ အုပ်စုတစ်ခုလုံးကို filter ပါတယ်။

Syntax:

... GROUP BY column_name
HAVING AGGREGATE_FUNCTION(column) condition;

ဥပမာ - စုစုပေါင်းရောင်းရငွေ $1,000 ကျော်တဲ့ ပစ္စည်းအမျိုးအစားတွေကိုပဲ ပြပါ။

SELECT
    ProductCategory,
    SUM(SaleAmount) AS CategoryRevenue
FROM Sales
GROUP BY ProductCategory
HAVING SUM(SaleAmount) > 1000;

ရလဒ် -

ProductCategory	CategoryRevenue
Electronics	$3150.00

Logical Order of Execution

SQL က clause တိုင်းကို သင်ရေးလိုက်တဲ့ အစဉ်(order)အတိုင်း အလုပ်မလုပ်ဘူးဆိုတာ နားလည်ထားဖို့ အရမ်းအရေးကြီးပါတယ်။ SQL အလုပ်လုပ်တဲ့ စီစဉ်ပုံကိုသိထားခြင်းက ဘာလို့ query တချို့က အလုပ်လုပ်ပြီး တချို့က အလုပ်မလုပ်ဘူးဆိုတာကို နားလည်ဖို့ ကူညီပေးပါလိမ့်မယ်။

1. FROM / JOIN - table တွေကို ရရှိပါတယ်။
2. WHERE - row တစ်ခုချင်းစီကို filter ပါတယ်။
3. GROUP BY - filter ပြီးသား row တွေကို အုပ်စုဖွဲ့ပါတယ်။
4. HAVING - ရလာတဲ့အုပ်စုတွေကို filter ပါတယ်။
5. SELECT - နောက်ဆုံးပြမယ့် column တွေကို ရွေးချယ်ပြီး expression/alias တွေကို တွက်ချက်ပါတယ်။
6. DISTINCT - ထပ်နေတဲ့ row တွေကို ဖယ်ရှားပါတယ်။
7. ORDER BY - နောက်ဆုံးရလဒ်ကို အစဉ်လိုက် order စီပါတယ်။
8. LIMIT - row အရေအတွက်ကို ကန့်သတ်ပါတယ်။

ဘာလို့အရေးကြီးတာလဲ။

logical order ကြောင့်မို့လို့ WHERE ဒါမှမဟုတ် HAVING clause ထဲမှာ column alias (ယာယီအမည်) ကို သုံးလို့မရတာဖြစ်ပါတယ်။ (အဲ့ဒီအဆင့်မှာ alias က မရှိသေးပါဘူး။) ဒါပေမဲ့ ORDER BY clause မှာတော့ သုံးလို့ရပါတယ်။ (ORDER BY က SELECT အဆင့်ပြီးမှ အလုပ်လုပ်ပါတယ်။)

Correct Usage -

-- ဒီ query က အလုပ်လုပ်ပါတယ်။ ဘာလို့လဲဆိုတော့ 'TotalSales' alias ကို SELECT အဆင့်မှာ ဖန်တီးပြီးမှ ORDER BY အဆင့်က အလုပ်လုပ်လို့ပါ။
SELECT
    Region,
    SUM(SaleAmount) AS TotalSales
FROM Sales
GROUP BY Region
ORDER BY TotalSales DESC;

Incorrect Usage -

-- ဒီ query က အလုပ်မလုပ်ပါဘူး။ ဘာလို့လဲဆိုတော့ HAVING အဆင့်က SELECT အဆင့်မတိုင်ခင် အလုပ်လုပ်တာကြောင့် 'TotalSales' alias က မရှိသေးလို့ပါ။
SELECT
    Region,
    SUM(SaleAmount) AS TotalSales
FROM Sales
GROUP BY Region
HAVING TotalSales > 500; -- ILLEGAL!

အပေါ်က မှားနေတဲ့ query ကို မှန်အောင်ဒီလိုရေးနိုင်ပါတယ်။

HAVING SUM(SaleAmount) > 500;