Como calcular o total de dados em várias tabelas usando a função SUM no SQL

Este artigo explica como usar a função SUM do SQL para agregar dados em várias tabelas. Quando você trabalha com bancos de dados, é comum precisar agregar dados de várias tabelas relacionadas. Neste artigo, vamos abordar desde os fundamentos das junções de tabelas até o uso prático da função SUM, mostrando técnicas úteis para o seu trabalho diário.

Índice

Fundamentos da junção de tabelas

Para agregar dados de várias tabelas, é necessário primeiro realizar uma junção de tabelas. No SQL, você pode usar cláusulas de junção como INNER JOIN ou LEFT JOIN para unir as tabelas, permitindo obter os dados relacionados em um único conjunto de resultados.

Exemplo de uso do INNER JOIN

O INNER JOIN une os dados com base em uma chave comum presente em ambas as tabelas. Abaixo está um exemplo de junção entre uma tabela de clientes e uma tabela de pedidos.

SELECT customers.customer_id, customers.name, orders.order_id, orders.amount
FROM customers
INNER JOIN orders ON customers.customer_id = orders.customer_id;

Exemplo de uso do LEFT JOIN

O LEFT JOIN une todas as linhas da tabela à esquerda com as linhas correspondentes da tabela à direita. Se não houver correspondência, os valores da tabela à direita serão NULL. Veja um exemplo abaixo.

SELECT customers.customer_id, customers.name, orders.order_id, orders.amount
FROM customers
LEFT JOIN orders ON customers.customer_id = orders.customer_id;

Uso básico da função SUM

A função SUM é usada para calcular o total dos valores de uma coluna especificada. É particularmente útil para agregar dados numéricos. Abaixo, explicamos o uso básico da função SUM.

Exemplo de uso da função SUM em uma única tabela

Abaixo está um exemplo básico de uma consulta SQL que calcula o total de uma coluna específica em uma única tabela.

SELECT SUM(amount) AS total_amount
FROM orders;

Essa consulta calcula o total de todos os valores na coluna amount da tabela orders e retorna o resultado com o alias total_amount.

Exemplo de uso da função SUM com condição

Quando você deseja calcular o total dos dados que atendem a uma condição específica, use a cláusula WHERE. Abaixo está um exemplo de como calcular o total dos pedidos de um cliente específico.

SELECT SUM(amount) AS total_amount
FROM orders
WHERE customer_id = 1;

Essa consulta calcula o total da coluna amount para todos os pedidos onde o customer_id é 1.

Como usar a função SUM com várias tabelas unidas

Explicamos como agregar dados usando a função SUM ao unir várias tabelas. Isso permite que você consolide dados de várias tabelas em um único conjunto de resultados.

Exemplo de uso da função SUM com junção de várias tabelas

Abaixo está um exemplo de como unir a tabela de clientes (customers) e a tabela de pedidos (orders) e calcular o valor total dos pedidos para cada cliente.

SELECT customers.customer_id, customers.name, SUM(orders.amount) AS total_amount
FROM customers
INNER JOIN orders ON customers.customer_id = orders.customer_id
GROUP BY customers.customer_id, customers.name;

Essa consulta realiza as seguintes operações:

Une as tabelas customers e orders com base no customer_id.
Calcula o total de orders.amount para cada cliente.
Agrupa os resultados por ID e nome do cliente.

Exemplo de uso do LEFT JOIN com a função SUM

Abaixo está um exemplo de como usar o LEFT JOIN para exibir as informações dos clientes mesmo que eles não tenham pedidos, e nesses casos, definir o valor total como 0.

SELECT customers.customer_id, customers.name, COALESCE(SUM(orders.amount), 0) AS total_amount
FROM customers
LEFT JOIN orders ON customers.customer_id = orders.customer_id
GROUP BY customers.customer_id, customers.name;

Essa consulta realiza as seguintes operações:

Une todas as linhas da tabela customers com as linhas correspondentes da tabela orders.
Se não houver correspondência, usa a função COALESCE para definir o total como 0.
Agrupa os resultados por ID e nome do cliente.

Aplicações de agrupamento e agregação

Explicamos como usar a cláusula GROUP BY para agrupar dados com base em critérios específicos e como usar a função SUM para agregar esses dados. Isso permite que você agregue dados com base em categorias ou condições específicas.

Exemplo de cálculo de total por categoria

Abaixo está um exemplo de como unir a tabela de produtos (products) e a tabela de detalhes de pedidos (order_details) para calcular o total de vendas por categoria.

SELECT categories.category_name, SUM(order_details.quantity * order_details.unit_price) AS total_sales
FROM products
INNER JOIN categories ON products.category_id = categories.category_id
INNER JOIN order_details ON products.product_id = order_details.product_id
GROUP BY categories.category_name;

Essa consulta realiza as seguintes operações:

Une as tabelas products e categories com base no category_id.
Une as tabelas products e order_details com base no product_id.
Calcula o total de vendas (quantidade × preço unitário) para cada categoria.
Agrupa os resultados por nome da categoria.

Exemplo de cálculo de total por período

Abaixo está um exemplo de como calcular o total de pedidos por mês a partir da tabela de pedidos (orders).

SELECT DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m') AS order_month, SUM(amount) AS total_amount
FROM orders
GROUP BY order_month;

Essa consulta realiza as seguintes operações:

Formata a order_date como ano e mês.
Calcula o total dos valores de pedidos para cada mês.
Agrupa os resultados por mês.

Agrupamento e agregação com condições

Quando você deseja agrupar e agregar dados que atendem a condições específicas, use a cláusula WHERE. Abaixo está um exemplo de como calcular o total de pedidos de clientes em uma região específica.

SELECT customers.region, SUM(orders.amount) AS total_amount
FROM customers
INNER JOIN orders ON customers.customer_id = orders.customer_id
WHERE customers.region = 'North'
GROUP BY customers.region;

Essa consulta realiza as seguintes operações:

Une as tabelas customers e orders com base no customer_id.
Filtra os clientes cuja customers.region seja ‘North’.
Calcula o total de pedidos por região.

Otimização de desempenho

Para agregar grandes volumes de dados de forma eficiente, é importante otimizar o desempenho das consultas SQL. Aqui, vamos explicar algumas técnicas para melhorar o desempenho e o uso de índices.

Uso de índices

Índices são usados para acelerar a busca em uma tabela. Eles são especialmente eficazes quando aplicados a colunas usadas em condições de junção ou agregação. Abaixo está um exemplo de como criar um índice na coluna customer_id.

CREATE INDEX idx_customer_id ON orders(customer_id);

Esse índice acelera as operações de junção baseadas em customer_id.

Uso de subconsultas

Você pode melhorar o desempenho geral da consulta calculando resultados intermediários antecipadamente, usando subconsultas. Veja um exemplo abaixo.

SELECT customer_id, SUM(amount) AS total_amount
FROM (
    SELECT customer_id, amount
    FROM orders
    WHERE order_date >= '2023-01-01' AND order_date <= '2023-12-31'
) AS filtered_orders
GROUP BY customer_id;

Essa consulta primeiro filtra os pedidos no período especificado e, em seguida, calcula o total por cliente.

Criação de tabelas de agregação

Para melhorar o desempenho, você pode criar tabelas específicas para armazenar resultados de agregações frequentes e atualizá-las periodicamente. Abaixo está um exemplo de como criar uma tabela de agregação e inserir os dados.

CREATE TABLE customer_order_totals (
    customer_id INT,
    total_amount DECIMAL(10, 2)
);

INSERT INTO customer_order_totals (customer_id, total_amount)
SELECT customer_id, SUM(amount)
FROM orders
GROUP BY customer_id;

Essa abordagem facilita a aceleração de consultas agregadas frequentes.

Uso de tipos de dados adequados

A escolha do tipo de dado também impacta o desempenho. Usar tipos de dados adequados, sem optar por tamanhos excessivamente grandes, pode melhorar o desempenho.

Conclusão

Neste artigo, aprendemos como agregar dados em várias tabelas usando a função SUM no SQL. Explicamos os fundamentos das junções de tabelas, o uso básico da função SUM, como usar a função SUM com várias tabelas unidas, as aplicações de agrupamento e agregação, e a otimização de desempenho. Utilize esses conhecimentos para realizar operações complexas de banco de dados de forma eficiente.