🗄️ Estudos em SQL

Este repositório contém consultas, exercícios e projetos práticos em SQL, organizados para consolidar o aprendizado em bancos de dados relacionais e análise de dados.

---

📚 Conteúdo

• 📁 select_basico.sql → SELECT, WHERE, ORDER BY
• 📁 funcoes_agregacao.sql → COUNT, SUM, AVG, GROUP BY
• 📁 joins.sql → INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN
• 📁 consultas_avancadas.sql → Subqueries, CTEs, Window Functions

---

🚀 Tecnologias

• SGBDs: MySQL / MariaDB / SQLite / PostgreSQL
• Ferramentas de Gerenciamento: DBeaver / DB Browser SQLite

💡 Objetivo: praticar e estruturar consultas SQL focadas em Análise de Dados.

---

📐 Modelagem e Diagramas de Banco de Dados

Abaixo estão as representações visuais da estrutura e das regras de negócio das tabelas utilizadas nestes estudos, de tema como exemeplo uma gestão de uma loja, divididas por seus níveis de abstração:

1. Modelo Conceitual (Estrutura de Atributos)

Representação inicial e visual das entidades do sistema e seus respectivos campos mapeados.

2. Modelo Lógico (Relacionamentos)

Mapeamento lógico evidenciando as conexões e a cardinalidade entre as tabelas de Clientes, Fornecedores, Produtos, Vendedores e Vendas.

3. Modelo Físico (Tipagem e Chaves)

Visão técnica final contendo a especificação das chaves primárias (PRIMARY KEY), chaves estrangeiras (FOREIGN KEY) e os tipos de dados (Numeric, Text, VARCHAR, Datetime) configurados para cada coluna no banco de dados.

---

🧠 Guia de Referência SQL (Anotações de Estudo)

1. Comandos Fundamentais

🏗️ Estruturação (DDL - Data Definition Language)

Comandos que definem e modificam a estrutura dos objetos no banco de dados.

• CREATE DATABASE: Cria um novo banco de dados.
• CREATE TABLE: Cria uma nova tabela especificando colunas e tipos de dados.
• ALTER TABLE: Modifica a estrutura de uma tabela existente (como adicionar colunas ou restrições).
• DROP TABLE: Exclui permanentemente uma tabela e todos os seus dados.
• DROP COLUMN: Remove uma coluna específica de uma tabela existente (usado junto com ALTER TABLE).

🔍 Consulta (DQL - Data Query Language)

• SELECT: O comando base do SQL, serve para buscar e projetar dados de uma ou mais tabelas.

✍️ Manipulação de Dados (DML - Data Manipulation Language)

Comandos que gerenciam os dados armazenados dentro das tabelas.

• INSERT: Insere novos registros (linhas) em uma tabela.
• UPDATE: Modifica dados que já existem na tabela. Atenção: Sempre use com WHERE para não alterar a tabela inteira!
• DELETE: Remove registros de uma tabela. Atenção: Sempre use com WHERE para não apagar dados indesejados!

---

2. Constraints (Restrições de Integridade)

As restrições garantem a qualidade, consistência e a confiabilidade dos dados no banco:

• NOT NULL: Garante que uma coluna não pode aceitar valores nulos (NULL). O preenchimento torna-se obrigatório.
• PRIMARY KEY (Chave Primária): Identificador único de cada registro na tabela. Não aceita valores repetidos e nem nulos.
• DEFAULT: Define um valor padrão para a coluna caso nenhum dado seja informado no momento do INSERT.
• CHECK: Valida uma condição antes de permitir a inserção do dado (ex: verificar se um valor é maior que zero).
• UNIQUE: Garante que todos os valores de uma coluna sejam distintos (diferentes), impedindo dados duplicados.
• AUTO_INCREMENT: Gera sequências numéricas automáticas (muito usada em chaves primárias para IDs).

---

3. Cláusula Where (Filtros) e Operadores

A cláusula WHERE é utilizada para realizar filtros em comandos SQL. Ela permite que acessemos registros ou conjuntos de registros específicos. Deve ser utilizada com muito cuidado para não alterar/apagar registros importantes por engano.

⚖️ Operadores Comparativos

• =: Igual a
• >: Maior que
• <: Menor que
• >=: Maior ou igual a
• <=: Menor ou igual a
• <> ou !=: Diferente de

🧠 Operadores Lógicos

• AND: Retorna verdadeiro se todas as expressões booleanas separadas por ele forem verdadeiras.
• OR: Retorna verdadeiro se pelo menos uma das expressões for verdadeira.
• NOT: Inverte o valor de qualquer outro operador booleano.
• IN: Verifica se o valor corresponde a qualquer elemento dentro de uma lista de expressões.
• LIKE: Busca por um padrão de texto utilizando caracteres curinga (como %).
• BETWEEN: Filtra dados que estão dentro de um intervalo inclusivo (ex: BETWEEN 10 AND 50).
• SOME / ANY: Retorna verdadeiro se algum elemento do conjunto de comparações atender à condição.

---

4. Agrupamento e Ordenação

• ORDER BY ASC/DESC: Ordena o resultado da consulta por ordem ascendente (crescente) ou descendente (decrescente).
• GROUP BY: Permite agrupar dados e visualizar os resultados de forma tabelada para resumir e analisar valores.

📊 Funções Agregadas

• SUM: Calcula a soma total dos valores de uma coluna.
• AVG: Calcula a média aritmética dos valores de uma coluna.
• COUNT: Conta a quantidade de registros ou linhas encontradas.
• MIN: Retorna o menor (mínimo) valor encontrado.
• MAX: Retorna o maior (máximo) valor encontrado.

---

5. JOINS (Relacionamentos entre Tabelas)

Os Joins realizam o relacionamento entre tabelas, permitindo criar relatórios relacionais utilizando informações de mais de uma tabela em uma única consulta.

Tipo de JOIN	Descrição Visual / Comportamento
INNER JOIN	Intersecção: Retorna apenas as linhas que possuem valores correspondentes em ambas as tabelas.
LEFT JOIN	Retorna todos os registros da tabela da esquerda (Outer), e os dados correspondentes da tabela da direita (retorna NULL se não houver par).
RIGHT JOIN	Retorna todos os registros da tabela da direita (Outer), e os dados correspondentes da tabela da esquerda (retorna NULL se não houver par).

🎯 Objetivo: Criar uma base sólida de consultas SQL estruturadas voltadas para a Engenharia e Análise de Dados.