Usando CTE no SQL para criar Consultas Mais Organizadas e Eficientes

Você sabe o que é uma CTE no SQL? Sabe como utilizá-la? Aprenda a deixar suas consultas mais organizadas e poderosas com essa funcionalidade incrível!

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Usando CTE no SQL para criar Consultas Mais Organizadas e Eficientes

As Common Table Expressions (CTEs) são uma poderosa ferramenta do SQL para estruturar consultas complexas de forma clara, organizada e eficiente.

Nesta aula, veremos o conceito, as vantagens, a sintaxe e um caso prático de uso das CTEs no SQL.

Assim, você estará preparado para criar consultas mais eficientes, otimizando seu tempo e trabalho.

O Que é uma CTE?

CTE, ou Common Table Expression, é uma tabela virtual e temporária usada para organizar consultas SQL.

Ela existe somente durante a execução de um comando e é útil para simplificar consultas complexas, reduzir duplicações e melhorar a legibilidade do código.

Geralmente, utilizamos as CTEs em consultas que empregam os mesmos cálculos ou filtros repetidamente. Isso ajuda a otimizar o código para um desempenho melhor.

As Common Table Expressions podem ser referenciadas dentro de consultas maiores e oferecem várias vantagens:

• Legibilidade: Deixa o código mais limpo e fácil de entender.
• Reutilização: Evita a repetição de subconsultas.
• Eficiência: Torna mais simples trabalhar com consultas complexas, como subconsultas ou filtros múltiplos.

Sintaxe Básica de uma CTE no SQL

A criação de uma CTE começa com a palavra-chave WITH, seguida pelo nome da CTE e pela consulta. Veja um exemplo:

WITH nome_da_cte AS (
    SELECT coluna1, coluna2
    FROM tabela
    WHERE condição
)

SELECT *
FROM nome_da_cte;

Diferenças Entre CTEs e Views

A principal diferença entre uma CTE e uma View está na sua duração e validade. As CTEs são temporárias e válidas somente durante a execução da consulta. Já as Views são permanentes e armazenadas no banco de dados.

Exemplo Prático – Segmentação de Clientes

Para fixar melhor o conceito e entender a aplicação de uma CTE no SQL, vamos ver um exemplo prático no MySQL. O cenário envolve a segmentação de clientes de uma empresa de cursos.

Cenário: “O setor de Marketing precisa, de forma recorrente, saber quais clientes estão no Ensino Médio para direcionar campanhas de graduação específicas.

Essas campanhas podem variar de acordo com o valor daquela graduação ou com fatores como a existência de filhos.

Uma coisa é certa: o Marketing sempre precisará da base de clientes com escolaridade de Ensino Médio.”

Objetivos:

1. Identificar clientes com renda anual igual ou superior a 30.000.
2. Identificar clientes que possuem filhos.

Em vez de repetir os mesmos filtros várias vezes, usaremos uma CTE para simplificar e reutilizar os resultados.

Visualizando o Banco de Dados

Antes de criar a CTE, o primeiro passo será sempre entender as informações disponíveis no banco de dados com o qual você está trabalhando. Para isso, executaremos um comando SELECT para visualizar os dados da tabela.

SELECT *
FROM Clientes;

Dentro dessa tabela, encontramos diversas informações, como: ID do cliente, nome, sobrenome, data de nascimento, estado civil, gênero, e-mail, telefone, renda anual, quantidade de filhos e escolaridade.

De acordo com o cenário deste exemplo, podemos identificar os principais campos relevantes:

• Escolaridade: Indica o nível de formação do cliente.
• Renda Anual: Informações financeiras para campanhas direcionadas.
• Quantidade de Filhos: Útil para estratégias baseadas em disponibilidade.

Criando a Primeira CTE

Após essa análise inicial do banco de dados, podemos criar a primeira CTE com os clientes que possuem escolaridade de ensino médio. Essa será a base para futuras segmentações.

Usamos o comando WITH para nomear a CTE como clientes_em. Em seguida, selecionamos todos os clientes cujo campo Escolaridade seja igual a “Ensino Médio”.

WITH clientes_em AS (
    SELECT *
    FROM clientes
    WHERE Escolaridade = 'Ensino Médio'
)

SELECT *
FROM clientes_em;

Ao executar essa consulta, filtraremos apenas os clientes da tabela que correspondem ao nível de escolaridade solicitado pela equipe de marketing.

Filtrando Clientes com Renda Superar a 30.000

Com a base de clientes de ensino médio criada, agora podemos filtrar apenas aqueles com renda igual ou superior a 30.000.

SELECT *
FROM clientes_em
WHERE Renda_Anual >= 30000;

Essa consulta buscará apenas os clientes com renda igual ou maior que 30 mil, contidos dentro da nossa CTE.

Segmentando Clientes com Filhos

Outra segmentação importante para resolver o nosso desafio é encontrar clientes que têm filhos.

Para isso, basta realizar uma consulta semelhante à anterior, filtrando os resultados da CTE pela coluna Qtd_Filhos.

SELECT *
FROM clientes_em
WHERE Qtd_Filhos >= 1;

Executando essa consulta, obteremos apenas os clientes que possuem ensino médio e pelo menos um filho.

A partir dessas análises, você poderá auxiliar a equipe de marketing a direcionar campanhas de forma mais eficaz, ajustando estratégias de acordo com a renda e a disponibilidade dos clientes.

Evitando Erros Comuns

• Erro ao Referenciar a Tabela Base: Certifique-se de usar a CTE criada, e não a tabela original, ao realizar consultas posteriores.
• Atualização Temporária: Lembre-se de que as CTEs só existem durante a execução da consulta.

Trabalhando Com Várias Segmentações

Você pode expandir ainda mais o poder das CTEs ao combinar múltiplas condições para análise.

WITH clientes_em AS (
    SELECT *
    FROM clientes
    WHERE Escolaridade = 'Ensino Médio'
)

SELECT *
FROM clientes_em
WHERE Renda_Anual >= 30000 AND Qtd_Filhos >= 1;

Com essa consulta, por exemplo, você pode verificar quais clientes atendem a ambos os requisitos solicitados pela equipe de marketing. Isso abre novas possibilidades para campanhas direcionadas e análises específicas.

Conclusão – CTE no SQL

A CTE no SQL é uma ferramenta essencial para analistas de dados e desenvolvedores. O uso das Common Table Expressions simplifica a organização das consultas e aumenta sua eficiência, tornando-as mais legíveis e reutilizáveis.

Ao dominar as CTEs, você pode criar soluções avançadas para problemas cotidianos no gerenciamento de bancos de dados no trabalho. Experimente aplicá-las em seus projetos e veja como elas podem transformar a forma como você trabalha com dados.

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Diego Monutti

Expert em conteúdos da Hashtag Treinamentos. Auxilia na criação de conteúdos de variados temas voltados para aqueles que acompanham nossos canais.