Comandos SQL – Guia Definitivo da DevData

Do básico ao avançado, com exemplos reais e explicações absurdamente claras.
Este post não foi escrito por uma IA que copia a W3Schools. Foi escrito como se fosse pra salvar seu banco de dados em produção. E talvez seja.

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1. SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT – A base de tudo

SELECT nome, email
FROM usuarios
WHERE ativo = 'sim'
ORDER BY criado_em DESC
LIMIT 10;

SELECT: define quais colunas você quer ver.
FROM: diz de onde esses dados vão sair.
WHERE: filtra os resultados. Aqui é onde você separa os vivos dos zumbis do sistema.
ORDER BY: ordena os dados. Pode ser ASC ou DESC.
LIMIT: limita quantas linhas vão aparecer.

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2. Filtros Avançados – Refinando sua busca sem perder a dignidade

BETWEEN – Intervalos com classe

SELECT * FROM usuarios
WHERE idade BETWEEN 18 AND 30;

Pega todo mundo entre 18 e 30, inclusive os dois extremos.

LIKE – Busca textual com padrão

SELECT * FROM produtos
WHERE nome LIKE '%café%';

% é o coringa. Começa com, termina com, ou contém. Serve pra buscar coisas imprevistas (tipo o nome do estagiário).

IS NULL / IS NOT NULL – Porque NULL não é nada, mas também é tudo

SELECT * FROM pedidos
WHERE data_entrega IS NULL;

NULL é a ausência de valor. Comparar com = não funciona. Use IS NULL ou IS NOT NULL.

IN / NOT IN – Filtros que evitam drama

SELECT * FROM clientes
WHERE cidade IN ('Curitiba', 'São Paulo', 'Florianópolis');

Mais limpo do que vários OR cidade = ....
Troque por NOT IN se quiser excluir.

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3. JOINs – Como unir tabelas com elegância

SELECT u.nome, p.valor
FROM usuarios u
JOIN pedidos p ON u.id = p.usuario_id;

INNER JOIN: traz apenas os que combinam nas duas tabelas.
LEFT JOIN: traz todos da esquerda, mesmo que não tenham correspondência.
RIGHT JOIN: o inverso.
FULL JOIN: todos de todos os lados (quando o banco suporta).

Exemplo com LEFT JOIN:

SELECT u.nome, p.valor
FROM usuarios u
LEFT JOIN pedidos p ON u.id = p.usuario_id;

Isso inclui quem nunca fez um pedido também.

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4. GROUP BY, HAVING e Funções Agregadas

SELECT categoria, COUNT(*)
FROM produtos
GROUP BY categoria
HAVING COUNT(*) > 5;

GROUP BY agrupa os resultados por coluna.
HAVING é como um WHERE, mas é aplicado depois da agregação.

Funções comuns: COUNT(), SUM(), AVG(), MIN(), MAX()

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5. Subqueries e CTEs – A mente dentro da mente

Subquery

SELECT nome
FROM usuarios
WHERE id IN (
  SELECT usuario_id FROM pedidos WHERE valor > 100
);

CTE (Common Table Expression)

WITH top_usuarios AS (
  SELECT usuario_id, COUNT(*) as total
  FROM pedidos
  GROUP BY usuario_id
)
SELECT * FROM top_usuarios
WHERE total > 10;

Subqueries são úteis, mas podem ficar ilegíveis. CTEs deixam o código mais limpo e reutilizável.

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6. Funções de Janela (Window Functions) – Zoom nos dados

SELECT nome,
       RANK() OVER(PARTITION BY cidade ORDER BY idade DESC) as ranking
FROM usuarios;

As window functions permitem calcular valores sobre um grupo sem colapsar as linhas (como o GROUP BY faz).
Outras funções: ROW_NUMBER(), DENSE_RANK(), LAG(), LEAD()

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7. Performance e Boas Práticas

• Use EXPLAIN pra entender como a query roda
• Crie índices para colunas usadas em WHERE, JOIN e ORDER BY
• Evite SELECT * em ambientes críticos
• Prefira IN em vez de vários OR
• Nunca compare NULL com =

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8. Erros Comuns e Pegadinhas

• Usar = com NULL (não funciona)
• Esquecer o GROUP BY ao usar função agregada
• Misturar tipos de dados sem conversão
• LIMIT sem ORDER BY → resultados aleatórios
• Subquery que retorna mais de uma linha onde só uma era esperada

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9. Ferramentas de Teste

• DB Fiddle: https://www.db-fiddle.com/
• SQL Playground (W3Schools): https://www.w3schools.com/sql/trysql.asp?filename=trysql_select_all
• DBeaver (Desktop): https://dbeaver.io/

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Post produzido com café, testes reais e zero paciência pra query lenta