डेटा एनालिटिक्स के लिए टॉप 10 SQL कमांड्स – आसान हिंदी में सीखें

SELECT name, joining_date FROM employees;

सिंपल SELECT — रिपोर्ट के लिए कॉलम कलेक्शन।

SELECT * FROM sales WHERE sale_date > '2025-07-01';

WHERE क्लॉज़ के साथ SELECT — तारीख़ फ़िल्टरिंग।

SELECT DISTINCT email FROM customers WHERE email IS NOT NULL;

DISTINCT + WHERE का समन्वय — NULL हैंडलिंग ज़रूरी।

SELECT * FROM orders WHERE amount > 5000;

सादा तुलना ऑपरेटर का उपयोग।

SELECT * FROM customers WHERE name LIKE 'A%';

LIKE पैटर्न मैचिंग — % वाइल्डकार्ड का प्रयोग।

SELECT * FROM transactions WHERE status IN ('failed','pending');

IN कंडीशन से OR को शॉर्ट करें।

SELECT product_name, price FROM products ORDER BY price ASC;

ASC (ascending) — सस्ते से महंगे।

SELECT product, revenue FROM sales ORDER BY revenue DESC LIMIT 5;

DESC + LIMIT — टॉप N निकालना।

SELECT order_id, order_date, revenue FROM sales ORDER BY order_date DESC, revenue DESC;

मल्टी-स्तरीय ORDER BY — प्राथमिक और सेकेंड्री सॉर्टिंग।

SELECT region, SUM(sales) AS total_sales FROM sales GROUP BY region;

SUM + GROUP BY — बेसिक एग्रीगेशन।

SELECT customer_id, AVG(amount) AS avg_order FROM orders GROUP BY customer_id;

AVG फंक्शन से AOV।

SELECT category, COUNT(*) AS cnt FROM products GROUP BY category;

COUNT + GROUP BY — कैटेगरी ब्रेकडाउन।

SELECT region, SUM(sales) AS total_sales FROM sales GROUP BY region HAVING SUM(sales) > 100000;

HAVING फ़िल्टर एग्रीगेट पर लागू होता है।

SELECT category, COUNT(*) AS cnt FROM products GROUP BY category HAVING COUNT(*) >= 50;

COUNT के साथ HAVING।

SELECT rep_id, AVG(sale_amount) AS avg_sale FROM sales_by_rep GROUP BY rep_id HAVING AVG(sale_amount) > 5000;

AVG + HAVING — एग्रीगेटेड कंडीशन।

SELECT c.name, o.order_amount FROM customers c JOIN orders o ON c.id = o.customer_id;

INNER JOIN का बेसिक उपयोग।

SELECT c.name, o.order_amount FROM customers c LEFT JOIN orders o ON c.id = o.customer_id;

LEFT JOIN से missing ऑर्डर्स भी दिखेंगे (NULL)।

-- LEFT JOIN के बाद COALESCE से नाम भरें
SELECT COALESCE(c.name,'Unknown') AS customer_name, o.order_amount FROM orders o LEFT JOIN customers c ON c.id = o.customer_id;

COALESCE से NULL वैल्यूज़ को हैंडल करें।

INSERT INTO employees (name, department, salary) VALUES ('Meera','Analytics',48000);

सीधा INSERT — ध्यान रखें कि कॉलम मेल खाते हों।

INSERT INTO products (product_name, price) VALUES ('P1', 120), ('P2', 250), ('P3', 199);

Bulk insert — परफॉर्मेंस के लिए उपयोगी।

-- MySQL example: INSERT IGNORE या ON DUPLICATE KEY UPDATE
INSERT INTO users (id, email) VALUES (1,'a@x.com') ON DUPLICATE KEY UPDATE email = VALUES(email);

DB-पर निर्भर विकल्प — duplicate हैंडलिंग।

UPDATE employees SET salary = 52000 WHERE id = 7;

कमांड भरोसेमंद है पर WHERE जरूरी।

UPDATE users SET status = 'archived' WHERE last_login < '2023-01-01';

बड़े अपडेट्स बैच में और ट्रांज़ैक्शन से करें।

UPDATE products SET discounted_price = price * 0.9 WHERE category = 'clearance';

कैलकुलेशन बेस्ड अपडेट्स सामान्य हैं।

DELETE FROM test_records;

PRD में सावधानी — अक्सर TRUNCATE या soft-delete बेहतर।

-- पहले SELECT करके चेक करें
SELECT * FROM users WHERE status = 'banned';
-- फिर DELETE
DELETE FROM users WHERE status = 'banned';

पहले SELECT चेक कर लें — safety first।

UPDATE customers SET is_deleted = 1, deleted_at = NOW() WHERE id = 25;

soft-delete से डेटा recoverable रहता है।

SELECT DISTINCT city FROM customers;

DISTINCT बेसिक यूनिक वैल्यूज़ के लिए।

SELECT COUNT(DISTINCT email) AS unique_emails FROM users;

कृपया सुनिश्चित करें कि NULL का ध्यान रखा गया है।

-- GROUP BY alternative
SELECT city FROM customers GROUP BY city;

GROUP BY द्वारा भी यूनिक वैल्यू मिल सकती हैं; पर परफॉर्मेंस DB पर निर्भर करती है।