ShopifyQL in Notebooks verwenden

ShopifyQL ist die Abfragesprache von Shopify für den Handel. Abfragesprachen werden verwendet, um Daten aus Datenbanken anzufragen und abzurufen. Du kannstShopifyQLmit der Notebooks-App von Shopify verwenden, um deine eigene Unternehmensdatenbank zu erkunden und die Daten abzurufen, die dir dabei helfen, dein Unternehmen besser zu verstehen.

Eine vollständige Liste verfügbarer Werte und Maße, die in ShopifyQL-Notizbuch-Abfragen verwendet werden können, findest du imBestellschemaund imProduktschema.

ShopifyQL-Übersicht

Die Daten deines Shops werden in Datenbanktabellen gespeichert, die in festgelegte Spalten und Zeilen unterteilt sind. Spalten bestimmen die Art der enthaltenen Informationen, wie zum Beispiel Umsatz, und Zeilen legen den letztendlichen Wert des Datentyps fest, zum Beispiel 2.450 USD Umsatz.

Um deine Daten in einem sinnvollen Format abzurufen, muss eine Abfrage an die Datenbank gesendet werden. Eine Abfrage ist eine Frage, auf die bestimmte Daten als Antwort erwartet werden. Eine Abfragesprache wie ShopifyQL stellt eine standardisierte Art dar, diese Frage zu erstellen. Eine Abfrage besteht aus Keywords und deren entsprechenden Parametern. Aus der Kombination mehrerer Keywords mit bestimmten Parametern entsteht deine Abfrage. Sobald du deine Abfrage erstellt hast, kannst du sie ausführen und eine Antwort erhalten.

Dies ist ein Beispiel für einen ShopifyQL-Syntax, der als Abfrage formuliert ist. Die Keywords sind fett hervorgehoben und die entsprechenden Parameter befinden sich in Klammern. Die hier gezeigten Parameter sind Platzhalter:

FROM{table_name}SHOW{column1,column2,...}GROUPBY{dimension|date_group}WHERE{condition}SINCE{date_offset}UNTIL{date_offset}ORDERBY{column}DESCLIMIT{count}

Glossar der Begriffe

Keyword-Referenztabelle

Dies sind die Keywords, die du zum Schreiben deiner Abfrage verwenden kannst:

ShopifyQL-Abfragen schreiben

ShopifyQL-Abfragen reichen von grundlegend, für Dateneinblicke auf hoher Ebene, bis umfassend, für detaillierte Einblicke. Jedes Keyword hat eine bestimmte Funktion, die deine Abfrage ausbaut.

ShopifyQL-Grundlagen: FROM und SHOW

Um die einfachste ShopifyQL-Abfrage zu erstellen, werden nur zwei Keywords benötigt: FROM und SHOW, in genau dieser Reihenfolge. FROM, gefolgt von einem Tabellennamenparameter, legt fest, welche Tabelle du abfragen möchtest. SHOW, gefolgt von einem Spaltennamenparameter, legt die Spalten fest, die du auswählen möchtest.

Du kannst beispielsweise alle Produkt-IDs und ihre entsprechenden Titel aus der Verkaufstabelle auflisten, indem du folgende Abfrage schreibst:

FROMproductsSHOWproduct_id,product_title

Daten gruppieren: GROUP BY

Um eineKennzahlanhand einerDimensionzu unterteilen, z. B. zum Gruppieren von Verkäufen nach Region, verwende das Keyword GROUP BY. Das Keyword GROUP BY kann mit einem beliebigen Parameter des Typs "dimension" gekoppelt werden.

Eine Abfrage, die die Gesamtversandkosten nach Land und Region der Rechnungsadresse zusammenfasst, wird beispielsweise folgendermaßen geschrieben:

FROMordersSHOWshippingGROUPBYbilling_country,billing_region

Hier ist ein weiteres Beispiel für eine Abfrage, die diezeitliche Dimension nutzt, um den Nettoumsatz nach Monat anzuzeigen:

FROMordersSHOWnet_salesGROUPBYmonth

Die obenstehende Abfrage gibt keine Monate zurück, in denen keine Umsätze generiert wurden. Wenn du eine Abfrage ausführen möchtest, die einen vollständigen Zeitraum ohne Unterbrechungen zurückgibt, verwende den Modifizierer ALL:

FROMordersSHOWnet_salesGROUPBYmonthALLSINCElast_yearUNTILtoday

Wenn du den Modifizierer ALL verwendest, musst du auchSINCEundUNTILangeben. Beachte, dass der Modifizierer ALL nur mit einerZeitdimensionfunktioniert.

Zeitliche Dimensionen

Das sind die zeitlichen Dimensionen, mit denen du deine Daten unterteilen kannst:

Daten filtern: WHERE

Das Keyword WHERE ermöglicht dir, einen dimensionalen Filter auf eine ganze ShopifyQL-Abfrage anzuwenden.

Wenn du zum Beispiel möchtest, dass der nach Monat zusammengefasste Nettoumsatz ausschließlich für eine bestimmte Region zurückgegeben wird, sollte deine Abfrage folgendermaßen aussehen:

FROMordersSHOWnet_salesGROUPBYmonthALLWHEREbilling_region='ohio'SINCElast_yearUNTILtoday

Wie du im obigen Beispiel sehen kannst, kannst du den Ergebnissatz mit dem WHERE-Parameter filtern, auch wenn der Parameter nicht in den Keywords SHOW oder GROUP BY enthalten ist. In diesem Fall wird nur der Nettoumsatz für Bestellungen mit einer Rechnungsadresse in Ohio über alle Monate gefiltert, auch wenn "billing_region" nicht im Ergebnissatz enthalten ist.

Vergleichsoperatoren

Das Keyword WHERE verwendet Vergleichsoperatoren, um Daten zu filtern. Im obigen Beispiel wurde "=" verwendet, um festzulegen, dass die Abfrage nach einem bestimmten Wert filtert. Jedoch stehen dir noch weitere Operatoren zur Verfügung:

Logische Operatoren

Um deine Daten gründlicher zu filtern, kannst du logische Operatoren zu deiner Abfrage hinzufügen. Die logischen Operatoren für ShopifyQL sind:

Du kannst mehrere Filter mit dem Keyword WHERE verwenden, indem du logische Operatoren hinzufügst.

Mit der Ergänzung zur Beispiel-Datensatzabfrage, die eine monatliche Zusammenfassung des Nettoumsatzes für alle Bestellungen mit einer Rechnungsadresse in Ohio zurückgibt, sieht die Abfrage wie folgt aus:

FROMordersSHOWnet_salesGROUPBYmonthALLWHEREbilling_region='ohio'ANDdiscounts>0SINCElast_yearUNTILtoday

Datumsbereiche: SINCE und UNTIL

Wenn du deine Abfrage nach einem Datum oder einem bestimmten Zeitraum filtern möchtest, kannst du die Keywords SINCE und UNTIL und die entsprechenden Parameter verwenden. Diese Keywords sind einzigartig, da sie nur Zeiträume filtern.

Dies ist ein Beispiel für eine Abfrage ab dem heutigen Datum, die den Nettoumsatz in Kanada der letzten 12 Monate zurückgibt:

FROMordersSHOWnet_salesGROUPBYmonthALLWHEREbilling_country='Canada'SINCE-12mUNTILtoday

Offset-Operatoren

Du kannst nach bestimmten Daten oder Daten-Offsets filtern. Die Offset-Operatoren für ShopifyQL sind:

Nach Datumsbereichen filtern: DURING

Das Keyword DURING vereinfacht das Filtern nach Daten für Zeiträume. Du kannst das Keyword DURING verwenden, um die Abfrageergebnisse für einen bestimmten Zeitraum zu filtern, z. B. für ein Kalenderjahr oder einen bestimmten Monat. Du kannst es auch für Datumsbereiche verwenden, die jedes Jahr unterschiedliche Daten haben, z. B. Black Friday Cyber Monday. Beispiel:

FROMordersSHOWsum(net_sales)GROUPBYdayALLDURINGbfcm2021

DURING akzeptiert die folgenden benannten Operatoren für Zeiträume:

Verschiedene Datumsbereiche vergleichen:比较TO

Mit dem Keyword COMPARE TO kannst du Daten in dem Zeitraum, den du für DURING angibst, mit Daten in dem Zeitraum vergleichen, den du für COMPARE TO angibst. Es akzeptiert alle im AbschnittDURINGaufgeführten benannten Operatoren für Zeiträume. Der für COMPARE TO verwendete Operator muss dieselbe Dauer angeben wie der für DURING verwendete Operator. Beispielsweise istDURING this_week COMPARE TO last_weekeine gültige Kombination,DURING this_week COMPARE TO last_monthjedoch nicht.

Im folgenden Beispiel wird der Nettoumsatz während Black Friday Cyber Monday 2022 mit dem Nettoumsatz während Black Friday Cyber Monday 2021 verglichen.

FROMordersSHOWsum(net_sales)GROUPBYdayALLDURINGbfcm2022COMPARETObfcm2021

Daten sortieren: ORDER BY

Mit dem Keyword ORDER BY und seinen Parametern kannst du festlegen, wie die von deiner Abfrage herausgegebenen Daten sortiert werden sollen: ASC für eine aufsteigende Reihenfolge und DESC für eine absteigende Reihenfolge.

Du kannst im Keyword ORDER BY beliebige Kennzahlen oder Dimensionen festlegen, die Teil deiner Abfrage sein sollen, einschließlich mehrerer Felder.

Diese Abfrage gibt beispielsweise den Nettoumsatz für jedes Land/jede Region der Rechnungsadresse sortiert in umgekehrter alphabetischer Reihenfolge nach Land der Rechnungsadresse und dann nach Region der Rechnungsadresse innerhalb der einzelnen Länder zurück.

FROMordersSHOWnet_salesGROUPBYbilling_country,billing_regionSINCE-1yUNTILtodayORDERBYbilling_country,billing_regionDESC

Die Reihenfolge, in der du deine Kennzahlen und Dimension angibst, spielt eine Rolle. Wenn du mehrere Werte für ORDER BY angibst, wird die Sortierung auf jede Kennzahl oder Dimension in der angegebenen Reihenfolge angewendet.

Einschränkung: LIMIT

Mit dem Keyword LIMIT kannst du festlegen, wie viele Zeilen die Abfrage herausgeben soll. Dies ist nützlich, wenn du nur einen Blick auf die Daten in jeder Spalte werfen möchtest. In Kombination mit ORDER BY kannst du Listen erstellen, die die obersten und untersten Daten enthalten.

In diesem Beispiel werden LIMIT und ORDER BY verwendet, um eine Liste der 10 bestverkauften Produkte nach Menge der letzten 3 Monate zu erstellen:

FROMproductsSHOWnet_product_quantityGROUPBYproduct_titleSINCE-3mUNTILtodayORDERBYnet_product_quantityDESCLIMIT10

Abfragen graphisch darstellen: VISUALIZE und TYPE

Mit dem Keyword VISUALIZE kannst du eine ShopifyQL-Abfrage schreiben, die Daten als Zeile oder Balken anzeigt.

Das Keyword TYPE ist optional und muss zusammen mit "line" oder "bar" verwendet werden, damit deine Abfrage eine Visualisierung in Form eines Linien- oder Balkendiagramms herausgibt. Wenn TYPE nicht Teil deiner Abfrage ist, entscheidet ShopifyQL automatisch, welche Visualisierung sich am besten für deine Abfrage eignet. Wenn deine Abfrage nicht geschrieben visualisiert werden kann, gibt ShopifyQL tabellarische Daten heraus.

Zum Beispiel kannst du deine Umsatzentwicklung im letzten Jahr nach Monat mit einer Trendlinie visualisieren. Diese Abfrage gibt ein Zeitdiagramm zurück, das den Bruttoumsatz nach Monat im letzten Jahr widerspiegelt. Der Bruttoumsatz wird als einzelne Linie dargestellt, wobei die X-Achse für die Monate und die Y-Achse für den Bruttoumsatz steht:

FROMordersVISUALIZEgross_salesTYPElineGROUPBYmonthALLSINCE-1yUNTILtoday

Mathematische Operatoren

ShopifyQL ermöglicht Rechenoperationen mit den Kennzahlen in deinen Daten. Die folgenden mathematischen Operatoren stehen zur Verfügung:

Diese Abfrage berechnet beispielsweise den Bestellwert für jede Region im letzten Jahr. Bei der Verwendung mathematischer Operatoren mit Kennzahlen kannst du das Keyword AS verwenden, um der neuen Kennzahl einen neuen Namen zuzuweisen.

FROMordersSHOW(net_sales+returns)ASorder_value,orders,(net_sales+returns)/ordersASsales_per_orderGROUPBYbilling_regionSINCE-1yUNTILtoday

Funktionen

ShopifyQL-Funktionen ermoglichen dir, Spalten zusammenzufassen, ähnlich wie bei Pivot-Tabellen in Microsoft Excel. Das Zusammenfassen von Spalten bedeutet, dass Spalten kombiniert werden, um einen neuen Wert zu erstellen. Die folgenden Funktionsoperatoren stehen in der aktuellen Version von ShopifyQL zur Verfügung:

Die Funktionensum,min,maxundavgkönnen nur mit numerischen Werten verwendet werden, währendcountzur Zählung verschiedener Instanzen dimensionaler Attribute verwendet werden kann. Du kannst zusammengefasste Felder nicht als Argumente in den Funktionen verwenden. Zusammengefasste Felder enden auf_sum,_countoder_percent.

Diese Abfrage gibt beispielsweise eine Fehlermeldung heraus, da total_sales bereits zusammengefasst wurde:

FROMordersSHOWsum(total_sales)

Nachfolgend siehst du eine Abfrage, die zusammengefasste Felder mit Zusammenfassungsfunktionen kombiniert:

FROMordersSHOWaverage_order_value,sum(gross_sales)GROUPBYbilling_regionSINCE2021-01-01UNTIL2021-12-31

Diese Abfrage gibt als Ergebnis dersum-Funktion die zusammengefasste Summe des durchschnittlichen Bestellwerts und die Summe des Bruttoumsatzes zurück. Diese Kennzahlen werden für alle im Jahr 2021 aufgegebenen Bestellungen nach Region der Rechnungsadresse aufgeschlüsselt.

Kommentare

Du kannst Kommentare verwenden, um Abschnitte mit ShopifyQL-Anweisungen zu erklären oder um die Ausführung einer ShopifyQL-Anweisung zu verhindern. Jeder Text innerhalb eines Kommentars wird während der Ausführung ignoriert.

Kommentare麻省理工学院静脉einzelnen Zeile beginnen麻省理工学院--und enden am Ende der Zeile.

Kommentare mit mehreren Zeilen beginnen mit/*und enden mit*/.

FROMordersSHOWaverage_order_value,sum(gross_sales)-- the line below has been commented out and will not run-- GROUP BY billing_regionWHEREbilling_country='United States'/* this line and the two lines below it have been commented out and will not run SINCE 2021-01-01 UNTIL 2021-12-31 */