Usar ShopifyQL no Notebooks

ShopifyQL é a linguagem de consulta da Shopify criada para comércio. As linguagens de consulta são usadas para solicitação e recuperação de dados dos bancos de dados. Use oShopifyQLcom o app Notebooks da Shopify para explorar seu próprio banco de dados comercial e recuperar os dados que oferecem um entendimento mais profundo dos seus negócios.

Para ver uma lista completa de valores e dimensões disponíveis que podem ser usados nas consultas do ShopifyQL Notebooks, consulte oesquema de pedidose oesquema de produtos.

Visão geral do ShopifyQL

Antes de começar, você precisa saber que os dados da loja ficam armazenados em tabelas de banco de dados, com colunas e linhas definidas. As colunas indicam o tipo de informação, como vendas; já as linhas especificam o valor real do tipo de dado, por exemplo, US$ 2.450 em vendas.

Mas como funciona? Se você quiser recuperar dados em um formato relevante, vai precisar enviar uma consulta ao banco de dados. A consulta é uma pergunta que solicita dados específicos como resposta, e a linguagem de consulta (como a ShopifyQL) é uma forma padronizada de criar essa pergunta com palavras-chave e parâmetros correspondentes. Depois de criar a consulta, basta executá-la para receber uma resposta.

Veja um exemplo de sintaxe da ShopifyQL escrita como consulta. As palavras-chave estão em negrito, e os parâmetros correspondentes entre chaves são marcadores de posição:

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

Glossário de termos

Tabela de referência para palavras-chave

片作为palavras-chave, podem ser美国对位escrever a consulta:

Escrever consultas com a ShopifyQL

Uma consulta que use a ShopifyQL pode ser básica (para insights de dados gerais) ou abrangente (para insights mais detalhados). Vale lembrar que cada palavra-chave tem uma função específica que compõe a consulta.

ShopifyQL básica: FROM e SHOW

Você só precisa de duas palavras-chave para criar a consulta mais simples em ShopifyQL: FROM e SHOW, exatamente nessa ordem. FROM, seguida pelo parâmetro de nome da tabela, especifica a tabela a ser consultada. SHOW, seguida pelo parâmetro de nome da coluna, especifica as colunas a serem selecionadas.

Por exemplo, é possível listar todos os IDs de produto e os títulos em questão presentes na tabela de vendas com esta consulta:

FROMproductsSHOWproduct_id,product_title

Agrupar dados: GROUP BY

Para segmentar umamétricapor umadimensão, como vendas de grupo por região, use a palavra-chave GROUP BY, que pode ser emparelhada com qualquer parâmetro de dimensão.

为什么exemplo,乌玛咨询agrupa os precos defrete por país e região de faturamento é escrita como:

FROMordersSHOWshippingGROUPBYbilling_country,billing_region

Veja outro exemplo de consulta que usa umadimensão de tempopara mostrar as vendas líquidas por mês:

FROMordersSHOWnet_salesGROUPBYmonth

A consulta acima não retorna meses em que não houve vendas. Portanto, se você quiser uma que mostre o período completo, sem interrupções, use o modificador ALL:

FROMordersSHOWnet_salesGROUPBYmonthALLSINCElast_yearUNTILtoday

Sempre especifique tambémSINCEeUNTILquando usar o modificador ALL, que funciona apenas comdimensão de tempo.

Dimensões de tempo

Veja as dimensões de tempo que podem ser usadas para agrupar dados:

Filtrar dados: WHERE

Com a palavra-chave WHERE, é possível aplicar um filtro dimensional a uma consulta inteira em ShopifyQL.

Por exemplo, para ver as vendas líquidas agrupadas por mês, mas apenas de uma região específica, a consulta será:

FROMordersSHOWnet_salesGROUPBYmonthALLWHEREbilling_region='ohio'SINCElast_yearUNTILtoday

Como pode ver no exemplo acima, é possível filtrar o resultado definido com o parâmetro WHERE, mesmo que esse parâmetro não seja incluído nas palavras-chave SHOW ou GROUP BY. Nesse caso, as vendas líquidas são filtradas ao longo de todos os meses para pedidos com endereço de faturamento apenas em Ohio, mesmo que billing_region não seja incluído no conjunto de resultados.

Operadores de comparação

A palavra-chave WHERE usa operadores de comparação para filtrar dados. No exemplo acima, "=" foi usado para especificar que a consulta filtra um determinado valor. No entanto, vale ressaltar que há outros operadores disponíveis para uso:

Operadores lógicos

Para filtrar ainda mais os dados, use operadores lógicos na consulta. A ShopifyQL conta com algumas opções:

É possível usar diversos filtros com a palavra-chave WHERE, basta adicionar operadores lógicos.

Com esse exemplo de consulta de conjunto de dados, para obter um agrupamento mensal das vendas líquidas para todos os pedidos em que o endereço de faturamento era em Ohio e houve um desconto aplicado, a consulta será:

FROMordersSHOWnet_salesGROUPBYmonthALLWHEREbilling_region='ohio'ANDdiscounts>0SINCElast_yearUNTILtoday

Períodos: SINCE e UNTIL

Para filtrar uma consulta por data ou período de tempo, use SINCE e UNTIL e os parâmetros associados. Lembre-se: essas palavras-chave são únicas, porque só filtram períodos de tempo.

Por exemplo, temos aqui uma consulta para encontrar as vendas líquidas nos últimos 12 meses no Canadá, a partir de hoje:

FROMordersSHOWnet_salesGROUPBYmonthALLWHEREbilling_country='Canada'SINCE-12mUNTILtoday

Operadores de ajuste

É possível filtrar por datas específicas ou ajustes de data. Confira os operadores de ajuste da ShopifyQL:

Filtragem em intervalos de datas: DURING

A palavra-chave DURING simplifica a filtragem em intervalos de datas. É possível usá-la para filtrar os resultados da consulta por um período de tempo conhecido, como um ano civil ou um mês específico, ou por eventos com datas que mudam todo ano, como a Black Friday Cyber Monday. Por exemplo:

FROMordersSHOWsum(net_sales)GROUPBYdayALLDURINGbfcm2021

DURING aceita todos os seguintes operadores de intervalo de datas:

Comparação entre intervalos de datas: COMPARE TO

Esta palavra-chave permite comparar os dados entre os períodos em DURING e COMPARE TO e aceita todos os operadores nomeados de intervalo de datas listados na seçãoDURING. O operador usado por COMPARE TO precisa ter o mesmo período de tempo que o usado por DURING. Por exemplo,DURING this_week COMPARE TO last_weeké uma combinação válida, masDURING this_week COMPARE TO last_monthnão é.

O exemplo a seguir compara as vendas líquidas da Black Friday Cyber Monday de 2022 com a de 2021.

FROMordersSHOWsum(net_sales)GROUPBYdayALLDURINGbfcm2022COMPARETObfcm2021

Classificação de dados: ORDER BY

É possível especificar como você quer classificar os dados retornados pela consulta com a palavra-chave ORDER BY e os parâmetros associados: ASC (para ordem crescente) e DESC (para ordem decrescente).

É importante destacar que o lojista pode especificar qualquer métrica ou dimensão a ser incluída na consulta com a palavra-chave ORDER BY, até mesmo vários campos.

Por exemplo, essa consulta retorna a soma das vendas líquidas de cada país e região de faturamento, classificada em ordem alfabética inversa por país e região dentro de cada país.

FROMordersSHOWnet_salesGROUPBYbilling_country,billing_regionSINCE-1yUNTILtodayORDERBYbilling_country,billing_regionDESC

A ordem na qual você escreve suas métricas ou dimensões é importante. Se você especificar vários valores para ORDER BY, a classificação será aplicada a cada métrica ou dimensão em um pedido.

Limitar

A palavra-chave LIMIT permite especificar quantas linhas a consulta retorna. É um recurso útil para quando você só quer entender a aparência dos dados em cada coluna. Também é possível combiná-la com ORDER BY para criar listas superiores e inferiores.

Este exemplo usa LIMIT e ORDER BY para criar uma lista dos dez principais produtos de vendas por quantidade nos últimos três meses:

FROMproductsSHOWnet_product_quantityGROUPBYproduct_titleSINCE-3mUNTILtodayORDERBYnet_product_quantityDESCLIMIT10

Ver consultas em gráficos: VISUALIZE e TYPE

A palavra-chave VISUALIZE permite escrever uma consulta ShopifyQL que exibe dados em barras ou linhas.

Ja palavra-chave e opcional e precisa ser型companhada por "line" ou "bar" para que a consulta retorne uma visualização em gráfico de linha ou gráfico de barras, respectivamente. Portanto, se a consulta não incluir TYPE, a ShopifyQL decidirá automaticamente a melhor opção de visualização. E se a consulta não puder ser visualizada conforme o escrito, a ShopifyQL retornará os dados em tabela.

Por exemplo, é possível visualizar a linha de tendência de vendas ao longo do ano passado por mês. Esta consulta retorna um gráfico de série temporal com essas informações, em que uma linha simples representa as vendas brutas, o eixo X indica o mês e o eixo Y indica as vendas brutas:

FROMordersVISUALIZEgross_salesTYPElineGROUPBYmonthALLSINCE-1yUNTILtoday

Operadores matemáticos

Com a ShopifyQL, é possível fazer operações aritméticas com as métricas dos dados. Estes são os operadores matemáticos disponíveis:

Por exemplo, esta consulta calcula o valor do pedido para cada região no último ano. Ao usar operadores matemáticos com métricas, não se esqueça de incluir a palavra-chave AS para atribuir um novo nome à nova métrica.

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

Funções

Com as funções da ShopifyQL, é possível agregar colunas semelhantes a tabelas dinâmicas no Microsoft Excel. Nesse procedimento, você combina colunas para criar um novo valor. Estes são os operadores de função disponíveis na versão atual da ShopifyQL:

Só é possível usar as funçõessum,min,maxeavgcom valores numéricos; jácountpode ser usado para contar diferentes instâncias de atributos dimensionais. No entanto, vale lembrar que não é permitido usar campos agregados (terminados em_sum,_countou_percent) na função.

Por exemplo, esta consulta retorna um erro, pois total_sales já foi agregado:

FROMordersSHOWsum(total_sales)

Veja esta consulta válida que combina campos agregados com funções agregadas:

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

Essa consulta retorna a soma agregada do valor do ticket médio, a soma das vendas brutas como resultado da funçãosum. Essas métricas são detalhadas por região de faturamento de todos os pedidos feitos em 2021.

Comentários

É possível usar os comentários para explicar seções das instruções ShopifyQL ou evitar a execução de uma. Vale lembrar que todo o texto do comentário será ignorado durante o tempo de execução.

Comentários de linha única começam com--e terminam no final da linha.

Comentários com várias linhas começam com/*e terminam com*/.

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 */