Thành thạo Power Query, bạn đã đi được nửa chặng đường với SQL

Nhiều người khi nghĩ đến SQL thường hình dung ra một thế giới lập trình khô cứng: màn hình đen, những dòng code dài dằng dặc và các dấu chấm phẩy khắt khe. Cảm giác e ngại này khiến không ít người chần chừ khi muốn mở rộng kỹ năng phân tích dữ liệu.

Thế nhưng, nếu bạn đã từng dùng Power Query trong Excel hay Power BI để nhấp chuột lọc dữ liệu, xóa cột thừa, gom nhóm hay ghép hai bảng lại với nhau, sự thật là: Bạn không hề bắt đầu từ con số 0.

Rào cản lớn nhất khi làm việc với dữ liệu chưa bao giờ là việc học thuộc các câu lệnh cú pháp. Rào cản thực sự nằm ở tư duy thao tác dữ liệu (Data Manipulation Mental Model) — tức là biết rõ trong đầu: bài toán này cần lấy thông tin nào, lọc điều kiện gì trước, gom nhóm theo tiêu chí nào để ra được kết quả mong muốn.

Và bộ tư duy logic này, Power Query đã âm thầm rèn luyện cho bạn thành phản xạ mỗi ngày.

1. Một câu chuyện ẩn dụ: ly nước cam và cỗ máy pha chế

Để hình dung sự khác biệt giữa hai công cụ, hãy tưởng tượng một câu chuyện pha chế đơn giản:

• Power Query giống như việc bạn đứng tự tay pha chế tại quầy: Bạn lấy ly ra, vắt một quả cam, gắp vài viên đá, rồi rót thêm một chút mật ong. Sau mỗi thao tác, bạn tận mắt nhìn thấy ly nước thay đổi: nước cam tăng lên, đá nổi lên bề mặt. Bạn kiểm soát từng bước tuần tự. Nếu lỡ tay cho quá nhiều mật ong, bạn có thể quay lại bước trước đó để chỉnh sửa ngay.

• SQL giống như việc bạn bấm nút trên một chiếc máy pha chế tự động: Bạn không can thiệp vào từng động tác của cánh tay robot. Bạn chỉ cung cấp một "Bản yêu cầu": "Hãy cho tôi một ly nước gồm nước cốt từ 1 quả cam, 3 viên đá, 10ml mật ong, rót vào ly thủy tinh ." Cỗ máy tự động tính toán cách làm tối ưu nhất và đưa ngay cho bạn thành phẩm cuối cùng.

Cả hai cách đều mang lại một ly nước cam thơm ngon với đúng các thành phần đó. Điểm khác biệt duy nhất chỉ là: một bên bạn trực tiếp làm từng bước, còn một bên bạn đưa ra mô tả thành phẩm.

2. "Bản đồ dịch thuật" giữa hai thế giới

Nhiều thao tác xử lý bảng trong Power Query có cách thực hiện tương ứng khá gần trong SQL. Một bên trực quan hóa bằng các nút bấm trên thanh công cụ, bên còn lại dùng các từ khóa mô tả bằng chữ.

Bảng dưới đây đưa ra cách so sánh đơn giản giữa một số thao tác phổ biến:

Khi bạn thao tác trên Power Query, bạn không hề bấm chuột ngẫu nhiên. Bộ não của bạn luôn tự đặt ra những câu hỏi logic:

• "Bảng này có tới 20 cột nhưng mình chỉ cần mã đơn hàng và số tiền" ➔ Đó là tư duy SELECT.

• "Chỉ giữ lại các giao dịch phát sinh từ đầu năm đến nay" ➔ Đó là tư duy WHERE.

• "Gom các giao dịch lại theo từng khách hàng để xem ai chi tiêu nhiều nhất" ➔ Đó là tư duy GROUP BY.

Nói cách khác, bạn đã có một nền tảng tư duy phân tích hữu ích. Bước tiếp theo là học cách diễn đạt những thao tác quen thuộc đó bằng các câu lệnh SQL.

3. Đối chiếu trực diện: Cùng một bài toán thực tế

Hãy thử xem xét một yêu cầu nghiệp vụ quen thuộc:

Bài toán: Từ danh sách hàng nghìn giao dịch thanh toán, hãy lọc ra các giao dịch trong năm gần nhất có giá trị lớn hơn 20 triệu đồng. Sau đó, tính tổng chi tiêu của từng khách hàng và chỉ giữ lại những khách hàng VIP có tổng chi tiêu trên 100 triệu đồng.

Hãy đặt hai cách tiếp cận nằm cạnh nhau:

Nhìn vào câu lệnh SQL hoàn chỉnh:

Từng dòng mã SQL xuất hiện không hề xa lạ hay bí ẩn. Chúng phản ánh chính xác từng bước mà bạn vẫn click chuột mỗi ngày trên Power Query:

• FROM: Chỉ định bảng dữ liệu nguồn.

• WHERE: Các bước Filter Rows bạn lọc trên từng dòng dữ liệu thô.

• GROUP BY: Nút Group By để gom nhóm các bản ghi.

• HAVING: Bước lọc điều kiện sau khi đã tính tổng xong.

• SELECT: Xác định danh sách cột hiển thị ở kết quả cuối.

4. Bước đệm tự nhiên cho người làm việc với dữ liệu

Nếu bạn đang sử dụng Power Query hàng ngày, hãy tự tin rằng bạn đã nắm giữ tài sản giá trị nhất: khả năng phân tích vấn đề và cấu trúc hóa luồng dữ liệu.

SQL không phải là một công nghệ hoàn toàn tách biệt buộc bạn phải bắt đầu lại từ vạch xuất phát. Nó đơn giản chỉ là một phương thức biểu đạt súc tích, trực diện hơn cho chính những logic mà bạn đã thành thạo trên giao diện đồ họa.

Lần tới khi thao tác trên Power Query, hãy thử dừng lại một nhịp ở mỗi bước bạn vừa click và tự nhủ: "Nếu nói cho máy tính bằng lời, bước này sẽ tương ứng với mệnh đề nào?". Đó chính là cách ngắn nhất, tự nhiên nhất để bạn làm chủ SQL mà không còn bất kỳ sự e dè nào.