5 SQL Patterns Fundamentais para Engenheiros e Analistas de Dados em 2025

Faça SQLs Like a Pro usando estes 5 SQL patterns fundamentais para o seu dia a dia

Com a explosão de dados e o aumento da complexidade dos pipelines modernos, dominar SQL vai além do básico. Se você quer entregar valor, garantir qualidade e escalar soluções, precisa conhecer alguns padrões que se tornaram indispensáveis. Veja abaixo o 5 SQL Patterns que podem te ajudar no seu dia a dia!

Neste post, selecionei 5 dos padrões mais importantes que todo engenheiro e analista de dados deveria dominar com exemplos, casos de uso e simulações visuais para facilitar a compreensão.

1. Deduplicação: Mantenha o Dado Mais Atualizado

Ao trabalhar com integrações de múltiplas fontes, é comum receber múltiplos registros para a mesma entidade. O desafio? Manter apenas o mais recente.

Dados

Exemplo de Query:

SELECT *
FROM (
  SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (
    PARTITION BY email ORDER BY updated_at DESC
  ) AS rn
  FROM users
) t
WHERE rn = 1;

Essa técnica com ROW_NUMBER ajuda a filtrar o dado mais atual por grupo.

Resultado

2. Total Acumulado: Some Com o Tempo

Para análises temporais, como acompanhar o crescimento de vendas ou engajamento, é essencial calcular totais acumulados.

Dados

Exemplo de Query:

SELECT
  sale_date,
  SUM(amount) OVER (ORDER BY sale_date) AS running_total
FROM sales;

Resultado

A linha mostra como os valores se acumulam dia após dia

3. Anti Join: Encontrar o que Está Faltando

Imagine que você quer encontrar usuários que nunca fizeram uma compra. A solução? Usar um anti join, que compara listas e retorna o que está ausente.

Dados

Exemplo de Query:

SELECT c.*
FROM customers c
WHERE NOT EXISTS (
  SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id
);

Alternativa com LEFT JOIN ... IS NULL também é válida, mas menos performática em alguns engines.

Resultado

Casos de uso:

• Auditoria (ex: cadastros sem ações)

• Geração de alertas por inatividade

• Funil de conversão

  
  

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5. Lag e Lead: Olhando para Ontem (ou Amanhã)

Nem todo insight está no presente. Às vezes, entender o que aconteceu ontem (ou prever o que pode vir amanhã) é o que gera valor. E é aí que entram as funções analíticas LAG() e LEAD() — perfeitas para comparações entre linhas em uma mesma partição ou série temporal.

O que são?

• LAG(col) retorna o valor anterior de uma coluna.

• LEAD(col) retorna o valor seguinte de uma coluna.

  
  

Essas funções fazem parte do grupo de funções de janela (window functions) e não precisam de GROUP BY, o que as torna excelentes para análises linha a linha.

Para aprender mais sobre, recomendo acessar o post Desvendando a Função SQL LAG!

Dados

Exemplo de Query:

SELECT
	date,
	user_count,
	LAG(user_count) OVER (ORDER BY date) AS prev_day,
	user_count - LAG(user_count) OVER (ORDER BY date) AS delta
FROM daily_users;

Resultado

Perfeito para monitorar flutuações, identificar tendências e gerar alertas automáticos.

Conclusão: SQL vai muito além de SELECT

Se tem uma coisa que 2025 está nos mostrando, é que saber SQL não é mais diferencial, é ponto de partida. Mas dominar os padrões certos? Aí sim, faz toda a diferença.

Esses padrões que vimos aqui não são truques bonitinhos. Eles ajudam você a:

• Evitar duplicidades e manter seus dados limpos;

• Entender como os dados mudam com o tempo (e contar boas histórias com isso);

• Garantir que ninguém vai apagar o passado que você vai precisar amanhã;

• Entregar análises mais rápidas, completas e confiáveis.

  
  

No fim das contas, escrever SQL não é só “fazer query” — é pensar com clareza, antecipar problemas e construir soluções inteligentes.

Então, pratique, simule, experimente.Esses padrões são seus aliados no dia a dia.E se alguém disser que SQL está ultrapassado… mostre o poder de uma boa janela, um anti join bem colocado, ou um LAG() que conta uma história.

SQL ainda salva — projetos, decisões e até sua sexta-feira.

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