SQL Basic — Kurikulum & Panduan Lengkap

1

Apa Itu Database & SQL?

Sebelum menulis query, kamu harus paham dulu apa itu database dan kenapa SQL jadi bahasa paling penting di dunia data.

Database Relational

Database relational menyimpan data dalam bentuk tabel (baris & kolom), di mana satu tabel bisa berhubungan dengan tabel lain melalui key. Bayangkan spreadsheet yang saling terhubung.

-- Contoh struktur tabel
CREATE TABLE users (
  id    INTEGER PRIMARY KEY,
  name  VARCHAR(100),
  email VARCHAR(255)
);

CREATE TABLE orders (
  id         INTEGER PRIMARY KEY,
  user_id    INTEGER REFERENCES users(id),
  amount     DECIMAL(10,2),
  created_at TIMESTAMP
);
    

SQL: Bahasa Universal Data

SQL (Structured Query Language) adalah bahasa standar untuk berkomunikasi dengan database relational. Hampir semua RDBMS (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, SQLite) menggunakan SQL dengan sedikit perbedaan dialek.

💡 Catatan: SQL itu declarative — kamu bilang APA yang mau diambil, bukan BAGAIMANA cara mengambilnya. Mesin database yang urus sisanya.

RDBMS Populer

Nama	Lisensi	Cocok Untuk	Keunikan
PostgreSQL	Open Source	Production, analytics	Fitur paling lengkap, extensible
MySQL	Open Source	Web apps (WordPress, Laravel)	Populer, cepat untuk read-heavy
SQLite	Public Domain	Mobile, embedded, local dev	Serverless, file-based
SQL Server	Proprietary	Enterprise .NET ecosystem	Integrasi dengan Microsoft stack

2

Persiapan & Tools

Bagian paling membingungkan bagi pemula: pilih tools yang mana? Tenang, kita bahas satu per satu.

Rekomendasi Setup Pemula

Untuk belajar, cukup install SQLite (nol konfigurasi) + DBeaver (GUI universal). Nanti setelah paham dasar, bisa ekspansi ke PostgreSQL/MySQL.

✅ Rekomendasi: Mulai dengan SQLite + DBeaver. Tidak perlu install server, tidak perlu config user/password. Langsung praktik.

Tools Database GUI

🦫

DBeaver

Universal GUI — support semua database. Gratis, open source, cross-platform.

Rekomendasi #1

🐬

MySQL Workbench

Official GUI dari MySQL. Cocok kalau fokus belajar MySQL.

MySQL

🐘

pgAdmin

Official GUI untuk PostgreSQL. Web-based, fitur administrasi lengkap.

PostgreSQL

🗄️

DB Browser for SQLite

GUI ringan khusus SQLite. Portable, nggak perlu installasi rumit.

SQLite

🧩

TablePlus

GUI modern & cepat. Support banyak database. Native Mac, ada trial.

Modern UI

📟

Azure Data Studio

Dari Microsoft, ringan. Cocok untuk SQL Server & PostgreSQL.

Cross-platform

Command Line (CLI)

Tools GUI memang nyaman, tapi suatu saat kamu pasti butuh CLI. Ada kalanya server nggak punya GUI, dan kamu harus debug pakai terminal.

Database	CLI	Contoh Koneksi
PostgreSQL	`psql`	`psql -U postgres -d mydb`
MySQL	`mysql`	`mysql -u root -p mydb`
SQLite	`sqlite3`	`sqlite3 mydb.sqlite`

VS Code Extensions

Buat yang pakai VS Code, install extension ini biar workflow makin mulus:

SQLTools — konek ke berbagai database langsung dari editor
SQLite Viewer — preview file .sqlite di side panel
Prettier SQL VSCode — format query biar rapi

3

SELECT & WHERE

Dua kata yang paling sering kamu pakai dalam SQL. SELECT buat ambil data, WHERE buat filter data. Ini adalah fondasi dari segalanya.

SELECT Dasar

Gunakan SELECT untuk mengambil kolom tertentu dari sebuah tabel.

-- Ambil semua kolom
SELECT * FROM users;

-- Ambil kolom spesifik
SELECT name, email FROM users;

-- Kolom dengan alias
SELECT name AS nama_pengguna FROM users;
    

WHERE: Filter Data

WHERE membatasi baris yang dikembalikan berdasarkan kondisi.

SELECT * FROM products
WHERE price > 100000;

SELECT * FROM orders
WHERE status = 'paid'
  AND created_at >= '2025-01-01';
    

Operator Perbandingan

Operator	Arti	Contoh
`=`	Sama dengan	`WHERE name = 'Budi'`
`<>` atau `!=`	Tidak sama	`WHERE status <> 'canceled'`
`>`, `<`	Lebih dari / Kurang dari	`WHERE price > 50000`
`>=`, `<=`	Lebih/Kurang dari atau sama	`WHERE age >= 17`
`IS NULL`	Nilai NULL	`WHERE deleted_at IS NULL`
`IS NOT NULL`	Bukan NULL	`WHERE phone IS NOT NULL`

⚠️ Hati-hati dengan NULL: NULL bukan angka 0 atau string kosong. NULL artinya "tidak diketahui". Operasi NULL = NULL hasilnya false. Selalu gunakan IS NULL untuk mengecek.

Logical Operators

Gabungkan kondisi dengan AND, OR, dan NOT.

SELECT * FROM products
WHERE category = 'Elektronik'
  AND (price BETWEEN 100000 AND 500000)
  AND NOT stock = 0;
    

4

Filtering & Sorting

Data mentah jarang berguna tanpa diurutkan dan difilter dengan tepat. Di bab ini kita akan merapikan hasil query.

ORDER BY — Mengurutkan Hasil

SELECT name, price FROM products
ORDER BY price DESC;

-- Multi-level sorting
SELECT * FROM users
ORDER BY status ASC, created_at DESC;
    

LIMIT & OFFSET — Paginasi

SELECT * FROM products
ORDER BY price DESC
LIMIT 10;

-- Halaman 2 (skip 10 baris pertama)
SELECT * FROM products
ORDER BY price DESC
LIMIT 10 OFFSET 10;
    

DISTINCT — Hilangkan Duplikat

SELECT DISTINCT category FROM products;
SELECT DISTINCT city, province FROM addresses;
    

Operator Khusus untuk Filtering

-- BETWEEN: rentang nilai
SELECT * FROM orders
WHERE amount BETWEEN 50000 AND 500000;

-- IN: salah satu dari daftar
SELECT * FROM products
WHERE category IN ('Elektronik', 'Fashion', 'Aksesoris');

-- LIKE: pencocokan pola
SELECT * FROM users
WHERE name LIKE '%budi%';
-- % = wildcard (0+ karakter)
-- _ = tepat 1 karakter
    

5

JOINs

Di sinilah SQL mulai terasa powerful-nya. JOIN menggabungkan data dari beberapa tabel dalam satu query.

INNER JOIN

Hanya mengembalikan baris yang punya kecocokan di kedua tabel.

SELECT u.name, o.amount, o.created_at
FROM users u
INNER JOIN orders o ON u.id = o.user_id;
    

LEFT JOIN

Semua baris dari tabel kiri dipertahankan. Jika tidak ada kecocokan di tabel kanan, kolomnya akan NULL.

SELECT u.name, COUNT(o.id) AS total_order
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.id = o.user_id
GROUP BY u.id, u.name;
    

💡 Visualisasi JOIN: INNER JOIN = irisan Venn. LEFT JOIN = lingkaran kiri penuh. Kalau bingung, gambar diagram Venn dulu sebelum nulis query.

RIGHT & FULL JOIN

-- RIGHT JOIN: kebalikan LEFT
SELECT * FROM orders o
RIGHT JOIN users u ON u.id = o.user_id;

-- FULL JOIN: semua baris dari kedua tabel
-- (tidak semua database support — PostgreSQL support, MySQL tidak)
SELECT * FROM users u
FULL JOIN orders o ON u.id = o.user_id;
    

Self JOIN

JOIN tabel dengan dirinya sendiri. Berguna untuk data hierarki (kategori, employee-manager).

SELECT e.name AS employee, m.name AS manager
FROM employees e
LEFT JOIN employees m ON e.manager_id = m.id;
    

6

Aggregate Functions & GROUP BY

Data mentah perlu diringkas. Aggregate functions mengubah banyak baris menjadi satu nilai ringkasan.

Fungsi Agregat Dasar

Fungsi	Kegunaan	Contoh
`COUNT()`	Menghitung jumlah baris	`COUNT(*) AS total_user`
`SUM()`	Total nilai numerik	`SUM(amount) AS revenue`
`AVG()`	Rata-rata nilai	`AVG(price) AS avg_price`
`MIN()`	Nilai terkecil	`MIN(price) AS termurah`
`MAX()`	Nilai terbesar	`MAX(price) AS termahal`

SELECT
  COUNT(*) AS total_transaksi,
  SUM(amount) AS total_pendapatan,
  AVG(amount) AS rata_rata,
  MIN(amount) AS transaksi_terkecil,
  MAX(amount) AS transaksi_terbesar
FROM orders
WHERE status = 'paid';
    

GROUP BY — Kelompokkan Data

GROUP BY membagi data menjadi grup berdasarkan nilai kolom, lalu fungsi agregat dijalankan per grup.

SELECT
  category,
  COUNT(*) AS jumlah_produk,
  SUM(stock) AS total_stok
FROM products
GROUP BY category;
    

HAVING — Filter Hasil Agregasi

HAVING mirip WHERE, tapi untuk hasil agregasi. WHERE filter baris sebelum GROUP BY, HAVING filter setelah GROUP BY.

SELECT
  user_id,
  COUNT(*) AS total_order,
  SUM(amount) AS total_belanja
FROM orders
WHERE status = 'paid'
GROUP BY user_id
HAVING COUNT(*) >= 3
ORDER BY total_belanja DESC;
    

⚠️ Urutan Eksekusi SQL: FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY → LIMIT. Hafalkan urutan ini, karena banyak error terjadi karena salah paham urutan eksekusi.

7

Subqueries & CTEs

Kadang kamu perlu query di dalam query. Subquery dan CTE (Common Table Expression) adalah teknik untuk membuat query bertingkat yang lebih terstruktur.

Subquery di WHERE

SELECT name, price FROM products
WHERE price > (
  SELECT AVG(price) FROM products
);

-- IN dengan subquery
SELECT name FROM users
WHERE id IN (
  SELECT user_id FROM orders
  WHERE amount > 1000000
);
    

Correlated Subquery

Subquery yang referensi kolom dari outer query. Dijalankan per baris — hati-hati soal performa.

SELECT p.name, p.price, p.category
FROM products p
WHERE p.price = (
  SELECT MAX(price) FROM products
  WHERE category = p.category
);
    

EXISTS / NOT EXISTS

Lebih efisien daripada IN untuk kasus tertentu — berhenti begitu nemu kecocokan pertama.

SELECT u.name, u.email
FROM users u
WHERE EXISTS (
  SELECT 1 FROM orders o
  WHERE o.user_id = u.id
);
    

CTE (WITH)

CTE membuat query sementara yang bisa kamu pakai di SELECT utama. Jauh lebih rapi daripada subquery bertingkat.

WITH top_customers AS (
  SELECT
    user_id,
    SUM(amount) AS total_spent
  FROM orders
  GROUP BY user_id
  HAVING SUM(amount) > 5000000
)
SELECT u.name, tc.total_spent
FROM users u
INNER JOIN top_customers tc ON u.id = tc.user_id
ORDER BY tc.total_spent DESC;
    

✅ Tip: Kalau subquery-mu mulai bersarang 3 tingkat, pakai CTE. Jauh lebih mudah dibaca dan di-debug.

8

Data Manipulation (INSERT, UPDATE, DELETE)

SELECT untuk membaca, tapi kapan kita nulis data? Di sinilah DML (Data Manipulation Language) berperan.

INSERT — Menambah Data

INSERT INTO users (name, email, created_at)
VALUES ('Budi Santoso', 'budi@email.com', '2025-06-01');

-- Insert banyak baris sekaligus
INSERT INTO products (name, price, category)
VALUES
  ('Kaos Polos', 75000, 'Fashion'),
  ('Kemeja Flanel', 150000, 'Fashion'),
  ('Topi Baseball', 45000, 'Aksesoris');
    

UPDATE — Mengubah Data

UPDATE products
SET price = 80000,
    updated_at = '2025-06-15'
WHERE id = 1;
    

⚠️ SELALU pakai WHERE di UPDATE dan DELETE! Kalau lupa WHERE, semua baris akan berubah. Ini bukan mitos — ini error paling umum dan paling fatal.

DELETE — Menghapus Data

DELETE FROM products
WHERE id = 1;

-- Hapus semua baris (tapi tabel tetap ada)
DELETE FROM logs;
-- atau lebih cepat:
TRUNCATE TABLE logs;
    

Transactions

Transaction memastikan beberapa operasi berjalan all or nothing. Kalau satu gagal, semuanya dibatalkan.

BEGIN;

UPDATE accounts
SET balance = balance - 100000
WHERE id = 1;

UPDATE accounts
SET balance = balance + 100000
WHERE id = 2;

COMMIT;
-- kalau ada error, pakai ROLLBACK;
    

9

Database Design & Normalisasi

Database yang dirancang dengan buruk akan membuat query jadi rumit dan lambat. Bab ini membahas prinsip desain yang benar.

Primary Key & Foreign Key

Primary Key adalah identitas unik setiap baris di tabel. Foreign Key menghubungkan tabel satu dengan yang lain.

CREATE TABLE categories (
  id   SERIAL PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(100) NOT NULL
);

CREATE TABLE products (
  id          SERIAL PRIMARY KEY,
  name        VARCHAR(200) NOT NULL,
  category_id INTEGER REFERENCES categories(id),
  price       DECIMAL(12,2),
  created_at  TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);
    

Normalisasi Database

Normalisasi adalah proses menghilangkan data duplikat dan memastikan integritas data.

Bentuk	Aturan	Contoh Pelanggaran
1NF	Setiap kolom berisi 1 nilai (atomic)	Kolom `phone` berisi "0811, 0822"
2NF	1NF + semua kolom non-key tergantung pada seluruh primary key	Tabel dengan PK komposit tapi kolom lain hanya tergantung 1 bagian PK
3NF	2NF + tidak ada transitive dependency	Kolom `city_name` tergantung `city_id`, bukan PK

💡 Praktik: Normalisasi sampai 3NF untuk sebagian besar aplikasi. Jangan terlalu over-normalize — terkadang denormalisasi ringan diperlukan untuk performa.

Entity Relationship Diagram (ERD)

Sebelum bikin tabel, gambar dulu ERD-nya. Hubungan antar entitas biasanya:

One-to-One (1:1) — Satu user punya satu profil
One-to-Many (1:N) — Satu user punya banyak order (paling umum)
Many-to-Many (M:N) — Banyak produk di banyak order (butuh tabel pivot)

10

Performance & Best Practices

Query yang benar belum tentu query yang efisien. Bab ini membahas cara menulis SQL yang tidak hanya benar, tapi juga cepat.

EXPLAIN — Baca Rencana Eksekusi

EXPLAIN menunjukkan bagaimana database akan menjalankan query-mu. Ini adalah skill paling penting setelah bisa nulis query.

EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM orders
WHERE user_id = 42;
-- Cari "Seq Scan" = full table scan (lambat)
-- Cari "Index Scan" = pakai index (cepat)
    

Indexing

Index mempercepat pencarian dengan cara yang mirip indeks di buku. Tapi ada trade-off: nulis data jadi sedikit lebih lambat karena index harus diupdate.

CREATE INDEX idx_orders_user_id
ON orders(user_id);

-- Composite index untuk query multi-kolom
CREATE INDEX idx_orders_user_status
ON orders(user_id, status);
    

Common Mistakes

Kesalahan	Solusi
SELECT * di production	Sebutkan kolom spesifik
N+1 query (loop query di aplikasi)	Pakai JOIN atau batch query
Lupa WHERE di UPDATE/DELETE	Selalu double-check sebelum execute
Tidak pakai index untuk kolom yang sering difilter	Monitor slow query & tambah index
Function di kolom di WHERE (`WHERE YEAR(date) = 2025`)	Gunakan range: `WHERE date >= '2025-01-01' AND date < '2026-01-01'`
Ordering by kolom tanpa index	Tambah index atau batasi hasil

Panduan Singkat Best Practices

Biasakan pakai CTE daripada subquery bertingkat — lebih mudah dibaca
Gunakan EXPLAIN ANALYZE sebelum optimasi — jangan tebak-nebak
Hindari SELECT * di production — ambil kolom yang diperlukan saja
Batch INSERT lebih cepat daripada insert satu-satu
Gunakan VACUUM (PostgreSQL) atau optimasi tabel periodik
Setelah baca data, jangan di-loop di aplikasi — gunakan JOIN di SQL
Berlakukan constraint di level database, bukan cuma di aplikasi

▶

Kursus SQL 4 jam gratis dari FreeCodeCamp, dari nol sampai mahir

📺 FreeCodeCamp.org

Belajar SQL BasicDari Nol Sampai SiapKe Proyek Nyata

Apa Itu Database & SQL?

Database Relational

SQL: Bahasa Universal Data

RDBMS Populer

Persiapan & Tools

Rekomendasi Setup Pemula

Tools Database GUI

DBeaver

MySQL Workbench

pgAdmin

DB Browser for SQLite

TablePlus

Azure Data Studio

Command Line (CLI)

VS Code Extensions

SELECT & WHERE

SELECT Dasar

WHERE: Filter Data

Operator Perbandingan

Logical Operators

Filtering & Sorting

ORDER BY — Mengurutkan Hasil

LIMIT & OFFSET — Paginasi

DISTINCT — Hilangkan Duplikat

Operator Khusus untuk Filtering

JOINs

INNER JOIN

LEFT JOIN

RIGHT & FULL JOIN

Self JOIN

Aggregate Functions & GROUP BY

Fungsi Agregat Dasar

GROUP BY — Kelompokkan Data

HAVING — Filter Hasil Agregasi

Subqueries & CTEs

Subquery di WHERE

Correlated Subquery

EXISTS / NOT EXISTS

CTE (WITH)

Data Manipulation (INSERT, UPDATE, DELETE)

INSERT — Menambah Data

UPDATE — Mengubah Data

DELETE — Menghapus Data

Transactions

Database Design & Normalisasi

Primary Key & Foreign Key

Normalisasi Database

Entity Relationship Diagram (ERD)

Performance & Best Practices

EXPLAIN — Baca Rencana Eksekusi

Indexing

Common Mistakes

Panduan Singkat Best Practices

Referensi Video YouTube

Belajar SQL Dasar — Database & SELECT Query

SQL JOINs Explained with Examples

SQL Aggregate Functions — COUNT, SUM, AVG, GROUP BY, HAVING

Subqueries & CTEs in SQL

Database Normalization — 1NF, 2NF, 3NF

SQL Indexing Explained (PostgreSQL)

MySQL vs PostgreSQL — Which One to Choose?

SQL Transaction & Concurrency Control

SQL Window Functions (Advanced)

Full SQL Course — FreeCodeCamp

📋 Daftar Isi Lengkap

Belajar SQL Basic
Dari Nol Sampai Siap
Ke Proyek Nyata