SQL для продакта (минимум)

SQL для продакта (минимум) в метриках и аналитике

Зачем продакту знать SQL

Почему знания SQL необходимы

Продукт-менеджер, который владеет SQL, не зависит от аналитиков, когда нужны свежие данные или быстрые проверки результатов A/B-теста. Это экономит время и ускоряет принятие решений.

Пример: приходит вопрос — сколько пользователей прошли онбординг за неделю. Можно подождать отчета, а можно за 5 минут сделать простую выборку из базы. Вторая опция позволяет сразу готовить гипотезу или запускать новый эксперимент.

Какой минимум нужен

Не требуется уметь строить сложные процессы ETL или оптимизировать индексы. Достаточно уметь:

выбрать нужные строки из таблицы
агрегировать данные (суммы, средние, количество)
соединять таблицы (ретеншн, конверсии)
фильтровать по дате, событию, сегменту пользователей

В вопросах аналитики важно самому получать цифры напрямую, чтобы не искажался смысл запроса и результата.

— Иван Замесин, CPO, из интервью для ProductStar

Основные конструкции SQL: база для продакта

SELECT, WHERE, GROUP BY

SELECT — основа. Селектом выбираешь нужные поля, можно фильтровать, группировать и считать метрики.

Пример: вывести суммарное количество покупок по дням за месяц, где user_id не пустой.

SELECT date, COUNT(*) as purchases
FROM orders
WHERE user_id IS NOT NULL
  AND date BETWEEN '2024-06-01' AND '2024-06-30'
GROUP BY date

Здесь сразу три частых запроса: фильтрация по дате, агрегация и группировка. Такой паттерн часто используется для построения дашбордов по ключевым метрикам.

JOIN — соединение таблиц

Часто продукту нужно объединять таблицы: например, события из logs и список пользователей из users.

Пример: найти количество регистраций, которые привели к хотя бы одной покупке.

SELECT COUNT(DISTINCT u.user_id) as buyers_after_signup
FROM users u
JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id
WHERE u.signup_date BETWEEN '2024-06-01' AND '2024-06-30'

Тут видно: сначала отбираются регистрации за период, потом через JOIN соединяются с покупками. Это шаблон для построения воронок.

Подробные объяснения — в статье SQL для продакта: минимально необходимое.

Метрики: что и как считать с помощью SQL

Примеры основных метрик

Метрики, которые важно уметь считать вручную:

DAU, WAU, MAU — считаются через COUNT(DISTINCT user_id) по времени
Retention — через сравнение активности пользователей между разными днями (Cohort Analysis)
Конверсия — доля пользователей с определенным действием (количество оплативших к количеству зарегистрировавшихся)
Средний чек — AVG(amount) из таблицы заказов

Пример для суточного Retention:

SELECT signup_date,
       COUNT(DISTINCT user_id) AS cohort_size,
       COUNT(DISTINCT CASE WHEN activity_date = signup_date + INTERVAL 1 day THEN user_id END) AS d1_retained
FROM users
LEFT JOIN activity ON users.user_id = activity.user_id
GROUP BY signup_date

Тут видно: retention для D1 можно считать одной короткой выборкой.

Кейсы — применение в экспериментах

В A/B-тесте часто разбирают по сегментам: сколько людей из группы А совершили целевое действие по сравнению с группой B.

SELECT experiment_group, COUNT(DISTINCT user_id) as conversions
FROM exp_results
WHERE event = 'target_action'
GROUP BY experiment_group

Все A/B-тесты начинаются с выгрузки данных: контрольная группа, тестовая, фильтрация по событиям, финальный расчет конверсии. SQL дает возможность делать это за минуты и видеть любые детали.

— Полина Ростовцева, аналитик в Skyeng, выступление на Product Sense

Ошибки и антипаттерны при работе продакта с SQL

Как избегать типовых ловушек

Изучай структуру таблиц перед использованием. В больших продуктах бывают десятки таблиц с похожими названиями, разными связями и индексами.

Пример: таблица orders может включать тестовые платежи. Если не фильтровать их (например, is_test = false), средний чек будет некорректен.

Чеклист самопроверки: проверяй фильтрацию, корректность агрегации, соединения только нужных сущностей, выбор уникальных записей.

Как учиться: ресурсы и советы

Выбор сервисов и задач

Оттачивать SQL легче всего на реальных задачах: начинай с повседневных запросов по ключевым продуктовым таблицам.

Сервисы для тренировки и среза знаний:

FAQ

Чем SQL полезен продакту, если есть BI-отчеты и аналитики?
SQL позволяет самостоятельно получать и проверять данные, быстро тестировать гипотезы и экономить время при анализе метрик.

Какие запросы самые востребованные для продуктовых задач?
Чтение событий по пользователю, построение простых воронок, подсчет ретеншна, расчет конверсии, сравнение сегментов.

Есть ли смысл разбираться в продвинутом SQL, если не хочется в аналитику?
Базовые знания SQL — обязательный минимум даже для тех, кто не идет в аналитику, потому что это быстрый инструмент проверки важнейших метрик.

Как понять, что данные по запросу корректны?
Внимательно проверь фильтрацию, структуру таблиц, логику соединений и уникальность пользователей. Сравни результат с предыдущими отчетами.

Где найти практические задачи для тренировки?
Используй реальные вопросы по своему продукту, платформы типа SQLBolt, разбирай разборы кейсов из открытых курсов.

Какие ошибки чаще всего допускают в продуктах при работе с SQL?
Исключают нужные фильтры, ошибаются в соединениях таблиц, путают уникальных пользователей и повторяющиеся действия.