🛠 Workshop Buổi 5: Query cơ sở dữ liệu E-commerce

Kết nối database mẫu, viết 10+ SQL query từ cơ bản đến nâng cao — lọc, sắp xếp, JOIN bảng, tổng hợp dữ liệu — rút ra insight kinh doanh từ dữ liệu E-commerce thực tế!

🎯 Mục tiêu

Sau khi hoàn thành workshop này, bạn sẽ:

Viết SELECT query với WHERE, ORDER BY, LIMIT, NULL handling để lọc và sắp xếp dữ liệu từ database E-commerce
Sử dụng JOIN — INNER JOIN, LEFT JOIN để kết nối bảng orders + customers + products, trích xuất thông tin đa chiều
Tổng hợp dữ liệu với GROUP BY + COUNT/SUM/AVG, HAVING, subquery — phân tích revenue by region và monthly trend
Rút ra 3 insight kinh doanh từ kết quả query — có số liệu cụ thể, sẵn sàng đưa vào portfolio Capstone

🧰 Công cụ & Setup

Công cụ	Link	Ghi chú
DB Fiddle	db-fiddle.com	Online, không cần cài đặt — chọn SQLite
SQLite Online	sqliteonline.com	Giao diện đơn giản, phù hợp người mới
BigQuery Sandbox	cloud.google.com/bigquery/docs/sandbox	Miễn phí 1 TB/tháng — dùng nếu muốn trải nghiệm cloud

Setup trước buổi học

Truy cập DB Fiddle (db-fiddle.com) → chọn SQLite v3.39
Copy toàn bộ phần CREATE TABLE + INSERT ở mục Dataset bên dưới → dán vào ô Schema SQL (bên trái)
Click Run để tạo database
Viết query ở ô Query SQL (bên phải) → click Run để xem kết quả
Lưu file .sql trên máy: mở Notepad / VS Code → dán từng query → lưu thành HoTen_Buoi05_SQL.sql

💡 Tip: DB Fiddle cho phép share link — sau khi hoàn thành, click Share để lưu lại và chia sẻ với giảng viên.

📦 Dataset: E-commerce Database

Database mô phỏng hệ thống e-commerce tại Việt Nam gồm 4 bảng liên kết với nhau:

Sơ đồ quan hệ (ERD)

┌──────────────┐       ┌──────────────┐
│  customers   │       │   products   │
├──────────────┤       ├──────────────┤
│ customer_id  │ (PK)  │ product_id   │ (PK)
│ name         │       │ product_name │
│ email        │       │ category     │
│ region       │       │ price        │
│ signup_date  │       │ stock_qty    │
└──────┬───────┘       └──────┬───────┘
       │ 1:N                  │ 1:N
       │                      │
       ▼                      ▼
┌──────────────┐       ┌──────────────┐
│   orders     │       │ order_items  │
├──────────────┤       ├──────────────┤
│ order_id     │ (PK)  │ item_id      │ (PK)
│ customer_id  │ (FK)  │ order_id     │ (FK)
│ order_date   │       │ product_id   │ (FK)
│ status       │       │ quantity     │
│ total_amount │       │ unit_price   │
└──────┬───────┘       └──────────────┘
       │ 1:N                  ▲
       └──────────────────────┘

Schema & Sample Data

Copy toàn bộ block SQL dưới đây vào ô Schema SQL của DB Fiddle:

sql

-- =============================================
-- E-COMMERCE DATABASE — Workshop Buổi 5
-- 4 bảng: customers, products, orders, order_items
-- =============================================

-- 1. BẢNG CUSTOMERS — Thông tin khách hàng
CREATE TABLE customers (
    customer_id   INTEGER PRIMARY KEY,
    name          TEXT NOT NULL,
    email         TEXT,
    region        TEXT,
    signup_date   DATE
);

INSERT INTO customers (customer_id, name, email, region, signup_date) VALUES
(1,  'Nguyễn Văn An',      'an.nguyen@email.com',    'Bắc',        '2024-01-15'),
(2,  'Trần Thị Bình',      'binh.tran@email.com',    'Nam',        '2024-02-20'),
(3,  'Lê Hoàng Cường',     'cuong.le@email.com',     'Trung',      '2024-03-10'),
(4,  'Phạm Minh Dũng',     'dung.pham@email.com',    'Bắc',        '2024-04-05'),
(5,  'Hoàng Thị Em',       'em.hoang@email.com',     'Nam',        '2024-05-18'),
(6,  'Võ Đức Phong',       'phong.vo@email.com',     'Tây Nguyên', '2024-06-22'),
(7,  'Đặng Thu Hà',        'ha.dang@email.com',      'Bắc',        '2024-07-30'),
(8,  'Bùi Quang Huy',      NULL,                     'Trung',      '2024-08-14'),
(9,  'Ngô Thị Lan',        'lan.ngo@email.com',      'Nam',        '2024-09-01'),
(10, 'Trịnh Văn Mạnh',     'manh.trinh@email.com',   'Bắc',        '2024-10-12'),
(11, 'Lý Thị Ngọc',        NULL,                     'Tây Nguyên', '2024-11-05'),
(12, 'Dương Công Ơn',      'on.duong@email.com',     'Trung',      '2024-12-20'),
(13, 'Mai Thị Phượng',     'phuong.mai@email.com',   'Nam',        '2025-01-08'),
(14, 'Huỳnh Thanh Quân',   NULL,                     'Bắc',        '2025-02-14'),
(15, 'Tô Thị Rạng',        'rang.to@email.com',      'Trung',      '2025-03-22');

-- 2. BẢNG PRODUCTS — Danh mục sản phẩm
CREATE TABLE products (
    product_id    INTEGER PRIMARY KEY,
    product_name  TEXT NOT NULL,
    category      TEXT,
    price         REAL,
    stock_qty     INTEGER
);

INSERT INTO products (product_id, product_name, category, price, stock_qty) VALUES
(101, 'Áo thun nam basic',         'Thời Trang',  250000,   120),
(102, 'Quần jean slim fit',        'Thời Trang',  450000,    80),
(103, 'Tai nghe Bluetooth',        'Điện Tử',     350000,   200),
(104, 'Sạc dự phòng 10000mAh',    'Điện Tử',     280000,   150),
(105, 'Nồi cơm điện 1.8L',        'Gia Dụng',    850000,    60),
(106, 'Bình giữ nhiệt 500ml',     'Gia Dụng',    180000,   300),
(107, 'Cà phê rang xay 500g',     'Thực Phẩm',   120000,   500),
(108, 'Trà oolong hộp 100 túi',   'Thực Phẩm',    95000,   400),
(109, 'Kem chống nắng SPF50',     'Mỹ Phẩm',     320000,   180),
(110, 'Sữa rửa mặt trà xanh',    'Mỹ Phẩm',     150000,   250),
(111, 'Laptop văn phòng 14"',     'Điện Tử',   12500000,    25),
(112, 'Bàn phím cơ gaming',       'Điện Tử',    1200000,    70);

-- 3. BẢNG ORDERS — Đơn hàng
CREATE TABLE orders (
    order_id      INTEGER PRIMARY KEY,
    customer_id   INTEGER,
    order_date    DATE,
    status        TEXT,
    total_amount  REAL,
    FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(customer_id)
);

INSERT INTO orders (order_id, customer_id, order_date, status, total_amount) VALUES
(1001, 1,  '2025-01-05', 'completed',  700000),
(1002, 2,  '2025-01-12', 'completed', 1300000),
(1003, 3,  '2025-01-20', 'completed',  350000),
(1004, 1,  '2025-02-03', 'completed',  530000),
(1005, 4,  '2025-02-14', 'completed',  850000),
(1006, 5,  '2025-02-28', 'cancelled',  450000),
(1007, 6,  '2025-03-05', 'completed',  280000),
(1008, 2,  '2025-03-15', 'completed', 1850000),
(1009, 7,  '2025-03-22', 'completed',  620000),
(1010, 8,  '2025-04-01', 'completed',  350000),
(1011, 3,  '2025-04-10', 'shipped',    950000),
(1012, 9,  '2025-04-18', 'completed', 2400000),
(1013, 10, '2025-05-02', 'completed',  180000),
(1014, 1,  '2025-05-15', 'completed', 12500000),
(1015, 11, '2025-05-20', 'cancelled',  320000),
(1016, 4,  '2025-06-01', 'completed',  720000),
(1017, 12, '2025-06-12', 'completed',  215000),
(1018, 5,  '2025-06-25', 'shipped',   1050000),
(1019, 13, '2025-07-03', 'completed',  470000),
(1020, 2,  '2025-07-14', 'completed',  960000),
(1021, 14, '2025-07-28', 'completed',  350000),
(1022, 7,  '2025-08-05', 'completed', 1680000),
(1023, 15, '2025-08-18', 'cancelled',  250000),
(1024, 9,  '2025-08-22', 'completed',  540000),
(1025, 6,  '2025-09-01', 'completed',  850000),
(1026, 10, '2025-09-15', 'completed', 3600000),
(1027, 3,  '2025-09-28', 'completed',  150000),
(1028, 1,  '2025-10-05', 'shipped',   1900000),
(1029, 8,  '2025-10-18', 'completed',  630000),
(1030, 11, '2025-10-30', 'completed',  280000);

-- 4. BẢNG ORDER_ITEMS — Chi tiết từng sản phẩm trong đơn hàng
CREATE TABLE order_items (
    item_id       INTEGER PRIMARY KEY,
    order_id      INTEGER,
    product_id    INTEGER,
    quantity      INTEGER,
    unit_price    REAL,
    FOREIGN KEY (order_id) REFERENCES orders(order_id),
    FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES products(product_id)
);

INSERT INTO order_items (item_id, order_id, product_id, quantity, unit_price) VALUES
(1,  1001, 101, 2, 250000),
(2,  1001, 106, 1, 180000),
(3,  1002, 102, 2, 450000),
(4,  1002, 103, 1, 350000),
(5,  1003, 103, 1, 350000),
(6,  1004, 104, 1, 280000),
(7,  1004, 101, 1, 250000),
(8,  1005, 105, 1, 850000),
(9,  1006, 102, 1, 450000),
(10, 1007, 104, 1, 280000),
(11, 1008, 105, 1, 850000),
(12, 1008, 109, 2, 320000),
(13, 1008, 106, 1, 180000),
(14, 1009, 107, 3, 120000),
(15, 1009, 110, 1, 150000),
(16, 1009, 106, 1, 180000),
(17, 1010, 103, 1, 350000),
(18, 1011, 109, 1, 320000),
(19, 1011, 107, 2, 120000),
(20, 1011, 108, 3,  95000),
(21, 1012, 111, 1, 12500000),
(22, 1013, 106, 1, 180000),
(23, 1014, 111, 1, 12500000),
(24, 1015, 109, 1, 320000),
(25, 1016, 101, 1, 250000),
(26, 1016, 103, 1, 350000),
(27, 1016, 107, 1, 120000),
(28, 1017, 108, 1,  95000),
(29, 1017, 107, 1, 120000),
(30, 1018, 102, 1, 450000),
(31, 1018, 109, 1, 320000),
(32, 1018, 104, 1, 280000),
(33, 1019, 110, 2, 150000),
(34, 1019, 108, 1,  95000),
(35, 1020, 103, 2, 350000),
(36, 1020, 106, 1, 180000),
(37, 1021, 103, 1, 350000),
(38, 1022, 112, 1, 1200000),
(39, 1022, 101, 1, 250000),
(40, 1022, 108, 2,  95000),
(41, 1023, 101, 1, 250000),
(42, 1024, 104, 1, 280000),
(43, 1024, 110, 1, 150000),
(44, 1025, 105, 1, 850000),
(45, 1026, 111, 1, 12500000),
(46, 1027, 110, 1, 150000),
(47, 1028, 112, 1, 1200000),
(48, 1028, 102, 1, 450000),
(49, 1028, 101, 1, 250000),
(50, 1029, 107, 2, 120000),
(51, 1029, 106, 1, 180000),
(52, 1029, 108, 1,  95000),
(53, 1030, 104, 1, 280000);

Tổng quan dữ liệu

Bảng	Số dòng	Mô tả
customers	15	Khách hàng — 4 vùng: Bắc (5), Nam (4), Trung (3), Tây Nguyên (2), có 3 email NULL
products	12	Sản phẩm — 5 danh mục: Thời Trang, Điện Tử, Gia Dụng, Thực Phẩm, Mỹ Phẩm
orders	30	Đơn hàng — 01/2025 → 10/2025, status: completed/shipped/cancelled
order_items	53	Chi tiết đơn — liên kết order ↔ product, có quantity & unit_price

⏱️ Thời lượng

Phần	Thời gian	Nội dung
Setup & kiểm tra database	10 phút	Tạo database trên DB Fiddle, chạy thử SELECT *
Bài tập 1: SELECT & Filtering	25 phút	5 query — SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT, NULL
Bài tập 2: JOIN	20 phút	3 query — INNER JOIN, LEFT JOIN, multi-table JOIN
Bài tập 3: Aggregation	25 phút	4 query — GROUP BY, HAVING, monthly trend, subquery
Review & Feedback	10 phút	Trình bày insight, nhận xét chéo
Tổng	90 phút

Bài tập 1: SELECT & Filtering — Truy vấn cơ bản (5 query)

Hướng dẫn

Mục tiêu: Thành thạo viết SELECT query với đầy đủ clause — WHERE lọc điều kiện, ORDER BY sắp xếp, LIMIT giới hạn kết quả, và xử lý giá trị NULL.

📌 Sau mỗi query, kiểm tra kết quả trả về có đúng với bảng kết quả mong đợi bên dưới.

Query 1: Xem toàn bộ khách hàng

Yêu cầu: Lấy tất cả thông tin từ bảng customers, sắp xếp theo customer_id.

sql

-- Query 1: Xem toàn bộ khách hàng
-- Mục đích: Làm quen với SELECT *, kiểm tra dữ liệu đã được tạo đúng
SELECT *
FROM customers
ORDER BY customer_id;

Kết quả mong đợi (15 dòng):

customer_id	name	email	region	signup_date
1	Nguyễn Văn An	an.nguyen@email.com	Bắc	2024-01-15
2	Trần Thị Bình	binh.tran@email.com	Nam	2024-02-20
3	Lê Hoàng Cường	cuong.le@email.com	Trung	2024-03-10
...	...	...	...	...
15	Tô Thị Rạng	rang.to@email.com	Trung	2025-03-22

✅ Nếu thấy 15 dòng đầy đủ — database đã sẵn sàng!

Query 2: Lọc đơn hàng đã hoàn thành với doanh thu > 1 triệu

Yêu cầu: Lấy order_id, customer_id, order_date, total_amount từ bảng orders — chỉ những đơn có status = 'completed' VÀ total_amount > 1000000. Sắp xếp theo total_amount giảm dần.

sql

-- Query 2: Lọc đơn hàng completed có doanh thu > 1 triệu
-- Mục đích: Thực hành WHERE với nhiều điều kiện (AND) + ORDER BY DESC
SELECT order_id,
       customer_id,
       order_date,
       total_amount
FROM orders
WHERE status = 'completed'
  AND total_amount > 1000000
ORDER BY total_amount DESC;

Kết quả mong đợi:

order_id	customer_id	order_date	total_amount
1014	1	2025-05-15	12500000
1026	10	2025-09-15	3600000
1012	9	2025-04-18	2400000
1008	2	2025-03-15	1850000
1022	7	2025-08-05	1680000
1002	2	2025-01-12	1300000

📌 6 đơn hàng có status completed với total > 1 triệu. Đơn lớn nhất là 12.5 triệu (Laptop).

Query 3: Top 5 đơn hàng gần nhất

Yêu cầu: Lấy 5 đơn hàng mới nhất (theo order_date), hiển thị order_id, order_date, status, total_amount.

sql

-- Query 3: Top 5 đơn hàng gần đây nhất
-- Mục đích: Thực hành ORDER BY + LIMIT
SELECT order_id,
       order_date,
       status,
       total_amount
FROM orders
ORDER BY order_date DESC
LIMIT 5;

Kết quả mong đợi:

order_id	order_date	status	total_amount
1030	2025-10-30	completed	280000
1029	2025-10-18	completed	630000
1028	2025-10-05	shipped	1900000
1027	2025-09-28	completed	150000
1026	2025-09-15	completed	3600000

Query 4: Tìm khách hàng chưa có email (NULL handling)

Yêu cầu: Lấy customer_id, name, region từ bảng customers — chỉ những khách có email IS NULL.

sql

-- Query 4: Tìm khách hàng thiếu email
-- Mục đích: Thực hành IS NULL — xử lý giá trị thiếu trong database
SELECT customer_id,
       name,
       region
FROM customers
WHERE email IS NULL;

Kết quả mong đợi:

customer_id	name	region
8	Bùi Quang Huy	Trung
11	Lý Thị Ngọc	Tây Nguyên
14	Huỳnh Thanh Quân	Bắc

📌 3 khách hàng thiếu email. Trong thực tế, đây là data cần bổ sung — có thể liên hệ khách qua kênh khác hoặc tạo chiến dịch "Update profile" để thu thập email.

Query 5: Lọc sản phẩm thuộc danh mục Điện Tử hoặc Gia Dụng, giá từ 200K–1 triệu

Yêu cầu: Lấy product_name, category, price từ bảng products — chỉ sản phẩm thuộc danh mục 'Điện Tử' hoặc 'Gia Dụng' VÀ có price nằm trong khoảng 200,000 – 1,000,000. Sắp xếp theo price tăng dần.

sql

-- Query 5: Lọc sản phẩm Điện Tử / Gia Dụng, giá 200K–1M
-- Mục đích: Thực hành IN + BETWEEN — 2 clause lọc rất hay dùng
SELECT product_name,
       category,
       price
FROM products
WHERE category IN ('Điện Tử', 'Gia Dụng')
  AND price BETWEEN 200000 AND 1000000
ORDER BY price ASC;

Kết quả mong đợi:

product_name	category	price
Sạc dự phòng 10000mAh	Điện Tử	280000
Tai nghe Bluetooth	Điện Tử	350000
Nồi cơm điện 1.8L	Gia Dụng	850000

📌 3 sản phẩm phù hợp. Bình giữ nhiệt (180K) bị loại vì dưới 200K. Laptop (12.5M) và Bàn phím cơ (1.2M) bị loại vì vượt 1M.

✅ Checklist Bài tập 1

#	Query	Số dòng kết quả	Đã hoàn thành?
1	SELECT * customers	15	☐
2	WHERE completed AND > 1M	6	☐
3	ORDER BY + LIMIT 5	5	☐
4	IS NULL email	3	☐
5	IN + BETWEEN	3	☐

Bài tập 2: JOIN — Kết nối bảng (3 query)

Hướng dẫn

Mục tiêu: Sử dụng JOIN để kết nối dữ liệu từ nhiều bảng — đây là kỹ năng cốt lõi của SQL. Tương tự VLOOKUP trong Excel nhưng mạnh hơn rất nhiều.

📌 Nhắc lại:
INNER JOIN: chỉ lấy dòng có giá trị khớp ở CẢ HAI bảng
LEFT JOIN: lấy TẤT CẢ dòng bên trái + dòng khớp bên phải (không khớp → NULL)

Query 6: INNER JOIN — Đơn hàng kèm tên khách hàng và khu vực

Yêu cầu: Kết nối bảng orders với customers qua customer_id. Hiển thị order_id, name (khách hàng), region, order_date, total_amount. Chỉ lấy đơn completed. Sắp xếp theo total_amount DESC.

sql

-- Query 6: INNER JOIN orders + customers
-- Mục đích: Kết nối 2 bảng để xem ai đặt đơn nào, ở vùng nào
SELECT o.order_id,
       c.name          AS customer_name,
       c.region,
       o.order_date,
       o.total_amount
FROM orders o
INNER JOIN customers c
    ON o.customer_id = c.customer_id
WHERE o.status = 'completed'
ORDER BY o.total_amount DESC;

Kết quả mong đợi:

order_id	customer_name	region	order_date	total_amount
1014	Nguyễn Văn An	Bắc	2025-05-15	12500000
1026	Trịnh Văn Mạnh	Bắc	2025-09-15	3600000
1012	Ngô Thị Lan	Nam	2025-04-18	2400000
1008	Trần Thị Bình	Nam	2025-03-15	1850000
1022	Đặng Thu Hà	Bắc	2025-08-05	1680000
1002	Trần Thị Bình	Nam	2025-01-12	1300000
1020	Trần Thị Bình	Nam	2025-07-14	960000
1025	Võ Đức Phong	Tây Nguyên	2025-09-01	850000
1005	Phạm Minh Dũng	Bắc	2025-02-14	850000
1016	Phạm Minh Dũng	Bắc	2025-06-01	720000
1001	Nguyễn Văn An	Bắc	2025-01-05	700000
1029	Bùi Quang Huy	Trung	2025-10-18	630000
1009	Đặng Thu Hà	Bắc	2025-03-22	620000
1004	Nguyễn Văn An	Bắc	2025-02-03	530000
1019	Mai Thị Phượng	Nam	2025-07-03	470000
1024	Ngô Thị Lan	Nam	2025-08-22	540000
1010	Bùi Quang Huy	Trung	2025-04-01	350000
1003	Lê Hoàng Cường	Trung	2025-01-20	350000
1021	Huỳnh Thanh Quân	Bắc	2025-07-28	350000
1030	Lý Thị Ngọc	Tây Nguyên	2025-10-30	280000
1007	Võ Đức Phong	Tây Nguyên	2025-03-05	280000
1017	Dương Công Ơn	Trung	2025-06-12	215000
1013	Trịnh Văn Mạnh	Bắc	2025-05-02	180000
1027	Lê Hoàng Cường	Trung	2025-09-28	150000

📌 24 đơn hàng completed (loại 3 cancelled + 3 shipped). Nguyễn Văn An (Bắc) có đơn lớn nhất: 12.5M.

Query 7: LEFT JOIN — Tất cả sản phẩm, kể cả chưa được mua

Yêu cầu: Hiển thị tất cả sản phẩm từ bảng products, kèm tổng số lượng đã bán (SUM(quantity)) từ order_items. Sản phẩm chưa bán ra hiển thị 0. Sắp xếp theo số lượng bán giảm dần.

sql

-- Query 7: LEFT JOIN products + order_items
-- Mục đích: Xem sản phẩm nào bán chạy, sản phẩm nào chưa ai mua
-- LEFT JOIN giữ TẤT CẢ sản phẩm, kể cả chưa xuất hiện trong order_items
SELECT p.product_id,
       p.product_name,
       p.category,
       COALESCE(SUM(oi.quantity), 0) AS total_sold
FROM products p
LEFT JOIN order_items oi
    ON p.product_id = oi.product_id
GROUP BY p.product_id, p.product_name, p.category
ORDER BY total_sold DESC;

Kết quả mong đợi:

product_id	product_name	category	total_sold
107	Cà phê rang xay 500g	Thực Phẩm	9
103	Tai nghe Bluetooth	Điện Tử	7
106	Bình giữ nhiệt 500ml	Gia Dụng	6
108	Trà oolong hộp 100 túi	Thực Phẩm	8
101	Áo thun nam basic	Thời Trang	6
104	Sạc dự phòng 10000mAh	Điện Tử	5
109	Kem chống nắng SPF50	Mỹ Phẩm	5
110	Sữa rửa mặt trà xanh	Mỹ Phẩm	5
102	Quần jean slim fit	Thời Trang	5
105	Nồi cơm điện 1.8L	Gia Dụng	3
111	Laptop văn phòng 14"	Điện Tử	3
112	Bàn phím cơ gaming	Điện Tử	2

📌 Tất cả 12 sản phẩm đều đã bán ít nhất 1 lần. Cà phê rang xay và Trà oolong bán chạy nhất (hàng tiêu dùng nhanh, giá thấp, mua lặp lại).

Query 8: Multi-table JOIN — Chi tiết đơn hàng đầy đủ

Yêu cầu: Kết nối 3 bảng: orders + customers + order_items + products để tạo bảng chi tiết đầy đủ. Hiển thị: tên khách, ngày đặt, tên sản phẩm, danh mục, số lượng, đơn giá, thành tiền. Chỉ lấy đơn completed. Hiển thị 10 dòng đầu.

sql

-- Query 8: Multi-table JOIN — 4 bảng
-- Mục đích: Tạo bảng chi tiết bán hàng hoàn chỉnh bằng cách JOIN 4 bảng
-- orders → customers (ai mua?) → order_items (mua gì?) → products (thông tin SP?)
SELECT c.name           AS customer_name,
       c.region,
       o.order_date,
       p.product_name,
       p.category,
       oi.quantity,
       oi.unit_price,
       (oi.quantity * oi.unit_price) AS line_total
FROM orders o
INNER JOIN customers c    ON o.customer_id  = c.customer_id
INNER JOIN order_items oi ON o.order_id     = oi.order_id
INNER JOIN products p     ON oi.product_id  = p.product_id
WHERE o.status = 'completed'
ORDER BY o.order_date, o.order_id
LIMIT 10;

Kết quả mong đợi (10 dòng đầu):

customer_name	region	order_date	product_name	category	quantity	unit_price	line_total
Nguyễn Văn An	Bắc	2025-01-05	Áo thun nam basic	Thời Trang	2	250000	500000
Nguyễn Văn An	Bắc	2025-01-05	Bình giữ nhiệt 500ml	Gia Dụng	1	180000	180000
Trần Thị Bình	Nam	2025-01-12	Quần jean slim fit	Thời Trang	2	450000	900000
Trần Thị Bình	Nam	2025-01-12	Tai nghe Bluetooth	Điện Tử	1	350000	350000
Lê Hoàng Cường	Trung	2025-01-20	Tai nghe Bluetooth	Điện Tử	1	350000	350000
Nguyễn Văn An	Bắc	2025-02-03	Sạc dự phòng 10000mAh	Điện Tử	1	280000	280000
Nguyễn Văn An	Bắc	2025-02-03	Áo thun nam basic	Thời Trang	1	250000	250000
Phạm Minh Dũng	Bắc	2025-02-14	Nồi cơm điện 1.8L	Gia Dụng	1	850000	850000
Võ Đức Phong	Tây Nguyên	2025-03-05	Sạc dự phòng 10000mAh	Điện Tử	1	280000	280000
Trần Thị Bình	Nam	2025-03-15	Nồi cơm điện 1.8L	Gia Dụng	1	850000	850000

📌 Mỗi dòng là 1 sản phẩm trong 1 đơn hàng. line_total = quantity × unit_price. Đây chính là bảng chi tiết sales — tương tự sheet "Sales Data" trong Excel mà bạn đã quen từ Buổi 3–4.

✅ Checklist Bài tập 2

#	Query	Kỹ thuật JOIN	Đã hoàn thành?
6	Orders + Customers	INNER JOIN	☐
7	Products + Order_items	LEFT JOIN + COALESCE	☐
8	4 bảng chi tiết	Multi-table INNER JOIN	☐

Bài tập 3: Aggregation — Tổng hợp dữ liệu (4 query)

Hướng dẫn

Mục tiêu: Dùng GROUP BY + aggregate functions để phân tích doanh thu theo vùng, theo danh mục, theo tháng. Thực hành HAVING để lọc nhóm, và viết subquery.

📌 Nhắc lại aggregate functions:
COUNT(*) — đếm số dòng
SUM(column) — tổng cộng
AVG(column) — trung bình
MIN(column) / MAX(column) — nhỏ nhất / lớn nhất

Query 9: Revenue by Region — Doanh thu theo khu vực

Yêu cầu: Tính tổng doanh thu (SUM), số đơn (COUNT), doanh thu trung bình mỗi đơn (AVG) theo từng region. Chỉ tính đơn completed. Sắp xếp theo tổng doanh thu giảm dần.

sql

-- Query 9: Revenue by Region
-- Mục đích: GROUP BY + nhiều aggregate functions — phân tích doanh thu theo vùng
SELECT c.region,
       COUNT(o.order_id)          AS total_orders,
       SUM(o.total_amount)        AS total_revenue,
       ROUND(AVG(o.total_amount)) AS avg_order_value,
       MIN(o.total_amount)        AS min_order,
       MAX(o.total_amount)        AS max_order
FROM orders o
INNER JOIN customers c
    ON o.customer_id = c.customer_id
WHERE o.status = 'completed'
GROUP BY c.region
ORDER BY total_revenue DESC;

Kết quả mong đợi:

region	total_orders	total_revenue	avg_order_value	min_order	max_order
Bắc	10	21730000	2173000	180000	12500000
Nam	6	7520000	1253333	470000	2400000
Trung	4	1745000	436250	150000	630000
Tây Nguyên	4	1410000	352500	280000	850000

📌 Insight #1: Khu vực Bắc chiếm 67% tổng doanh thu (21.7M / 32.4M) với chỉ 10 đơn — AOV cao nhất do có khách mua Laptop 12.5M. Nếu loại đơn outlier này, AOV Bắc giảm về ~1M — gần ngang Nam.

Query 10: Doanh thu theo danh mục, lọc danh mục > 2 triệu (HAVING)

Yêu cầu: Tính doanh thu theo category (từ bảng order_items + products), chỉ hiển thị danh mục có tổng doanh thu > 2,000,000. Chỉ tính đơn completed.

sql

-- Query 10: Revenue by Category + HAVING
-- Mục đích: GROUP BY + HAVING — lọc kết quả sau khi gom nhóm
-- HAVING khác WHERE: WHERE lọc TRƯỚC khi gom nhóm, HAVING lọc SAU khi gom nhóm
SELECT p.category,
       COUNT(DISTINCT o.order_id) AS total_orders,
       SUM(oi.quantity)           AS total_qty,
       SUM(oi.quantity * oi.unit_price) AS total_revenue
FROM order_items oi
INNER JOIN products p  ON oi.product_id = p.product_id
INNER JOIN orders o    ON oi.order_id   = o.order_id
WHERE o.status = 'completed'
GROUP BY p.category
HAVING total_revenue > 2000000
ORDER BY total_revenue DESC;

Kết quả mong đợi:

category	total_orders	total_qty	total_revenue
Điện Tử	14	14	40960000
Thời Trang	7	8	4350000
Gia Dụng	8	8	3790000
Mỹ Phẩm	6	7	2350000

📌 Điện Tử chiếm ~73% doanh thu — chủ yếu nhờ 3 đơn Laptop (mỗi đơn 12.5M). Thực Phẩm không xuất hiện vì doanh thu < 2M (bị HAVING lọc ra).

Query 11: Monthly Revenue Trend — Xu hướng doanh thu theo tháng

Yêu cầu: Tính doanh thu và số đơn theo từng tháng (01/2025 → 10/2025). Chỉ tính đơn completed.

sql

-- Query 11: Monthly Revenue Trend
-- Mục đích: Phân tích xu hướng theo thời gian — dùng strftime() trong SQLite
-- strftime('%Y-%m', date) trích năm-tháng từ cột date
SELECT strftime('%Y-%m', o.order_date) AS month,
       COUNT(o.order_id)               AS total_orders,
       SUM(o.total_amount)             AS monthly_revenue,
       ROUND(AVG(o.total_amount))      AS avg_order_value
FROM orders o
WHERE o.status = 'completed'
GROUP BY strftime('%Y-%m', o.order_date)
ORDER BY month;

Kết quả mong đợi:

month	total_orders	monthly_revenue	avg_order_value
2025-01	3	2350000	783333
2025-02	2	1380000	690000
2025-03	3	2750000	916667
2025-04	2	2750000	1375000
2025-05	2	12680000	6340000
2025-06	2	935000	467500
2025-07	3	1780000	593333
2025-08	2	2220000	1110000
2025-09	3	4600000	1533333
2025-10	2	910000	455000

📌 Insight #2: Tháng 5/2025 có doanh thu đột biến (12.68M) do 1 đơn Laptop 12.5M. Nếu loại outlier, doanh thu tháng 5 chỉ 180K — thực tế là tháng thấp nhất. Tháng 9 có doanh thu ổn định cao (4.6M, 3 đơn) — có thể là mùa back-to-school.

Query 12: Khách hàng có tổng chi tiêu cao nhất (Subquery)

Yêu cầu: Tìm khách hàng có tổng total_amount (chỉ đơn completed) cao hơn trung bình chi tiêu của tất cả khách hàng. Sử dụng subquery.

sql

-- Query 12: Khách hàng chi tiêu trên trung bình — dùng subquery
-- Mục đích: Thực hành subquery trong HAVING
-- Bước 1: Subquery tính trung bình tổng chi tiêu mỗi khách
-- Bước 2: Query chính lọc khách có tổng chi tiêu > trung bình
SELECT c.customer_id,
       c.name,
       c.region,
       COUNT(o.order_id)    AS total_orders,
       SUM(o.total_amount)  AS total_spent
FROM orders o
INNER JOIN customers c
    ON o.customer_id = c.customer_id
WHERE o.status = 'completed'
GROUP BY c.customer_id, c.name, c.region
HAVING total_spent > (
    -- Subquery: tính trung bình tổng chi tiêu mỗi khách
    SELECT AVG(customer_total)
    FROM (
        SELECT SUM(total_amount) AS customer_total
        FROM orders
        WHERE status = 'completed'
        GROUP BY customer_id
    )
)
ORDER BY total_spent DESC;

Kết quả mong đợi:

customer_id	name	region	total_orders	total_spent
1	Nguyễn Văn An	Bắc	3	13730000
2	Trần Thị Bình	Nam	3	4110000
10	Trịnh Văn Mạnh	Bắc	2	3780000
9	Ngô Thị Lan	Nam	2	2940000
7	Đặng Thu Hà	Bắc	2	2300000

📌 Insight #3: Chỉ 5/15 khách hàng (33%) có chi tiêu trên trung bình, nhưng nhóm này đóng góp ~83% tổng doanh thu. Đây là nhóm khách VIP — cần chương trình loyalty riêng. Nguyễn Văn An là khách #1 với 13.7M (chiếm 42% tổng doanh thu!).

✅ Checklist Bài tập 3

#	Query	Kỹ thuật	Đã hoàn thành?
9	Revenue by Region	GROUP BY + SUM/COUNT/AVG	☐
10	Revenue by Category	GROUP BY + HAVING	☐
11	Monthly Trend	strftime + GROUP BY	☐
12	Top Customers	Subquery + HAVING	☐

🌟 Bonus: Nâng cao (tùy chọn)

Dành cho bạn hoàn thành sớm hoặc muốn thử thách thêm. Không bắt buộc nhưng rất có giá trị trong thực tế.

Bonus 1: Top 2 sản phẩm bán chạy nhất mỗi danh mục (Top N per Group)

sql

-- Bonus 1: Top 2 sản phẩm mỗi category — dùng window function hoặc subquery
-- Trong SQLite, dùng cách tiếp cận ROW_NUMBER() (SQLite 3.25+)
SELECT *
FROM (
    SELECT p.category,
           p.product_name,
           SUM(oi.quantity) AS total_sold,
           ROW_NUMBER() OVER (
               PARTITION BY p.category
               ORDER BY SUM(oi.quantity) DESC
           ) AS rank_in_category
    FROM order_items oi
    INNER JOIN products p ON oi.product_id = p.product_id
    INNER JOIN orders o   ON oi.order_id   = o.order_id
    WHERE o.status = 'completed'
    GROUP BY p.category, p.product_name
)
WHERE rank_in_category <= 2
ORDER BY category, rank_in_category;

Kết quả mong đợi:

category	product_name	total_sold	rank_in_category
Điện Tử	Tai nghe Bluetooth	6	1
Điện Tử	Sạc dự phòng 10000mAh	4	2
Gia Dụng	Bình giữ nhiệt 500ml	5	1
Gia Dụng	Nồi cơm điện 1.8L	3	2
Mỹ Phẩm	Kem chống nắng SPF50	4	1
Mỹ Phẩm	Sữa rửa mặt trà xanh	4	2
Thời Trang	Áo thun nam basic	5	1
Thời Trang	Quần jean slim fit	4	2
Thực Phẩm	Trà oolong hộp 100 túi	7	1
Thực Phẩm	Cà phê rang xay 500g	7	2

Bonus 2: Khách hàng mua cùng sản phẩm (Self JOIN concept)

sql

-- Bonus 2: Tìm cặp khách hàng cùng mua 1 sản phẩm
-- Dùng self-join trên order_items thông qua product_id
SELECT DISTINCT
       c1.name AS customer_1,
       c2.name AS customer_2,
       p.product_name
FROM order_items oi1
INNER JOIN order_items oi2 ON oi1.product_id = oi2.product_id
                          AND oi1.order_id <> oi2.order_id
INNER JOIN orders o1      ON oi1.order_id = o1.order_id
INNER JOIN orders o2      ON oi2.order_id = o2.order_id
INNER JOIN customers c1   ON o1.customer_id = c1.customer_id
INNER JOIN customers c2   ON o2.customer_id = c2.customer_id
INNER JOIN products p     ON oi1.product_id = p.product_id
WHERE c1.customer_id < c2.customer_id  -- tránh trùng cặp A-B và B-A
ORDER BY p.product_name, c1.name
LIMIT 10;

📌 Kỹ thuật này dùng trong recommendation system: "Khách mua sản phẩm X cũng mua sản phẩm Y" — nền tảng của collaborative filtering.

Bonus 3: COALESCE — Thay thế NULL bằng giá trị mặc định

sql

-- Bonus 3: Hiển thị danh sách khách hàng, thay NULL email bằng 'Chưa cung cấp'
-- COALESCE(value, default) — trả về value nếu không NULL, ngược lại trả default
SELECT customer_id,
       name,
       COALESCE(email, 'Chưa cung cấp') AS email,
       region,
       signup_date
FROM customers
ORDER BY customer_id;

Kết quả mong đợi (trích):

customer_id	name	email	region	signup_date
7	Đặng Thu Hà	ha.dang@email.com	Bắc	2024-07-30
8	Bùi Quang Huy	Chưa cung cấp	Trung	2024-08-14
9	Ngô Thị Lan	lan.ngo@email.com	Nam	2024-09-01
...	...	...	...	...
11	Lý Thị Ngọc	Chưa cung cấp	Tây Nguyên	2024-11-05
...	...	...	...	...
14	Huỳnh Thanh Quân	Chưa cung cấp	Bắc	2025-02-14

📌 COALESCE rất hữu ích khi tạo báo cáo — thay NULL bằng text có nghĩa giúp dữ liệu dễ đọc hơn.

📋 Deliverable — Bài nộp

Yêu cầu nộp

#	Nội dung	Format
1	File SQL — tất cả 12 query (có comment giải thích)	`HoTen_Buoi05_SQL.sql`
2	Bảng kết quả — screenshot hoặc copy kết quả 10 query chính	Paste vào file Word/Google Doc
3	3 insight kinh doanh — rút ra từ kết quả query, có số liệu cụ thể	Viết trong cùng file Word/Google Doc

Template file .sql

sql

-- =============================================
-- Workshop Buổi 5: Query cơ sở dữ liệu E-commerce
-- Họ tên: [Điền tên]
-- Ngày: [Điền ngày]
-- =============================================

-- === BÀI TẬP 1: SELECT & FILTERING ===

-- Query 1: Xem toàn bộ khách hàng
-- [Paste query ở đây]

-- Query 2: Lọc đơn hàng completed > 1 triệu
-- [Paste query ở đây]

-- Query 3: Top 5 đơn gần nhất
-- [Paste query ở đây]

-- Query 4: Khách hàng thiếu email (NULL)
-- [Paste query ở đây]

-- Query 5: Lọc sản phẩm IN + BETWEEN
-- [Paste query ở đây]

-- === BÀI TẬP 2: JOIN ===

-- Query 6: INNER JOIN orders + customers
-- [Paste query ở đây]

-- Query 7: LEFT JOIN products + order_items
-- [Paste query ở đây]

-- Query 8: Multi-table JOIN (4 bảng)
-- [Paste query ở đây]

-- === BÀI TẬP 3: AGGREGATION ===

-- Query 9: Revenue by Region
-- [Paste query ở đây]

-- Query 10: Revenue by Category + HAVING
-- [Paste query ở đây]

-- Query 11: Monthly Revenue Trend
-- [Paste query ở đây]

-- Query 12: Top Customers (subquery)
-- [Paste query ở đây]

-- === BONUS (tùy chọn) ===
-- [Paste query bonus nếu có]

-- === 3 INSIGHT ===
-- Insight 1: [Viết ở đây]
-- Insight 2: [Viết ở đây]
-- Insight 3: [Viết ở đây]

3 Insight mẫu (tham khảo)

Insight 1 — Revenue tập trung ở khu vực Bắc: Khu vực Bắc đóng góp 67% tổng doanh thu (21.7M / 32.4M) với 10 đơn hàng completed. Tuy nhiên, nếu loại đơn Laptop 12.5M (outlier), AOV Bắc ~1M — tương đương khu vực Nam. → Kiến nghị: cần phân tích sâu hơn để tách biệt ảnh hưởng của đơn lớn (high-ticket items).

Insight 2 — Tháng 5 có doanh thu đột biến nhưng thiếu bền vững: Tháng 5/2025 đạt 12.68M — cao nhất 10 tháng, nhưng 98.6% đến từ 1 đơn Laptop. Tháng 9 (4.6M từ 3 đơn) có cấu trúc revenue healthy hơn. → Kiến nghị: đặt alert cho đơn > 5M để theo dõi riêng, tránh bị "skew" khi phân tích trend.

Insight 3 — 33% khách VIP tạo 83% doanh thu (quy luật Pareto): 5/15 khách hàng có tổng chi tiêu trên trung bình, đóng góp ~83% revenue. Nguyễn Văn An (13.7M, 42% revenue) là khách #1. → Kiến nghị: xây chương trình loyalty (tích điểm, ưu đãi riêng) cho top 5 khách, đồng thời tạo campaign "kích hoạt" 10 khách còn lại.

📝 Tiêu chí chấm

Tiêu chí	Trọng số	Chi tiết
Query đúng cú pháp & chạy được	30%	12 query đều chạy không lỗi trên DB Fiddle
Kết quả chính xác	30%	Output khớp với bảng kết quả mong đợi
Comment giải thích	15%	Mỗi query có comment mô tả mục đích, kỹ thuật dùng
3 Insight có chất lượng	20%	Có số liệu cụ thể, có so sánh, có kiến nghị hành động
Bonus	5%	Hoàn thành 1–3 query bonus
Tổng	100%

Rubric chi tiết

Mức	Điểm	Mô tả
Xuất sắc	9–10	12/12 query đúng, comment rõ ràng, 3 insight sâu sắc có số liệu + kiến nghị, có bonus
Tốt	7–8	10–11/12 query đúng, comment đầy đủ, 3 insight có số liệu
Đạt	5–6	8–9/12 query đúng, comment tối thiểu, 2 insight cơ bản
Chưa đạt	< 5	< 8 query đúng hoặc thiếu insight

💡 Tips & Best Practices

SQL Writing Style

sql

-- ✅ TỐT: Mỗi clause trên 1 dòng, camelCase cho alias, có comment
SELECT c.name          AS customer_name,
       c.region,
       SUM(o.total_amount) AS total_revenue
FROM orders o
INNER JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id
WHERE o.status = 'completed'
GROUP BY c.name, c.region
ORDER BY total_revenue DESC;

-- ❌ XẤU: Viết 1 dòng dài, không comment, không alias
SELECT name, region, sum(total_amount) FROM orders INNER JOIN customers ON orders.customer_id = customers.customer_id WHERE status = 'completed' GROUP BY name, region ORDER BY sum(total_amount) DESC;

Thứ tự thực thi SQL (quan trọng!)

Thứ tự VIẾT:        Thứ tự CHẠY:
1. SELECT            5. SELECT
2. FROM              1. FROM / JOIN
3. WHERE             2. WHERE
4. GROUP BY          3. GROUP BY
5. HAVING            4. HAVING
6. ORDER BY          6. ORDER BY
7. LIMIT             7. LIMIT

📌 Đây là lý do bạn không thể dùng alias từ SELECT trong WHERE — vì WHERE chạy TRƯỚC SELECT!

Lỗi thường gặp

Lỗi	Nguyên nhân	Cách sửa
`no such column`	Sai tên cột hoặc chưa JOIN bảng chứa cột đó	Kiểm tra schema, thêm JOIN
`ambiguous column`	2 bảng có cùng tên cột, SQL không biết lấy bảng nào	Thêm prefix: `o.customer_id` thay vì `customer_id`
`not an aggregate`	Cột trong SELECT không nằm trong GROUP BY và không có aggregate	Thêm cột vào GROUP BY hoặc bọc trong aggregate function
Kết quả trống	WHERE / HAVING lọc quá chặt, hoặc không có dữ liệu khớp	Kiểm tra lại điều kiện, thử bỏ bớt filter
Kết quả sai số dòng	JOIN tạo duplicate do quan hệ 1:N	Dùng `COUNT(DISTINCT ...)` hoặc kiểm tra lại logic JOIN

🔗 Tài liệu tham khảo

📖 SQLite Documentation — Reference chính thức
🎮 SQLBolt — Bài tập tương tác từ cơ bản đến nâng cao
🎮 SQL Murder Mystery — Học SQL qua giải câu đố
📝 W3Schools SQL Tutorial — Tra cứu cú pháp nhanh
🛠 DB Fiddle — Viết & test SQL trực tuyến
📊 Mode SQL Tutorial — Bài tập SQL cho DA

🔗 Quay lại: Buổi 5: SQL — SELECT, JOIN & Aggregation

🛠 Workshop Buổi 5: Query cơ sở dữ liệu E-commerce ​

🎯 Mục tiêu ​

🧰 Công cụ & Setup ​

Setup trước buổi học ​

📦 Dataset: E-commerce Database ​

Sơ đồ quan hệ (ERD) ​

Schema & Sample Data ​

Tổng quan dữ liệu ​

⏱️ Thời lượng ​

Bài tập 1: SELECT & Filtering — Truy vấn cơ bản (5 query) ​

Hướng dẫn ​

Query 1: Xem toàn bộ khách hàng ​

Query 2: Lọc đơn hàng đã hoàn thành với doanh thu > 1 triệu ​

Query 3: Top 5 đơn hàng gần nhất ​

Query 4: Tìm khách hàng chưa có email (NULL handling) ​

Query 5: Lọc sản phẩm thuộc danh mục Điện Tử hoặc Gia Dụng, giá từ 200K–1 triệu ​

✅ Checklist Bài tập 1 ​

Bài tập 2: JOIN — Kết nối bảng (3 query) ​

Hướng dẫn ​

Query 6: INNER JOIN — Đơn hàng kèm tên khách hàng và khu vực ​

Query 7: LEFT JOIN — Tất cả sản phẩm, kể cả chưa được mua ​

Query 8: Multi-table JOIN — Chi tiết đơn hàng đầy đủ ​

✅ Checklist Bài tập 2 ​

Bài tập 3: Aggregation — Tổng hợp dữ liệu (4 query) ​

Hướng dẫn ​

Query 9: Revenue by Region — Doanh thu theo khu vực ​

Query 10: Doanh thu theo danh mục, lọc danh mục > 2 triệu (HAVING) ​

Query 11: Monthly Revenue Trend — Xu hướng doanh thu theo tháng ​

Query 12: Khách hàng có tổng chi tiêu cao nhất (Subquery) ​

✅ Checklist Bài tập 3 ​

🌟 Bonus: Nâng cao (tùy chọn) ​

Bonus 1: Top 2 sản phẩm bán chạy nhất mỗi danh mục (Top N per Group) ​

Bonus 2: Khách hàng mua cùng sản phẩm (Self JOIN concept) ​

Bonus 3: COALESCE — Thay thế NULL bằng giá trị mặc định ​

📋 Deliverable — Bài nộp ​

Yêu cầu nộp ​

Template file .sql ​

3 Insight mẫu (tham khảo) ​

📝 Tiêu chí chấm ​

Rubric chi tiết ​

💡 Tips & Best Practices ​

SQL Writing Style ​

Thứ tự thực thi SQL (quan trọng!) ​

Lỗi thường gặp ​

🔗 Tài liệu tham khảo ​

🛠 Workshop Buổi 5: Query cơ sở dữ liệu E-commerce

🎯 Mục tiêu

🧰 Công cụ & Setup

Setup trước buổi học

📦 Dataset: E-commerce Database

Sơ đồ quan hệ (ERD)

Schema & Sample Data

Tổng quan dữ liệu

⏱️ Thời lượng

Bài tập 1: SELECT & Filtering — Truy vấn cơ bản (5 query)

Hướng dẫn

Query 1: Xem toàn bộ khách hàng

Query 2: Lọc đơn hàng đã hoàn thành với doanh thu > 1 triệu

Query 3: Top 5 đơn hàng gần nhất

Query 4: Tìm khách hàng chưa có email (NULL handling)

Query 5: Lọc sản phẩm thuộc danh mục Điện Tử hoặc Gia Dụng, giá từ 200K–1 triệu

✅ Checklist Bài tập 1

Bài tập 2: JOIN — Kết nối bảng (3 query)

Hướng dẫn

Query 6: INNER JOIN — Đơn hàng kèm tên khách hàng và khu vực

Query 7: LEFT JOIN — Tất cả sản phẩm, kể cả chưa được mua

Query 8: Multi-table JOIN — Chi tiết đơn hàng đầy đủ

✅ Checklist Bài tập 2

Bài tập 3: Aggregation — Tổng hợp dữ liệu (4 query)

Hướng dẫn

Query 9: Revenue by Region — Doanh thu theo khu vực

Query 10: Doanh thu theo danh mục, lọc danh mục > 2 triệu (HAVING)

Query 11: Monthly Revenue Trend — Xu hướng doanh thu theo tháng

Query 12: Khách hàng có tổng chi tiêu cao nhất (Subquery)

✅ Checklist Bài tập 3

🌟 Bonus: Nâng cao (tùy chọn)

Bonus 1: Top 2 sản phẩm bán chạy nhất mỗi danh mục (Top N per Group)

Bonus 2: Khách hàng mua cùng sản phẩm (Self JOIN concept)

Bonus 3: COALESCE — Thay thế NULL bằng giá trị mặc định

📋 Deliverable — Bài nộp

Yêu cầu nộp

Template file .sql

3 Insight mẫu (tham khảo)

📝 Tiêu chí chấm

Rubric chi tiết

💡 Tips & Best Practices

SQL Writing Style

Thứ tự thực thi SQL (quan trọng!)

Lỗi thường gặp

🔗 Tài liệu tham khảo