SQL для Excel-аналитика: переходим с таблиц на запросы

Если вы умеете работать в Excel — вы уже понимаете логику SQL. Большинство Excel-операций имеют прямые аналоги в SQL. Это руководство для тех, кто хочет перейти с таблиц на запросы.

Таблица → SQL: основная параллель

Excel таблица       SQL таблица
Лист               → FROM table_name
Строки             → Строки (rows)
Столбцы            → Столбцы (columns)
Фильтр             → WHERE
Сортировка         → ORDER BY
Скрыть столбцы     → SELECT col1, col2 (только нужные)

Фильтр (AutoFilter) → WHERE

Excel: Фильтр → Категория = "Электроника" И Цена > 1000

SQL:

SELECT *
FROM products
WHERE category = 'Электроника'
  AND price > 1000;

Excel: Фильтр → Статус IN ("Новый", "В обработке")

SQL:

SELECT * FROM orders
WHERE status IN ('Новый', 'В обработке');

Excel: Фильтр → Имя содержит "Иван"

SQL:

SELECT * FROM customers
WHERE name LIKE '%Иван%';

Сортировка → ORDER BY

Excel: Сортировка по дате (новые сверху), затем по сумме

SQL:

SELECT * FROM orders
ORDER BY created_at DESC, amount DESC;

Сводная таблица → GROUP BY

Сводная таблица — самый мощный инструмент Excel. В SQL это GROUP BY.

Excel Сводная: Строки=Категория, Значения=Сумма продаж

SQL:

SELECT
    category,
    SUM(amount) AS total_sales
FROM orders
GROUP BY category
ORDER BY total_sales DESC;

Excel Сводная: Строки=Категория, Столбцы=Месяц, Значения=Сумма

SQL (через CASE WHEN):

SELECT
    category,
    SUM(CASE WHEN EXTRACT(MONTH FROM date) = 1 THEN amount END) AS january,
    SUM(CASE WHEN EXTRACT(MONTH FROM date) = 2 THEN amount END) AS february,
    SUM(CASE WHEN EXTRACT(MONTH FROM date) = 3 THEN amount END) AS march
FROM orders
WHERE EXTRACT(YEAR FROM date) = 2026
GROUP BY category;

Агрегатные функции

-- Excel: СЧЁТЕСЛИМН(status, "completed", amount, ">1000")
SELECT COUNT(*)
FROM orders
WHERE status = 'completed' AND amount > 1000;

ВПР (VLOOKUP) → JOIN

ВПР — поиск значения в другой таблице по ключу. В SQL это JOIN.

Excel:
Таблица1: orders (order_id, user_id, amount)
Таблица2: users (user_id, name, email)
ВПР: =ВПР(B2, users!A:C, 2, 0)  — найти имя по user_id

SQL:

SELECT
    o.order_id,
    o.amount,
    u.name,      -- ← как ВПР нашёл name из users
    u.email
FROM orders o
JOIN users u ON u.id = o.user_id;

ВПР с #Н/Д для ненайденных → LEFT JOIN (сохранить все строки orders):

SELECT
    o.order_id,
    o.amount,
    u.name  -- NULL если пользователь не найден
FROM orders o
LEFT JOIN users u ON u.id = o.user_id;

ЕСЛИ (IF) → CASE WHEN

Excel: =ЕСЛИ(A2>10000; "Крупный"; "Мелкий")

SQL:

SELECT
    order_id,
    amount,
    CASE
        WHEN amount > 10000 THEN 'Крупный'
        ELSE 'Мелкий'
    END AS size_category
FROM orders;

Excel: =ЕСЛИМН(A2>=100000,"Whale", A2>=10000,"Loyal", A2>=1000,"Regular", A2>0,"New", "Inactive")

SQL:

SELECT
    user_id,
    total_spent,
    CASE
        WHEN total_spent >= 100000 THEN 'Whale'
        WHEN total_spent >= 10000  THEN 'Loyal'
        WHEN total_spent >= 1000   THEN 'Regular'
        WHEN total_spent > 0       THEN 'New'
        ELSE 'Inactive'
    END AS segment
FROM user_totals;

ТЕКСТ / Строковые функции

Даты

-- Заказы за последние 30 дней
SELECT * FROM orders
WHERE created_at >= CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days';

-- Выручка по месяцам
SELECT
    TO_CHAR(created_at, 'YYYY-MM') AS month,
    SUM(amount) AS revenue
FROM orders
GROUP BY 1
ORDER BY 1;

СЧЁТЕСЛИ по уникальным → COUNT DISTINCT

Excel: =СУММПРОИЗВ(1/СЧЁТЕСЛИ(A:A, A:A))  — подсчёт уникальных

SQL:

SELECT COUNT(DISTINCT user_id) AS unique_customers
FROM orders;

Нарастающий итог → SUM() OVER

Excel: =СУММ($B$2:B2)  — нарастающая сумма

SQL:

SELECT
    date,
    revenue,
    SUM(revenue) OVER (ORDER BY date) AS running_total
FROM daily_sales;

Ранжирование → RANK()

Excel: =РАНГ(A2, A:A, 0)

SQL:

SELECT
    name,
    sales,
    RANK() OVER (ORDER BY sales DESC) AS rank
FROM salespeople;

Практический пример: отчёт продаж

Excel: Сводная → Менеджер | Кол-во сделок | Сумма | Средний чек | Доля от итога

SQL:

SELECT
    manager_name,
    COUNT(*)                                    AS deals,
    SUM(amount)                                 AS total,
    ROUND(AVG(amount), 0)                       AS avg_deal,
    ROUND(SUM(amount) / SUM(SUM(amount)) OVER () * 100, 1) AS pct_of_total
FROM sales
WHERE created_at >= '2026-01-01'
GROUP BY manager_name
ORDER BY total DESC;

Главные преимущества SQL над Excel

SQL не заменяет Excel — он дополняет. Excel для визуализации и ad-hoc анализа, SQL для получения данных и сложных расчётов на больших объёмах.