Views no SQL Server: Simplificando Consultas Complexas no Excel e Power BI

Seja bem-vindo e seja bem-vinda a mais um artigo para o meu blog pessoal.

Um espaço que eu dedico ao compartilhamento de conhecimento técnico, com foco em ferramentas que facilitam o dia a dia de quem trabalha com dados, como SQL Server, Excel e Power BI.

Hoje, vamos mergulhar em um recurso que eu adoro e que pode transformar a forma como você lida com consultas complicadas: as views no SQL Server.

Se você já se pegou reescrevendo a mesma query enorme várias vezes – cheia de subqueries, funções de janela e agregações – para gerar relatórios no Excel ou no Power BI, esse artigo é para você.

Eu sei como é frustrante isso. No meu dia a dia, como analista de treinamento na MLF, eu lido com isso o tempo todo. E, acredite, não é falta de habilidade; é falta de organização. As views vêm para resolver exatamente esse problema, encapsulando toda a complexidade em algo simples de usar e reutilizar.

Vou explicar tudo de forma prática, passo a passo, sem enrolação. Vamos cobrir como criar uma view a partir de uma consulta complexa, documentá-la com ajuda de IA, consumi-la no Excel via Power Query e no Power BI com medidas DAX. No final, você vai ver como um simples “atualizar” mantém tudo fresco e alinhado. Não é mágica, é método – e eu garanto que vai economizar horas do seu tempo.

O Problema Cotidiano: Consultas Complexas e Repetição Infinita

Vamos ser honestos: quem trabalha com SQL Server já passou por isso. Você precisa calcular algo como a média de vendas por cliente, ou o intervalo entre a primeira e a última compra, ou identificar clientes inativos há meses. Para isso, você monta uma query que parece um Frankenstein:

• Subqueries para preparar dados intermediários.
• Funções de janela como ROW_NUMBER() com PARTITION BY para numerar registros por cliente.
• Agregações com MIN() e MAX() para pegar datas extremas.
• DATEDIFF() para calcular diferenças em dias.
• Filtros no HAVING para garantir que só venham clientes com pelo menos duas compras.

No vídeo que gravei (e do qual extraí o texto base para este artigo), eu usei exatamente isso para listar clientes com no mínimo duas notas fiscais, mostrando o tempo entre a primeira e a última compra. Funciona? Sim. Mas aí, uma semana depois, o gestor pede: “Faça de novo, mas agora por região, e filtre por período X”. E você? Copia, cola, adapta, salva uma versão nova… Repetição pura.

Eu já fiz isso tantas vezes que me pergunto: por que não encapsular isso tudo? É aí que as views entram. Elas não são novidade – eu uso há anos –, mas muita gente ainda as subestima. E você, já se pegou nessa armadilha? Deixe nos comentários.

O Que é uma View e Por Que Ela Muda o Jogo

Uma view no SQL Server é basicamente uma consulta “salva” com um nome amigável. Pense nela como um apelido para toda aquela lógica complicada. Em vez de expor subqueries e funções para todo mundo (incluindo você mesmo no futuro), você cria uma “tabela virtual” que todo mundo consome como se fosse uma tabela normal.

Benefícios que eu vejo no dia a dia:

• Reutilização total: Escreve uma vez, usa em dezenas de relatórios. No Excel, no Power BI, em qualquer ferramenta conectada.
• Segurança prática: Dá permissão só na view, não nas tabelas base. Ideal para governança em empresas.
• Manutenção centralizada: Altera a view, e todos os relatórios atualizam automaticamente após um refresh.
• Organização mental: Daqui a seis meses, você não vai se perder tentando lembrar o que aquela query fazia.

No meu caso, essa view específica serve para análises de recorrência, fidelização e detecção de inativos – super útil para campanhas de retenção. E o melhor: o usuário final nem precisa saber de SQL. Ele só chama SELECT * FROM MinhaView e pronto.

Documentando a Query com IA: Um Truque que Eu Sempre Uso

Antes de criar a view, eu sempre documento a query. E aqui vai uma dica que mudou minha rotina: use IA para isso. No vídeo, eu copiei a query completa e pedi ao ChatGPT (ou qualquer IA similar) para gerar uma documentação.

O prompt simples que eu uso: “Você é um especialista em SQL Server. Documente essa query: explique o objetivo, o passo a passo e as colunas de saída.” Em segundos, você tem algo como:

“Esta query lista todos os clientes que têm no mínimo duas notas fiscais, mostrando o intervalo de tempo entre a primeira e a última compra. Útil para análise de recorrência, estudo de fidelização e identificação de clientes com longos períodos de inatividade.”

Copie isso para um bloco de comentários no topo do seu script SQL:

/* Objetivo: Lista clientes com ≥2 notas fiscais e intervalo entre primeira e última compra. Útil para recorrência, fidelização e inativos. Passo a passo: – Subquery com ROW_NUMBER() por cliente para numerar compras. – Agregações MIN/MAX para datas extremas. – DATEDIFF para diferença em dias. – HAVING para filtrar ≥2 compras. */

Por quê? Porque documentar manualmente é chato e demorado. Com IA, é rápido e preciso. Não é trapaça – é eficiência. E, se outro colega precisar mexer no código, ele agradece.

Criando a View no SQL Server: Passo a Passo Prático

Com a query testada e documentada, hora de criar a view. Abra o SQL Server Management Studio (SSMS) e use o comando básico:

“`sql CREATE VIEW dbo.VW_Analise_Primeira_Ultima_Nota AS — Cole aqui a sua query completa, SEM o ORDER BY SELECT — Sua lógica de subquery, agregações, etc. FROM — Suas tabelas WHERE — Seus filtros GROUP BY — Agrupamentos HAVING — Condições — Sem ORDER BY aqui! ;

Pontos chave que eu sempre reforço:

• Esquema: Use dbo ou o esquema da sua empresa (ex: por departamento).
• Nome: Convenção como VW_ ajuda na organização. Seja consistente.
• Sem ORDER BY: Views não suportam ordenação na definição (exceto com TOP, mas evite). Ordene ao consumir.
• Teste imediato: Após criar, rode SELECT TOP 100 * FROM dbo.VW_Analise_Primeira_Ultima_Nota WHERE DiferencaDias > 365 ORDER BY DiferencaDias DESC;. Perfeito!

Se der erro, verifique sintaxe ou permissões. No meu ambiente (banco bd_sql_1 no servidor local NOTEALe), foi suave. Toda a complexidade agora está “escondida” – o usuário só vê colunas limpas como NomeCliente, PrimeiraCompra, UltimaCompra e DiferencaDias.

Consumindo a View no Excel: Power Query Faz o Trabalho Pesado

Agora, o pulo do gato: levar isso para o Excel, ferramenta que eu uso diariamente para análises rápidas. Abra o Excel e siga:

1. Conexão: Guia Dados > Obter Dados > De Banco de Dados > De SQL Server.
   • Servidor: Seu nome (ex: NOTEALe).
   • Banco: bd_sql_1.
   • Em Opções Avançadas, cole: SELECT * FROM dbo.VW_Analise_Primeira_Ultima_Nota;.
2. Power Query Editor: Clique OK e transforme.
   • Selecione todas as colunas (Ctrl + A).
   • Transformar > Detectar Tipo de Dados (datas viram datas, números viram números).
   • Renomeie a query para algo como VW_Datas.
   • Opcional: Remova colunas extras ou adicione customizadas (mas evite, já que o SQL fez o grosso).
3. Carregamento Inteligente: Não clique Fechar e Carregar direto. Use Fechar e Carregar Para… > Adicionar ao Modelo de Dados. Isso mantém a planilha limpa e permite tabelas dinâmicas e DAX.
4. Atualização: Em Consultas e Conexões, clique direito na query > Atualizar. Dados frescos do SQL, sem esforço.

Eu adoro isso porque o Power Query cuida da ETL (Extração, Transformação, Carga), e você foca na análise. Quer extrair ano da primeira compra? Edite a query e adicione uma coluna personalizada. Simples e poderoso.

No Power BI: Mesma View, Medidas DAX e Visualizações Rápidas

O Power BI é o meu go-to para dashboards. O processo é quase idêntico ao Excel, já que usa Power Query também:

1. Conexão: Obter Dados > * Server*.
   • Servidor e banco iguais.
   • Query: SELECT * FROM dbo.VW_Analise_Primeira_Ultima_Nota ORDER BY DiferencaDias DESC; (aqui pode ordenar!).
2. Editor Power Query: Detecte tipos, renomeie para Fato_Dados (convenção de tabela fato, pois tem métricas como dias de diferença).
3. Modelo e Medidas: Carregue e crie uma tabela Medidas (vazia, só para agrupar).
   • Nova Medida: Total Clientes = COUNTROWS(Fato_Dados).
   • Outra: Media Geral Diferença Dias = AVERAGE(Fato_Dados[DiferencaDias]).
4. Visualizações: Arraste para cartões (ex: total de 610 clientes, média de 365 dias). Adicione tabelas com NomeCliente e DiferencaDias. Para inativos, filtre >365 dias.

Atualize com um clique, e qualquer mudança na view propaga. No meu teste, os números bateram perfeitamente com o SSMS – arredondamentos e tudo.

Views como Camada de Negócio: Centralize e Desacople

O que eu mais valorizo é o desacoplamento. A view é o “contrato entre o banco e as ferramentas:

• Lógica pesada no SQL (otimizado para isso).
• Excel/Power BI cuidam de visualização e cálculos leves (DAX).
• Mudanças? Só na view. Sem queries duplicadas espalhadas.

Isso melhora performance, governança e colaboração. Em equipes, evite dar acesso direto às tabelas – views protegem dados sensíveis.

Conclusão: Menos Retrabalho, Mais Análise

Resumindo o fluxo que eu mostro nos meus cursos:

1. Query complexa no SQL → Documente com IA.
2. Crie a view (sem ORDER BY).
3. Consuma no Excel (Power Query + Modelo de Dados).
4. No Power BI (medidas DAX + visuais).
5. Atualize com um clique.

Tecnologia é para liberar tempo para o que importa: análise e decisões. Eu uso views há anos e não volto atrás. E você? Já encapsulou uma query chata em uma view, ou ainda copia e cola? Já testou integrar com Excel/Power BI dessa forma?

Obrigado pela leitura! Se curtiu, compartilhe e comente sua experiência. Até o próximo artigo.

Alessandro Trovato
Compartilhando conhecimento, sempre!