เข้าสู่ระบบ
เริ่มทดลองใช้งานฟรี

การใช้เครื่องมือแก้ไขคำค้นหา ShopifyQL

คุณสามารถใช้ ShopifyQL ร่วมกับตัววิเคราะห์ข้อมูลใหม่ของ Shopify เพื่อสำรวจฐานข้อมูลของธุรกิจคุณ และกู้คืนข้อมูลที่ช่วยให้คุณเข้าใจธุรกิจของคุณในเชิงลึกมากขึ้น

ShopifyQL หรือภาษาแบบสอบถามของ Shopify คือภาษาแบบสอบถามของ Shopify ที่สร้างขึ้นเพื่อการค้า ภาษาแบบสอบถามจะใช้ในการร้องขอและกู้คืนข้อมูลจากฐานข้อมูล ข้อมูลของร้านค้าคุณจะถูกเก็บไว้ในตารางฐานข้อมูล มีโครงสร้างในคอลัมน์และแถวที่กําหนดไว้ คอลัมน์จะกําหนดประเภทของข้อมูลที่มี เช่น ยอดขาย และแถวจะระบุค่าจริงของประเภทข้อมูล เช่น ยอดขาย 2,450 ดอลลาร์สหรัฐ

หากต้องการกู้คืนข้อมูลของคุณในรูปแบบที่มีความหมาย จะต้องส่งการสอบถามไปยังฐานข้อมูล คำค้นหาคือคําถามที่ขอข้อมูลเฉพาะเป็นคําตอบ โดยประกอบด้วยคำสำคัญและพารามิเตอร์ที่สอดคล้องกัน การรวมคำสำคัญหลายคํากับพารามิเตอร์เฉพาะจะเป็นการสร้างคําค้นหาของคุณ หลังจากที่คุณได้สร้างคำค้นหาแล้ว คุณสามารถใช้งานและรับรายงานได้

ในหน้านี้

อภิธานศัพท์

คำนิยามของข้อกำหนด ShopifyQL เช่น มิติ คำสำคัญ และตัวดำเนินการ
ข้อกำหนดความหมาย
ขนาดคุณลักษณะที่แบ่งกลุ่มข้อมูลเพื่อให้จัดเรียงและนําเสนอได้ชัดเจนมากขึ้น ตัวอย่างทั่วไปของขนาดได้แก่ เวลา สินค้า และสถานที่ ขนาดจะถูกใช้เป็นพารามิเตอร์ใน ShopifyQL
คำสำคัญไวยากรณ์ของ ShopifyQL ที่กระจัดกระจายเป็นข้อความสั่งเพื่อส่งการสอบถามของคุณโดยตรง
ตัวชี้วัดการวัดข้อมูลเป็นปริมาณ ตัวอย่างทั่วไปของเกณฑ์ชี้วัดได้แก่ ยอดขายรวม จํานวนของคำสั่งซื้อ และกําไรขั้นต้น
พารามิเตอร์ไวยากรณ์ของ ShopifyQL ที่ระบุองค์ประกอบของฐานข้อมูลหรือรายละเอียดที่จะรวมอยู่ในแบบสอบถามของคุณ
ตัวดำเนินการข้อความหรืออักขระที่สงวนไว้ซึ่งใช้เป็นส่วนหนึ่งของคำค้นหา ตัวอย่างได้แก่ STARTS WITH >= หรือ last_week

ไวยากรณ์ ShopifyQL

คุณต้องปฏิบัติตามข้อกำหนดต่อไปนี้เมื่อสร้างคำค้นหารายงานที่ถูกต้องโดยใช้ ShopifyQL

  • คุณจะสร้างคำค้นหาทั้งหมดเพียงบรรทัดเดียวหรือแยกทีละบรรทัดก็ได้
  • คุณต้องใส่คำสำคัญ FROM และ SHOW อย่างน้อยหนึ่งรายการพร้อมกับพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้อง คำสำคัญและพารามิเตอร์อื่นๆ ทั้งหมดจะใส่หรือไม่ก็ได้
  • คำสำคัญทั้งหมดในคําค้นหาต้องอยู่ในลำดับต่อไปนี้
    1. FROM
    2. SHOW
    3. WHERE
    4. GROUP BY
    5. WITH TOTALS, GROUP_TOTALS, PERCENT_CHANGE
    6. TIMESERIES
    7. HAVING
    8. SINCE และ UNTIL หรือ DURING
    9. COMPARE TO และไม่บังคับ UNTIL
    10. ORDER BY
    11. LIMIT
    12. VISUALIZE และ TYPE

นี่คือตัวอย่างของ ShopifyQL ที่เขียนเป็นคำค้นหาโดยใช้ไวยากรณ์ที่ถูกต้อง คำสำคัญเป็นตัวหนา พารามิเตอร์ที่สอดคล้องกันของคำนั้นๆ จะรวมอยู่โดยใช้ตัวยึดตำแหน่งทั่วไป และพารามิเตอร์ที่เป็นตัวเลือกจะอยู่ในวงเล็บ

FROM table_name1, table_name2, ...
SHOW column1 { AS alias }, column2 { AS alias }, ...
WHERE condition
GROUP BY dimension
TIMESERIES time_dimension
WITH TOTALS, GROUP_TOTALS, PERCENT_CHANGE
HAVING condition
SINCE date_offset
UNTIL date_offset
DURING named_date_range
COMPARE TO [date_offset, ...]
ORDER BY column { ASC | DESC }
LIMIT number { OFFSET number }
VISUALIZE [alias1, alias2, ...]
  TYPE { visualization_type }
  LIMIT number

คำสำคัญ ShopifyQL

การสอบถามของ ShopifyQL สามารถแบ่งช่วงได้จากส่วนพื้นฐาน ข้อมูลเชิงลึกของข้อมูลระดับสูง และแบบครอบคลุม เพื่อดูรายละเอียดข้อมูลเชิงลึก แต่ละคีย์เวิร์ดมีฟังก์ชันเฉพาะที่สร้างจากการสอบถามของคุณ

รายการคำสำคัญ ShopifyQL และคําอธิบาย
คำสำคัญคำอธิบาย
FROMระบุว่าตารางชุดข้อมูลใดเพื่อเลือกข้อมูล
SHOWเลือกคอลัมน์ที่คุณต้องการแยกจากตารางชุดข้อมูล
ดดดWHEREกําหนดเงื่อนไขหรือเงื่อนไขที่ต้องเลือกแถว
GROUP BYจัดกลุ่มข้อมูลที่แยกออกมาตามขนาดมิติหรือเวลา
WITHแก้ไขพฤติกรรมของคำสำคัญ ShopifyQL บางคํา
TIMESERIESแยกการจัดกลุ่มตามเวลา มิติ และเติมวันที่ในคำค้นหา
HAVINGกรองผลลัพธ์ของคำค้นหาหลังจากที่มีการจัดกลุ่ม
SINCEแสดงข้อมูลตั้งแต่วันที่ระบุไว้ในอดีต มักใช้คู่กับ UNTIL
UNTILแสดงข้อมูลจนถึงวันที่ระบุในอดีต มักใช้คู่กับ SINCE หรือ COMPARE TO
DURINGแสดงข้อมูลในช่วงเวลาที่ระบุในอดีต
COMPARE TOแสดงข้อมูลเพื่อเปรียบเทียบกับเวลาที่ระบุในอดีต
ORDER BYระบุคอลัมน์ที่จะสั่งซื้อข้อมูล
LIMITจํากัดจํานวนแถวของข้อมูลที่จะแสดง
VISUALIZEแสดงข้อมูลของคุณบนเส้นหรือแถบการแสดงภาพ คุณสามารถระบุการแสดงภาพที่คุณต้องการด้วย TYPE
ASคำสำคัญเสริมที่เปลี่ยนชื่อคอลัมน์เป็นชื่อที่คุณเลือก

FROM และ SHOW

การสร้างคำค้นหา ShopifyQL ที่ง่ายที่สุดต้องใช้คำสำคัญสองคำเท่านั้น: FROM และSHOW ซึ่งเขียนไว้ในคำสั่งซื้อนั้น FROM ตามด้วยพารามิเตอร์ชื่อตารางอย่างน้อยหนึ่งพารามิเตอร์ที่จะระบุว่าตารางใดที่คุณต้องการสอบถาม SHOW ตามด้วยพารามิเตอร์ชื่อคอลัมน์จำนวนเท่าใดก็ได้ที่จะระบุคอลัมน์ที่คุณต้องการเลือก

SHOW สามารถใช้เพื่อระบุลำดับที่จะส่งคืนตัวชี้วัดและมิติในรายงานได้

ตัวอย่างเช่น คุณสามารถส่งคืนผลรวมของยอดขายทั้งหมดโดยเขียนคำค้นหานี้

FROM sales
SHOW total_sales

WHERE

โดยคำสำคัญ WHERE นี้จะช่วยให้คุณสามารถใช้ตัวกรองมิติกับคำค้นหาทั้งหมดของ ShopifyQL ได้ ตัวกรองสามารถแก้ไขได้โดยตัวดำเนินการเปรียบเทียบ ทั้งสองตัว (เช่น มากกว่า >) ตัวดำเนินการทางตรรกะ (เช่น AND หรือ NOT) และการจับคู่สตริงและอาร์เรย์บางส่วน (เช่น STARTS WITH และ CONTAINS)

WHERE เงื่อนไขต้องเป็นไปตามข้อกำหนดต่อไปนี้

  • ค่าต้องรวมไว้ในอัญประกาศเดี่ยว (') ไม่ใช่อัญประกาศคู่ (")
  • เงื่อนไขไม่สามารถมีเลขคณิตใดๆ ได้
  • เงื่อนไขสามารถอ้างอิงได้เฉพาะมิติเท่านั้น ไม่ใช่ตัวชี้วัด

ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการคืนยอดขายทั้งหมด แต่กรองตามประเทศสำหรับเรียกเก็บเงิน คำค้นหาของคุณจะเป็น

FROM sales
SHOW total_sales, product_title, product_type, product_vendor
WHERE billing_country='Canada'

เช่นเดียวกับในตัวอย่างข้างต้น คุณสามารถกรองผลลัพธ์ที่ตั้งค่าด้วยพารามิเตอร์ WHERE ได้ แม้พารามิเตอร์นั้นจะไม่รวมอยู่ในคำสำคัญ SHOW ของคุณ ในกรณีนี้ ยอดขายทั้งหมดจะถูกกรองตามการสั่งซื้อคำสั่งซื้อจากแคนาดาเท่านั้น แม้ว่า billing_country จะไม่รวมอยู่ในชุดผลลัพธ์

ผู้ประกอบการเปรียบเทียบ

คำสำคัญ WHERE ใช้ตัวดำเนินการการเปรียบเทียบในการกรองข้อมูล ในตัวอย่างด้านบน ได้ใช้ = เพื่อระบุว่าคำค้นหาจะกรองตามค่าที่ระบุ อย่างไรก็ตาม มีตัวดำเนินการอื่นๆ ให้คุณเลือกใช้

รายการตัวดำเนินการเปรียบเทียบ ShopifyQL เช่น มากกว่าหรือเท่ากับ
ตัวดำเนินการเปรียบเทียบคำอธิบาย
=เท่ากับ
!=ไม่เท่ากับ
<น้อยกว่า
>มากกว่า
<=น้อยกว่าหรือเท่ากับ
>=มากกว่าหรือเท่ากับ

ตัวดำเนินการทางตรรกะ

หากต้องการกรองข้อมูลของคุณเพิ่มเติม คุณสามารถเพิ่มผู้ประกอบการตรรกะไปยังแบบสอบถามของคุณ ตัวประกอบตรรกะ ShopifyQL ได้แก่:

รายการตัวดำเนินการทางตรรกะ ShopifyQL เช่น AND, OR และ NOT
ตัวประกอบตรรกะคำอธิบาย
ANDกรองเพื่อรวมแถวทั้งหมดที่ตรงตามเงื่อนไขซึ่งคั่นด้วย AND
ORกรองเพื่อรวมแถวทั้งหมดที่ตรงตามเงื่อนไขใดเงื่อนไขหนึ่งซึ่งคั่นด้วย OR
NOTกรองเพื่อรวมเฉพาะแถวที่ไม่ตรงตามเงื่อนไข เช่น แถวที่ไม่มีค่าที่ระบุ

คุณสามารถใช้ตัวกรองหลายตัวกรองกับคำสำคัญ WHERE โดยการเพิ่มตัวดำเนินการทางตรรกะ

การเพิ่มไปยังคำค้นหาชุดข้อมูลตัวอย่าง เพื่อรับการจัดกลุ่มยอดขายสุทธิรายเดือนสำหรับคำสั่งซื้อทั้งหมดที่มีลูกพีชแห้งซึ่งมีที่อยู่สำหรับเรียกเก็บเงินอยู่ในแคนาดาและใช้ส่วนลด คำค้นหาจะมีลักษณะดังนี้

FROM sales
SHOW total_sales, product_title, product_type, product_vendor
WHERE billing_country='Canada' AND product_title='Dried Peaches' AND discounts > 0

GROUP BY

หากต้องการแบ่งตัวชี้วัดตามขอบเขต เช่น รวมยอดขายเป็นกลุ่มตามภูมิภาค ให้ใช้คำสำคัญ GROUP BY สามารถจับคู่คำสำคัญ GROUP BY กับพารามิเตอร์ขอบเขตใดก็ได้

ตัวอย่างเช่น การสอบถามที่จัดกลุ่มยอดขายรวมตามประเทศและภูมิภาคสำหรับเรียกเก็บเงินจะเขียนไว้ ดังนี้:

FROM sales
SHOW total_sales
GROUP BY billing_country, billing_region

นี่คือตัวอย่างคำค้นหาที่ใช้ขอบเขตด้านเวลาเพื่อแสดงยอดขายรวมตามเดือน:

FROM sales
SHOW total_sales
GROUP BY month

คำค้นหาข้างต้นไม่แสดงผลเดือนที่คุณไม่มียอดขาย หากคุณต้องการให้คำค้นหาแสดงช่วงเวลาทั้งหมดแบบไม่ขาดตอน ให้ใช้คำสำคัญTIMESERIES

FROM sales
SHOW total_sales
TIMESERIES month
SINCE last_year
UNTIL today

ขนาดเวลา

นี่คือขนาดเวลาที่คุณสามารถใช้เพื่อจัดกลุ่มข้อมูลได้:

รายการมิติเวลาของ ShopifyQL เช่น วินาที นาที หรือวันในสัปดาห์
ตัวดำเนินการคำอธิบาย
secondจัดกลุ่มตามวินาทีในหนึ่งชั่วโมง
minuteจัดกลุ่มตามนาทีในหนึ่งชั่วโมง
hourการจัดกลุ่มตามชั่วโมงของวันตามปฏิทิน
dayจัดกลุ่มตามวันที่ในปฏิทิน
weekจัดกลุ่มตามสัปดาห์ในปฏิทิน
monthการจัดกลุ่มตามเดือนปฏิทิน
quarterการจัดกลุ่มตามไตรมาสในปฏิทิน
yearการจัดกลุ่มตามปีปฏิทิน
hour_of_dayจัดกลุ่มตาม 24 ชั่วโมง (1, 2, ..., 24)
day_of_weekการจัดกลุ่มตามวันในสัปดาห์ (จ, อ, พ, ..., อา)
week_of_yearการจัดกลุ่มตามสัปดาห์ของปี (1, 2, ..., 52)
month_of_yearจัดกลุ่มตามเดือนในปี (1, 2, ..., 12)

TIMESERIES

คุณสามารถใช้คำสำคัญ TIMESERIES เมื่อคุณต้องการแยกการจัดกลุ่มตามมิติเวลา ดูตัวชี้วัดตามเวลา และเติมวันที่ในคำค้นหาเพื่อเปลี่ยนเป็นกราฟอนุกรมเวลาที่ไม่มีข้อมูล

ในตัวอย่างนี้ คุณกำลังเติมข้อมูลยอดขายทั้งหมดที่ขาดหายไปในช่วง 15 วันที่ผ่านมา

FROM sales
SHOW total_sales
GROUP BY product_title, billing_country
TIMESERIES day
SINCE -15d

TIMESERIES และลำดับคอลัมน์

ลำดับคอลัมน์สามารถเปลี่ยนได้ โดยขึ้นอยู่กับว่ามีการกำหนด TIMESERIES และอยู่ในค่า GROUP BY หรือ SHOW หรือไม่

ตัวอย่างของ TIMESERIES และลักษณะการแสดงลำดับคอลัมน์ตาม GROUP BY หรือ SHOW ใน ShopifyQL
TIMESERIESSHOWGROUP BYผลลัพธ์
กำหนดไม่มีอยู่ไม่มีอยู่มิติ TIMESERIES คือมิติแรก
กำหนดไม่มีอยู่นำเสนอตําแหน่งของมิติเวลาจะถูกกําหนดโดยตําแหน่งของ GROUP BY
กำหนดนำเสนอนำเสนอตําแหน่งของมิติเวลาจะถูกกําหนดโดยตําแหน่งของ SHOW
ไม่ได้รับไม่มีอยู่นำเสนอตําแหน่งของมิติเวลาจะถูกกําหนดโดยตําแหน่งของ GROUP BY ระบบยังไม่ได้เติมข้อมูล
ไม่ได้รับนำเสนอนำเสนอตําแหน่งของมิติเวลาจะถูกกําหนดโดยตําแหน่งของ SHOW ระบบยังไม่ได้เติมข้อมูล
ไม่ได้รับนำเสนอไม่มีอยู่ทริกเกอร์ข้อผิดพลาดทางไวยากรณ์เนื่องจาก SHOW อ้างอิงได้เฉพาะมิติที่มีอยู่ใน GROUP BY เท่านั้น

HAVING

คุณสามารถใช้คำสำคัญ HAVING เพื่อกรองผลลัพธ์คำค้นหาหลังจากที่มีการจัดกลุ่มแล้วได้ ซึ่งคล้ายกับ WHERE ตัวกรองอาจมีเงื่อนไขหนึ่งเงื่อนไข แต่เงื่อนไขสามารถแก้ไขได้โดยทั้งตัวดำเนินการเปรียบเทียบ (เช่น มากกว่า >) และตัวดำเนินการทางตรรกะ (เช่นAND หรือ NOT) โดย HAVING สามารถอ้างอิงคอลัมน์นามแฝง ฟังก์ชันรวม และการจัดกลุ่มได้ ซึ่งต่างจาก WHERE

HAVING กำหนดให้คำค้นหาต้องมี GROUP BY หรืออนุประโยค TIMESERIES เนื่องจาก HAVING จะกรองผลลัพธ์ของคำค้นหาหลังจากที่จัดกลุ่มโดย GROUP BY หรือ TIMESERIES

ในตัวอย่างนี้ คุณกำลังกรองยอดขายทั้งหมดของสินค้าแต่ละรายการที่มียอดขายทั้งหมดมากกว่า 1000 แต่น้อยกว่า 5000

FROM sales
SHOW total_sales
GROUP BY product_title
HAVING total_sales > 1000 AND total_sales < 5000

WITH

คำสำคัญ WITH จะแก้ไขพฤติกรรมของคำสำคัญอื่นๆ บางส่วนของ ShopifyQL โดยจะมีการแก้ไขทั้งหมด 3 แบบต่อไปนี้

  • TOTALS: ระบุข้อมูลสรุปตัวชี้วัดระดับสูงก่อนที่จะแยกย่อยตามมิติ
  • GROUP_TOTALS: ระบุยอดรวมของการจัดกลุ่มย่อยทั้งหมดเมื่อมีกลุ่มตามการรวมกลุ่ม
  • PERCENT_CHANGE: เพิ่มตัวชี้วัดเปอร์เซ็นต์การเปลี่ยนแปลงให้กับแต่ละคอลัมน์การเปรียบเทียบใน COMPARE TO เมื่อมีการใช้ตัวแก้ไขนี้ คอลัมน์ใหม่จะถูกเพิ่มไปยังคอลัมน์ตัวชี้วัดการเปรียบเทียบแต่ละคอลัมน์ที่มีเปอร์เซ็นต์การเปลี่ยนแปลง

TOTALS

ตัวแก้ไข TOTALS นี้จะระบุข้อมูลสรุปตัวชี้วัดระดับสูงก่อนที่จะแยกย่อยตามมิติ เมื่อคุณใช้งาน WITH TOTALSคำค้นหาจะแสดงผลยอดรวมเป็นคอลัมน์พิเศษในผลลัพธ์ที่ตั้งด้วยชื่อตัวชี้วัดและ “ยอดรวม” โดยเป็นส่วนหนึ่งของชื่อคอลัมน์ แต่ละแถวจะมียอดรวมที่เกี่ยวข้องทั้งหมด

ตัวอย่างเช่น คำค้นหานี้แสดงยอดรวมของยอดขายทั้งหมด

FROM sales
SHOW gross_sales, net_sales, total_sales
TIMESERIES day
WITH TOTALS

คำค้นหานี้อาจแสดงผลรายงานที่คล้ายกับข้อความนี้

ตัวอย่างตารางยอดขายของ ShopifyQL ที่ใช้ WITH TOTALS
วันที่ยอดขายรวมยอดขายสุทธิยอดขายรวมยอดขายรวมทั้งหมดยอดขายสุทธิทั้งหมดยอดขายทั้งหมด
2024-01-0114761524
2024-01-0225861524
2024-01-0336961524

GROUP_TOTALS

ตัวแก้ไข GROUP_TOTALS นี้ระบุยอดรวมของการจัดกลุ่มย่อยทั้งหมดเมื่อมีกลุ่มตามการรวมกลุ่ม เมื่อคุณใช้ WITH GROUP_TOTALS ค้นหาจะแสดงผลยอดรวมเป็นคอลัมน์พิเศษในผลลัพธ์ที่ตั้งชื่อด้วยชื่อตัวชี้วัด มิติยอดรวม และ “ยอดรวม” เป็นส่วนหนึ่งของชื่อคอลัมน์ แต่ละแถวจะมียอดรวมที่เกี่ยวข้องทั้งหมด

ตัวอย่างเช่น คำค้นหานี้แสดงยอดรวมของยอดขายทั้งหมดตามประเทศสำหรับเรียกเก็บเงิน

FROM sales
SHOW customer_id, total_sales
GROUP BY customer_id, billing_country
WITH TOTALS, GROUP_TOTALS

คำค้นหานี้อาจแสดงผลรายงานที่คล้ายกับข้อความนี้

ตัวอย่างตารางยอดขายของ ShopifyQL โดยใช้ GROUP_TOTALS
ประเทศID ลูกค้ายอดขายรวมยอดขายรวม ยอดทั้งหมดในประเทศยอดขายทั้งหมด
สหรัฐฯ1101
สหรัฐฯnull-111
แคนาดา1111

PERCENT_CHANGE

ตัวแก้ไข PERCENT_CHANGE ปรับเพิ่มตัวชี้วัดเปอร์เซ็นต์การเปลี่ยนแปลงให้กับคอลัมน์การเปรียบเทียบแต่ละคอลัมน์เมื่อใช้ COMPARE TO เมื่อคุณใช้งาน WITH PERCENT_CHANGEคำค้นหาจะแสดงผลเปอร์เซ็นต์การเปลี่ยนแปลงของตัวชี้วัดการเปรียบเทียบแต่ละตัวเป็นคอลัมน์พิเศษในผลลัพธ์ที่ตั้งชื่อด้วยชื่อตัวชี้วัดและ “เปอร์เซ็นต์dkiเปลี่ยนแปลง” เป็นส่วนหนึ่งของชื่อคอลัมน์

สูตรที่ใช้คํานวณเปอร์เซ็นต์การเปลี่ยนแปลงคือ (base_column - comparison_column) * 100 / abs(comparison_column)

ตัวอย่างเช่น คำค้นหานี้ใช้ SINCE และ COMPARE TO เพื่อเปรียบเทียบยอดขายสุทธิต่อวันในเดือนที่ผ่านมากับเดือนเดียวกันในปีก่อนหน้า โดยมีคอลัมน์เปอร์เซ็นต์การเปลี่ยนแปลง

FROM sales
SHOW net_sales
TIMESERIES day
WITH PERCENT_CHANGE
SINCE -1m
UNTIL -0m
COMPARE TO previous_year

คอลัมน์ในรายงานผลลัพธ์ประกอบด้วยวัน ยอดขายสุทธิ วันที่เปรียบเทียบ ยอดขายสุทธิที่เปรียบเทียบ และยอดขายสุทธิที่มีเปอร์เซ็นต์การเปลี่ยนแปลง

SINCE และ UNTIL

หากคุณต้องการกรองคําค้นหาตามวันที่หรือช่วงเวลาหนึ่ง คุณสามารถใช้คำสำคัญ SINCE และ UNTIL รวมถึงพารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องได้ คำสำคัญเหล่านี้เป็นคำเฉพาะเนื่องจากเป็นการกรองเฉพาะช่วงเวลาเท่านั้น หากคุณใช้ SINCE และไม่ได้กำหนดค่า UNTIL ช่วงเวลาสิ้นสุดของคุณจะเป็น today ตามค่าเริ่มต้น

ตัวอย่างเช่น นี่คือคำค้นหายอดขายสุทธิในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมาในแคนาดา โดยสิ้นสุดเมื่อวานนี้

FROM orders
SHOW net_sales
WHERE billing_country = 'Canada'
GROUP BY month ALL
SINCE -12m
UNTIL yesterday

ตัวดำเนินการชดเชย

คุณสามารถกรองตามวันที่ที่เฉพาะเจาะจงหรือตามการชดเชนวันที่และเวลา ตัวดำเนินการการชดเชยของ ShopifyQL ได้แก่

รายการตัวดำเนินการชดเชยของ ShopifyQL เช่น การชดเชยเป็นวินาที นาที หรือวันที่ใดวันที่หนึ่ง
ตัวดำเนินการชดเชยคำอธิบาย
-{#}sจำนวนวินาทีที่ผ่านมาโดยนับตั้งแต่วันที่และเวลาที่เรียกใช้คำค้นหา
-{#}minจำนวนนาทีที่ผ่านมาโดยนับตั้งแต่วันที่และเวลาที่เรียกใช้คำค้นหา
-{#}hจำนวนชั่วโมงที่ผ่านมาโดยนับตั้งแต่วันที่และเวลาที่เรียกใช้คำค้นหา
-{#}dจำนวนวันที่ผ่านมาโดยนับตั้งแต่วันที่และเวลาที่เรียกใช้คำค้นหา
-{#}wจำนวนสัปดาห์ที่ผ่านมาโดยนับตั้งแต่วันที่และเวลาที่เรียกใช้คำค้นหา
-{#}mจำนวนเดือนที่ผ่านมาโดยนับตั้งแต่วันที่และเวลาที่เรียกใช้คำค้นหา
-{#}qจํานวนไตรมาสที่ผ่านมาจากวันที่และเวลาที่เรียกใช้คำค้นหา
-{#}yจำนวนปีที่ผ่านมาโดยนับตั้งแต่วันที่และเวลาที่เรียกใช้คำค้นหา
yyyy-MM-ddวันที่ใดวันที่หนึ่ง
yyyy-MM-ddThh:mm:ssวันที่และเวลาที่เจาะจง

ฟังก์ชันวันที่

คุณสามารถใช้ฟังก์ชันต่อไปนี้ร่วมกับตัวดำเนินการช่วงวันที่ (ยกเว้นวันที่ที่ระบุ) ใน SINCE และ UNTIL ได้ ฟังก์ชัน “startOf...” จะตัดทอนให้สั้นลงให้เริ่มต้นที่หน่วยเวลาที่เกี่ยวข้อง (นาที ชั่วโมง วัน สัปดาห์ เดือน ไตรมาส และปี) เมื่อใช้กับ SINCE และฟังก์ชัน “endOf...” จะตัดทอนให้สั้นลงให้สิ้นสุดที่หน่วยเวลาที่เกี่ยวข้องเมื่อใช้กับ UNTIL

หน่วยฟังก์ชันวันที่และหน่วยการดำเนินการต้องตรงกันเพื่อแสดงผลลัพธ์ที่ถูกต้อง ตัวอย่างเช่น startOfMonth(-1m) ถูกต้อง แต่ startOfMonth(-1d) ไม่ถูกต้อง

รายการฟังก์ชันวันที่ ShopifyQL เช่น สิ้นสุดวัน หรือต้นไตรมาส
ฟังก์ชันวันที่คำอธิบาย
nowวันที่และเวลาที่เรียกใช้คำค้นหา
startOfMinute(-{#}min)ตัดทอนตัวดำเนินการช่วงวันที่ให้เริ่มต้นที่นาทีเป้าหมาย
endOfMinute(-{#}min)ตัดทอนตัวดำเนินการช่วงวันที่ให้สั้นลงให้สิ้นสุดที่นาทีเป้าหมาย
startOfHour(-{#}h)ตัดทอนตัวดำเนินการช่วงวันที่ให้สั้นลงให้เริ่มต้นที่ชั่วโมงเป้าหมาย
endOfHour(-{#}h)ตัดทอนตัวดำเนินการช่วงวันที่ให้สิ้นสุดที่ชั่วโมงเป้าหมาย
startOfDay(-{#}d)ตัดทอนตัวดำเนินการช่วงวันที่ให้สั้นลงให้เริ่มต้นที่วันเป้าหมาย
endOfDay(-{#}d)ตัดทอนตัวดำเนินการช่วงวันที่ให้สั้นลงให้สิ้นสุดที่วันเป้าหมาย
startOfWeek(-{#}w)ตัดทอนตัวดำเนินการช่วงวันที่ให้สั้นลงให้เริ่มต้นที่สัปดาห์เป้าหมาย
endOfWeek(-{#}w)ตัดทอนตัวดำเนินการช่วงวันที่ให้สั้นลงให้สิ้นสุดที่สัปดาห์เป้าหมาย
startOfMonth(-{#}m)ตัดทอนตัวดำเนินการช่วงวันที่ให้สั้นลงให้เริ่มต้นที่เดือนเป้าหมาย
endOfMonth(-{#}m)ตัดทอนตัวดำเนินการช่วงวันที่ให้สั้นลงให้สิ้นสุดที่เดือนเป้าหมาย
startOfQuarter(-{#}q)ตัดทอนตัวดำเนินการช่วงวันที่ให้สั้นลงให้เริ่มต้นที่ไตรมาสเป้าหมาย
endOfQuarter(-{#}q)ตัดทอนตัวดำเนินการช่วงวันที่ให้สั้นลงให้สิ้นสุดที่ไตรมาสเป้าหมาย
startOfYear(-{#}y)ตัดทอนตัวดำเนินการช่วงวันที่ให้สั้นลงให้เริ่มต้นที่ปีเป้าหมาย
endOfYear(-{#}y)ตัดทอนตัวดำเนินการช่วงวันที่ให้สั้นลงให้สิ้นสุดที่ปีเป้าหมาย

ตัวอย่างเช่น หากวันนี้เป็นวันที่ 8 พฤศจิกายน 2022 คุณสามารถใช้คำค้นหาต่อไปนี้เพื่อแสดงผลยอดขายรวมตั้งแต่วันที่ 1 มกราคม 2020 ถึง 31 ตุลาคม 2022

FROM sales
SHOW gross_sales
SINCE startOfYear(-2y)
UNTIL endOfMonth(-1m)

DURING

คำสำคัญ DURING ช่วยให้กรองช่วงวันที่ และแทนที่การใช้ SINCE และ UNTIL ได้ง่ายดายยิ่งขึ้น คุณสามารถใช้คำสำคัญ DURING เพื่อกรองผลลัพธ์การค้นหาในช่วงเวลาที่ระบุได้ เช่น ปีปฏิทินหรือเดือนที่ระบุ หรือช่วงวันที่ที่มีการกำหนดวันที่แตกต่างในแต่ละปี เช่น Black Friday Cyber Monday ตัวอย่างเช่น

FROM sales
SHOW total_sales
GROUP BY day
DURING bfcm2021

ตัวดำเนินการช่วงวันที่ที่ตั้งชื่อ

DURING สามารถใช้กับตัวดำเนินการช่วงวันที่ที่ตั้งชื่อดังต่อไปนี้ได้

รายการตัวดำเนินการช่วงวันที่ที่ตั้งชื่อ ShopifyQL เช่น วันนี้ เมื่อวาน หรือสัปดาห์นี้
ตัวดำเนินการช่วงวันที่ที่ตั้งชื่อคำอธิบาย
todayวันที่ที่เรียกใช้คำค้นหา
yesterdayช่วงเวลา 24 ชั่วโมงก่อนหน้านับตั้งแต่มีการเรียกใช้คำค้นหา
this_weekสัปดาห์ปัจจุบันในปฏิทิน
this_monthเดือนปัจจุบันในปฏิทิน
this_quarterไตรมาสปัจจุบันในปฏิทิน
this_yearปีปฏิทินปัจจุบัน
last_weekสัปดาห์ก่อนหน้าในปฏิทิน
last_monthเดือนก่อนหน้าในปฏิทิน
last_quarterไตรมาสก่อนหน้าในปฏิทิน
last_yearปีปฏิทินก่อนหน้า
bfcmYYYYช่วง Black Friday Cyber Monday ที่เลือกได้ในช่วงปีที่ระบุ ตัวอย่างเช่น bfcm2022 แสดงผลลัพธ์วันที่ 25-28 พฤศจิกายน 2022

COMPARE TO

คำสำคัญ COMPARE TO ช่วยให้คุณสามารถเปรียบเทียบข้อมูลในช่วงวันที่ใน SINCE และ UNTIL หรือ DURING และใน COMPARE TO ได้

คุณสามารถใช้คำสำคัญ COMPARE TO กับพารามิเตอร์ประเภทต่อไปนี้ได้

  • วันที่ที่แน่นอน เช่น 2023-01-01: รวมตัวชี้วัดสำหรับช่วงเวลาที่กำหนดและตัวชี้วัดการเปรียบเทียบสำหรับช่วงเวลาเดียวกันในวันที่ที่แน่นอน

  • วันที่ที่ตั้งชื่อ เช่น last_week: รวมตัวชี้วัดสำหรับช่วงเวลาที่กำหนดและตัวชี้วัดการเปรียบเทียบสำหรับช่วงเวลาเดียวกันในวันที่ที่ตั้งชื่อ

    • ตัวดำเนินการที่ใช้โดย COMPARE TO ไม่จำเป็นต้องมีระยะเวลาเท่ากับตัวดำเนินการที่ใช้โดย DURING หากไม่มีค่า UNTIL ระบบจะคํานวณช่วงเวลาให้เท่ากับค่าที่ระบุไว้ใน DURING ตัวอย่างเช่น DURING this_week COMPARE TO last_month เปรียบเทียบข้อมูลของสัปดาห์นี้กับระยะเวลาหนึ่งสัปดาห์ที่เริ่มต้นในช่วงต้นเดือนที่ผ่านมา

  • วันที่ชดเชย เช่น -3q: รวมตัวชี้วัดสำหรับช่วงเวลาที่กำหนดและตัวชี้วัดการเปรียบเทียบสำหรับช่วงเวลาเดียวกันในวันที่ที่สัมพันธ์กัน

  • การเปรียบเทียบหลายวันที่ เช่น -1y, -2y: เปรียบเทียบข้อมูลของคุณจากช่วงวันที่ที่เจาะจงกับช่วงวันที่อื่นๆ หลายรายการ ซึ่งจะเป็นประโยชน์เมื่อคุณต้องการติดตามการเปลี่ยนแปลงในช่วงระยะเวลาต่างๆ

  • หากคุณใช้มิติวันที่ในคำค้นหาที่มี COMPARE TO คุณต้องใช้ TIMESERIES แทน GROUP BY

ตัวอย่างต่อไปนี้เปรียบเทียบยอดขายสุทธิของเดือนก่อนหน้ากับเดือนเดียวกันในปีก่อนหน้า

FROM sales
SHOW net_sales, product_title
GROUP BY product_title
TIMESERIES day
SINCE -1m
UNTIL -0m
COMPARE TO previous_year

ตัวดำเนินการช่วงวันที่ที่สัมพันธ์กัน

ตัวดำเนินการที่สัมพันธ์กันจะแสดงผลระยะเวลาที่เหมือนกับช่วงวันที่พื้นฐาน โดยเลื่อนกลับตามช่วงเวลาที่ระบุ นอกเหนือจากตัวดำเนินการช่วงวันที่ที่มีชื่อแล้ว COMPARE TO ให้ยอมรับตัวดำเนินการที่สัมพันธ์กันต่อไปนี้

รายการตัวดำเนินการช่วงวันที่ที่สัมพันธ์กันของ ShopifyQL เช่น ระยะเวลาก่อนหน้าหรือปีก่อนหน้า
ตัวดำเนินการช่วงวันที่ที่สัมพันธ์กันคำอธิบาย
previous_periodหนึ่งช่วงเวลาก่อนช่วงวันที่เริ่มต้น
previous_yearหนึ่งปีก่อนช่วงวันที่เริ่มต้น
previous_quarterหนึ่งไตรมาสก่อนช่วงวันที่เริ่มต้น
previous_monthหนึ่งเดือนก่อนช่วงวันที่พื้นฐาน
previous_weekหนึ่งสัปดาห์ก่อนช่วงวันที่เริ่มต้น
previous_dayหนึ่งวันก่อนช่วงวันที่เริ่มต้น
previous_hourหนึ่งชั่วโมงก่อนช่วงวันที่เริ่มต้น
previous_minuteหนึ่งนาทีก่อนช่วงวันที่เริ่มต้น
previous_secondหนึ่งวินาทีก่อนช่วงวันที่เริ่มต้น

ORDER BY

คุณสามารถระบุวิธีที่คุณต้องการจัดเรียงข้อมูลที่แสดงผลโดยคำค้นหาของคุณได้โดยการใช้คำสำคัญ ORDER BY และพารามิเตอร์ของคำดังกล่าว คือ ASC สำหรับคำสั่งซื้อที่เรียงจากน้อยไปหามาก และ DESC สำหรับคำสั่งซื้อที่เรียงจากมากไปหาน้อย

คุณสามารถระบุตัวชี้วัดหรือขอบเขตใดๆ ที่คุณรวมไว้ในคำค้นหาในคำสำคัญ ORDER BY ได้ รวมถึงช่องหลายช่อง

ตัวอย่างเช่น คำค้นหานี้จะแสดงผลยอดขายสุทธิของสินค้าและตัวเลือกสินค้าทั้งหมดในปีที่ผ่านมา ผลลัพธ์จะเรียงตามตัวอักษรของชื่อสินค้าก่อน จากนั้นจะเรียงตามตัวอักษรจากหลังมาหน้าตามประเภทสินค้า

FROM sales
SHOW net_sales
GROUP BY product_title, product_type
SINCE -1y
UNTIL today
ORDER BY product_title, product_type DESC

ลำดับการเขียนตัวชี้วัดหรือขอบเขตนั้นมีความสำคัญ หากคุณระบุค่าหลายค่าใน ORDER BY ระบบจะจัดเรียงแต่ละตัวชี้วัดหรือขอบเขตตามลำดับที่ระบุไว้

TIMESERIES และลำดับคอลัมน์

ลำดับคอลัมน์สามารถเปลี่ยนได้ โดยขึ้นอยู่กับว่าคำค้นหามี TIMESERIES และ ORDER BY หรือไม่

ตัวอย่าง TIMESERIES และลำดับคอลัมน์เมื่อมี ORDER BY โดยใช้ ShopifyQL
TIMESERIESORDER BYผลลัพธ์
นำเสนอไม่มีอยู่ผลลัพธ์จะเรียงลำดับตามมิติ TIMESERIES
นำเสนอนำเสนอผลลัพธ์จะเรียงลำดับตามมิติเวลา TIMESERIES จากนั้นตามมิติ ORDER BY
ไม่มีอยู่นำเสนอผลลัพธ์จะเรียงลำดับตามมิติ ORDER BY
ไม่มีอยู่ไม่มีอยู่ผลลัพธ์จะเรียงลำดับตามคอลัมน์ SHOW แรก

LIMIT

คำสำคัญ LIMIT ช่วยให้คุณระบุจํานวนแถวสูงสุดที่จะคำค้นหาจะแสดงผล ซึ่งจะเป็นประโยชน์เมื่อคุณเพียงต้องการเข้าใจลักษณะการแสดงข้อมูลในแต่ละคอลัมน์ หรือรายงานที่มีขนาดใหญ่กว่าที่คำค้นหาอาจใช้เวลานานในการคืนค่า คุณสามารถรวม LIMIT เข้ากับ ORDER BY เพื่อสร้างรายการที่มีด้านบนและด้านล่างได้

หากคุณไม่ได้ระบุค่า LIMIT คำค้นหาจะแสดงผล 1000 แถวตามค่าเริ่มต้น

นอกจากนี้คุณยังสามารถใช้พารามิเตอร์เสริม { OFFSET # } เพื่อข้ามแถวบางส่วนก่อนเริ่มแสดงผลข้อมูลแถว วลีผลลัพธ์จะถูกจัดรูปแบบคล้ายกับ: LIMIT 15 { OFFSET 5 }

ตัวอย่างนี้ใช้ LIMIT และ ORDER BY เพื่อสร้างรายการสินค้าขายดี 10 อันดับแรกในช่วง 3 เดือนที่ผ่านมา

FROM sales
SHOW gross_sales as total_gross_sales
GROUP BY product_title
SINCE -3m
UNTIL today
ORDER BY total_gross_sales DESC
LIMIT 10

VISUALIZE และ TYPE

คำสำคัญ VISUALIZE ช่วยให้คุณสามารถเขียนคำค้นหาของ ShopifyQL ที่แสดงข้อมูลในการแสดงภาพแบบกราฟิก การแสดงภาพที่รองรับประกอบด้วยค่าต่อไปนี้:

  • bar
  • stacked_bar
  • stacked_horizontal_bar
  • line
  • simple_bar
  • stacked_area
  • single_metric
  • donut
  • list
  • list_with_dimension_values
  • horizontal_bar
  • cohort
  • single_stacked_bar
  • funnel
  • grouped_bar
  • horizontal_grouped_bar
  • table
  • grid

คำสำคัญ TYPE เป็นตัวเลือกเสริม และต้องระบุพร้อมกับการแสดงภาพประเภทเดียว หากไม่มี TYPE ในคำค้นหา ShopifyQL จะตัดสินใจเลือกการแสดงภาพที่ดีที่สุดให้เหมาะสมกับคำค้นหาของคุณโดยอัตโนมัติ หากคำค้นหาของคุณไม่สามารถแสดงภาพเป็นข้อความได้ ShopifyQL จะแสดงข้อมูลตาราง

VISUALIZE ยังยอมรับคำสำคัญ LIMIT ที่เป็นตัวเลือกเสริมซึ่งพารามิเตอร์คือจํานวนที่จํากัดของจุดข้อมูลที่จะแสดงผล

ตัวอย่างเช่น คุณสามารถดูแนวโน้มยอดขายของคุณตามเดือนในช่วงปีที่ผ่านมาด้วยเส้นแนวโน้ม คำค้นหานี้แสดงผลแผนภูมิเวลาที่แสดงยอดขายรวมตามเดือนในปีที่ผ่านมา ยอดขายรวมจะถูกแสดงเป็นเส้นเดียว โดยมีแกน x เป็นเดือน และแกน y เป็นยอดขายรวม

FROM sales
SHOW gross_sales
TIMESERIES month
SINCE -1y
UNTIL today
VISUALIZE gross_sales TYPE line

AS

คำสำคัญ AS เป็นคำสำคัญเสริมที่ช่วยให้คุณสามารถเปลี่ยนชื่อ (หรือระบุนามแฝง) คอลัมน์หรือค่าส่งคืนของ ฟังก์ชันการรวมได้

AS ยอมรับเฉพาะพารามิเตอร์เดียว หากนามแฝงมีช่องว่างในชื่อ คุณต้องล้อมรอบนามแฝงด้วยอัญประกาศคู่ (")

FROM sales
SHOW total_sales AS "My Total Sales"

ฟังก์ชันและตัวดำเนินการอื่นๆ ของ ShopifyQL

ShopifyQL ประกอบด้วยตัวดำเนินการและฟังก์ชันเพิ่มเติมดังต่อไปนี้

ตัวดำเนินการทางคณิตศาสตร์

ShopifyQL อนุญาตให้ดำเนินการทางคณิตศาสตร์กับตัวชี้วัดของคุณได้ โดยตัวดำเนินการทางคณิตศาตร์ที่ใช้งานได้มีดังต่อไปนี้

รายการตัวดำเนินการทางคณิตศาตร์ของ ShopifyQL รวมถึงเครื่องหมายบวกและลบ
ตัวดำเนินการทางคณิตศาสตร์คำอธิบาย
+การบวกจำนวนสองจำนวน
-การลบจำนวนสองจำนวน
*การคูณจำนวนสองจำนวน
/การหารจำนวนสองจำนวน

ตัวอย่างเช่น คำค้นหานี้จะคํานวณมูลค่าคำสั่งซื้อของแต่ละภูมิภาคในปีที่ผ่านมา เมื่อใช้ตัวดำเนินการทางคณิตศาสตร์กับตัวชี้วัด คุณสามารถใช้คำสำคัญ AS เพื่อกําหนดชื่อใหม่ให้กับตัวชี้วัดใหม่ได้

FROM sales
SHOW (net_sales + returns) AS order_value, orders, (net_sales + returns)/orders AS sales_per_order
GROUP BY billing_region
SINCE -1y
UNTIL today

ฟังก์ชัน

ฟังก์ชัน ShopifyQL ช่วยให้คุณสามารถรวมคอลัมน์หรือรวมคอลัมน์เหล่านั้นเพื่อสร้างค่าใหม่ได้ ซึ่งคล้ายคลึงกับ Pivot Table ใน Microsoft Excel ตัวดำเนินการฟังก์ชันต่อไปนี้มีให้ใช้งานใน ShopifyQL เวอร์ชันปัจจุบัน

รายการฟังก์ชัน ShopifyQL ที่รองรับ เช่น การตัดแต่งและการปัดเศษ
ตัวดำเนินการฟังก์ชันคำอธิบาย
TRIM(column_name)ลบช่องว่างนำหน้าและช่องว่างต่อท้ายออกจากสตริง
ROUND(column_name, decimal_places)Rounds a numerical value to the nearest integer or specified decimal places. In this function, decimal_places is an integer value:
  • If decimal_places > 0, then the function rounds the value to the right of the decimal point.
  • If decimal_places < 0, then the function rounds the value to the left of the decimal point.
  • If decimal_places = 0, then the function rounds the value to integer. In this case, the argument can be omitted entirely.

For example, this query uses the rounding function on the gross_sales column, but omits the decimal_places argument to round the value to the integer:

FROM sales
SHOW average_order_value, round(gross_sales)
GROUP BY billing_region
SINCE 2021-01-01
UNTIL 2021-12-31

Implicit joins

A join allows you to view metrics from different domains together, side by side. Joins are done implicitly and intelligently in ShopifyQL.

ShopifyQL has the following join capabilities:

  • ShopifyQL allows dimension field joins when there is a single FROM table in the query.
  • Automatic left join on dimension fields.
  • ShopifyQL allows multi-fact joins (when there are multiple FROM tables in the queries).
  • Automatic full join on multi-fact joins, which support any number of tables or schemas and grouped by dimensions.
  • Metrics in multi-fact joins can use functions and math.

Shopify QL has the following join restrictions:

  • Join field must have the same name in all joined schemas.
  • Join field must be in GROUP BY.
  • Join field can't use functions or math.
  • FROM is necessary for multi-fact joins to work.
  • In a multi-fact join, every GROUP BY must be in all schemas and is considered a field on which to be joined.

For example, this query uses a multi-fact join:

FROM sales, sessions
SHOW day, total_sales, sessions
GROUP BY day
SINCE 2023-10-03
ORDER BY day

Partial string and array matching

You can use the following operators for partial string and array matching:

List of Partial string and array matching operators in ShopifyQL.
OperatorDescription
STARTS WITHReturn all rows where a column starts with a prefix.
ENDS WITHReturn all rows where a column ends with a suffix.
CONTAINSReturn all rows where a column contains a part of a string, or an element in an array.

Some examples of partial string matching using operators include the following queries:

FROM sales
SHOW product_title
WHERE product_title STARTS WITH 'Summer'
GROUP BY product_title
FROM sales
SHOW product_title
WHERE product_title ENDS WITH 'kit'
GROUP BY product_title
FROM sales
SHOW product_title
WHERE product_title CONTAINS 'Beef'
GROUP BY product_title

The CONTAINS operator can be used to match elements within arrays, including integers, strings, and decimals. This matching isn't case-sensitive. Some examples of array matching using CONTAINS include the following queries:

FROM sales
SHOW orders
WHERE products_bought_together_ids CONTAINS 101
FROM customers
SHOW total_number_of_orders
WHERE customer_cities CONTAINS 'seattle'
FROM sales
SHOW orders
WHERE variants_bought_together_variant_prices CONTAINS 10.2

Comments

You can use comments to explain sections of ShopifyQL statements, or to prevent the execution of a ShopifyQL statement. Any text within a comment will be ignored during execution time.

Single line comments start with -- and end at the end of the line.

Multi-line comments start with /* and end with */.

FROM sales
SHOW average_order_value, gross_sales
-- the line below has been commented out and won't run
-- GROUP BY billing_region
WHERE billing_country = 'United States'
/*
this line and the two lines below it have been commented out and won't run
SINCE 2021-01-01
UNTIL 2021-12-31
*/
ไม่พบคำตอบที่คุณต้องการงั้นหรือ เราพร้อมช่วยเหลือคุณ