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실습 쿼리 다음 링크는 그동안 실습해온 쿼리를 정리한 것입니다. 복습 및 개념 정리를 위해 활용하세요. - https://sehongpark.notion.site/SQL-315a2d73894a408984a0783cad52b1bf SQL 코딩 테스트 링크(HackerRank.com) 추가 연습문제를 더 풀어보고 싶으시다면, 다음 링크를 확인! - https://sehongpark.notion.site/B-2d53f4ea6fb94052a6aa6aca7971b72e 해당 링크는 SQL 문제를 큐레이션한 것으로, 해커랭크가 제공하는 코딩 테스트들 입니다. 해커랭크 회원가입 후, 문제를 풀면 됩니다.(실행 환경은 MySQL 추천)

/* 테이블 생성 */ -- 학생 CREATE TABLE students ( id SERIAL PRIMARY KEY, -- PK nickname VARCHAR(30) -- 닉네임 ); -- 과목 CREATE TABLE courses ( id SERIAL PRIMARY KEY, -- PK title VARCHAR(60) -- 과목명 ); -- 등급 점수 CREATE TABLE grade_points ( grade VARCHAR(15) PRIMARY KEY, -- PK point DECIMAL(3, 2) -- 학점 ); -- 수강성적 CREATE TABLE grades ( id SERIAL PRIMARY KEY, -- PK student_id INTEGER REFERENCES students(id), -- ..

https://cloudstudying.kr/lectures/516 19 필터링과 서브쿼리(IN, ALL, ANY) | CloudStudying # 필터링과 서브쿼리(IN, ALL, ANY) ## 미션 --- 다음 카페 DB를 가지고, 서브쿼리 관련 필터링 문제를 푸시오. #### 카페 DB 구조도 ![홍팍-SQL-별다방-카페-매출-DB-스키마](http://drive.google.com/uc?export=view&i cloudstudying.kr 서브쿼리 IN 필터링 -- 판매량 상위 3개 음료를 다음과 같이 조회하려한다. -- 주어진 두 쿼리를 조합하여 이를 구하시오 SELECT ID AS "ID", name AS "음료명" FROM beverages WHERE ID IN ( -- 판매량 상위 3..

필터링을 위한 서브쿼리 Where절 서브쿼리는 결과가 단일값 또는 단일 컬럼만 가능하다. 여기서 서브쿼리 결과를 단순 비교할때는 단일값 IN, ALL, ANY 등의 필터링 연산 시에는 서브쿼리가 단일 컬럼의 형태를 가져야한다. (필터링 연산은 단일 컬럼) 단순비교 >, >=, =,

https://cloudstudying.kr/lectures/514 18 서브쿼리 개요 | CloudStudying # 서브쿼리 개요 ## 미션 --- 다음 카페 DB를 가지고, 서브쿼리 관련 문제를 푸시오. #### 카페 DB 구조도  SELECT name AS "음료명", ..

서브쿼리란? 쿼리속에 존재하는 또 다른 쿼리로써 먼저 수행된 쿼리의 결과를 가지고 다시 쿼리를 수행하는 문법이다. 예) 수학점수가 평균보다 높은 학생을 찾으려할때 이를 위해 먼저 수학점수의 평균을 계산하고 그 결과를 기준으로 학생정보를 필터링 할 수 있다. 이 때 먼저 수행되는 안쪽쿼리가 서브쿼리 그리고 그 결과를 이용하는 밖 쿼리가 메인쿼리 서브쿼리는 Select, Form, Join, Where 절 등 다양한 위치에 사용될 수 있다. 각자 위치에 따라 형태의 제약이 있음을 주의해야 한다. -- SELECT -- 1행 1열의 단일값만을 사용가능 (1X1) SELECT (subquery) FROM ..; -- IN FROM -- 행과 열의 크기는 상관이 없지만 반드시 별칭을 붙여줘야함 SELECT .....

실행순서 1. FROM 2. JOIN 3. GROUP 4. HAVING 5. SELECT 6. ORDER BY 7. LIMIT

HAVING - 분류된 그룹들 중 "특정" 그룹만 가져오는 것 - WHERE 절은 일반 레코드를 필터링 - HAVING 절은 반드시 그룹화된 레코드만 필터링 -- 결제 테이블에서 수단별 평균 결제 금액이 다음과 같을때, 평균 결제금액이 36,000원 이상인 것만 조회 SELECT ptype, ROUND(AVG(amount)) AS "평균결제금액" FROM payments GROUP BY ptype HAVING ROUND(AVG(amount)) >= 36000; -- 상품명과 가격을 기준으로 누적 매출이 35,000원 이상인 상품을 조회하시오 SELECT name AS 상품명, price AS 가격, SUM(order_details.count) AS 누적판매량, SUM(products.price * ord..

그룹별 데이터 집계를 위한 GROYP BY - GROYP BY 란 데이터를 특징별로 분류하여, 이를 기준으로 분석하는 기법이다. 단 몇 줄의 쿼리로, 수 많은 데이터를 분류 및 집계할 수 있다. - 그룹화 한 다음엔 일반 컬럼은 SELECT 할 수 없다. GROUP BY 절에 명시된 컬럼만 SELECT 된다 - 예) 테이블 컬럼 속 row 데이터의 해당 데이터 별로 분류해서 이를 기준으로 집계할수 있다. 예) status의 SUCC 상태와 ERRO 상태별 갯수가 궁금할때 사용 (성공 상태 인건 몇개고 에러 상태인건 몇개 일까?) GROUP BY 와 COUNT -- 결제 테이블을 결제 방법에 따라 분류하고, 각각의 결제횟수를 조회하시오 SELECT ptype, COUNT(ptype) FROM payment..

RIGHT JOIN - 연관 데이터를 조인해서 가져오는데 조인할수 없을때 오른쪽을 살리면 RIGHT JOIN이 된다 FULL JOIN - 조인 가능한 데이터 뿐만 아니라 조인 불가능한것 까지도 좌,우측 상관없이 모두 가져온다. 테이블 생성 CREATE /* 테이블 생성 */ -- 사용자 CREATE TABLE users( id SERIAL PRIMARY KEY, -- PK email VARCHAR(60) UNIQUE, -- 이메일 nickname VARCHAR(30) -- 닉네임 ); -- 주문 CREATE TABLE orders( id SERIAL PRIMARY KEY, -- PK status VARCHAR(15), -- 주문 상태 created_at TIMESTAMPTZ, -- 주문시각 user_id..