[백문이불여일타] 데이터 분석을 위한 중급 SQL - 3부

JOIN

 

참고 사이트는 더보기 클릭

JOIN을 시각화해주는 사이트

https://sql-joins.leopard.in.ua/

SQL Joins Visualizer

 

INNER JOIN

카티션 곱의 결과로 조인할 때 사용했던 칼럼이 중복 조회됨

즉, users.id = orders.userid 로 조인을 했다면 결과 값이 users 테이블의 id와 orders 테이블의 userid 두 개가 조회된다.

(Customers와 Orders 테이블을 예시로 들면 무조건 한 번 이상의 주문이 있어야 조회가 된다)

 

/*
Old version

SELECT *
FROM Users, Orders
WHERE Users.Id = Orders.userId
*/

SELECT *
FROM Users
	INNER JOIN Orders ON Users.Id = Orders.userId

-- 결과 값은 똑같지만 INNER JOIN 키워드 사용 권장

 

---

 

OUTER JOIN (LEFT, RIGHT)

 

< 테이블 예시 Users, Orders >

Id	로그인 아이디	주소
1	A	광진구 자양동
2	B	송파구 석촌동
3	C	분당구 판교동

userId	구매 상품	가격	결제수단
1	샴푸	5000	국민카드
2	식빵	7000	신한카드

 

 

LEFT JOIN

- 한 번도 주문을 하지 않은 회원도 출력하고 싶을 경우에 사용

SELECT * 
FROM Users
	LEFT JOIN Orders ON Users.Id = Orders.userId

Id	로그인 아이디	주소	userId	구매 상품	가격	결제수단
1	A	광진구 자양동	1	샴푸	5000	국민카드
2	B	송파구 석촌동	2	식빵	7000	신한카드
3	C	분당구 판교동	NULL	NULL	NULL	NULL

< left 조인 결과 테이블 >

 

한 번도 주문을 안한 회원을 조회하고 싶을 때

SELECT *
FROM Customers
	LEFT JOIN Orders ON Customers.CustomerID = Orders.CustomerID
WHERE OrderID IS NULL

 

 

RIGHT JOIN

 

대부분 LEFT 조인으로 해결함 (잘 쓰지 않음)

 

 

---

 

HACKER RANK / LEETCODE

 

해답은 더보기란을 클릭

 

1. Africa Cities - https://www.hackerrank.com/challenges/african-cities/problem?h_r=internal-search

SELECT City.Name
FROM City
	INNER JOIN Country ON City.Countrycode = Country.code
WHERE Continent = 'Africa'

 

2. Asian Population - https://www.hackerrank.com/challenges/asian-population/problem?h_r=internal-search

SELECT SUM(city.Population)
FROM Country
	INNER JOIN City ON Country.code = City.countrycode
WHERE Country.continent = 'Asia'

 

3. Average Population of Each Continent - https://www.hackerrank.com/challenges/average-population-of-each-continent/problem?h_r=internal-search

SELECT country.continent
	, FLOOR(AVG(city.population))
FROM Country
	INNER JOIN City ON Country.Code = City.Countrycode
GROUP BY country.continent

 

 

(LEETCODE) 183. Customers Who Never Order - https://leetcode.com/problems/customers-who-never-order/

 SELECT Customers.name AS "Customers"
 FROM Customers
 	LEFT JOIN Orders ON Customers.id = Orders.CustomerID
WHERE Orders.CustomerID IS NULL

 

 

---

 

SELF JOIN

 

주의할 점 : AS 즉, 별칭을 무조건 사용해서 같은 테이블을 구분해주어야 함.

자신의 테이블과 JOIN (상사를 찾을 때 씀) 

 

해답은 더보기를 클릭 (LEETCODE)

 

1. https://leetcode.com/problems/employees-earning-more-than-their-managers/

SELECT Employee.Name "Employee" 
        -- , Employee.Salary "employee_salary"
        -- , Manager.Name "manager_name"
        -- , Manager.Salary "manager_salary"
FROM Employee
    INNER JOIN Employee Manager ON Employee.managerid = Manager.id
WHERE Employee.Salary > Manager.Salary
    

 

2. https://leetcode.com/problems/rising-temperature/

DATE 계산 방법을 이용해서 RecordDate로 JOIN을 진행  

SELECT today.id
FROM Weather AS today
	INNER JOIN Weather AS yesterday 
    	ON today.recorddate = DATE_ADD(yesterday.recorddate, INTERVAL 1 DAY)
WHERE today.Temperature > yesterday.Temperature

 

+) MySQL 시간 더하기, 빼기

 

DATE_ADD(기준 날짜, INTERVAL)

• SELECT DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 1 SECOND)
• SELECT DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 1 MINUTE)
• SELECT DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 1 HOUR)
• SELECT DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 1 DAY)
• SELECT DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 1 MONTH)
• SELECT DATE_ADD(NOW(), INTERVAL -1 YEAR)

 

DATE_SUB(기준 날짜, INTERVAL)

• SELECT DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 1 SECOND)

 

 

 

---

 

< 기초 SQL 시리즈 >

 

2020/07/14 - [Database/SQL] - [백문이불여일타] 데이터 분석을 위한 기초 SQL - 1부

2020/07/14 - [Database/SQL] - [백문이불여일타] 데이터 분석을 위한 기초 SQL - 2부

2020/07/14 - [Database/SQL] - [백문이불여일타] 데이터 분석을 위한 기초 SQL - 3부 完

 

< 중급 SQL 시리즈 >

 

2020/07/15 - [Database/SQL] - [백문이불여일타] 데이터 분석을 위한 중급 SQL - 1부

2020/07/15 - [Database/SQL] - [백문이불여일타] 데이터 분석을 위한 중급 SQL - 2부

2020/07/16 - [Database/SQL] - [백문이불여일타] 데이터 분석을 위한 중급 SQL - 3부

2020/07/16 - [Database/SQL] - [백문이불여일타] 데이터 분석을 위한 중급 SQL - 4부 完

 

 

이 포스팅은 해당 강좌를 수강하며 작성하였습니다.

https://www.inflearn.com/course/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EB%B6%84%EC%84%9D-%EC%A4%91%EA%B8%89-SQL

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