CONA BLOG

SUBQUERY(서브쿼리)

대표적으로는 SELECT, FROM, WHERE절에서 사용 가능

이번 포스팅에서는 FROM, WHERE에 대한 서브쿼리를 소개할 예정입니다.

table <crimes>

FROM절 서브쿼리

FROM절 서브쿼리 작성 예시) 가상의 테이블을 만든다고 생각

SELECT daily_stats.week
		,AVG(daily_stats.incidents_daily)
FROM (
	SELECT week
    		,date
	        ,COUNT(incident_id) AS incidents_daily
	FROM crimes
    	GROUP BY week, date
    ) daily_stats
GROUP BY daily_stats.week

AVG() 사용할 때, NULL 카운트가 안 되는 점을 고려해서 SQL문을 작성해야 함

WHERE절 서브쿼리

서브쿼리의 결과가 딱 하나일 경우 (주로 MIN, MAX 사용)

SELECT *
FROM crimes
WHERE date = (SELECT MIN(date) FROM crimes)

서브쿼리의 결과가 여러 개인 경우

SELECT *
FROM crimes
WHERE date IN (SELECT DISTINCT date
		FROM crimes
                ORDER BY date DESC
                LIMIT 5
                )

HACKER RANK

Top Earners - https://www.hackerrank.com/challenges/earnings-of-employees/problem?h_r=internal-search

문제 풀이는 더보기 클릭

-- salary * months = earnings 값이 제일 큰 사람

SELECT months * salary AS earnings
	, count(employee_id)
FROM Employee
WHERE months * salary = (SELECT MAX(months * salary) FROM employee)
GROUP BY earnings

SELECT months * salary AS earnings
	,COUNT(*)
FROM Employee
GROUP BY earnings
HAVING earnings = (SELECT MAX(months * salary) FROM Employee)

LEETCODE

184. Department Highest Salary - https://leetcode.com/problems/department-highest-salary/

문제 풀이는 더보기 클릭

SELECT d.name AS department
    , e.name AS employee
    , e.salary
FROM employee AS e
    INNER JOIN (SELECT departmentid
			, MAX(salary) AS max_salary
                FROM employee
                GROUP BY departmentid
                ) AS dh ON e.departmentid = dh.departmentid
                	AND e.salary = dh.max_salary
    INNER JOIN department AS d ON d.id = e.departmentid

< 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-%EA%B3%A0%EA%B8%89-SQL/dashboard

DML (Data Manipulation Language)

SELECT / INSERT, UPDATE, DELETE

1. SELECT

SELECT 조회하고 싶은 컬럼명 FROM 테이블명

2. INSERT

행(column) 단위 데이터 삽입

INSERT INTO 테이블명 (column 명) VALUES (각 column에 삽입할 value)

테이블 전체에 데이터 삽입

• DESC 테이블명
• 테이블의 각 column에 대한 데이터 타입을 확인할 수 있는 명령어

사용예시)

INSERT INTO Salary (Id, name, salary, date) VALUES ('1', 'A', '500', '2020-07-10')
INSERT INTO Salary (Id, name, salary, date) VALUES ('2', 'B', '900', '2020-07-11')

3. UPDATE 

UPDATE 테이블명 SET column = value

4. DELETE

DELETE FROM 테이블명

조건에 맞는 행(row) 삭제

DELETE FROM 테이블명 WHERE 조건식

LEEDCODE

문제 풀이는 더보기 클릭

627 Swap Salary - https://leetcode.com/problems/swap-salary/submissions/

UPDATE salary
SET sex = CASE
		WHEN sex = 'f' THEN 'm'
		WHEN sex = 'm' THEN 'f'
		ELSE 'Other'
	END

< 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-%EA%B3%A0%EA%B8%89-SQL/dashboard

집합연산 UNION / UNION ALL

중복된 값을 제거하는 것이 UNION의 default

만약에 중복되는 값이 없는 테이블 연산이면 UNION ALL을 사용하는 것이 좋다

주의할 점 : A UNION B 를 수행할 때 A에는 ORDER BY 사용 못함

UNION  결과 => 중복 제거

UNION ALL 결과 => 중복 허용

JOIN 연산 사용 예시

-- product 테이블에서 Price가 5이하 또는 200 이상인 상품들만 출력하세요

SELECT *
FROM Products
WHERE price <= 5

UNION

SELECT *
FROM Products
WHERE price >= 200

FULL OUTER JOIN (MySQL에선 지원 안되지만 LEFT와 RIGHT를 사용해서 구현)

고객정보는 있지만 주문 정보는 없을 때

주문 정보는 있지만 고객 정보는 없을 때 를 모두 조회하고 싶다면 LEFT 조인과 RIGHT 조인을 UNION 해준다

SELECT *
FROM Customers
	LEFT JOIN Orders ON Customers.CustomerID = Orders.CustomerID
    
UNION
  
SELECT *
FROM Customers
	RIGHT JOIN Orders ON Customers.CustomerID = Orders.CustomerID

HACKER RANK

정답 확인은 더보기 클릭

1. Symmetric Pairs - https://www.hackerrank.com/challenges/symmetric-pairs/problem?h_r=internal-search

/*
20 20 (2번 나와야함 모두)
UNION
20 21
22 23
*/

-- 20 20 케이스 도출
SELECT x, y
FROM Functions
WHERE x = y
GROUP BY x, y
HAVING count(*) = 2

UNION

SELECT a.x
		, a.y
FROM Functions AS a
		INNER JOIN Functions AS b ON a.x = b.y AND a.y = b.x
WHERE a.x < a.y
ORDER BY x

< 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

JOIN

참고 사이트는 더보기 클릭

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 >

LEFT JOIN

- 한 번도 주문을 하지 않은 회원도 출력하고 싶을 경우에 사용

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

< 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/

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

조건문 CASE

예시 1) 카테고리 id 값이 1이면 음료, 2면 조미료, 그 외의 카테고리는 기타로 조회

SELECT CASE
		WHEN categoryid = 1 THEN '음료'
        	WHEN categoryid = 2 THEN '조미료'
        	ELSE '기타'
       END
FROM Products

예시 2) 카테고리 별 평균 가격 조회

SELECT CASE
		WHEN categoryid = 1 THEN '음료'
       		WHEN categoryid = 2 THEN '소스'
            	ELSE '이외'
       END AS "new category"
       , AVG(Price)
FROM Products
GROUP BY "new category"

CASE를 활용한 테이블 피봇

예시 1) CategoryId = 1인 상품의 가격에 대해서 평균 값을 알고 싶은 경우

SELECT AVG(CASE WHEN categoryId = 1 THEN price ELSE NULL END) "category1 price"
FROM Products

예시 2) 카테고리 별로 평균 가격을 조회

SELECT AVG(CASE WHEN categoryId = 1 THEN price ELSE NULL END) "category1 price" 
	,AVG(CASE WHEN categoryId = 2 THEN price ELSE NULL END) "category2 price" 
        ,AVG(CASE WHEN categoryId = 3 THEN price ELSE NULL END) "category3 price" 
FROM Products

이렇게 평균값을 조회할 수 있는데, 결과값이 가로로 펼쳐져 있는 것을 pivoting 이라 한다.

예시 이미지는 더보기에 링크 참고

HACKER RANK

1. Type of Triangle

풀이과정은 아래 더보기 클릭

더보기

제일 쉬운 정사각형을 잡아내는 것 부터 시작하면 수월함

 

SELECT CASE
			WHEN a = b AND b = c THEN 'Equilateral'
			ELSE 'Other'
			END, a, b, c
FROM Triangles

 

이 질의문으로 먼저 정사각형이 잘 조회되고 있는지 3 변의 길이와 비교하며 확인

 

 

 

이등변 삼각형은 정삼각형과 겹치는 조건이 있기 때문에 Not A Triangle을 먼저 작성해주는 것이 좋음

즉, a = b AND b = c THEN 'Equilateral' 이라고 했을 때, a = b OR b = c OR a = c THEN 'Isosceles' 를 이등변 삼각형의 조건으로 넘겨주면 이등변 삼각형도 정삼각형에 포함된다.

 

그걸 방지하기 위해서 순서를 Equilateral을 먼저 조회로 필터링을 마치고, 그 다음에 Isosceles를 조회해주어야 한다.

CASE 절의 순서도 매우 중요!!

 

SELECT CASE
		WHEN a = b AND b = c THEN 'Equilateral'
            	WHEN a = b OR b = c OR a = c THEN 'Isosceles'
                ELSE 'Other'
       END, a, b, c
FROM Triangles

 

결과 값을 확인해보니 테이블에 20 20 40 이 이등변 삼각형에 포함된 것을 확인할 수 있다.

수식에 의하면 20 + 20 > 40 이 성립하지 않기 때문에 Not A Triangle에 포함되어야 하는 삼각형임을 알 수 있다.

 

이런 현상을 방지하기 위해서는 위에서 언급했듯이 CASE 문의 순서를 조절하여 삼각형이 아닌 것 부터 걸러주어야 한다.

 

<답>

 

SELECT CASE	
	        WHEN a = b AND b = c THEN 'Equilateral'
	        WHEN a + b <= c OR b + c <= a OR a + c <= b THEN 'Not A Triangle'
        	WHEN a = b OR b = c OR a = c THEN 'Isosceles'
        	ELSE 'Scalene'
       END
FROM Triangles

 

LEETCODE

1179. Reformat Department Table

문제 주소 - https://leetcode.com/problems/reformat-department-table/

풀이는 더보기 클릭

SELECT  id
        , SUM(CASE WHEN month = 'Jan' THEN revenue ELSE NULL END) Jan_Revenue
        , SUM(CASE WHEN month = 'Feb' THEN revenue ELSE NULL END) Feb_Revenue
        , SUM(CASE WHEN month = 'Mar' THEN revenue ELSE NULL END) Mar_Revenue
        , SUM(CASE WHEN month = 'Apr' THEN revenue ELSE NULL END) Apr_Revenue
        , SUM(CASE WHEN month = 'May' THEN revenue ELSE NULL END) May_Revenue
        , SUM(CASE WHEN month = 'Jun' THEN revenue ELSE NULL END) Jun_Revenue
        , SUM(CASE WHEN month = 'Jul' THEN revenue ELSE NULL END) Jul_Revenue
        , SUM(CASE WHEN month = 'Aug' THEN revenue ELSE NULL END) Aug_Revenue
        , SUM(CASE WHEN month = 'Sep' THEN revenue ELSE NULL END) Sep_Revenue
        , SUM(CASE WHEN month = 'Oct' THEN revenue ELSE NULL END) Oct_Revenue
        , SUM(CASE WHEN month = 'Nov' THEN revenue ELSE NULL END) Nov_Revenue
        , SUM(CASE WHEN month = 'Dec' THEN revenue ELSE NULL END) Dec_Revenue
FROM Department
GROUP BY id

< 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

강의를 듣기 전 준비해야 할 링크

LeetCode - https://leetcode.com/contest/

COUNT / SUM / AVG / MIN, MAX

COUNT, AVG에서 NULL은 집계되지 않는다.

SELECT COUNT(*)
FROM sample		//5

SELECT COUNT(Name)
FROM sample		//4

SELECT COUNT(DISTINCT Name)
FROM sample		//3

Products 테이블에서 모든 제품 가격의 합 구하기

SELECT SUM(Price)
FROM Products

Products 테이블에서 제품 가격의 평균 구하기

SELECT ROUNT(AVG(Price))
FROM Products

+) 평균을 구할 때 NULL을 0으로 변환하여 계산하는 방법

SELECT SUM(Visits) / COUNT(*)
FROM sample

Products 테이블에서 최저 가격과 최고 가격 조회

SELECT MIN(Price) 최저가격
	, MAX(Price) 최고가격
FROM Products

GROUP BY & HAVING

어떤 공급자가 보통 얼마의 상품을 판매하는지 TOP3 조회하기

SELECT SupplierID 공급자
	, ROUND(AVG(Price)) "평균 가격"
FROM Products
GROUP BY SupplierID
ORDER BY "평균 가격"
LIMIT 3

GROUP BY에서  WHERE와 HAVING의 차이

예를 들어서  WHERE 절로 가격이 100불 이상인 것을 조회한다고 했을 때, 명령어 진행 순서상

1. 가격이 100불 이상인 것 조회
2. GROUP BY 명령어 실행

SELECT SupplierID
	, CategoryID
	, AVG(Price)
FROM Products
WHERE Price >= 100
GROUP BY SupplierID, CategoryId

HAVING 절을 사용한다면

1. GROUP BY 명령어 실행 (그룹화)
2. 그룹화 된 결과에서 가격이 100불 이상인 것 조회

SELECT SupplierId
	, CategoryId
	, AVG(Price)
FROM Products
GROUP BY SupplierId, CategoryId
HAVING Price >= 100

HACKER RANK

1.Revising Aggregations - Averages

SELECT AVG(Population)
FROM City
GROUP BY District
HAVING District = "California"

2. Revising Aggregations - The Sum Function

SELECT SUM(Population)
FROM City
WHERE District = "California"

3. Revising Aggregations - The Count Function

SELECT COUNT(District)
FROM City
WHERE Population > 100000

4. Average Population

SELECT ROUND(AVG(Population))
FROM City

5. Population Density Difference

SELECT (MAX(Population)-MIN(Population))
FROM City

6. Weather Observation Station 4

SELECT (COUNT(*) - COUNT(DISTINCT City))
FROM Station

7. Top Earners

SELECT (salary * months)
	, COUNT(*)
FROM Employee
GROUP BY (salary * months)
ORDER BY (salary * months) DESC
LIMIT 1

< 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

데이터 순서 정렬하기

ORDER BY

ORDER BY의 사용 순서는 SELECT -> FROM -> WHERE -> ORDER BY으로 제일 마지막에 위치

mysql은 기본적으로 오름차순

SELECT *
FROM customers
ORDER BY customerid

customerid 내림차순(큰 것 부터)

SELECT *
FROM customers
ORDER BY customerid DESC

정렬하기 응용

가격이 20$ 이상이고, 가격이 높은 순으로 물건을 조회해라 (10개)

SELECT *
FROM products
WHERE price >= 20
ORDER BY price DESC
LIMIT 10

+) MySQL 소수점 처리

CEIL() - 올림

SELECT CEIL(5.5) => 6

FLOOR() - 내림

SELECT FLOOR(5.5) => 5

ROUND() - 반올림

ROUND(5.556901, 4) => 5.5569

+) MySQL 문자열 자르기

LEFT(컬럼명, 문자열 길이)

SELECT LEFT("20140323", 4) => 2014

RIGHT(컬럼명, 문자열 길이)

SELECT RIGHT("20140323", 4) => 0323

SUBSTRING(컬럼명, 시작 위치, 길이) = SUBSTR()

SUBSTR("20140323", 1, 4) => 2014

SUBSTR("20140323", 5) => 0323

HACKER RANK

1. Employee Names

SELECT name
FROM employee
ORDER BY name

2. Employee Salaries

SELECT name
FROM employee
WHERE salary >= 2000 AND months < 10
ORDER BY employee_id

3. Higher Than 75 Marks

SELECT name
FROM students
WHERE marks > 75
ORDER BY SUBSTR(name, -3), id

4. Weather Observation Station 15 

SELECT ROUND(long_w, 4)
FROM station
WHERE lat_n < 137.2345
ORDER BY lat_n DESC
LIMIT 1

< 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

이 포스팅은 해당 강좌를 수강하며 작성하였습니다.

https://www.inflearn.com/course/%EB%B0%B1%EB%AC%B8%EC%9D%B4%EB%B6%88%EC%97%AC%EC%9D%BC%ED%83%80-%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0-%EB%B6%84%EC%84%9D-%EA%B8%B0%EC%B4%88-SQL