미래를 예측하는 데이터분석가

4주차 Topic 1 Extended Relational Algebra Operations #GROUP BY - Aggregation 1 : sum/count/average/maximum/minimum - Aggregation 2 : HAVING 1차적으로 SELECT에서 Group된 컬럼을 sum, count 등으로 계산할 수 있다. 2차적으로 SELECT한 Group된 컬럼을 HAVING을 사용해 계산할 수 있다. ! 흥미로웠던 점은 SELECT에서 해당 Group 컬럼은 SELECT 문에 무조건 포함되어야한다는 것이다. #Interpreting Complicated SQL 해석1 해당 쿼리문은 실제 회사에 사례를 가져온 것이라 한다. 복잡해보이지만 크게 3단계로 나눠볼 수 있어 색깔이 다르다. 서브..

SELECT FIRST_HALF.FLAVOR FROM FIRST_HALF ,(SELECT FLAVOR, SUM(TOTAL_ORDER) AS TOTAL FROM JULY GROUP BY FLAVOR) AS TMP WHERE TMP.FLAVOR = FIRST_HALF.FLAVOR ORDER BY (TOTAL + TOTAL_ORDER) DESC LIMIT 3 INNER JOIN을 사용하지 않고, 서브쿼리를 사용해 FLAVOR 별 7월 총 주문량을 TOTAL로 만들었습니다. 만들어둔 TOTAL변수를 가지고, 상반기 주문량과 WHERE 사용해 테이블 조인하고, ORDER BY에서 총 아이스크림 주문량 합계로 내림차순으로 정렬해 가장 큰 값 3개만 뽑았습니다. JOIN을 사용하면 JULY의 FLAVOR값의 중복이 ..

[나의코드] SELECT BOOK.AUTHOR_ID, AUTHOR.AUTHOR_NAME, CATEGORY, SUM(PRICE*SALES) AS TOTAL_SALE FROM BOOK, AUTHOR, BOOK_SALES WHERE BOOK.BOOK_ID = BOOK_SALES.BOOK_ID AND AUTHOR.AUTHOR_ID = BOOK.AUTHOR_ID AND SALES_DATE BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-31' GROUP BY AUTHOR_ID, CATEGORY ORDER BY AUTHOR_ID ASC, CATEGORY DESC 대부분의 사람들이 함수 JOIN을 활용해 코드를 구현한 것을 알 수 있었다. 하지만 아직 초급에겐 WHERE로 테이블을 JOIIN하는 법 밖에..

다음은 중고거래 게시판 정보를 담은 USED_GOODS_BOARD 테이블입니다. USED_GOODS_BOARD 테이블은 다음과 같으며 BOARD_ID, WRITER_ID, TITLE, CONTENTS, PRICE, CREATED_DATE, STATUS, VIEWS은 게시글 ID, 작성자 ID, 게시글 제목, 게시글 내용, 가격, 작성일, 거래상태, 조회수를 의미합니다. Column name Type Nullable BOARD_ID VARCHAR(5) FALSE WRITER_ID VARCHAR(50) FALSE TITLE VARCHAR(100) FALSE CONTENTS VARCHAR(1000) FALSE PRICE NUMBER FALSE CREATED_DATE DATE FALSE STATUS VARCHA..