241009_TIL

아무리 사소하더라도 배움이 없는 날은 없다.

SQL 문제풀이 복습

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확실하게 true인 경우만 명시해 주고
나머지(else)는 전부 false로 처리해 주면 간단하다.
괜히 operator 컬럼을 의식해서
함수에다가 넣어야지 하는 생각은 안 해도 됨.

SELECT left_operand,
       operator,
       right_operand,
       CASE
         WHEN operator = '<'
              AND v1.value < v2.value THEN 'true'
         WHEN operator = '>'
              AND v1.value > v2.value THEN 'true'
         WHEN operator = '='
              AND v1.value = v2.value THEN 'true'
         ELSE 'false'
       end AS "value"
FROM   Expressions e
       JOIN Variables v1
         ON e.left_operand = v1.name
       JOIN Variables v2
         ON e.right_operand = v2.name;

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1트(7/16)에서는 괜히 apple 따로, orange 따로 판매량을 계산했네..ㅎㅎ
집계함수와 case when을 조합하면 그럴 필요 없이 깔끔하게 뽑을 수 있다.

SELECT sale_date,
       Sum(CASE
             WHEN fruit = 'apples' THEN sold_num
           end) - Sum(CASE
                        WHEN fruit = 'oranges' THEN sold_num
                      end) AS "diff"
FROM   Sales
GROUP  BY 1;

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1트(7/18) 때처럼 CTE를 안 쓰고
서브쿼리만으로 해결한 버전.

하루에 여러 번 로그인하는 경우도 있을 수 있으므로,
group by를 해서 (인라인뷰 a) 하루의 로그인을 고유하게 묶어준 다음
date_sub과 window 함수를 이용해 group_id를 구했다. (인라인뷰 b)
이 문제의 킥은 이 group_id를 구하는 과정.

그리고 마지막은 id와 group_id를 기준으로 다시 그루핑해서
count(*)가 5 이상인 경우, 즉 연속해서 5일 이상 로그인한 id만 뽑은 후
Accounts 테이블과 join해서 name을 불러오면 된다.

SELECT DISTINCT b.id,
                a.name
FROM            (
                         SELECT   id,
                                  date_sub(login_date, INTERVAL Rank() over(partition BY id ORDER BY login_date) day) AS "group_id"
                         FROM     (
                                           SELECT   id,
                                                    login_date
                                           FROM     Logins
                                           GROUP BY 1,
                                                    2) a) b
JOIN            Accounts a
ON              b.id = a.id
GROUP BY        id,
                group_id
HAVING          count(*) >= 5
ORDER BY        1 ASC;