데이터 분석을 위한 중급 SQL

GreenBean·2021년 11월 2일

Today I learned sql

데이터 분석을 위한 SQL

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데이터 분석을 위한 중급 SQL

[백문이불여일타] 데이터 분석을 위한 중급 SQL
참고 링크 : w3schools

중급 SQL

보고싶은 데이터 요약하기

집계함수 (Aggregate Function)

COUNT
- SELECT COUNT(DISTINCT name)

SUM
- SELECT SUM(price)
- 숫자 데이터를 가진 컬럼에 합계(SUM) 사용 가능

AVG
- SELECT AVG(visits)
- NULL값 주의
  - NULL값을 0으로 처리하고 싶을 때
  - SELECT SUM(visits)/COUNT(*)

MIN / MAX
- SELECT MIN(price)
- SELECT MAX(price)
- SELECT문에서 +, - 등 연산 가능

그룹함수

GROUP BY
- 숫자로 GROUP BY 표현하는건 비추천
- ORDER BY 함께 사용 가능

HAVING
- WHERE 사용할 때 목적 중요
  - SQL문 실행 순서 : GROUP BY 하기 전에 WHERE문 실행
- GROUP BY로 묶인 결과물에 필터링 걸고 싶을 때 HAVING 사용
- AS 사용 가능

조건문

CASE

SELECT CASE
            WHEN ? THEN ?
            WHEN ? THEN ?
            ELSE
       END
FROM

Tip! 추가 내용

CASE를 활용한 테이블 피봇

두 개 이상 테이블 결합하기

참고 링크 : SQL Joins Visualizer

INNER JOIN
- 교집합
- 양쪽 테이블에 모두 다 정보가 있을 때 출력

Tip! ERD란?

Entity Relationship Diagram(ERD)는 테이블 간의 관계를 설명해주는 다이어그램이라고 볼 수 있으며, 이를 통해 프로젝트에서 사용되는 DB의 구조를 한눈에 파악할 수 있음

즉, API를 효율적으로 뽑아내기 위한 모델 구조도라고 생각하면 됨

OUTER JOIN (LEFT, RIGHT)
- INNER JOIN을 제외한 나머지는 다 OUTER JOIN

LEFT (OUTER) JOIN
- 왼쪽 테이블을 기준으로 JOIN을 하겠다는 뜻
- 왼쪽 테이블에는 데이터가 있고 오른쪽 테이블은 데이터가 없을 때

참고 사항

예제 사이트에서 LEFT JOIN 실행시 확인되는 CustomerID의 null은 해당 사이트 내부의 오류 때문에 확인되는 결과

올바른 MySQL 인터프리터의 경우 JOIN되는 테이블에 값이 없다고 해서 기준이 되는 테이블에 있는 key값이 null값으로 반환되는 경우는 없음

RIGHT (OUTER) JOIN
- 주로 LEFT (OUTER) JOIN 사용
- 두 종류를 섞어서 사용하는 것 보다 LEFT (OUTER) JOIN만 사용했을 때 해석이 더 쉽기 때문

SELF JOIN
- 테이블에 AS 붙여서 각각의 테이블 구분해서 사용

Tip! MySQL 시간 더하기 • 빼기

DATE_ADD(기준날짜, 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)

SELECT DATE_ADD(NOW(), INTERVAL -1 YEAR)

DATE_SUB(기준날짜, INTERVAL)

SELECT DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 1 SECOND)