01. 본 캠프를 통해 우리가 가져갈 수 있는 것은?

<빅데이터 처리를 위한 툴의 기능별 구조도>

• 데이터 처리 프로세스
  데이터 소스 - 수집 - 저장 - 처리 - 분석 - 표현

• 데이터 분석 툴

  • Language: SQL, Python
  • DB Tool: Dbeaver, Google Bigquery, MySQL Workbench
  • Data Analysis Tool: Jupyter Notebook
  • Data Visualization Tool: Tableau, Jupyter Notebook

02. 가장 기본! SQL입니다.

DB에 접근하기 위한 가장 범용적인 질의어(Query)가 SQL!
채용 시, SQL 문제를 코딩테스트에서 제출하고 있다.

03. Data, DB, Query, SQL 기본 개념

데이터 Data: 정보
데이터베이스 DB: 저장된 데이터의 모음. 데이터가 수집되는 곳 = 서버(PC)
DBMS: 데이터베이스를 관리하기 위한 소프트웨어 시스템.(ex. MySQL)
쿼리Query: 데이터베이스에 접근하기 위한 질문이자 요청. SQL은 관계형 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에서 데이터를 관리, 처리하기 위한 표준화 언어이다.

04. SQL의 작동순서 및 작성순서 ⭐⭐⭐

• 작동순서 != 작성순서

• 작동순서

  FROM → ON → JOIN → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → DISTINCT → ORDER BY

가장 먼저 데이터를 가져올 테이블을 지정하고 (FROM)
JOIN 조건을 확인하고 (ON, JOIN)
JOIN을 한 뒤에 추출할 행 필터링 조건을 지정한다 (WHERE)
그 후, 데이터를 그룹화하고 (GROUP BY)
원하는 데이터를 추출하고 (SELECT)
추출된 데이터 중에서 중복된 값을 제거하고 (DISTINCT)
최종적으로 데이터를 정렬한다 (ORDER BY)

• 작성순서 (일종의 문법!)

  SELECT → FROM(JOIN, ON) → WHERE → GROUP BY → HAVING → ORDER BY

WHERE는 GROUP BY보다 앞에 나와야 함
HAVING은 그룹화된 데이터에 조건을 걸 때 사용되기 때문에 GROUP BY 작성 후에 작성해준다!
ORDER BY는 최종적으로 가장 마지막에 정렬해주는 역할이기 때문에 가장 마지막 줄에 작성