Select, Where
_SELECT * from orders o
WHERE payment method ='kakaopay'
-> 코드의 의미는
- ‘Select’ ALL from ‘Orders’
- payment_method에서 kakaopay를 쓴 데이터
#작은 따옴표 꼭 써야한다.
- kakaopay는 문자열 string이고
- Orders는 테이블을 지칭하고
- payment_method는 필드명을 지칭 하는 것이다.
SQL문은 점점 길어지면 햇갈림. 눈이 보게 좋게 정리하는게 중요.
예2) point_users 테이블에서 포인트가 5000점 이상인 데이터만 가져와줘!
SELECT * frompoint_users
WHERE point >=5000
예3) orders 테이블에서 주문한 강의가 앱개발 종합반이면서, 결제수단이 카드인 데이터만 가져와줘!
SELECT * from orders o
WHERE course_title ='앱개발 종합반' AND payment_method ='CARD'
#’또는’을 이용하게 된다면 OR를 적으면 된다.
Where절과 같이 쓰이는 분법
“!=” 같지 않음을 의미
#웹개발종합반을 빼고 데이터를 보고싶다면…
SELECT * from orders o
WHERE course_title !='웹개발 종합반'
“between” 범위조건
#7/13~7/14일 데이터를 보고싶다
SELECT * from orders o
WHERE created_at BETWEEN '2020-07-13' and '2020-07-15'
“in( )”포함
#1, 3주차 사람들의 오늘의 다짐 데이터만 보고싶다.
SELECT * from checkins c
WHERE week in(1,3)
- 2개만 들어가지 않고 더 많이 들어갈 수 있다.
“like” 패턴으로 찾기
#다음 이메일만 쓰는 사람들의 유저를 보고싶다.
SELECT * FROM users
WHERE email LIKE '%daum.net'
- ‘%’를 써서 ‘daum.net’으로 끝나는 이메일을 찾으라고 요청하는 것이다.
예.) a로 끝나고, t로 끝나는 이메일을 요청:
SELECT * FROM users
WHERE email LIKE 'a%t'
‘limit’ 일부 데이터만 가져오기
SELECT * FROM orders
WHERE payment_method ='kakaopay'
LIMIT 5
#위와 같은 코드는 결과를 5개로만 한정되어 나오게 한다.
- 데이터가 많으면 처리하기가 오래걸릴 수도 있다. limit를 걸면 더 빠른결과.
‘distinct’ 중복되는 값 제거
SELECT payment_method from orders
위와 같은 코드를 쓰면 중복되는 값이 전부 다 나온다.
SELECT DISTINCT payment_method from orders o
→ 중복되는 값 제거함.
‘count’
SELECT count(*)FROM orders
데이터의 개수를 알린다.
SELECT count(*)FROM orders
WHERE payment_method ='kakaopay'
→ 카카오페이로 결제한 사람들의 데이터의 개수를 추출한다.
dinstinct와 count를 같이 써보기
SELECT count(DISTINCT(name)) from users u
→ the amount of unique names in a set data.
group by
SELECT name, count(*) from users
group by name위의 코드는 이름과 그 이름의 개수를 통계 해준다.
- ‘group by name을 통해 users를 각각의 name으로 묶었다.
- name과 count(*)를 통해 각 이름마다의 개수를 세게 되었다.
#외우기 좋은 순서:
select * from users → group by name.
- 이름마다의 개수가 목적이니 select안의 코드를 바꾼다.
select name, count(*) from users … → …
where문으로 검증하기
**select** **week**, **count**(*) **from** checkins
**group** **by** **week
select** * **from** checkins c
**where** **week**=1#주차의 결과가 전부 나온다.
Q. 주차별로 like개수의 최소값
min( ) and max( )
SELECT week, min(likes) from checkins
group by week#group by를 쓰지 않으면 1주차의 결과만 나온다.
→ min( ) 괄호 안에 해당 값의 최솟값을 불러온다.
→ 최댓값을 찾는다면 max( )로 바꾸면 된다.
Q.좋아요의 평균값을 구하라
avg( )
SELECT week, avg(likes) from checkins c
group by weekround( )
SELECT week, round(avg(likes),2) from checkins c
group by week#’2’는 소수점 둘째 자리 까지 반올림을 한 다는 의미. 비워둔다면 1의 자리로 반올림 한다.
동일한 범주에 합계 구하기
sum( )
SELECT week, sum(likes) from checkins
group by week
order by
- 결과를 정렬하기이다.
SELECT name, count(*) from users
group by name→ 이와 같이 나온 결과를 정렬하고자 한다.
SELECT name, count(*) from users
group by name
order by count(*) desc→ ‘desc’ (descending)를 위 코드와 같이 적게 된다면 역순으로 결과가 나온다.
#참고: ‘asc’가 오름차순을 의미. 쓸 필요 없을 것. 이미 기본이 오름차순.
별칭, alias 기능:
SELECT payment_method, count(*) as cnt from orders o
where o.course_title = '앱개발 종합반'
group by payment_method→ count(*)이 보기 안 좋아서 as cnt로 대체를 할 수도 있다.
join 종류: Left Join, Inner Join (Outer Join)
left join (or)
select * from users u
left join point_users pu on u.user_id = pu.user_id→ 위의 코드로 users테이블에 point_users의 정보를 넣는다.
- 일부 NULL이 나오는데, 포인트가 없는 사람들이다.
- 일종의 합집합이 나오는 것이다.
하지만, 만약 inner join을 쓰게 된다면: (and)
select * from users u
inner join point_users pu on u.user_id = pu.user_id- NULL이 안나온다. point가 있는 사람들만 나와서, 두개의 교집합이 나온다는 것으로 생각하면 된다.
결과물 합치기, Union
두개의 표를 같다 붙이는 기능이 유니언.
select '7월' as month, c1.title, c2.week, count(*) as cnt from courses c1
inner join checkins c2 on c1.course_id = c2.course_id
inner join orders o on c2.user_id = o.user_id
where o.created_at < '2020-08-01'
group by c1.title, c2.week
order by c1.title, c2.week
select '8월' as month, c1.title, c2.week, count(*) as cnt from courses c1
inner join checkins c2 on c1.course_id = c2.course_id
inner join orders o on c2.user_id = o.user_id
where o.created_at >= '2020-08-01'
group by c1.title, c2.week
order by c1.title, c2.week위와 같은 코드는 두개의 별도의 표가 만들어진다.
#union all 을 활용해서 하면 된다.
(
select '7월' as month, c1.title, c2.week, count(*) as cnt from courses c1
inner join checkins c2 on c1.course_id = c2.course_id
inner join orders o on c2.user_id = o.user_id
where o.created_at < '2020-08-01'
group by c1.title, c2.week
order by c1.title, c2.week
)
union all
(
select '8월' as month, c1.title, c2.week, count(*) as cnt from courses c1
inner join checkins c2 on c1.course_id = c2.course_id
inner join orders o on c2.user_id = o.user_id
where o.created_at >= '2020-08-01'
group by c1.title, c2.week
order by c1.title, c2.week
)→ 하지만, 이 내에서 order by 기능이 먹히지 않는다.
subquery
select u.user_id , u.name , u.email from users u
inner join orders o on u.user_id =o.user_id
where o.payment_method = "kakaopay"위와 같은 코드를 sub-query로 해결 할 수도 있다.
#sub-query를 이용한다면:
SELECT * from users u
where user_id in (
select user_id from orders o
where payment_method = 'kakaopay'
)→ 실행 순서:
- 괄호 안에 있는 쿼리를 먼저 결과를 만든 다음에 밖에 있는 뭐리를 해결한다.
Where에 들어가는 sub-query
where (필드명) in (sub-query)
user_id가 방금 뽑은 데이터 안에 있는지 확인
Select에 들어가는 sub-query
select 필드명, 필드명, (sub-query) from …
#checkins table에서 user id별, 평균 라이크 수를 본다.
SELECT checkin_id,
user_id,
likes,
(
SELECT avg(likes) from checkins
where user_id = c.user_id
) as avg_likes
from checkins c- 괄호 안에 있는 쿼리를 실행 하면서 매 user_id마다 라이크 수 의 평균을 만드는 중이다.
From에 들어가는 sub-query (가장 많이 사용되는 유형이기도 한다.)
우선 유저별 평균 좋아요:
SELECT pu.user_id , pu.`point`, a.avg_likes from point_users pu
inner join (
SELECT user_id, round(avg(likes),1) as avg_likes from checkins
group by user_id ) a
on pu.user_id = a.user_id마치 이미 있던 테이블 처럼 쓰는 것이다.
