SQL 동작 순서

💡 'FROM -> WHERE -> GROUP BY -> HAVING -> SELECT -> ORDER BY'

정규 표현식

https://schatz37.tistory.com/39

CTE

CTE는 쿼리 내에서 임시 테이블을 정의하여, 후속 SELECT문에서 사용할 수 있도록 하는 구조
-> 임시로 쿼리 결과를 저장해 놓고, 여러번 참조해서 사용하는 용도로 사용

사용 방법

WITH 키워드와 AS로 cte_name에 맵핑할 쿼리를 작성한 후 cte_name으로 지정한 테이블을 조회한다.

WITH CTE_NAME AS (
    -- CTE 정의 부분
    SELECT column1, column2, ...
    FROM some_table
    WHERE condition
)
-- CTE 사용 부분
SELECT * FROM CTE_NAME;

여러 CTE 사용

여러 개의 CTE를 콤마(,)로 구분하여 동시에 정의할 수 있음.
각 CTE는 쿼리에서 독립적으로 사용할 수 있다.

WITH 
    TotalSales AS (
        SELECT SUM(amount) AS total_amount
        FROM sales
    ),
    AverageSales AS (
        SELECT AVG(amount) AS average_amount
        FROM sales
    )
    
-- CTE 사용
SELECT total_amount, average_amount
FROM TotalSales, AverageSales;

재귀 쿼리

https://inpa.tistory.com/entry/MYSQL-%F0%9F%93%9A-RECURSIVE-%EC%9E%AC%EA%B7%80-%EC%BF%BC%EB%A6%AC

사용 방법

WITH RECURSIVE 쿼리문을 작성하고 내부에 UNION을 통해 재귀를 구성

WITH RECURSIVE cte_count 
AS ( 
    -- Non-Recursive 문장( 첫번째 루프에서만 실행됨 )
    SELECT 1 AS n
    UNION ALL
    -- Recursive 문장(읽어 올 때마다 행의 위치가 기억되어 다음번 읽어 올 때 다음 행으로 이동함)
    SELECT n + 1 AS num 
    FROM cte_count
    WHERE n < 3 
)

SELECT * FROM test;

별칭

칼럼(column)에 별칭 사용하기

SELECT mem_id AS "아이디", addr AS "주소" FROM member;

테이블(Table)에 별칭 사용하기

SELECT * FROM member as "개인정보";

---

별칭을 지정해줄 때 띄어쓰기가 들어간다면, 큰 따옴표(")로 묶어주어야 한다. 또한 테이블 별칭은 WHERE 절에서 사용 가능하지만 열(칼럼) 별칭은 WHERE 절에서 사용 불가능하다. (SELECT절보다 WHERE 절이 먼저 실행되기 때문)

기타 함수

✅ 문자열 자르기

SUBSTRING( 문자열, 시작위치, 길이 )

문자열에서 시작 위치부터 길이만큼 출력

LEFT( 문자열, 길이 )

문자열에서 왼쪽부터 길이만큼 출력

RIGHT( 문자열, 길이 )

문자열에서 오른쪽부터 길이만큼 출력

✅ 날짜와 시간의 연산 -> DATE_ADD()

 DATE_ADD(연산을 수행할 날짜, INTERVAL 더하거나 빼고자 하는 값 단위)

주요 단위로는 YEAR, MONTH, DAY, HOUR, MINUTE, SECOND 등이 있다.

사용 예시

SELECT DATE_ADD(NOW(), INTERVAL 1 DAY) AS tomorrow;

✅ TRUNCATE(number, decimal_places)

• number: 변환할 숫자
• decimal_places: 유지할 소수점 이하 자리 수 (또는 정수 자리수 조정)
  • 양수(+) → 소수점 이하 자리 유지
  • 0 → 소수점 이하 버림 (정수로 변환)
  • 음수(-) → 정수 부분에서 해당 자리 이하를 0으로 만들고 버림

---

사용 예시

SELECT 
    TRUNCATE(123.456, 2) AS TRUNC_2,   -- 소수점 2자리 유지
    TRUNCATE(123.456, 0) AS TRUNC_0,   -- 정수 변환 (소수점 이하 버림)
    TRUNCATE(123.456, -1) AS TRUNC_-1, -- 10 단위로 자름
    TRUNCATE(123.456, -2) AS TRUNC_-2; -- 100 단위로 자름

🎯 TRUNCATE() vs ROUND() 차이

함수	동작 방식	예제 (123.456)	예제 (98.765)
ROUND(값, 2)	반올림	123.46	98.77
TRUNCATE(값, 2)	버림	123.45	98.76
ROUND(값, -1)	10 단위 반올림	120	100
TRUNCATE(값, -1)	10 단위 버림	120	90

💡 즉, ROUND()는 반올림, TRUNCATE()는 그냥 자름!

✅ COALESCE(A,B)

인자로 주어진 컬럼들 중에서 NULL이 아닌 첫 번째 값을 반환하는 함수
A 컬럼 값이 NULL 값이 아닌 경우 A 값을 리턴하고 A가 NULL이고 B가 NULL이 아닌 경우 B 값을 리턴함. 만약 모든 인수가 NULL이면 NULL을 반환한다.

✅ SET

특정 변수 값을 설정할 때 사용됨

SET @myVar := 10;  -- 변수 설정 (MySQL)

:=은 대입 연산자로 비교 연산자인 =과 구분하기 위해 앞에 :를 붙인다.

윈도우 함수

🚀 RANK()

특정 기준에 따라 순위를 매기는 함수 -> 같은 값이 있으면 같은 순위를 부여하고, 다음 순위는 건너뛴다. 즉, 3,3 다음은 5로 순위가 시작됨
PARTITION BY를 사용하면 그룹별로 순위를 매길 수 있음

SELECT 
    이름, 부서, 급여,
    RANK() OVER (ORDER BY 급여 DESC) AS 순위
FROM 직원;

🚀 DENSE_RANK()

RANK()와 기능과 사용방법은 똑같지만 동일한 값이 있으면 같은 순위를 부여하지만 건너뛰지 않음. 즉 3,3 다음은 4등

with salary_rank_cte as (
    select id,
        dense_rank() over(partition by departmentId order by salary desc) as salary_rank
    from Employee
)
select d.name as Department, e.name as Employee, e.salary as Salary
from Employee e join Department d on e.departmentId = d.id join salary_rank_cte s on s.id = e.id
where s.salary_rank <= 3

이렇게 partition by와 혼용해서 사용할 수도 있다. (다른 윈도우 함수들도 가능)

🚀 ROW_NUMBER()

고유한 순위를 부여함. 값이 동일해도 다른 순위를 부여한다는 뜻

SELECT name, salary, 
       ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY salary DESC) AS row_num
FROM employees;

🚀 LAG()

이전 행의 값을 가져온다. 사용법은 아래와 같다.

LAG(컬럼명, 이동할 행 수, 기본값) OVER (ORDER BY 정렬기준)

이때, 기본값을 지정하지 않으면 이전 행이 존재하지 않을 경우 NULL로 처리된다.

예시

SELECT name, salary, 
       LAG(salary, 1, 0) OVER (ORDER BY salary DESC) AS prev_salary
FROM employees;

🚀 LEAD()

다음 행의 값을 가져옴

LEAD(컬럼명, 이동할 행 수, 기본값) OVER (ORDER BY 정렬기준)

이때, 기본값을 지정하지 않으면 NULL로 처리된다.

예시

SELECT name, salary, 
       LEAD(salary, 1, 0) OVER (ORDER BY salary DESC) AS next_salary
FROM employees;

---

SQL에 부족함을 느껴서 3일간 프로그래머스 SQL 고득점 KIT를 모두 풀었다.. 계속 복습해서 익숙해지자! 💪🏻