클라이언트/ 서버/ 엔지니어 "게임 개발자"를 향한 매일의 공부일지

이어서 그룹 내 비율 함수의 실습 문제를 풀어보겠다.     실습 6 - 윈도우 함수 : 그룹 내 비율 함수(NTILE)      1. 테이블 조회하기   학생들의 점수 총합을 기준으로 3개 반으로 나누어 구분 지으려고 한다. 학생들의 수학, 물리, 화학 점수의 총합을 기준으로 NTILE을 이용하여 3개의 그룹으로 나누어 조회하는 쿼리를 작성해 볼 것이다.     2. 수학 점수, 물리 점수, 화학 점수를 모두 합한 총합 점수 구하기   이제 NTILE을 이용하여 총합 점수 내림차순 기준, 3개의 그룹으로 나누어 볼 것이다. 해당 값들을 통해 ID, 수학 점수, 물리 점수, 화학 점수, 총합 점수, 그룹 값을 조회하는 쿼리를 작성해본다.    3. NTILE을 이용하여 총합 점수 내림차순 기준, 3개의 ..

윈도우 함수가 많이 어렵지만 그래도 공부를 이어가 볼 것이다. 아마도 처음 들어보는 개념이라 많이 생소한 것 같다.    이론 5 - 윈도우 함수 : 그룹 내 비율 함수       TOTAL_SALARY에서 SALARY의 비율을 구하는 것이다.            현재 행보다 작거나 같은 값들이 어떤 비율로 어떻게 표시되는지 확인할 수 있다.     NTILE 안에 숫자가 오는데 몇 개의 그룹으로 값이 오는지 판단한다.    실습 4 - 윈도우 함수 : 그룹 내 비율 함수(RATIO_TO_REPORT)    1. 테이블 조회하기  예산 사용 테이블, BUDGET_USE 테이블에서 각 비용이 전체 비용 합계에서 차지하는 비율을 백분율(소수점 5번째 자리에서 반올림)로 조회해 볼 것이다.   2. 비용이 전..

이어서 윈도우 함수 학습을 진행해 보겠다. 이번 강의는 분량이 좀 더 많다.    이론 4 - 윈도우 함수 : 그룹 내 행 순서 함수          FIRST_VALUE 값을 좀 더 자세히 살펴보자. DEPARTMENT_ID가 1인 데이터와 2인 데이터로 나누어진다. BETWEEN A AND B는 A와 B를 포함하는 범위를 말한다.여기서 UNBOUNDED PRECEDING은 윈도우의 시작 점이 가장 첫 번째 행이고, UNBOUNDED FOLLWING은 윈도우의 마지막 지점이 가장 마지막 행이다. 즉 DEPARTMENT_ID가 1인 네 가지 값에서 첫 번째 값은 1500이므로 DEPARTMENT_MIN_SALARY의 값은 1500이 되고, 마지막 값은 10000이므로 DEPARTMENT_MAX_SALAR..

아침 10시가 넘어 이제 본격적인 아침 공부를 시작해 본다. 요즘에는 10시 전까지는 아침도 먹고 수학 공부를 좀 더 하는 편이다. 수학이 너무 재미있어서 하루에 1시간으로는 부족하고 공부를 더 하고 싶어 진다. 시간이 많으면 수학을 좋아했던 시절처럼 하루종일 수학공부를 하고 싶을 정도이다.이제 SQL 공부를 이어가 볼 것이다. 아침에 3시간 반 정도 공부할 텐데  그 시간 동안 가능하면 4주 차 학습을 마쳐볼 것이다. 무리한 목표가 될 수도 있겠지만..   이론 3 - 윈도우 함수 : 일반 집계 함수      DEPARTMENT_AVG라는 평균값이 나온다. 해당 값은 DEPARTMENT_ID가 1, 2를 기준으로 평균값이 도출된다. 이렇게 PARTITION BY는 어떤 소그룹을 기준으로 값을 나눌 것인..

이제 4주 차 새로운 단원 학습을 시작해 본다. 이번 단원도 28개나 되는 소단원이 있다. 오늘 새벽에는 두 가지 개념 학습만 하고 공부를 마칠까 한다.   이론 1 - 데이터 분석을 위한 함수  집계 함수는 윈도우 함수에 포함된다. 이전에는 열과 열의 관계를 조인을 통해 결합하거나 정의하는 연산을 진행했다. 윈도우 함수는 행과 행의 관계를 정의하는 함수를 말한다.집계 함수는 AVG, SUM과 같은 집계를 내는 함수이다. 순위 함수는 RANK, DENSE_RANK와 같은 함수가 있다. 그룹 함수에서는 GROUP BY를 통해 특정 행을 지정해 준다.    퀴즈 1 - 데이터분석을 위한 함수      이론 2 - 윈도우 함수 : 순위 함수       OVER 구문은 이렇게 3가지로 나뉘어 작성한다. ORDE..

이제 마지막으로 미션 문제를 풀어보려고 한다.   미션 1 - 매출 비교     1. 테이블 조회하기  이 정보 중에서 가게 위치가 ‘남부’에 속해있는 모든 가게의 매출액보다 높은 매출액을 가진 가게에 대해서 서브쿼리와 ALL을 이용을 해 쿼리를 작성해 볼 것이다.   2.  가게 지역이 ‘남부’ 인 가게들의 매출액을 조회    3. 남부 지역의 모든 가게보다 매출이 높은 가게 조회하기   2번 문제는 틀렸다. 그 이유는 분석해 보니 문제에서 요구하는 내용을 모두 출력하지 않고 하나만 출력했던 게 문제였다.   4. 코드 수정해보기   문제를 잘 맞혔다. 이제 2번도 풀어볼 것이다.     미션 2 - 없는 물건 구하기     1. 테이블 조회하기  이제 각 테이블의 정보를 이용하여, 엘리스 마트에서 재..

오늘도 새벽 3시 반에 일어나 공부를 시작해 본다. 오늘은 2시간 반 정도 SQL을 공부하고 6시부터는 수학을 공부할 예정이다. 이제 3주 차의 마지막 개념 학습이다.뷰는 며칠 전에 SQL 책으로도 학습했던 내용이라 별로 어렵지 않을 것 같다.    이론 6 - 뷰  테이블을 기반으로 생성된 것이다.          뷰는 업데이트가 불가능하므로 지우고 다시 생성해야 한다.      CREATE 또는 REPLACE를 통해서 뷰를 만들 수 있다.     EMPLOYEE_PULL이라는 뷰를 만들었기 때문에 다음부터는 이러한 복잡한 쿼리 대신 뷰를 가져올 수 있게 된다.     실습 10 - 뷰     1. 테이블 조회하기  부서 이름이 '개발'인 직원의 정보로 뷰를 만들 것인데 여기 보면 4명의 사람들이 있음..

스칼라 서브쿼리에 대해서 공부해 보려고 한다.   이론 5 - 스칼라 서브쿼리 하나의 데이터만 이야기하는 것이다.    DEPARTMENT_ID가 2인 값은 2개이므로 COUNT는 2이다.      DUAL은 가짜 테이블이다. 구문을 지키기 위해 쓰는 것뿐 아무런 값도 갖지 않는다. MySQL에서는 생략해도 된다. Maria나오라클에서는 가짜 테이블인 DUAL을 생성해서 사용한다.    실습 9 - 스칼라 서브쿼리      1. 테이블 조회하기  LECTURE_TYPE 테이블에 있는 각 강의 타입들에 대해서 몇 개의 강의들이 존재하는지 조회하려고 한다.각 강의 타입의 정보와, 해당 하는 타입에 대한 강의 개수를 조회하기 위해서 스칼라 서브쿼리를 이용하면 된다.   2. 타입 ID, 타입이름, 타입에 해당..

저녁을 먹고 스트레칭도 한 후 이제 본격적으로 저녁 공부를 시작해보려고 한다. 2시간 정도 할 생각이다.   이론 4 - 반환되는 데이터 형식에 따른 서브쿼리 분류 : 다중 컬럼 서브쿼리      컬럼이 2개 이상이므로 컬럼명도 그에 따라 적어주어야 한다. DEPARTMENT_ID와 SALARY를 비교해서 일치하는 직원을 출력한다.      실습 8 - 반환되는 데이터 형식에 따른 서브쿼리 분류 : 다중 컬럼 서브쿼리      1. 테이블 조회하기  재고가 남아있는 책에 대해서 책 ID, 책 이름, 책 작가, 가격을 조회하려고 한다. 먼저 BOOK_STOCK를 통해 재고가 1이상인 책의 정보를 얻어 BOOK 테이블에서 해당 책의 정보를 조회한다. 하지만 BOOK 테이블에 작가가 다르지만 책 이름이 동일한..

이어서 저녁식사 전에 남은 실습문제 두 문제를 풀어보려고 한다.    실습 6 - 반환되는 데이터 형태에 따른 서브쿼리 분류 : 다중행 서브쿼리 ALL      1. 테이블 조회하기   SALARY에 따른 position이 출력되고 있다. 직원들 중에서 모든 사원의 급여보다 급여가 높거나 같은 직원을 조회하려고 한다.    2. 직급이 사원인 직원의 급여 조회하기      3. 모든 사원들의 급여보다 높거나 같은 급여를 가진 직원 조회하기   출력해 보면 7000보다 같거나 높은 봉급을 받은 직원들이 직급과 함께 출력되었다.       실습 7 - 반환되는 데이터 형태에 따른 서브쿼리 분류 : 다중행 서브쿼리 ANY      1. 테이블 조회하기   이 음식 중에서 임의의 Main 음식보다 가격이 비싼 ..