매일매일 딥러닝

오늘은~ JOIN절 2탄!

1탄은 ORACLE | JOIN을 사용하는 오라클만의 방법! 에 있습니다~

JOIN은 기본적으로 위의 퍼즐같이 두개 이상의 테이블의 컬럼을 합쳐서

하나의 테이블처럼 사용하는 방법입니다.

그럼~ 차근차근 따라가 볼까요?

오라클 조인 문법과 1999 ANSI 조인 문법을 모두 이용하여 문제를 풀어보겠습니다.

[ 고객 테이블 ]

[ 주소 테이블 ]

[ 등급 테이블 ]

문제1. 고객 이름, 관할부서, 고객등급을 출력하시오

결과

중요!

TABLE이 3개일 경우 연결고리는 2 ( = 3 - 1) 개 입니다.

오라클 조인 문법에서 JOIN절의 WHERE절은 '조인 조건'으로 사용됩니다.

여기서 주의해야할 점은 1999 ANSI문법의 경우 양쪽에 연결고리가 있는 테이블명을 먼저 작성해야합니다.

또한, 1999 ANSI문법의 경우 오라클 문법과 달리 WHERE절은 그저 '검색 조건' 입니다.

따라서 JOIN절에서 조인 조건을 주기 위해서는 ON절을 사용하여 '조인 조건'을 줄 수 있습니다.

오라클 Database에서는 어떠한 문법을 사용하여도 문제가 없습니다.

하지만,

1999 ANSI 문법의 경우 '조인 조건' ON과 '검색 조건' WHERE이 별개로 구분되어 있기 때문에

보다 가독성이 좋다고 하네요~

추가) using절을 사용한 조인과 natural join

위의 정답 문법을 각각 using 절과 natural join으로 바꾼 SQL문을 먼저 확인하시죠.

먼저 using절에서 주의사항이 있습니다.

 using절에서는 테이블 별칭 즉, c.주소 or a.주소를 사용하지 않습니다.

natural join의 경우 오라클이 알아서 고객 table과 주소 table의 공통의 컬럼(column)을 찾아서 조인을 합니다!

natural join에서 주의할 점은

공통 컬럼이 없는 경우 or data type이 다른 경우 오류가 발생한다는 것입니다.

(참고: data type을 모른다면 여기로!)

오늘은 여기까지

내일은 집합 연산자 union으로 돌아올겠습니다!

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안녕하세요!

오늘은 오라클에서 테이블을 JOIN하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

EQUI JOIN 예시

고객이름, 나이, 주소, 관할부서를 알고 싶어요!

결과:

NON EQUI JOIN 예시

고객이름, 나이, 고객등급을 알고 싶어요!

결과:

위의 SQL문의 차이를 발견하셨나요?

문제1. EQUL JOIN과 NON EQUI JOIN의 차이는 무엇일까요?

또한,

각각의 예시에서 알 수 있듯이 JOIN을 하기위해서는 WHERE절을 통해 연관 데이터로 조인 조건을 줍니다.

이때 WHERE절은 검색조건이 아닌 '조인 조건'입니다.

추가 문제: 만약, 조인 조건이 없을 경우에는 어떻게 될까요?

▶  OUTER JOIN

OUTER JOIN은 

EQUI JOIN으로는 볼 수 없는 결과를 볼 때 사용하는 조인입니다.

(EQUI JOIN으로 조인되지 않은 데이터를 볼 때 사용하는 방법입니다.)

문제2. 위의 EQUL JOIN 예시의 결과를 보면 주소가 없는 고객 D는 출력되지 않았습니다.

과연, JOIN시에 고객D를 출력하고 싶으면 어떻게 해야할까요?

이때 사용하는 것이 바로 OUTER JOIN SIGN입니다.

ORACLE에서는 ( + ) 를 이용하여 OUTER JOIN이 가능합니다.

결과:

* 참고: 1999 ANSI JOIN절에서는 LEFT / RIGHT OUTER JOIN절로 위와 같은 결과를 출력할 수 있습니다.

▶  SELF JOIN

문제3. 고객이름, 추천인 이름을 알고 싶습니다.

위의 문제의 경우 SELF JOIN을 이용하여 결과를 출력합니다.

SELF JOIN은 자기 자신의 테이블과 조인하는 문법으로

FROM문에서 테이블 별칭을 사용하여 마치 두개의 테이블이 존재하는 것처럼 JOIN문을 작성하면 됩니다.

여기까지!

어렵지만 중요한 JOIN문에 관한 문법을 알아봤습니다!

특히 MySQL을 사용하던 사람으로서 보다 편리한듯, 불편한듯 신기한 부분이 많았던것 같아요!

다들 참고해서 더 나은 빅데이터 분석가가 되어봐요~

여기서 다루지 못한 1999 ANSI 조인문은 다음 포스팅에서 확인하실 수 있습니다!

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안녕하세요!

오늘은 SQL 분석함수에 대해 다뤄보도록 하겠습니다!

분석함수란,

기본 함수로는 구현하기 어려운 데이터의 분석을 쉽게 도와주는 함수입니다.

출처: https://www.mbs.ac.uk

1. RANK 함수

: data 의 순위를 출력하는 함수입니다.

순위 기준 값이 같은 행은 순위도 동일하게 결정됩니다.

순위가 동일한 행의 수를 동일한 순위에 추가하여 다음 순위를 계산하기 때문에 순위가 연속된 수가 아닐 수도 있습니다.

예를 들어, 두 행의 순위가 1로 결정되면 다음 순위는 3입니다.

구문

( ) 

함수에 인수가 없지만 빈 괄호가 필요합니다.

OVER

이후 절에 대하여 rank를 확장한다는 의미가 있습니다.

PARTITION BY expr_list

(선택) PARTITION 즉, 분할을 한다는 의미의 조건절 입니다.

RANK의 조건을 정의하는 하나 이상의 표현식입니다.

ORDER BY order_list 

(선택) 순위 값의 기준이 되는 열을 정의합니다. PARTITION BY를 지정하지 않으면 ORDER BY가 전체 테이블을 사용합니다. 즉, ORDER BY가 생략되면 모든 행의 반환 값은 1입니다.

(ORDER BY에서 고유한 순서를 지정하지 않으면 행의 순서는 비확정적입니다.)

반환유형

INTEGER (즉, RANK에 해당하는 숫자)

구 문 출 처: AWS  

활용하기

아래와 같은 COLUMN을 갖고 있는 EMP라는 테이블이 있다고 가정합시다.

참고: 테이블 스키마를 확인하고 싶을 때

--> SQL>  desc 테이블명;

이 테이블에 대해 아래의 쿼리를 실행해 봅니다.

<결과>

문제1. 이름, 연봉, 순위를 출력하는데

순위는 연봉이 높은 순서로 출력되게 하시오.

추가)

DENSE_RANK 함수와의 비교:

한가지 측면에서 RANK와 DENSE_RANK가 다릅니다.

DENSE_RANK에서는 2개 이상의 행에서 순위가 동일하면 순위 값의 순서에도 빈자리가 없습니다.

예를 들어 두 행의 순위가 1로 결정되면 다음 순위는 2입니다.

(rank의 경우 두 행의 순위가 1로 결정되면 다음 순위는 3입니다.)

2. PIVOT 함수

: 세로(ROW)로 출력되는 결과를 가로(COLUMN)로 출력하는 함수입니다.

관계형 테이블은 다음과 같이 행과 열로 구성됩니다.

문제2. 우선 부서별로 총 월급의 합을 출력해보겠습니다.

<결과>

문제3. 과연 이 테이블을 아래와 같이 만드는 방법이 있을까요?

참고)

 PIVOT함수를 이용할 때, FROM절에서 SELECT문을 서브쿼리로 이용하여야합니다.

 또한 SELECT 서브쿼리문에서는 결과를 보기위해 필요한 컬럼만을 선별합니다.

원리 설명

추가)

UNPIVOT:

가로(COLUMN)을 세로(ROW)로 출력하는 함수

아래의 간단한 예시를 통해 이해해보도록 합시다!

[EMP2 테이블]

문제4. ENAME, DEPTNO, SAL COLUMN으로 테이블을 출력하세요

결과

그렇다면 PIVOT 함수는 왜 필요할까요?

임의의 관계현 테이블에 대한 크로스탭 리포트를 생성할 수 있습니다.

UNPIVOT 연산자를 사용하면 임의의 크로스탭 리포트를 정규 관계형 테이블로 변환하는 것이 가능합니다.

참고) PIVOT은 출력결과를 일반 텍스트 또는 XML 포맷으로 반환합니다.

오늘은 유독 글쓰기가 힘드네요

월요병인가 봅니다..

내일은 보다 날씨도, 뇌도 상쾌한 하루가 되길 기대해봅니다!

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출처: https://www.gettyimages.com

그룹함수란 무엇일까요?

그룹함수는 여러 개의 행 데이터를 집합 연산을 수행하여

하나의 결과로 출력하는 함수입니다!

위의 함수는 모두 복수행 함수(그룹함수)입니다.

복수행 함수의 특징을 2가지를 살펴보겠습니다.

우선, 설명을 원활히 하기 위해 아래와 같이 EMP 테이블이 있다고 가정하겠습니다.

첫번째 특징, NULL 값을 무시합니다.

문제1. 전체 직업의 평균 연봉을 알고싶다.

결과a. 1600 + 5000 + 1400 + 3000 + 1350 + 2850 + 3000 + 1700 / 8

결과b. 1600 + 5000 + 1400 + 3000 + 1350 + 2850 + 3000 + 1700 / 9

그렇다면 결과 b처럼 연봉컬럼에서 null값을 가진 A도 포함하여 계산하고 싶다면 어떻게 해야할까요?

바로 이때 사용할 수 있는 함수는

 NVL, NVL2, COALESCE, CASE, DECODE 함수 를 사용할 수 있습니다.

저는 NVL함수를 이용하여

결과b처럼 전체 사원 수로 출력되도록 SQL문을 작성해보겠습니다.

nvl 함수를 이용하면 null 값을 0 대신하여 출력할 수 있습니다.

따라서 결과는 0 + 1600 + 5000 + 1400 + 3000 + 1350 + 2850 + 3000 + 1700 / 9 로 출력됩니다.

문제2. 아래의 두 SQL의 결과는 같을까? 다를까?

하지만 현재 emp 테이블에서

null 값이 많이 들어있는 보너스와 같은 컬럼의 경우 

두번째 SQL 문과 같이 null 값을 0 으로 바꾸어 계산한다면

속도면에서 성능이 떨어지게 되겠죠?

결국 SQL의 성능을 생각한다면

첫 번째 SQL과 같이 SQL을 작성해야합니다!

두번째 특징, 각각은 GROUP BY절과 함께 사용할 수 있습니다.

문제1. 직업이 SALESMAN인 사원들 중에서 최대 월급을 알고싶습니다.

WHERE 절은 데이터 검색 조건을 기술하는 절입니다.

따라서 위의 경우 직업이 SALESMAN 인 사원들을 의미합니다.

결론적으로 위의 SQL을 해석하면

① 직업이 SALESMAN인 사원들을 검색 조건으로,

즉 직업이 SALESMAN인 사원만을 선택하여

② 최대값을 구하는 함수를 사용하여 최대 월급을 구하는 것입니다.

문제2. 직업과 직업별 최대 연봉을 알고 싶습니다.

GROUP BY절의 역할은 직업 data를 그룹핑하는 것입니다.

따라서 직업별로 어떠한 값을 구하고자 할 때는 GROUP BY 함수를 이용하여 구할 수 있습니다.

여기서 잠깐!

GROUP BY절에서 조건을 기술할 수 있는 절은 무엇일까요?

 a. WHERE절

 b. HAVING절

그 이유는 실행 순서와 관련이 있습니다.

이해를 위한 추가문제! 아래의 SQL의 실행순서는 어떻게 될까요?

참고) 위의 순서는 코드순서입니다.

추가문제를 통해 알 수 있듯

GROUP BY절은 WHERE절 이후에 실행됩니다.

즉, WHERE절에서 실행되는 순간에는  GROUP BY를 통한 데이터 그룹핑은 일어나지 않습니다.

따라서 GROUP BY를 통한 결과값을 갖는 그룹함수는 HAVING절로 검색조건을 줄 수 있습니다.

오늘은 여기까지!

주말엔 쉽니다~ 월요일에 다시 만나요 우리~