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solvesql 배송 예정일 예측 성공과 실패 - 문제 풀이 배송 예정일 예측 성공과 실패 -- 최종SELECT strftime('%Y-%m-%d', order_purchase_timestamp) as "purchase_date", SUM(CASE WHEN order_estimated_delivery_date >= order_delivered_customer_date THEN 1 ELSE 0 END) as "success", SUM(CASE WHEN order_estimated_delivery_date # 접근 방식 1. success와 fail 케이스를 개별 컬럼으로 만들어야겠다.2. SUM (혹은 COUNT도 상관없음) 집계 후 일자별 그룹화해야겠다.3. 기타 조건들 충족 e.g., 17년 1월 데이터만, 날짜 오름차순 # 배운점 1. SQLite.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 5. 22.
SQL 서브쿼리와 CTE 1️⃣ 서브쿼리 (Subquery) SQL 구문 내에 포함된 쿼리, (메인)쿼리 속 쿼리 ✅ 목적 데이터 필터링 복잡한 집계 JOIN ✅ 위치 SELECT 문 FROM 절 WHERE 절 HAVING 절 ORDER BY 절 ✅ 유형 메인 쿼리와의 연관성 - 비상관 서브쿼리 아무것도 참조하지 않고, 연계되지 않고, 단독으로 실행되는 서브쿼리 메인 테이블과 조인 조건이 걸리지 않는 서브쿼리 연산자(=, , , =) + [ all / any / in ] 사용한 조건 부여 가능 -- 비상관 서브쿼리 -- (예시) 인도(India)에 없는 모든 도시를 반환 SELECT city_id, city_name FROM city WHERE country_id (SELECT country_id FROM country WHER.. 공감수 0 댓글수 1 2024. 1. 10.
SQL 뷰 (Views) 1️⃣ 뷰 (View) DB에서 하나 이상의 테이블로부터 파생된 가상 테이블 테이블과 달리 데이터 스토리지가 포함되지 않음 ex. 테이블을 비공개로 유지하고, 사용자가 뷰 집합을 통해서만 데이터에 접근 가능하도록 DB 설계 2️⃣ 특징 가상 테이블 실제 데이터를 저장하지 않음 재사용 가능 뷰를 통해 정의한 쿼리는 재사용 가능 데이터 보안 뷰를 사용하여 특정 데이터만 사용자에게 노출 가능 데이터 집계 데이터를 사전 집계하여 DB에 저장하는 것처럼 보여줌으로서 설계의 유연성 향상 단순화 복잡한 쿼리를 뷰로 정의하여 간단하게 만듦 3️⃣ 구조 -- 뷰 구조 CREATE VIEW view_name AS SELECT col1, col2, … FROM table; -- 뷰 예시 CREATE VIEW EmailVie.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 10.
240102 TUE 대여 횟수가 많은 자동차들의 월별 대여 횟수 구하기 대여 횟수가 많은 자동차들의 월별 대여 횟수 구하기 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr #최종 SELECT MONTH(START_DATE), CAR_ID, COUNT(CAR_ID) RECORDS FROM CAR_RENTAL_COMPANY_RENTAL_HISTORY WHERE CAR_ID IN ( SELECT CAR_ID FROM CAR_RENTAL_COMPANY_RENTAL_HISTORY WHERE YEAR(START_DATE)=2022 AND MONTH(START_DATE) IN (8, 9, 10) GROUP BY CAR_ID HAVING C.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 2.
DML 명령어 정리 1️⃣ INSERT 데이터를 저장/삽입하는 명령어 ✅ 데이터를 저장하는 방법 컬럼 리스트 명시하기 어떤 컬럼에 값을 넣을지 명시 컬럼 순서에 맞게 작성 컬럼 리스트 명시하지 않기 모든 컬럼에 값을 넣을 것이라는 의미 테이블에서 정의된 컬럼 개수에 맞춰 순서대로 값을 입력 ✅ 구조 -- ① 컬럼 리스트 명시 INSERT INTO table1 (col1, col2, …) VALUES (val1, val2, …) -- ① 예시 INSERT INTO player (name, height, weight) VALUES ('KIM', 170, 65) -- ② 컬럼 리스트 명시 X INSERT INTO table1 VALUES (val1, val2, …) -- ② 예시 INSERT INTO player VALUES (.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 2.
SQL 언어 분류 - DDL, DML, DCL, TCL 1️⃣ DDL (Data Definition Language) : 데이터 정의 언어 관계형 DB의 구조를 정의하는 언어 CREATE : 테이블 생성 ALTER, RENAME : 변경 DROP : 삭제 2️⃣ DML (Data Manipulation Language) : 데이터 조작 언어 저장된 데이터를 조작하는 언어 INSERT : 데이터 삽입 SELECT : 조회 UPDATE : 수정 DELETE : 삭제 3️⃣ DCL (Data Control Language) : 데이터 제어 언어 DB 접근, 제어하기 위한 사용 권한을 관리(부여/박탈)하는 언어 GRANT : 부여 REVOKE : 회수 4️⃣ TCL (Transaction Control Language) : 트랜잭션 제어 언어 DML에서 조작된 결과.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 1.
데이터베이스의 구조와 성능 1️⃣ 대량 데이터에 따른 성능 문제, 성능 향상법 대량 데이터 집약 → 설계가 잘 된 데이터 모델이라도 성능 저하 불가피 → 테이블 단위 분할을 통한 문제 해결 ✅ 성능 저하 DB의 블록에 많은 데이터가 저장됨 → 데이터 조회 과정에서 블록 입/출력 횟수 증가 로우 체이닝(Row Chaining) : 행 데이터가 너무 길어 2개 이상의 블록에 걸쳐 하나의 행이 저장된 형태 로우 마이그레이션(Row Migration) : 데이터 블록에서 발생한 수정이 다른 블록의 빈 공간에 잘못 저장 처리된 방식 ✅ 분할 방식 수평 분할 : 행(로우) ➡️ 단위로 요소 분할 수직 분할 : 열(컬럼)⬇️ 단위로 요소 분할 ✅ 분할 절차 DB 모델링 DB 테이블의 용량 산정 데이터 처리 과정에서 트랜잭션 처리 패턴 분석 데.. 공감수 0 댓글수 1 2024. 1. 1.
GROUP BY와 집계함수의 조건문을 이용한 피봇팅(Pivoting) 0️⃣ 들어가며 MySQL을 공부하면서 GROUP BY와 집계함수의 CASE WHEN을 이용한 피봇팅(Pivoting)이 가능하다는 걸 배웠다. 피봇팅의 '피봇(Pivot)'은 엑셀의 '피봇 테이블(Pivot Table)'의 그 피봇이 맞다. 엑셀이나 스프레드 시트를 사용해 본 사람 중 피봇 테이블을 사용해보지 않은 사람은 드물 것 같다. 나 역시 회사를 다닐 때 데이터를 요약하거나 보고서를 작성하기 위해 피봇 테이블 기능을 즐겨 썼다. 그런데 단 한 번도 '피봇'이 무슨 뜻인지 궁금해한 적이 없다는 걸 깨달았다. 그래서 찾아봤다. 피봇은 무슨 뜻일까? 1️⃣ 피봇(Pivot)이란? 'pivot'의 사전적 정의는 다음과같다. 요컨대 '축' 혹은 '축을 중심으로 회전하다'는 뜻이다. 그렇다면 피봇 테이블의.. 공감수 0 댓글수 1 2023. 12. 30.
MySQL Datetime vs Timestamp 1. Date, Datetime, Time, Timestamp 타입 구조 범위 예시 Date YYYY-MM-DD 1000-01-01 9999-12-31 2023-12-29 Datetime YYYY-MM-DD HH:MM:SS 1000-01-01 00:00:00 9999-12-34 23:59:59 2023-12-29 12:28:47 Time HH:MM:SS -838:59:59 838:59:59 12:28:47 Timestamp YYYY-MM-MM HH:MM:SS 1970-01-01 00:00:01 2038-01-19 03:14:07 UTC 2023-12-29 12:28:47 2. Datetime vs Timestamp Datetime Timestamp 타입 문자형 숫자형 용량 8byte 4byte 입력 값 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 12. 29.
데이터 모델과 정규화, 반정규화 1️⃣ 성능 데이터 모델링 데이터베이스 성능 향상을 목적으로 하는 작업 ✅ 왜 성능을 신경 써야 하는가? DB는 매우 많은 요청을 처리한다. 빠르게, 자주 발생하는 쿼리문이 비효율적이면 DB 전체의 성능에 영향을 미친다. 비효율적으로 설계된 테이블, 다른 테이블의 참조가 필요한 테이블 등 성능 향상을 저해하는 요소는 다양하다. ✅ 언제 해야 하는가? 프로젝트 플로우 : [분석/설계] ✔️ - [구현] - [테스트] - [운영] 후반으로 갈수록 기하급수적으로 비용이 증가 ✅ 고려 사항 정확한 정규화 DB 용량 산정 DB에서 발생되는 트랜잭션의 유형 파악 CRUD 매트릭, 시퀀스 다이어그램 파악 DB 용량과 트랜잭션 유형에 따라, 반정규화 수행 이력 모델, PK/FK, 슈퍼 타입/서브 타입 조정 성능 관점의.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 12. 29.
JOIN의 유형 - INNER, (LEFT/RIGHT/FULL) OUTER, CROSS, SELF 1. INNER JOIN 교집합 개념. SELECT * FROM table1 a INNER JOIN table2 b ON a.column=b.column 2. OUTER JOIN 여집합, 합집합 개념. 특히 '여집합'을 어떻게 구현할 것인지 찾아봤었는데, WHERE절에 NULL에 대한 조건을 걸면 된다. (★) ① LEFT / RIGHT JOIN 문법, 기능 상의 큰 차이는 없다. JOIN은 순서보다는 PK와 집합 레벨이 중요하다. ② FULL JOIN 합집합 개념. 3. CROSS JOIN 상호 조인. 조인 컬럼 없이, 두 테이블 간 가능한 모든 연결을 결합하는 조인 방식. 전체 행 개수는 두 테이블의 각 행의 개수를 곱한 값이다. (=카테시안 곱 Cartesian Product) SELECT a.*,.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 12. 28.
데이터 모델링의 4 요소 - 엔터티, 속성, 관계, 식별자 1️⃣ 엔터티(Entity) 개체(독립체) 정보의 세계에서 의미 있는 하나의 정보 단위 특징 업무에서 필요로 하는 정보 식별 가능 여부 : 인스턴스가 식별자에 의해 한 개씩만 존재 인스턴스(Instance)의 집합 : 2개 이상의 인스턴스로 구성됨 업무 프로세스에 의해 활용됨 속성(Attribute)을 포함함 관계(Relationship)의 존재 분류① 유/무형에 따른 분류 유형 엔터티 물리적 형태가 존재함 안정적, 지속적이어야 함 ex. 상품, 강사 개념 엔터티 개념적 정보로 구분됨 ex. 학과, 코스닥 종목 사건 엔터티 특정 이벤트에 종속됨 ex. 이벤트 응모, 주문 분류② 발생 시점에 따른 분류 기본/키 엔터티 (Basic Entity) 관계가 아닌 독립적인 생성이 가능 = 고유 주식별자를 가짐 e.. 공감수 1 댓글수 1 2023. 12. 28.
JOIN 시 데이터 집합 레벨 (집합 수준) + 추가 231228 ① M* 집합 hr.emp 테이블의 deptno 컬럼에는 10, 20, 30 등 개별값이 여러 개 있다. *개별값이 중복 건 있다는 의미 ② 1* 집합 hr.dept 테이블의 deptno 컬럼 : 10, 20, 30, 40 등 고유의 값이 있다. *고유한 값(unique)의 의미 ③ 집합 수준이 다른 각 컬럼(deptno)을 기준으로 JOIN하면, deptno의 집합 수준는 어떻게 될까? 1:M 조인 시 결과 집합은 M집합의 레벨을 따른다. SELECT * FROM hr.dept a JOIN hr.emp b ON a.deptno=b.deptno 참고 자료 "집합의 레벨"의 의미 - 인프런 안녕하세요유익하고 훌륭한 강의 덕분에 쿼리 이해가 일취월장하고 있습니다. 감사합니다.강사님께서 거듭 강조하시고 중요하.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 12. 27.
모델링의 이해 1️⃣ 모델링의 이해 📊 데이터 모델링 RDBMS가 지원하는 데이터베이스의 구조, 형식 모델링의 목적 업무에 필요한 정보를 '정의'하고 '표현'하여 업무를 분석 *개발만을 위한 것이 아님 분석 모델을 통해 실제 데이터베이스를 생성, 관리 모델링이 중요한 이유 모델 구조(정보)만 보고도 어떤 데이터를 다루는지 알 수 있음 성능적 측면을 고려하여 SQL문을 작성할 수 있음 모델링의 특징 추상화 : 현실세계를 컴퓨터가 이해하는 약속된 표기법으로 바꿔주는 것 단순화 : 복잡한 현실세계를 제한된 표기법이나 언어로 표현하는 것 명확화 : 애매모호함을 제거하고 현상을 정확하게 기술하는 것 모델링의 단계 개념적 모델링 현실세계 → 개념적 구조 필요한 데이터의 요구사항을 찾고, 분석하는 과정 추상화 수준 가장 ↑, 업무.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 12. 27.
231227 WED 우유와 요거트가 담긴 장바구니 우유와 요거트가 담긴 장바구니 #최종 SELECT CART_ID FROM CART_PRODUCTS WHERE NAME IN ('Milk', 'Yogurt') GROUP BY 1 HAVING COUNT(DISTINCT NAME) > 1 ORDER BY 1 간단해 보이는 문제지만 상당히 헷갈렸다. #접근 방식 Milk 혹은 Yogurt가 담긴 데이터만 필터링한 후, COUNT(cart_id)가 2 이상인 것만 뽑아내면 되지 않을까? #1단계 #1단계 SELECT CART_ID, NAME FROM CART_PRODUCTS WHERE NAME IN ('Milk', 'Yogurt') 최종 코드에는 빼야 하지만, 아무래도 NAME 에 조건이 걸리다 보니 필터링한 후의 데이터를 좀 살펴보기 위해 우선 NAME도 같이.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 12. 27.
231226 TUE 코드카타 리뷰 1. 가격대 별 상품 개수 구하기 -- 정답 SELECT IF(price=29, "장기 대여", "단기 대여") RENT_TYPE FROM car_rental_company_rental_history WHERE start_date LIKE '2022-09-%' ORDER BY history_id DESC -- 오답 SELECT history_id, car_id, date_format(start_date, '%Y-%m-%d') start_date, date_format(end_date, '%Y-%m-%d') end_date, IF(datediff(end_date, start_date)>=30, "장기 대여", "단기 대여") RENT_TYPE FROM car_rental_company_rental_hist.. 공감수 0 댓글수 1 2023. 12. 26.
데이터, 데이터베이스, DBMS 요약 데이터 : 효율적으로 저장/변환할 수 있는 형태의 정보 데이터베이스 : 조직화된 데이터의 모음 DBMS : 데이터베이스(Database)를 관리(Management)하는 시스템(System) Oracle, MySQL, MariaDB, MongoDB, PostgreSQL etc 각 DBMS마다 사용하는 SQL 문법이 조금씩 다름 SQLD는 ORACLE(+ SQL Server)을 기반으로 출제함 느낀점 프로그래머스에서 Oracle, MySQL에 따라 쿼리가 조금씩 다른 걸 보고 예상은 했지만, 역시나 문법이 조금씩 다르다는 걸 알았다. 여태까지 MySQL 기반으로 문법 공부를 했는데, Oracle과 어떤 차이가 있는지 궁금해져서 구글링해 보았다. DB - Oracle & MySql 쿼리문 차이 정리 들.. 공감수 0 댓글수 1 2023. 12. 26.
231224 SUN 집계함수 1. 자동차 대여 기록에서 대여중 / 대여 가능 여부 구분하기 -- 정답 SELECT car_id, MAX(CASE WHEN '2022-10-16' BETWEEN start_date AND end_date THEN "대여중" ELSE "대여 가능" END) AVAILABILITY FROM car_rental_company_rental_history GROUP BY 1 ORDER BY 1 DESC -- 오답 SELECT car_id, MAX(IF('2022-10-16' BETWEEN start_date AND end_date, "대여중", "대여가능")) AVAILABILITY FROM car_rental_company_rental_history GROUP BY 1 ORDER BY 1 DESC (1) MA.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 12. 24.
231223 SAT GROUP BY, HAVING (vs WHERE) SELECT user_id, product_id, sales_date FROM online_sale WHERE sales_date >2022 GROUP BY user_id, product_id HAVING COUNT(product_id>=2) ORDER BY 1 asc , 2 desc 위 예시 코드를 한 줄씩 해석하면 다음과 같다. 2행 : online_sale 테이블에서 3행 : sales_date 가 2022년 이상인 데이터를 4행 : user_id 와 product_id 로 그룹화하고 5행 : 그 결과에서 product_id 가 2 이상인 것만 뽑아 6행 : user_id 오름차순으로 정렬, 만약 user_id가 같다면 product_ id 내림차순 정렬한다. 1행 : user_id, produc.. 공감수 0 댓글수 1 2023. 12. 23.

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