데이터를 조회하는 SQL 기본구조를 활용하여 숫자 계산과 정렬에 대해 공부합니다.

✍🏻배운내용📚
1. SQL로 계산하기 (연산 기호, SUM, AVERAGE, COUNT, DISTINCT, MIN, MAX)
1. SQL로 계산하기 (SUM, AVERAGE, COUNT, DISTINCT, MIN, MAX)
1) 숫자 연산 기호를 SQL 에서도 사용
연산자 | 설명 |
+ | 더하기 |
- | 빼기 |
* | 곱하기 |
/ | 나누기 |
예) 상품 준비시간과 배달시간의 합계 구하기
select food_preparation_time, delivery_time, food_preparation_time + delivery_time as total_time
from food_orders

2) 기본 연산, 합계와 평균, 전체 데이터의 갯수 구하기
[ 함수 종류 : 함수는 대◦소문자 구분 안 함]
합계 : SUM(컬럼)
평균 : AVG(컬럼)
데이터 갯수 : COUNT(컬럼) * [ 컬럼명 대신 1 혹은 * 사용 가능(모든 갯수 구하기) ]
컬럼의 몇개의 값을 가지고 있는지 구할 때(중복 제거) : DISTINCT → count(distint 컬럼)
최솟값 : MIN(컬럼)
최댓값 : MAX(컬럼)
예1) 상품 준비시간의 합계와 평균 구하기(as가 생략하고 별명 붙임) → sum(컬럼) / avg(컬럼)
select sum(food_preparation_time) total_food_preparation_time,
avg(delivery_time) avg_food_preparation_time
from food_orders

예2) 고객 나이 평균 구하기 → avg(컬럼)
select avg(age) avg_customers_age
from customers

예3) 주문 테이블의 전체 주문건수와, 주문 한 고객 수 구하기 → count(distint 컬럼)
select count(1) count_of_orders,
count(distinct customer_id) count_of_customers
from food_orders

예4) 결제 건수, 결제 종류 구하기 → count(distint 컬럼)
select count(1) as total_pay,
count(distinct pay_type) count_of_pay_type
from payments

예5) 주문 가격의 최솟값, 최댓값 구하기 → max(컬럼) / min(컬럼)
select max(price) as max_price, min(price) as min_price
from food_orders

[실습] WHERE 절로 원하는 데이터를 뽑고, 계산해보기
1) 주문 금액이 30,000원 이상인 주문건의 갯수(count) 구하기
📝생각 흐름
① 테이블 from food_orders
② 컬럼 price, order_id
③ 조건 where price >= 30000
④ 함수 count(order_id) 또는 count(1) 또는 count(*)
select count(order_id)
from food_orders
where price >= 30000

2) 한국 음식의 주문 당 평균 음식가격 구하기
📝생각 흐름
① 테이블 from food_orders
② 컬럼 cuisine_type, price
③ 조건 cuisint_type=’Korean’
④ 함수 avg(price)
select avg(price) avg_price
from food_orders
where cuisine_type = 'Korean'

💡 [ Tip ] SQL 생각 흐름 🧠
1. 기본구조를 적기 : select from where
2. 어떤 데이터를 가져올 테이블을 적기 : from 테이블
→ 만약 조건이 잘 파악이 안 되면 (전체) 테이블만 우선 실행하여 결과를 보고 조건 찾기
3. 어떤 컬럼을 이용할 것인지 선택 : select 컬럼
4. 어떤 조건을 지정할 지 적기 : where 조건
5. 어떤 함수 (수식) 을 이용해야 하는가 → 갯수 구하는 수식
다음 시간에는 'GROUP BY, ORDER BY'에 대해 이어서 공부합니다📣
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🏆 오늘 하루도 알차게 보낸 모두 좋은 하루 되세요🌆
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