1주차
select * from [Table]
where [Field]
between [값] and [값]
#필드나 숫자는 따옴표(')나 쌍따옴표(")로 안묶어도됨.
#문자는 따옴표(')나 쌍따옴표(")로 묶어야함.
!= 같지 않음(#여집합 개념으로 이해함)
>= 이상
ex)
SELECT * from orders
where email like '%naver.com'(# %는 naver.com 앞에 모든 경우의 변수가 올 수 있다는 뜻으로 이해함)
and course_title = '웹개발 종합반'
and payment_method = 'kakaopay'
<이외 유용한 문법>
일부 데이터만 가져오기 : Limit
select * from orders
where payment_method = "kakaopay"
limit 5;
중복 데이터는 제외하고 가져오기: Distinct
select distinct(payment_method) from orders;
몇 개인지 숫자 세보기: Count
select count(*) from orders
select payment_method from orders;
select DISTINCT(payment_method) from orders;
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2주차
통계: 최대(max) / 최소(min) / 평균(avg) / 개수(count)
통계 구하기: 기존 방법의 한계
동일한 범주의 데이터를 묶어주는 Group by
깔끔하게 데이터를 정렬해보자: Order by
동일한 범주의 데이터를 묶어주는 Group by
ex1) 앱개발 종합반의 결제수단별 주문건수 세어보기
SELECT payment_method, COUNT(*) FROM orders
where course_title = '웹개발 종합반'
group BY payment_method;
ex2) Gmail 을 사용하는 성씨별 회원수 세어보기
SELECT name, COUNT(*) from users
where email like '%gmail.com'
group BY name;
ex3) course_id별 '오늘의 다짐'에 달린 평균 like 개수 구해보기
SELECT course_id, round(avg(likes), 0) from checkins
group by course_id;
깔끔하게 데이터를 정렬해보자: Order by
문자/숫자 둘다 가능하며 기본 asc(오름차순)으로 정렬됨. desc(내림차순)으로 하고 싶으면 아래와 같이 하면 됨.
select * from users
order by created_at desc;(# created_at 필드 값을 내림차순으로 정렬해준다.)
ex4) 네이버 이메일을 사용하여 앱개발 종합반을 신청한 주문의 결제수단별 주문건수 세어보기
select payment_method , count(*) from orders
where email LIKE '%naver.com' and course_title = '앱개발 종합반'
group by payment_method
