개발은 처음이라 개발새발

프로시저는 SQL Server에 저장되는 하나의 작업 단위로, 미리 정의된 SQL 문의 집합입니다. 데이터베이스에서 자주 사용되는 쿼리들을 하나의 함수처럼 실행할 수 있게 해줍니다.프로시저의 장점재사용성: 동일한 쿼리를 여러 번 작성할 필요 없이 저장된 프로시저를 호출하여 사용성능: 최초 실행 시 최적화된 실행 계획을 캐시하여 재사용유지보수: 프로시저 수정 시 이를 사용하는 모든 애플리케이션에 자동 반영보안: 테이블에 직접 접근하지 않고 프로시저를 통해 접근하도록 제한 가능프로시저 기본 구조CREATE PROCEDURE 프로시저_이름 @파라미터1 데이터타입, @파라미터2 데이터타입ASBEGIN SET NOCOUNT ON; -- SQL 문장들 SET NOCOUNT OFF;END주..

python를 통해 데이터를 분석하려면 우선 분석할 자료가 필용합니다. 개인 공부를 할 때는 보통 오픈 데이터를 활용하기 때문에 오픈 데이터를 제공받을 수 있는 사이트에 가서 엑셀 형식을 데이터를 다운로드 받아 pandas 라이브러리를 통해 .csv나 .xlsx의 엑셀 파일을 열어 데이터프레임으로 저장한 뒤 작업을 진행합니다.  그러나 실제 업무에서는 회사에 쌓아놓은 데이터베이스에서 데이터를 불러와 가공하는데요. 그렇기에 python 환경과 sql에 데이터베이스를 연동하는 방법에 대해서 알아야 합니다. sql를 연동하는 방법 pymsql과 sqlalchemy 두 가지가 있는데요. sqlalchemy를 활용해 데이터베이스를 연동해보도록하겠습니다. ## 패키지 설치pip install sqlalchemypi..

-- ROW_NUMBER() : 중복 없는 순위 (고유) -- RANK() : 동점일 때 중복 순위(공동 등수) -- + 공동 순위자가 있을 때 그 수만큼 -- 건너뛰고 다음 등수를 매김 -- DENSE_RANK() : 동점일 때 중복 순위(공동 등수) --+ 순위를 연속으로 매김 SQL상에서 순위를 매기는 방법은 ROW_NUMBER() / RANK() / DENSE_RANK() 세가지가 있다. 이 함수들을 사용할 때 함께 붙어오는 것이 있는데 OVER()이다. OVER() 안에는 ORDER BY를 통해 조회시 표출 되는 조건을 붙일 수 있고 PARTITION BY를 통해 순위를 구분하는 또 하나의 조건을 설정할 수 있다. WITH TB AS ( SELECT 'A' AS NAME, 'class1' AS ..

SELECT * REPLACE('대체할 값'AS'컬럼명') SQL에서도 불러올 값을 간단하게 혹은 금액 같은 경우 원화에 맞게 환산해 대체할 수 있는 함수가 있습니다. REPLACE()함수를 활용하면 됩니다. 예제는 아래와 같습니다. -- REPLACE()함수 예제 SELECT * REPLACE(price * 10000 AS price) FROM `olist.olist_order_items`

SELECT * EXCEPT('제외할 컬럼') SQL에서 필요 없는 컬럼을 빼고 불러오고 싶은 경우, 간단한 방법은 필요한 컬럼을 모두 적는 것이지만 필요한 컬럼이 굉장히 많고 필요 없는 컬럼이 적을 경우 EXCEPT 함수를 사용하는 게 현명하다. --EXCEPT() 함수 예제 SELECT * EXCEPT(shipping_limit_date, freight_value) FROM `olist.olist_order_items`

DATE_TRUNC('날짜', '남기는 부분') DATETIME_TRUNC( '날짜', '남기는 부분') TIMESTAMP_TRUNC( '날짜', '남기는 부분') ※ 추출할 부분 ※ YEAR : 연도 (결과: 해당 연도의 첫날) MONTH : 월 (결과: 해당 월의 첫날) DAY : 일 (결과: 해당 날짜의 0시 0분) WEEK : 주(기본 일요일 시작) (결과: 해당 주차의 첫 날(일)) WEEK(MONDAY) : 주(월요일 시작) (결과: 해당 주차의 첫 날(월)) QUARTER : 분기 (결과: 해당 분기의 첫 날) HOUR : 시 MINUTE : 분 SECOND : 초 -- 원하는 정보까지만 추출하는 DATE/DATETIME/TIMESTAMP_TRUNC SELECT order_purchase_t..

** EXTRACT('추출할 부분' FROM '날짜 컬럼') 날짜에서 일부분만 추출하고 싶을 때 SQL에서는 EXTRACT 함수를 사용한다. ※ 추출할 부분 ※ YEAR : 연도 MONTH : 월 DAY : 일 DAYOFWEEK : 요일(0: 월요일 ~ 6: 토요일) WEEK : 주(기본 일요일 시작) WEEK(MONDAY) : 주(월요일 시작) QUARTER : 분기 HOUR : 시 MINUTE : 분 SECOND : 초 -- 필요한 값만 추출하는 EXTRACT SELECT order_purchase_timestamp, EXTRACT(YEAR FROM order_purchase_timestamp) AS YEAR, EXTRACT(QUARTER FROM order_purchase_timestamp) AS ..

https://www.hackerrank.com/challenges/challenges/problem?h_r=internal-search Challenges | HackerRank Print the total number of challenges created by hackers. www.hackerrank.com 이번 문제는 손이 많이 가는 서브쿼리 퀴즈인데요. 우선 예제를 살펴보겠습니다. 네 문제는 Hackers와 Challenges라는 두 테이블을 가지고 문제를 푸는 것입니다. 이 문제가 어려운 이유는 조건인데요. 조건을 간단하게 요약하면 다음과 같습니다. ###조건 조건1. hacker_id 별 name과 challenges의 개수를 구해라 조건2. hacker_id 별 최대 challenges를..

https://leetcode.com/problems/department-highest-salary/ Department Highest Salary - LeetCode Can you solve this real interview question? Department Highest Salary - Table: Employee +--------------+---------+ | Column Name | Type | +--------------+---------+ | id | int | | name | varchar | | salary | int | | departmentId | int | +--------------+--- leetcode.com Input: Employee table: +----+-----..

https://www.hackerrank.com/challenges/earnings-of-employees/problem?h_r=internal-search Top Earners | HackerRank Find the maximum amount of money earned by any employee, as well as the number of top earners (people who have earned this amount). www.hackerrank.com 이번에는 해커랭크의 서브쿼리 퀴즈를 풀어보겠습니다. 문제는 employee라는 테이블이 있고 그안에 아이디와, 이름, 개월수, salary의 컬럼으로 형성돼 있는데요. 문제는 개월수(months)와 salary를 곱한 값이 최대 몇이고 이 ..