구름 아카이브

습득한 점: 서울에 위치한 식당들의 식당 ID, 식당 이름, 음식 종류, 즐겨찾기수, 주소, 리뷰 평균 점수를 조회하는 쿼리를 작성하는 것이니 조회되는 쿼리는 모두 서울에 위치한 식당이어야 하고, 예상되는 테이블 형태는 아래와 같으므로 (적기만 하면 되는 컬럼은 제외했음) 문제에서는 식당 이름에 대해서 그룹화 하란 말이 없었지만, 결국은 식당 별 리뷰 평균을 구하는 것과 같다. 고로, 문제에서 ~~~ 그룹 별 이라는 말이 없어도, 문제에서 원하는 테이블 형태를 예상해서 원하는 컬럼에 GROUP BY 를 붙여 계산해도 된다. 식당 이름 리뷰 점수 >>> 식당이름 리뷰평균 a 4.5 >>> a 4.50 b 3 >>> b 3.33 b 4 >>> c 3.50 b 3 >>> c 3 >>> c 4 >>> 문제: R..

습득한 점: 이전에는 테이블을 보이는데로 조인했다면, 지금은 테이블이 조인되었을 때의 형태를 머릿속으로 고려하면서 쿼리를 구성할 수 있게되었다. 문제: USER_INFO 테이블과 ONLINE_SALE 테이블에서 년, 월, 성별 별로 상품을 구매한 회원수를 집계하는 쿼리문 작성 결과는 년, 월, 성별을 기준으로 오름차순 정렬. 이때, 성별 정보가 없는 경우 결과에서 제외. 문제파악: 크게 어려워 보이는 부분은 없었다. 다만 "동일한 날짜, 회원 ID, 상품 ID 조합에 대해서는 하나에 판매 데이터만 존재한다" 이 언급만 조금 더 고려하면 되었다. ONLINE_SALE만을 볼때, 날짜, 회원ID, 상품ID 조합에 대해서는 고유의 판매데이터만 존재한다고 했지만, ONLINE_SALE 테이블과 USER_INFO..