kiyoja story

1. 누적합계를 구해보자. 기준으로 정렬하고 기준이 증가함에 따라, 그 기준까지의 누적 합계를 구해보자 2. 샘플 데이터를 통해 알아보자. 온라인 매출 샘플 데이터를 아래와 같이 만든다. 1 2 3 4 5 6 7 CREATE TABLE sales_online(id integer, sales integer); INSERT INTO sales_online VALUES ( 1 , 100 ); INSERT INTO sales_online VALUES ( 5 , 170 ); INSERT INTO sales_online VALUES ( 4 , 250 ); INSERT INTO sales_online VALUES ( 2 , 170 ); INSERT INTO sales_online VALUES ( 3 , 250 ); 3. ID를 기준으로 누적합계를 구해보자. - 자신의 id보다 작은 id를 가지는 데이터를 JOIN해야 한다. SELF JOIN을 하되 자신의 id보다 작은 id를 가지는 행을 결합시킨다. 위 로직을 쿼리로 표현하면 아래와 같다. 1 2 3 4 5 6 SELECT * FROM sales_online a JOIN sales_online b ON a.id >= b.id ORDER BY a.id, b.id ; 아래와 같이 자신의 id보다 작은 id를 가지는 행들이 결합되어 있는 것을 확인할 수 있다. 4. 자신의 id를 기준으로 결합시킨 행의 sales를 모두 더한다. 아래와 같이 쿼리를 작성하면 된다. 1 2 3 4 5 6 7 SELECT a.id, a.sales, sum (b.sales) as cul_sum FROM sales_online a JOIN sales_online b ON a.id >= b.id GROUP BY 1 , 2 ORDER BY 1 ;

1. SQL은 Aggregation(집계)를 할 수 있다. SUM(), AVG(), MIN(), MAX()가 대표적이다. aggregation을 결합시켜 사용할 수 있다. 2.  aggregation을 결합해서 비율(ratio)을 구해보자. 예시로 전체 매출 대비 여성 유저의 매출 비율은 구해보자. 아래와 같이 샘플 테이블을 마련한다. 1 2 3 4 5 6 7 CREATE TABLE users(id integer, gender text, sales integer); INSERT INTO users VALUES ( 1 , 'female' , 160 ); INSERT INTO users VALUES ( 2 , 'male' , 170 ); INSERT INTO users VALUES ( 3 , 'female' , 160 ); INSERT INTO users VALUES ( 4 , 'male' , 190 ); INSERT INTO users VALUES ( 5 , 'female' , 200 ); 3. SUM(여성 매출) / SUM(전체 매출)을 구해야 한다. - 여성 매출을 구하기 위해 gender가 female인 케이스만 골라 sales를 그래도 두고 나머지 케이스는 sales를 0으로 만든다. 그러고 sum한다. - 전체 매출은 모든 sales 값을 sum한다. 4. 위 로직을 쿼리로 만들면 아래와 같다. 1 2 3 SELECT cast ( sum ( case gender when 'female' then sales else 0 end ) as float) / cast ( sum (sales) as float) * 100 as ratio_female_sales FROM users ; 아래와 같이 결과를 확인할 수 있다.