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- SQLD SQL 활용
- SQLD 요약
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- SQL 기본 및 활용
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[SQL기본 및 활용] 2020년 SQLD 내용 정리 :: SQL 활용 #5 본문
<목차>
<< 그룹 함수 >>
* ANSI/ISO SQL 표준은 데이터 분석을 위해서 다음 세 가지 함수를 정의하고 있다.
-
AGGREGATE FUNCTION
-
GROUP AGGREGATE FUNCTION 으로도 부르며, GROUP FUNCTION의 한 부분으로 분류된다.
-
COUNT, MIN, MAX, AVG, SUM 등 집계 함수들이 포함되어 있다.
-
-
GROUP FUNCTION
-
하나의 SQL로 테이블을 한 번만 읽어서 빠르게 원하는 리포트를 작성할 수 있도록 해주는 함수
-
집계 함수를 제외한 ROLLUP, CUBE, GROUPING SETS 함수가 있다.
* ROLLUP : 소그룹 간의 소계를 계산하는 함수이다. GROUP BY의 확장된 형태로 사용하며 병렬로 수행이 가능하기 때문에 매우 효과적.
* CUBE : GROUP BY 항목들 간 다차원적인 소계를 계산할 수 있는 함수이다. 결합 가능한 모든 값에 대한 다차원적인 집계를 생성하게 되므로 ROLLUP에 비해 다양한 데이터를 얻을 수 있다. 하지만 시스템이 부하를 많이 주는 단점도 존재.
* GROUPING SETS : 원하는 부분의 소계만 손쉽게 추출할 수 있다. (시스템에 주는 부하가 적음)
---> 정렬이 필요한 경우, ORDER BY 절에 정렬 칼럼을 명시한다.
-
-
WINDOW FUNCTION
-
분석 함수 또는 순위 함수.
-
1. ROLLUP 함수
* ROLLUP에 지정된 Grouping Columns의 리스트는 Sub Total을 생성하기 위해 사용되며, Grouping Columns의 수를 N이라고 했을 때, N+1 레벨의 Subtotal이 생성된다.
* ROLLUP의 인수는 계층 구조이므로 인수 순서가 바뀌면 수행 결과도 바뀐다.
* GROUP BY 절과 함께 사용된다.
A. 1단계 : 일반적인 GROUP BY 절 사용
* 예시 : 부서명(DNAME)과 업무명(JOB)을 기준으로 사원수와 급여 합을 집계한 일반적인 GROUP BY SQL 문장
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SELECT D.DNAME, E.JOB, COUNT(*) AS "Total Empl", SUM(E.SAL) AS "Total Sal"
FROM EMP E, DEPT D
WHERE E.DEPTNO = D.DEPTNO
GROUP BY D.DNAME, E.JOB;
/*
DNAME JOB Total Empl Total Sal
--------- --------- ---------- ---------
SALES MANAGER 1 2850
SALES CLERK 1 950
ACCOUNTING MANAGER 1 2450
RESEARCH ANALYST 2 6000
ACCOUNTING CLERK 1 1300
SALES SALESMAN 4 5600
RESEARCH MANAGER 1 2975
ACCOUNTING PRESIDENT 1 5000
RESEARCH CLERK 2 1900
9개의 행이 선택되었다.
*/
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cs |
---> 1단계의 결과에서 정렬이 필요하다.
B. 1-2 단계 : GROUP BY 절 + ORDER BY 절
* 예시 : 부서명(DNAME)과 업무명(JOB)을 기준으로 사원수와 급여 합을 집계한 일반적인 GROUP BY SQL 문장에 부서명, 업무명 기준으로 오름차순 정렬하라.
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SELECT D.DNAME, E.JOB, COUNT(*) AS "Total Empl", SUM(E.SAL) AS "Total Sal"
FROM EMP E, DEPT D
WHERE E.DEPTNO = D.DEPTNO
GROUP BY D.DNAME, E.JOB
ORDER BY D.DNAME, E.JOB;
/*
DNAME JOB Total Empl Total Sal
--------- --------- ---------- ---------
ACCOUNTING CLERK 1 1300
ACCOUNTING MANAGER 1 2450
ACCOUNTING PRESIDENT 1 5000
RESEARCH ANALYST 2 6000
RESEARCH CLERK 2 1900
RESEARCH MANAGER 1 2975
SALES CLERK 1 950
SALES MANAGER 1 2850
SALES SALESMAN 4 5600
9개의 행이 선택되었다.
*/
|
cs |
---> ROLLUP을 통해 각 소그룹(DNAME, JOB)별로 소계를 구할 수 있다.
C. 2단계 : ROLLUP 함수 사용
* 예시 : 부서명(DNAME)과 업무명(JOB)을 기준으로 사원수와 급여 합을 집계한 일반적인 GROUP BY SQL 문장에 ROLLUP 함수를 사용한다.
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SELECT D.DNAME, E.JOB, COUNT(*) "Total Empl", SUM(E.SAL) "Total Sal"
FROM EMP E, DEPT D
WHERE D.DEPTNO = E.DEPTNO
GROUP BY ROLLUP (D.DNAME, E.JOB);
/*
DNAME JOB Total Empl Total Sal
---------- --------- ---------- ---------
SALES CLERK 1 950
SALES MANAGER 1 2850
SALES SALESMAN 4 5600
SALES 6 9400
RESEARCH CLERK 2 1900
RESEARCH ANALYST 2 6000
RESEARCH MANAGER 1 2975
RESEARCH 5 10875
ACCOUNTING CLERK 1 1300
ACCOUNTING MANAGER 1 2450
ACCOUNTING PRESIDENT 1 5000
ACCOUNTING 3 8750
14 29025
13개의 행이 선택되었다.
*/
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cs |
---> 1단계와의 결과를 비교해보면 결과 행에서 차이점이 존재한다.
L1 : GROUP BY 수행 시 생성되는 표준 집계 (9건)
- 1단계 결과를 말한다.
L2 : DNAME 별 모든 JOB의 Sub Total (3건)
- 부서명 별 데이터의 소계에 해당하는 데이터 (JOB = NULL) 인 데이터
L3 : GRAND TOTAL (1건)
- 부서명 별/업무명 별 총계에 해당하는 데이터 (가장 최하단의 데이터)
- 마지막 (DNAME, JOB) = (NULL, NULL)인 데이터를 말한다.
---> 추가로 ROLLUP함수의 경우 계층 간 집계에 대해서는 레벨 별 순서(L1 - L2 - L3)를 정렬하지만, 계층 내 GROUP BY 수행 시 생성되는 표준 집계에서는 별도의 정렬을 지원하지 않는다. (ORDER BY 절을 사용해야 한다.)
D. 2-2 단계 : ROLLUP 함수 + ORDER BY 절 사용
* 예시 : 부서명(DNAME)과 업무명(JOB)을 기준으로 사원수와 급여 합을 집계한 일반적인 GROUP BY SQL 문장에 ROLLUP 함수를 사용한다. 추가로 ORDER BY 절을 사용해서 부서명, 업무명 기준으로 정렬하라.
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SELECT D.DNAME, E.JOB, COUNT(*) "Total Empl", SUM(E.SAL) "Total Sal"
FROM EMP E, DEPT D
WHERE D.DEPTNO = E.DEPTNO
GROUP BY ROLLUP (D.DNAME, E.JOB)
ORDER BY D.DNAME, E.JOB ;
/*
DNAME JOB Total Empl Total Sal
------------ --------- ----------- ----------
ACCOUNTING CLERK 1 1300
ACCOUNTING MANAGER 1 2450
ACCOUNTING PRESIDENT 1 5000
ACCOUNTING 3 8750
RESEARCH ANALYST 2 6000
RESEARCH CLERK 2 1900
RESEARCH MANAGER 1 2975
RESEARCH 5 10875
SALES CLERK 1 950
SALES MANAGER 1 2850
SALES SALESMAN 4 5600
SALES 6 9400
14 29025
13개의 행이 선택되었다.
*/
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cs |
E. 3단계 : GROUPING 함수 사용
* ROLLUP, CUBE, GROUPING SETS 등 새로운 그룹 함수를 지원하기 위해 GROUPING 함수가 추가되었다.
- ROLLUP/CUBE에 의한 소계가 계산된 결과에는 GROUPING(EXPR) = 1 표시
- 그 외의 결과에는 GROUPING(EXPR) = 0 표시
* GROUPING 함수와 CASE/DECODE를 이용해서 소계를 나타내는 필드에 원하는 문자열을 지정할 수 있어, 보고서 작성시 유용하게 사용할 수 있다.
* 예시 : ROLLUP 함수를 추가한 집계 보고서에서 집계 레코드를 구분할 수 있는 GROUPING 함수가 추가된 SQL 문장이다.
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SELECT D.DNAME, GROUPING(D.DNAME), E.JOB, GROUPING(E.JOB), COUNT(*) "Total Empl", SUM(E.SAL) "Total Sal"
FROM EMP E, DEPT D
WHERE D.DEPTNO = E.DEPTNO
GROUP BY ROLLUP (D.DNAME, E.JOB);
/*
DNAME GROUPING(DNAME) JOB GROUPING(JOB) Total Empl Total Sal
---------- -------------- --------- ------------- ----------- ---------
SALES 0 CLERK 0 1 950
SALES 0 MANAGER 0 1 2850
SALES 0 SALESMAN 0 4 5600
SALES 0 1 6 9400
RESEARCH 0 CLERK 0 2 1900
RESEARCH 0 ANALYST 0 2 6000
RESEARCH 0 MANAGER 0 1 2975
RESEARCH 0 1 5 10875
ACCOUNTING 0 CLERK 0 1 1300
ACCOUNTING 0 MANAGER 0 1 2450
ACCOUNTING 0 PRESIDENT 0 1 5000
ACCOUNTING 0 1 3 8750
1 1 14 29025
13개의 행이 선택되었다.
*/
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cs |
---> 부서명 별, 업무명 별과 전체 집계를 표시한 레코드에서는 GROUPING 함수가 1을 반환했다.
---> 전체 합계를 나타내는 마지막 레코드에서는 부서명 별 GROUPING 함수와 업무명 별 GROUPING 함수가 모두 1이다. (부서명 별 소계이자 업무명 별 소계이기 때문에)
F. 4단계 : GROUPING 함수 + CASE 사용
* 예시 : ROLLUP 함수를 추가한 집계 보고서에서 집계 레코드를 구분할 수 있는 GROUPING 함수와 CASE 함수와 함께 사용한 SQL 문 작성.
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SELECT
CASE GROUPING(D.DNAME)
WHEN 1
THEN 'All Departments'
ELSE D.DNAME
END AS DNAME,
CASE GROUPING(E.JOB)
WHEN 1
THEN 'All Jobs'
ELSE E.JOB
END AS JOB,
COUNT(*) "Total Empl", SUM(SAL) "Total Sal"
FROM EMP E, DEPT D
WHERE D.DEPTNO = E.DEPTNO
GROUP BY ROLLUP (D.DNAME, E.JOB);
/* Oracle 에서는 DECODE로 사용할 수도 있다. */
SELECT
DECODE(GROUPING(D.DNAME), 1, 'All Departments', D.DNAME) AS DNAME,
DECODE(GROUPING(E.JOB), 1, 'All Jobs', E.JOB) AS JOB,
COUNT(*) "Total Empl",
SUM(E.SAL) "Total Sal"
FROM EMP E, DEPT D
WHERE D.DEPTNO = E.DEPTNO
GROUP BY ROLLUP (D.DNAME, E.JOB);
/*
DNAME JOB Total Empl Total Sal
----------------- -------- ----------- --------
SALES CLERK 1 950
SALES MANAGER 1 2850
SALES SALESMAN 4 5600
SALES All Jobs 6 9400
RESEARCH CLERK 2 1900
RESEARCH ANALYST 2 6000
RESEARCH MANAGER 1 2975
RESEARCH All Jobs 5 10875
ACCOUNTING CLERK 1 1300
ACCOUNTING MANAGER 1 2450
ACCOUNTING PRESIDENT 1 5000
ACCOUNTING All Jobs 3 8750
All Departments All Jobs 14 29025
13개의 행이 선택되었다.
*/
|
cs |
---> 업무명 별 소계를 표시한 레코드에는 'All Jobs', 부서명 별 소계를 표시한 레코드에는 'All Departments' 라는 사용자 정의 텍스트로 설정했다.
G. 4-2단계 : ROLLUP 함수 일부 사용
* 예시 : GROUP BY ROLLUP (DNAME, JOB) 조건에서 GROUP BY DNAME, ROLLUP(JOB) 조건으로 변경한 경우.
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SELECT
CASE GROUPING(D.DNAME)
WHEN 1
THEN 'All Departments'
ELSE D.DNAME
END AS DNAME,
CASE GROUPING(E.JOB)
WHEN 1
THEN 'All Jobs'
ELSE E.JOB
END AS JOB,
COUNT(*) "Total Empl",
SUM(E.SAL) "Total Sal"
FROM EMP E, DEPT D
WHERE D.DEPTNO = E.DEPTNO
GROUP BY D.DNAME, ROLLUP(E.JOB);
/*
F번의 예시와 마찬가지로 Oracle에서는 CASE 대신
DECODE(GROUPING(D.DNAME), 1, 'All Departments', D.DNAME) AS DNAME
으로 표현 가능
*/
/*
DNAME JOB Total Empl Total Sal
----------------- --------- ----------- --------
SALES CLERK 1 950
SALES MANAGER 1 2850
SALES SALESMAN 4 5600
SALES All Jobs 6 9400
RESEARCH CLERK 2 1900
RESEARCH ANALYST 2 6000
RESEARCH MANAGER 1 2975
RESEARCH All Jobs 5 10875
ACCOUNTING CLERK 1 1300
ACCOUNTING MANAGER 1 2450
ACCOUNTING PRESIDENT 1 5000
ACCOUNTING All Jobs 3 8750
12개의 행이 선택되었다.
*/
|
cs |
---> ROLLUP 함수가 JOB 칼럼에만 사용되었기 때문에 DNAME 칼럼에 대한 총 집계는 출력되지 않았다.
H. 4-3단계 : ROLLUP 함수 결합 칼럼 사용
* 예시 : JOB과 MGR은 하나의 집합으로 간주하고, 부서명 별 JOB & MGR에 대한 ROLLUP 결과를 출력.
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SELECT D.DNAME, E.JOB, E.MGR, SUM(E.SAL) "Total Sal"
FROM EMP E, DEPT D
WHERE D.DEPTNO = E.DEPTNO
GROUP BY ROLLUP (D.DNAME, (E.JOB, E.MGR));
/*
DNAME JOB MGR Total Sal
----------- --------- ---- ---------
SALES CLERK 7698 950
SALES MANAGER 7839 2850
SALES SALESMAN 7698 5600
SALES 9400
RESEARCH CLERK 7788 1100
RESEARCH CLERK 7902 800
RESEARCH ANALYST 7566 6000
RESEARCH MANAGER 7839 2975
RESEARCH 10875
ACCOUNTING CLERK 7782 1300
ACCOUNTING MANAGER 7839 2450
ACCOUNTING PRESIDENT 5000
ACCOUNTING 8750
29025 14개의 행이 선택되었다.
*/
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cs |
---> ROLLUP 함수 사용 시, 괄호로 묶은 JOB, MGR의 경우 하나의 집합 칼럼으로 간주하여 괄호 내 각 칼럼별 소계를 구하지 않는다.
2. CUBE 함수
* ROLLUP에서는 단지 가능한 Sub Total만을 생성하였지만, CUBE는 결합 가능한 모든 값에 대해 다차원 집계를 생성한다.
* Grouping Columns가 가질 수 있는 모든 경우에 대해 Sub Total을 생성해야 하는 경우 CUBE를 사용하는 것이 바람직하지만, ROLLUP에 비해 시스템에 많은 부담을 주기 때문에 사용에 주의하도록 한다.
* ROLLUP과 같이 인수들에 대한 계층별 집계를 구할 수 있다. 하지만 계층 구조인 ROLLUP과는 달리 평등한 관계이므로 인수의 순서가 바뀌어도 결과는 동일하다.
* ROLLUP과 같이 정렬이 필요한 경우 ORDER BY 절에 명시적으로 칼럼을 표시해야 하며, GROUP BY 절과 함께 사용된다.
I. 5단계 : CUBE 함수 이용
* 예시 : GROUP BY ROLLUP (D.DNAME, E.JOB) 조건에서 GROUP BY CUBE (D.DNAME, JOB) 조건으로 변경해서 수행해본다.
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SELECT
CASE GROUPING(D.DNAME)
WHEN 1
THEN 'All Departments'
ELSE D.DNAME
END AS DNAME,
CASE GROUPING(E.JOB)
WHEN 1
THEN 'All Jobs'
ELSE E.JOB
END AS JOB,
COUNT(*) "Total Empl",
SUM(E.SAL) "Total Sal"
FROM EMP E, DEPT D
WHERE D.DEPTNO = E.DEPTNO
GROUP BY CUBE (D.DNAME, E.JOB) ;
/*
DNAME JOB Total Empl Total Sal
---------------- --------- ---------- ----------
All Departments All Jobs 14 29025
All Departments CLERK 4 4150
All Departments ANALYST 2 6000
All Departments MANAGER 3 8275
All Departments SALESMAN 4 5600
All Departments PRESIDENT 1 5000
SALES All Jobs 6 9400
SALES CLERK 1 950
SALES MANAGER 1 2850
SALES SALESMAN 4 5600
RESEARCH All Jobs 5 10875
RESEARCH CLERK 2 1900
RESEARCH ANALYST 2 6000
RESEARCH MANAGER 1 2975
ACCOUNTING All Jobs 3 8750
ACCOUNTING CLERK 1 1300
ACCOUNTING MANAGER 1 2450
ACCOUNTING PRESIDENT 1 5000
18개의 행이 선택되었다.
*/
|
cs |
---> CUBE는 Grouping Columns가 가질 수 있는 모든 경우의 수에 대해 Sub Total을 생성하기 때문에 Grouping Columns의 수가 N이라고 하면 2^N 레벨의 Sub Total을 생성한다.
---> 결과를 보면 ROLLUP 결과에 업무명 별 집계까지 추가해서 출력되었다. (line22 - line26)
J. 5-2단계 : UNION ALL 사용
* UNION ALL 은 집합 연산자이며 여러 SQL 문장을 연결하는 역할을 한다.
* 예시 : UNION ALL을 사용하여 5단계의 예시의 결과와 동일하게 출력할 수 있다.
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SELECT DNAME, JOB, COUNT(*) "Total Empl", SUM(SAL) "Total Sal"
FROM EMP, DEPT
WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO
GROUP BY DNAME, JOB
UNION ALL
SELECT DNAME, 'All Jobs', COUNT(*) "Total Empl", SUM(SAL) "Total Sal"
FROM EMP, DEPT
WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO
GROUP BY DNAME
UNION ALL
SELECT 'All Departments', JOB, COUNT(*) "Total Empl", SUM(SAL) "Total Sal"
FROM EMP, DEPT
WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO
GROUP BY JOB
UNION ALL
SELECT 'All Departments', 'All Jobs', COUNT(*) "Total Empl", SUM(SAL) "Total Sal"
FROM EMP, DEPT
WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO ;
|
cs |
---> SQL문 4개를 UNION ALL하기 때문에 코드의 길이가 굉장히 길고, 기존의 같은 테이블을 4번이나 액세스한다.
---> CUBE 함수 사용으로 코드의 길이가 짧아져 가독성이 좋아지고, 4번의 액세스에서 단 한 번의 액세스로 구현할 수 있게 되었다.
3. GROUPING SETS 함수
* GROUPING SETS를 통해 더욱 다양한 소계 집합을 만들 수 있는데, GROUP BY 절을 여러 번 반복하지 않아도 원하는 결과를 얻을 수 있다.
* GROUPING SETS의 인수들에 대한 개별 집계를 구할 수 있으며, 이 때 표시된 인수들 간에는 계층 구조인 ROLLUP과는 달리 평등한 관계이므로(CUBE와 같은) 인수 순서에 관계 없이 결과는 같다.
* ROLLUP, CUBE와 같이 정렬이 필요한 경우 ORDER BY 절에 명시적으로 칼럼을 표시해야 하며, GROUP BY 절과 함께 사용된다.
* 예시 - 문제 (일반 그룹함수 사용)
: 부서별, JOB별 인원수와 급여의 합을 구하라.
* 예시 - 결과
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SELECT DNAME, 'All Jobs' JOB, COUNT(*) "Total Empl", SUM(SAL) "Total Sal"
FROM EMP, DEPT
WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO
GROUP BY DNAME
UNION ALL
SELECT 'All Departments' DNAME, JOB, COUNT(*) "Total Empl", SUM(SAL) "Total Sal"
FROM EMP, DEPT
WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO
GROUP BY JOB ;
/*
DNAME JOB Total Empl Total Sal
--------------- --------- ---------- ----------
ACCOUNTING All Jobs 3 8750
RESEARCH All Jobs 5 10875
SALES All Jobs 6 9400
All Departments CLERK 4 4150
All Departments SALESMAN 4 5600
All Departments PRESIDENT 1 5000
All Departments MANAGER 3 8275
All Departments ANALYST 2 6000
8개의 행이 선택되었다.
*/
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cs |
* 예시 - 문제 (GROUPING SETS 함수 사용)
: 부서별, JOB별 인원수와 급여의 합을 구하라.
* 예시 - 결과
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SELECT
DECODE(GROUPING(DNAME), 1, 'All Departments', DNAME) AS DNAME,
DECODE(GROUPING(JOB), 1, 'All Jobs', JOB) AS JOB,
COUNT(*) "Total Empl",
SUM(SAL) "Total Sal"
FROM EMP, DEPT
WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO
GROUP BY GROUPING SETS (DNAME, JOB);
/*
DNAME JOB Total Empl Total Sal
--------------- --------- ---------- ----------
All Departments CLERK 4 4150
All Departments SALESMAN 4 5600
All Departments PRESIDENT 1 5000
All Departments MANAGER 3 8275
All Departments ANALYST 2 6000
ACCOUNTING All Jobs 3 8750
RESEARCH All Jobs 5 10875
SALES All Jobs 6 9400
8개의 행이 선택되었다.
*/
|
cs |
---> GROUPING SETS의 인수인 DNAME, JOB의 순서가 바뀌어도 결과는 같다.
* 예시 - 문제 (GROUPING SETS 3개의 인수)
: 부서 - JOB - 매니저 별 집계와 부서 - JOB 별 집계, JOB - 매니저 별 집계를 GROUPING SETS 함수를 이용해서 구해본다.
* 예시 - 결과
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SELECT DNAME, JOB, MGR, SUM(SAL) "Total Sal"
FROM EMP, DEPT
WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO
GROUP BY GROUPING SETS ((DNAME, JOB, MGR), (DNAME, JOB), (JOB, MGR));
/*
DNAME JOB MGR Total Sal
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SALES CLERK 7698 950
ACCOUNTING CLERK 7782 1300
RESEARCH CLERK 7788 1100
RESEARCH CLERK 7902 800
RESEARCH ANALYST 7566 6000
SALES MANAGER 7839 2850
RESEARCH MANAGER 7839 2975
ACCOUNTING MANAGER 7839 2450
SALES SALESMAN 7698 5600
ACCOUNTING PRESIDENT 5000
CLERK 7698 950
CLERK 7782 1300
CLERK 7788 1100
CLERK 7902 800
ANALYST 7566 6000
MANAGER 7839 8275
SALESMAN 7698 5600
PRESIDENT 5000
SALES MANAGER 2850
SALES CLERK 950
ACCOUNTING CLERK 1300
ACCOUNTING MANAGER 2450
ACCOUNTING PRESIDENT 5000
RESEARCH MANAGER 2975
SALES SALESMAN 5600
RESEARCH ANALYST 6000
RESEARCH CLERK 1900
27개의 행이 선택되었다.
*/
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cs |
---> line9 - line18 (10건) : 부서-JOB-매니저 별 집계
---> line19 - line26 (8건) : JOB-매니저 별 집계
---> line27 - line35 (9건) : 부서-JOB 별 집계
출처
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