simple case expression

select n
     , case n
            when 1 then 'one'
            when 2 then 'two'
            else 'many'
        end as name
from (values 1,2,3,4) as t(n)

searched case expression

select n
     , case 
            when n = 1 then 'a'
            when n in (2,3) then 'b'
            else 'c'
        end as name
from (values 1,2,3,4) as t(n)

if expression

try expression

• try avoids failures below ```sql
• • 에러 발생 select 8/0 as div_zero, -- DIVISION_BY_ZERO: / by zero cast('abc' as integer) as not_int, -- INVALID_CAST_ARGUMENT: Cannot cast 'abc' to INT 2000000000 + 2000000000 as overflow -- NUMERIC_VALUE_OUT_OF_RANGE: integer addition overflow

-- 무시하고 넘어가고 싶을 경우 try 함수 사용한다. select try(8/0) as div_zero,
try(cast('abc' as integer)) as not_int,
try(2000000000 + 2000000000) as overflow

***
## lambda expression
### overview 
lambda expression with one input : `x -> x + 8`
lambda expression with two inputs " `(x,y) -> x+y`

[Json에서 데이터 추출 ] (https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/athena/latest/ug/extracting-data-from-JSON.html) -- amazon athena 사용 설명서 Presto Json Functions -- presto documentation

• 로우별 그룹을 지정해서 값을 집계하는 함수
• group by 절과는 다름
• group by 절 사용 시, 집계 대상에 따라 로우 수가 줄어들지만, window 함수는 그렇지 않음 -> 로우 수는 그대로, 집계 값 산출 가능

• 집계 함수 : sum, max, min, avg , count ...
• 순위 함수 : row_number, rank, dense_rank
• 행 순서 함수 : first_value, last_value, lag, lead 등이 있음
• 비율 함수 : percent_rank, ratio_to_report, cume_dist, ntile

• window 함수 구문

  PARTITION BY : Group by 같은 역할 ORDER BY : ORDER BY 역할 ROW 또는 RANGE : WHERE의 역할 : window 절

window 함수() OVER (PARTITION BY col1, col2, ...
            ORDER BY col1, col2,...
            ROW 또는 RANGE )
# PARTITION BY : 분석함수 집계가 되는 대상으로 로우 값의 범위, 그룹
# PARTITION BY 생략시 전체 로우가 분석함수 집계 대상이 됨
# ORDER BY : 분석함수 계산 시, 고려되는 로우 순서

• WINDOW 절 : ROW 또는 RANGE

1. Ranking Function

1️⃣ row_number() : 일련 번호

창 파티션 내의 행 순서에 따라 한 행부터 시작하여 각 행에 대해 고유한 일련 번호를 반환합니다.

• Examples

  # Task1 : 부서별로 사원의 급여 순으로 순번을 구하라
  SELECT b.department_id, b.department_name
    , a.first_name || ' ' || a.last_name as emp_name
    , row_number() OVER (PARTITION BY b.department_id 
                        ORDER BY a.salary) as dept_sal_seq 
    , a.salary
  FROM employees a
  JOIN department b 
    on a.department_id = b.department_id 
  ORDER BY 2,4;

  

# Tsak2 : 부서별로 사원의 급여가 높은 순으로 순번을 구하라
SELECT b.department_id, b.department_name
    , a.first_name || ' ' || a.last_name as emp_name
    , row_number() OVER (PARTITION BY b.department_id
                        ORDER BY a.salary desc) as dept_sal_seq
    , a.salary
FROM employees a
JOIN departments b 
    on a.department_id = b.department_id
ORDER BY 2,4;

# Task3 : 전 사원의 급여가 높은 순으로 순번을 구하라

-- 방법 1
SELECT b.department_id, b.department_name,
    , a.first_name || ' ' || a.last_name as emp_name
    , row_number() OVER (ORDER BY a. salary desc) as sal_seq
    , a.salary
FROM employees a 
JOIN departments b
    on a.department_id = b.department_id
ORDER BY 4;

--방법 2: 가상컬럼 rownum 활용
SELECT b.department_id, b.department_name,
    , a.first_name || ' ' || a.last_name as emp_name
    , a.salary
    , rownum as sal_seq
FROM employees a 
JOIN departments b
    on a.department_id = b.department_id
ORDER BY 4;

2️⃣ rank() : 순위

• 그룹에 있는 값의 순위를 반환
• row_number()와 쿼리 결과 값 다른점 체크할것
• Examples

  # Task1 : 부서별로 사원의 급여가 높은 순으로 순위를 구하라
  SELECT b.department_id, b.department_name
    , a.first_name || ' ' || a.last_name as emp_name
    , rank() OVER (PARTITION BY b.department_id
                        ORDER BY a.salary desc) as dept_sal_seq
    , a.salary
  FROM employees a
  JOIN departments b 
    on a.department_id = b.department_id
  ORDER BY 2,4;

  

3️⃣ dense_rank() : 누적 순위

• 그룹에 있는 값의 순위를 반환
• 동점 값이 시퀀스에서 차이를 만들지 않는다는 점을 제외하면 rank()와 유사
• Example

  # Task1 : 부서별로 사원의 급여가 높은 순 누적순위
  SELECT b.department_id, b.department_name
    , a.first_name || ' ' || a.last_name as emp_name
    , dense_rank() OVER (PARTITION BY b.department_id
                        ORDER BY a.salary desc) as dept_sal_seq
    , a.salary
  FROM employees a
  JOIN departments b 
    on a.department_id = b.department_id
  ORDER BY 2,4;

  

2. Value Functions

1️⃣ LEAD(expr, offset, default) : 후행 로우값

• 현재 행 뒤에 있는 행의 값을 반환
• offset : 간격 띄우기로 생락 시 기본 오프셋은 1
• 후행 로우값이 없을경우 default 값이 반환
• default 값이 지정되지 않으면 null이 반환
• Examples

  # Task 1 : 부사별, 입사일자 순, 직후 사원의 급여를 구하라
  

SELECT b.department_id, b.department_name , a.first_name || ' ' || a.last_name as emp_name , a.hire_date , a.salary , LEAD(salary) OVER (PARTITION BY b.department_id ORDER BY a.hire_date) as lead_salary FROM employees a JOIN departments b on a.department_id = b.department_id ORDER BY 2,4;

![](https://images.velog.io/images/ena_hong/post/c316d1c3-c2b9-4701-8d9a-efe4b72ca61a/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202022-02-23%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%AB%2012.54.25.png)

```sql
# Task1 : 부서별, 입사일자 순, 직후 사원의 급여를 구하라

SELECT b.department_id, b.department_name
    , a.first_name || ' ' || a.last_name as emp_name
    , a.hire_date
    , a.salary
    , LEAD(salary,1,0) OVER (PARTITION BY b.department_id
                        ORDER BY a.hire_date) as lead_salary
FROM employees a
JOIN departments b 
    on a.department_id = b.department_id
ORDER BY 2,4;

# Task 2 : 부서별, 입사일자 순, 2 로우 후 사원의 급여를 구하라

SELECT b.department_id, b.department_name
    , a.first_name || ' ' || a.last_name as emp_name
    , a.hire_date
    , a.salary
    , LEAD(salary,2,0) OVER (PARTITION BY b.department_id
                        ORDER BY a.hire_date) as lead_salary
FROM employees a
JOIN departments b 
    on a.department_id = b.department_id
ORDER BY 2,4;

2️⃣ LAG(expr, offset, default) : 선행 로우값

• Examples

  # Task 1 : 부서별, 입사일자 순, 직전 사원의 급여를 구하라
  

SELECT b.department_id, b.department_name , a.first_name || ' ' || a.last_name as emp_name , a.hire_date , a.salary , LAG(salary, 1, 0) OVER (PARTITION BY b.department_id ORDER BY a.hire_date) as lag_salary FROM employees a JOIN departments b on a.department_id = b.department_id ORDER BY 2,4;

![](https://images.velog.io/images/ena_hong/post/12a8f665-4e7c-459e-963c-47e3cc244a01/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202022-02-23%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%AB%201.34.37.png)

### 3️⃣ first_value(x) 
* Returns the first value of the window

### 4️⃣ last_value(x)
* Returns the last value of the window
---
## 3. Aggregate Function 
집계 함수는 현재 행의 window 프레임 내에 있는 행의 각 행에 대해 계산됨
`sum`, `min`, `max`, `avg`, `count`
* Examples
```sql
# Task 1 : 부서별 평균 급여와 사원의 급여를 동시에 조회 

SELECT b.department_id, b.department_name
    , a.first_name || ' ' || a.last_name as emp_name
    , a.salary
    , ROUND(AVG(a.salary) OVER (PARTITION BY b.department_id
                        ORDER BY b.departmnet_id), 0) as dept_avg_sal
FROM employees a 
JOIN depatments b 
    on a.department_id = b.department_id
ORDER BY 2,3;

# Task 2 : 사원의 급여왕 부서별 누적 급여 조회

SELECT b.department_id, b.department_name
    , a.first_name || ' ' || a.last_name as emp_name
    , a.salary
    , ROUND(SUM(a.salary) OVER(PARTITION BY b.department_id 
                        ORDER BY a.salary), 0) as dept_cum_sum
FROM employees a
JOIN department b
     on a.department_id = b.department_id
ORDER BY 2,4;

| https://prestodb.io/docs/current/functions/window.html#aggregate-functions

• IF ~ THEN ~ ELSE 로직을 구현한 표현식
• 여러 조건을 체크해 조건별 값을 반환하는 표현식
• 1️⃣ 단순형과 2️⃣ 검색형이 있음
• 반환하는 값의 데이터 유형이 모두 같아야 함 ★★★ (THEN과 ELSE 다음은 값 뿐만 아니라 문자형, 표현식이 올 수 있음)
• ELSE는 생략이 가능
• 비교 데이터 기준 특정 WHEN절 조건이 참이면 이후 조건은 체크하지 않음

-1️⃣ 단순형

• 단순형 표현식

  SELECT 
    CASE expr WHEN 비교표현식1 THEN 값1 -- expr이 비교표현식1과 같으면 값1를 반환
              WHEN 비교표현식2 THEN 값2 -- expr이 비교표현식2와 같으면 값2를 반환
               …
              ELSE 값n -- 어느 비교표현식과도 같지 않으면 값n을 반환 
    END (as) -- 컬럼명 지정
  FROM employees 

• Examples

  SELECT country_id
    , country_name
    , CASE region_id WHEN 1 THEN '유럽'
                    WHEN 2 THEN '아메리카'
                    WHEN 3 THEN '아시아'
                    WHEN 4 THEN '중동 및 아프리카'
      END as region_name
  FROM countries;

  -2️⃣ 검색형

• 단순형에 비해 다양한 조건 검색이 가능해 그 활용범위가 더 넓음

• 검색형 표현식

  SELECT 
  CASE WHEN 조건1 THEN 값1 -- 조건1을 만족하면 값1f를 반환
         WHEN 조건2 THEN 값2 -- 조건2를 만족하면 값2를 반환
       … 
        ELSE 값n -- 어느 조건도 만족하지 않으면 ELSE 다음의 값n을 반환
  
  END (AS) -- 컬럼명 지정
  FROM table1

• Example

  SELECT employee_id, first_name, last_name, salary
    , CASE WHEN salary between 1 and 5000 THEN '낮음'
           WHEN salary between 5001 and 10000 THEN '중간'
           WHEN salary between 10001 and 15000 THEN '높음'
           ELSE '최상위'
      END as salary_rank
  FROM employees;

2. IF

• IF 함수는 실제로 다음 CASE 표현식과 동일한 언어 구조입니다.

1️⃣ if(condition, true_value)

• 조건이 true이면 true_value를 반환하고 그렇지 않으면 null이 반환

2️⃣ if(condition, true_value, false_value)

• 조건이 true이면 true_value를 반환하고, 그렇지 않으면 false_value를 반환

3. COALESCE⭐️

1️⃣ coalesce(컬럼,'변환값') : null 값 변경⭐️

• 컬럼값이 null 이면 '변환값'으로 변환, null이 아니면 컬럼값 그대로 반환
• oracle 에서는 NVL함수 사용하면 됨.

2️⃣ coalesce(expr1, expr2, expr3, ...)

• expr1, expr2, expr3... 에서 첫번째로 null값이 아닌 값 반환
• example

  SELECT coalesce(null, null, 'b', null) -- 'b' 

  4. NULLIF

  1️⃣ nullif(value1, value2)
• value1와 value2 값이 같으면 null을 반환하고, 그렇지 않으면 value1을 반환

5. TRY

1️⃣ try(expresstion)

• 특정 오류 발생 시 NULL을 반환하여 오류를 처리함
• 손상되거나 잘못된 데이터가 발견되었을 때 쿼리가 실패하는 대신 NULL 또는 기본값을 생성하는 것이 바람직한 경우 TRY 함수가 유용.
• 기본값을 지정하기 위해 TRY 함수를 COALESCE 함수와 함께 사용할 수 있다.

Try로 처리 가능한 오류

• 0으로 나누기
• 잘못된 캐스트 인수 또는 잘못된 함수 인수
• 숫자 값이 범위를 벗어남

1️⃣ string1 || string2 ... 2️⃣ concat(string1, string2, ...)

SELECT employee_id
    , first_name || '-' || last_name as emp_name1 -- 1,2 조회 결과 같음
    , concat(first_name,'-',last_name) emp_name2 -- 1,2 조회 결과 같음
FROM employees 

2. 문자열 비교

1️⃣ LIKE

• LIKE 연산자는 문자열에서 지정된 문자 패턴을 일치시키는 데 사용됨
• 매칭은 대소문자를 구분
• '%' 는 모든 문자를 의미
• 형태 : 컬럼명 LIKE pattern

  SELECT employee_id
  FROM employees 
  WHERE last_name LIKE'da%'
    and last_name LIKE'%Da'
    and last_name LIKE'%da%'

  2️⃣ 복수의 LIKE 절
• 형태 : regexp_like(컬럼명, 'A|B|C|D|E')

  SELECT employee_id
  FROM employees 
  WHERE regexp_like(category_1st, '니트|원피스|스웨터')

3. 문자형 함수

• 자주 쓰는 함수만 정리

4. 정규 표현식

1️⃣ regexp_extract_all(string, pattern, group)-> varchar

-- /d+ -> 숫자
-- [a-z]+ -> 문자
SELECT regexp_extract_all('1a 2b 14m', '(\d+)([a-z]+)', 1) -- ['1', '2', '14']
    , regexp_extract_all('1a 2b 14m', '(\d+)([a-z]+)', 2) -- ['a', 'b', 'm']

2️⃣ regexp_replace(string, pattern, function) -> varchar

SELECT regexp_replace('new york', '(\w)(\w*)', x -> upper(x[1]) || lower(x[2])); --'New York'

3️⃣ regexp_like(string, 'a|b|c') -> boolean

1. 내부조인 (inner join)

• 가장 기본적인 조인
• 조인 참여 테이블 간 조인 컬럼 값이 같은 건만 가져옴
• 각 테이블 마다 ailas(별칭) 주기
• 조인 조건을 만족하는 데이터만 조회됨
• INNER 생략 가능

쿼리 예시

      SELECT a.employee_id 
          , a.first_name || ' ' || a.last_name as emp_name
          , b.department_id 
          , b.department_name
      FROM employees a # 테이블마다 별칭 주기 
      INNER JOIN departments b # inner 생략 가능 
          ON a.department_id = b.department_id #조인 조건을 만족하는 데이터만 조회됨

조회 결과 : 해석 : 사번이 178번인 Kimberely Grant는 department_id 값이 NULL 이어서 조회가 되지 않음

2. 외부조인

• 조인 조건을 만족하는 것은 물론 만족하지 않는 데이터(로우) 까지 포함해 조회
• OUTER 생략 가능
• 종류 : LEFT(기준 테이블) OUTER JOIN / RIGHT(기준 테이블) OUTER JOIN / FULL OUTER JOIN

※ 외부 조인은 왜 사용할까?

• 테이블 설계가 제대로 되어 있고, 데이터가 정확히 입력되어 있다면 굳이 외부 조인을 사용할 필요가 없음
• 하지만 현실은 테이블 설계를 완벽히 할 수 없음
• 애초에 제대로 설계했더라도 업무가 변경되면 로직 수정이 필요
• 데이터 입력 시 오류로 인해 잘못된 데이터 입력, 누락 데이터 발생 EX) 178번 Kimberely Grant는 부서번호가 없음
• 부서가 없는 사원 일까?
• 설사 부서 발령이 안되더라도 미발령부서 정보를 부서 테이블에 등록하는 것이 정상적

2-1) LEFT OUTER JOIN

쿼리 예시

      SELECT a.employee_id 
          , a.first_name || ' ' || a.last_name as emp_name
          , b.department_id 
          , b.department_name
      FROM employees a # 테이블마다 별칭 주기 
      LEFT OUTER JOIN departments b # OUTER 생략 가능 
          ON a.department_id = b.department_id 

쿼리 결과 해석: department_id 값이 NULL값이 사번이 178번 Kimberely Grant도 조회됨

2-2) RIGHT OUTER JOIN

쿼리 예시

      SELECT a.employee_id 
          , a.first_name || ' ' || a.last_name as emp_name
          , b.department_id 
          , b.department_name
      FROM employees a # 테이블마다 별칭 주기 
      LEFT OUTER JOIN departments b # OUTER 생략 가능 
          ON a.department_id = b.department_id 

3. 셀프조인

• 자기 자신과 조인
• 동일한 테이블 끼리 조인

쿼리 예시

# manager_id에 해당하는 사원명을 가져오기 위해 셀프조인 했음

      SELECT a.employee_id 
          , a.first_name || ' ' || a.last_name as emp_name
          , a.manager_id
          , b.first_name || ' ' || b.last_name as manager_name
      FROM employees a # 테이블마다 별칭 주기 
      INNER JOIN departments b # INNER 생략 가능 
          ON a.manager_id = b.employee_id

type 인수에서 지정하는 데이터 형식을 반환

• int(숫자형) <-> varchar(문자열)
• varchar(문자형) <-> date(날짜형) 등등

CAST(expression AS type)

expression

• 열 이름이나 리터럴 같이 하나 이상의 값으로 평가되는 표현식.
• NULL 값을 변환하면 마찬가지로 NULL이 반환됩니다. 또한 표현식에는 공 백이나 빈 문자열이 포함되어서도 안됨.

Type

• 지원되는 데이터 유형 중 하나
• interger, date, varchar, boolean, timestamp .. 등

-- 1. int -> varchar
select cast(2022 as varchar) -- 결과 : 2022
--2. varchar -> date
select cast('2022-03-20' as date) -- 결과 : 2022-03-20

2. TO_CHAR

TO_CHAR는 타임스탬프 또는 숫자 표현식을 문자열 데이터 형식으로 변환

• timestamp or date(날짜) -> varchar(문자열)
• number(숫자형) -> varchar(문자열)

TO_CHAR(timestamp_expression | numeric_expression , 'format')

--timestamp -> varchar
-- ex) x = 2022-03-20 15:54:01.084
SELECT 
      to_char(x, 'yyyy-mm-dd') -- 결과 : 2022-03-20
    , to_char(x, 'yyyy') -- 결과 : 2022
    , to_char(x, 'yyyy-mm') -- 결과 : 2022-03
    , to_char(x, 'yyyy/mm/dd') -- 결과 : 2022/03/20
    , to_char(x, 'mm') -- 결과 : 03
    , to_char(x, 'MON-DD-YYYY HH24:MIPM') -- 결과 : MAR-20-2022 15:54PM

참조 : aws docs

1. Date & Time

• date, time, timestamp date 2012-08-08' -> 결과 : 2012-08-08 time '01:00' -> 결과: 01:00:00.000 timestamp '2012-08-08 01:00' -> 결과 : 2012-08-09 01:00:00.000

• date and time functions current_date : 현재 날짜를 반환 current_time : 현재 시간을 반환 current_timestamp = now(): 현재 타임스탬프를 반환

• date(x) date x = date(x) = cast(x as date) : x의 타입의 date로 변환

2. Functions

📌(x)의 데이터 타입이 date, time, timstamp이여야 함📌

2-1. Extraction Function(추출 기능)

• 날짜에서 연도, 월, 주, 일 등의 정보만 추출하고 싶은 경우에 사용
• 종류 : 1) unit(x) : date -> bigint (숫자형) 2) extract : date -> bigint (숫자형) 3) to_char : date -> varchar (문자형)
• unit : year , quarter, month, week, day, hour ...
• x 타입 : date, time, timstamp 이여야 함

1) unit(x) -> bigint

⭐️year(x) : x에서 연도 반환 ⭐️month(x) : x에서 월 반환 ⭐️week(x) : x에서 해당 연도의 주를 반환 (1 ~ 53) ⭐️hour(x) : x에서 시간 반환 (0 ~ 23) ⭐️quarter(x) : x에서 분기 반환 (1 ~ 4)

-day(x) = day_of_month(x) : 해당 월의 일(131일)을 반환 ⭐️day_of_week(x) : x에서 해당 주의 요일(1(월)7(일))을 반환
-day_of_year(x) : x에서 해당 연도의 일(1 ~ 366일)를 반환

select year(date '2022-03-20') -- 결과 : 2022
select month(date '2022-03-20') -- 결과 : 3
select week(date '2022-03-20') -- 결과 : 11
select day(date '2022-03-20') -- 결과 : 20
select day_of_week(date '2022-03-20') -- 결과 : 7

2) Extract -> bigint

extract(unit from x)

select extract(year from date('2022-03-20')) -- 결과 : 2022
select extract(month from date '2022-03-20') -- 결과 : 3
select extract(week from date('2022-03-20')) -- 결과 : 11
select extract(day from date '2022-03-20') -- 결과 : 20
select extract(day_of_week from date('2022-03-20')) --결과 : 7

3) TO_CHAR -> varchar

-- timestamp or date -> 특정 형태의 varchar로 바꾸는 방법
-- x : timestamp or date 타입 형태 
-- ex) x = 2022-03-20 15:54:01.084
SELECT 
      to_char(x, 'yyyy-mm-dd') -- 결과 : 2022-03-20
    , to_char(x, 'yyyy') -- 결과 : 2022
    , to_char(x, 'yyyy-mm') -- 결과 : 2022-03
    , to_char(x, 'yyyy/mm/dd') -- 결과 : 2022/03/20
    , to_char(x, 'mm') -- 결과 : 03

2-2. Interval Functions(+, -)

-종류 : date_add , date_diff, interval -unit : year , quarter, month, week, day, hour ... -x 타입 : date, time, timstamp 이여야 함

1) Interval

x + Interval 'value' unit = x + (Interval 'value' unit)

• x에 unit의 value만큼 더한값을 반환

x - Interval 'value' unit = x - (Interval 'value' unit)

• x에 unit의 value만큼 뺀값을 반환

  select date '2022-03-20' + interval '2' month -- 결과 : 2022-05-20
  select date '2022-03-20' + (interval '2' month) -- 결과 : 2022-05-20
  select date '2022-03-20' - interval '2' month -- 결과 : 2022-01-20
  select date '2022-03-20' - (interval '2' month) -- 결과 : 2022-01-20

  2) date_add

• date_add('unit', value, x)*
• x에 unit의 value만큼 더한값을 반환
• value 는 (+), (-) 둘다 가능

  select date_add('month', 2, date('2022-03-20')) -- 결과 : 2022-05-20
  select date_add('month', -2, date('2022-03-20')) -- 결과 : 2022-01-20

  3) date_diff

• date_diff('unit', x1, x2) *
• unit에 대한 x2 - x1 값을 반환

  select date_diff('month', date('2022-03-20'), date('2022-05-20')) --결과 : 2 

2-3. Truncation Function(잘라내기 기능)

-종류 : date_trunc -unit : year , quarter, month, week, day, hour ... -x 타입 : date, time, timstamp 이여야 함

1) date_trunc

date_trunc('unit', x)

• unit으로 잘린 x를 반환
• 올림, 반올림, 내림 중 내림이라고 생각하면 됨

  select date_trunc('year', date '2022-08-20') -- 결과 : 2022-01-01
  select date_trunc('month', date '2022-08-20') -- 결과 : 2022-08-01
  select date_trunc('week', date '2022-08-20') -- 결과 : 2022-08-15
  

---

> - [presto documentation](https://prestodb.io/docs/current/functions/datetime.html)
> * https://towardsdatascience.com/date-time-functions-in-sql-1885e2cbdc1a

• 일반적인 쿼리(메인, 주 쿼리) 안에 있는 또 다른 쿼리

• 보조, 하위 쿼리

• 서브쿼리는 하나의 SELECT 문장으로, 괄호로 둘러싸인 형태
• 메인 쿼리 기준으로 여러 개의 서브 쿼리 사용 가능

서브쿼리 종류

• 서브쿼리 위치에 따라 1) Select 절에 위치 : 스칼라 서브쿼리 2) From 절에 위치 : 인라인 뷰 3) Where 절에 위치 : 중첩 서브쿼리

1. 스칼라 서브쿼리 - select 절에 위치

• 메인쿼리의 select 절에 위치
• select 절에 위치하여 마치 하나의 컬럼이나 표현식 처럼 사용
• 서브쿼리에 Alias(별칭)을 주는 것이 일반적

• 하나의 컬럼역할을 하므로

• 서브쿼리가 최종적으로 반환하는 로우 수와 컬럼(표현식) 수는 1개
• 서브쿼리 내에서 메인쿼리와 조인하는 것이 일반적(조인을 안하면 여러 건이 조회될 가능성이 많음)
• 조인과 비교해서 스칼라 서브쿼리는 성능상 좋지 않음
• 따라서 과도한 사용은 자제
• 다른 테이블에 있는 값을 가져올 때 사용하는 방법으로 조인과 스칼라 서브쿼리가 있음
• Examples

-- example #1
# 부서명 가져오기
  SELECT a.employee_id
          , a.first_name || ' ' || a.last_name
          , a.department_id
          ,(SELECT b.department_name # 컬럼 1개만 가져올 수 있음 or 문자열 연결 연산자로 결합되어 최종 반환값 1개가 되게 한다.
          FROM departments b 
          WHERE a.department_id = b.department_id) as dept_name
  FROM employees a 
  ORDER BY 1 ;

해석 : 178번 사원 -> 조인에서는 누락되었지만 서브쿼리에서는 조회됨

-- example #2
# 부서명, 나라이름 가져오기
SELECT a.employee_id
        , a.first_name || ' ' || a.last_name
        , a.department_id
        ,(SELECT b.department_name
         FROM departments b 
         WHERE a.department_id = b.department_id) as dept_name -- 부서명
         ,(SELECT d.country_name
        FROM departments b
        , locations c 
        , countries d
        WHERE a.department_id = b.department_id 
        AND b.location_id = c.location_id
        AND c.country_id = d.country_id) as country_name -- 나라이름
FROM employees a 
ORDER BY 1 ;

2. 인라인 뷰 -From 절에 위치 ⭐️

• 메인쿼리의 from 절에 위치
• 마치 하나의 테이블처럼 동작
• 서브쿼리가 최종 반환하는 로우와 컬럼, 표현식 수는 1개 이상 가능
• 서브쿼리에 대한 별칭(Alias)은 반드시 명시
• 메인쿼리와 조인조건은 메인 쿼리의 WHERE(join ~ on) 절에서 처리가 일반적

인라인 뷰가 필요한 이유

• 기존 단일 테이블만 읽어서는 필요한 정보를 가져오기가 어려울 때 예, 특정 조건으로 집계한 결과와 조인 시 필요
• 인라인 뷰의 쿼리가 여러 테이블을 조인해 읽어오는 경우가 많음
• 복잡한 쿼리의 경우, 쿼리 작성을 좀 더 직관적으로 사용하기 위해

Examples

# 1. 부서별 평균 급여를 서브쿼리에서 구한 뒤
# 2. 사원급여와 부서 평균 급여를 같이 조회
SELECT a.department_id
    , a.employee_id
    , a.first_name || ' ' || a.last_name as emp_name
    , a.salary
    , b.avg_salary
FROM employees a 
JOIN (SELECT department_id
            , avg(salary) as avg_salary)
     FROM employees 
     GROUP BY department_id) b 
  ON a.department_id = b.department_id
ORDER BY 1;

3. 중첩쿼리 - Where절에 위치

• 메인쿼리의 WHERE 절에 위치
• 서브쿼리가 조건절의 일부로 사용됨
• 서브쿼리 최종 반환 값과 메인쿼리 테이블의 특정 컬럼 값을 비교 시 사용
• 서브쿼리가 최종 반환하는 로우와 컬럼, 표현식 수는 1개 이상 가능
• 조건절의 일부이므로 서브쿼리에 대한 별칭(alias) 사용 불가
• 서브쿼리 내에서 메인쿼리와 조인 가능

Examples

-- example #1
# 1. employees 테이블에 있는 department_id 조회
# 2. departments 테이블에서 이 서브쿼리에서 반환하는 값이 포함되는 건만 조회 

SELECT *
FROM departments
WHERE department_id in (SELECT departmnet_id FROM employees);

-- example #2
# 1. job_id, salary 두 값을 동시에 비교
# 2. job_id별 최소 급여를 받는 사원이 조회됨

SELECT employee_id 
    , first_name || ' ' || last_name as emp_name
    , job_id
    , salary
WHERE (job_id,salary) IN (SELECT job_id, min_salary FROM jobs)
ORDER BY 1;

-- example #3
# 1. employees 테이블에서 자신이 속한 부서의 평균 급여보다 많이 받는 사원 조회

SELECT employee_id
    , department_id
    , first_name || ' ' || last_name as emp_name
    , salary
FROM employees a 
WHERE salary > (SELECT AGV(salary) as avg_salary 
                FROM employees b
                WHERE a.department_id = b.department_id) -- 조인에 의해 group by 효과가 나타남

4. With절

• 서브쿼리의 일종 (인라인 서브쿼리)
• 하나의 서브쿼리를 또 다른 서브쿼리에서 참조하여 재사용 가능한 구문
• 가독성이 좋음
• WITH 절은 내부적으로 TEMP 테이블 스페이스를 사용함 -> TEMP 테이블스페이스에 각 서브쿼리 결과를 담아두고 있음
• 과도한 WITH 절 사용 시, TEMP 테이블스페이스 공간을 점유해 성능에 좋지 않음
• 일반적인 경우에는 서브쿼리를 사용하고, 서브쿼리 사용이 수월치 않은 경우 WITH 절 사용

  with절 구문

  ```sql
• • with 별칭 as 다음에 서브쿼리 형태 WITH -- with는 한번만 명시, 서브쿼리는 여러 개 사용 가능 temp1 as ( SELECT a.department_id, a.department_name , b.location_id, b.street_address, b.city, b.country_id FROM departments a JOIN locations b on a.location_id = b.location_id ), temp2 as ( SELECT b.department_id, b.department_name, b.street_address, b.city , a.country_name FROM countries a JOIN temp1 b -- 서브쿼리 내에서 다른 서브쿼리 참조 가능 on a.country_id = b.country_id )
• • 메인 쿼리 SELECT a.employee_id , a.first_name || ' ' || a.last_name as emp_name , b.department_name , b.street_address , b.country_name FROM employees a JOIN temp2 b -- 메인 쿼리에서는 여러개의 서브쿼리 조인해 결과 조회 가능 on a.department_id = b.department_id ORDER BY 1;

SELECT a.employee_id    --모든 컬럼은 테이블명.컬럼명 
    , a.first_name    --혹은 Alias명.컬럼명 형태로 사용
    , a.last_name
    , a.department_id
    , b.department_name
FROM employees a    --FROM절에 조인에 참여할 테이블 명시(콤마로 구분)
    , departments b    --각 테이블에 Alias(별칭) 주는 것이 좋음
WHERE a.department_id = b.department_id
            --WHERE절에서 조인조건과 일반조건 함께 사용 가능 
ORDER BY 1 ;

2. 외부조인(OUTER JOIN)

• 조인 조건을 만족하는 것은 물론 만족하지 않는 데이터(로우) 까지 포함해 조회
• 조인조건을 만족하지 않는 a 테이블의 데이터까지 조회 시

• WHERE a.department_id = b.department_id (+)

• 조인조건을 만족하지 않는 b 테이블의 데이터까지 조회 시

• WHERE a.department_id*(+) *= b.department_id

• 외부조인 시 조인조건에 (+)를 붙이는 것은 오라클 전용 문법임
• 다른 DBMS에서는 (+) 기호 붙이면 오류 발생
• 조인 조건 양쪽에 (+) 기호 붙일 수 없음

※ 외부 조인은 왜 사용할까?

• 테이블 설계가 제대로 되어 있고, 데이터가 정확히 입력되어 있다면 굳이 외부 조인을 사용할 필요가 없음
• 하지만 현실은 테이블 설계를 완벽히 할 수 없음
• 애초에 제대로 설계했더라도 업무가 변경되면 로직 수정이 필요
• 데이터 입력 시 오류로 인해 잘못된 데이터 입력, 누락 데이터 발생
• EX) 178번 Kimberely Grant는 부서번호가 없음
• 부서가 없는 사원 일까?
• 설사 부서 발령이 안되더라도 미발령부서 정보를 부서 테이블에 등록하는 것이 정상적

(+) 기호를 사용하는 오라클 외부조인 제약사항

• 조인 컬럼이 여러개일 경우, 조인 조건에서 (+) 기호를 모두 붙여야 제데로 조회됨 Ex) where a.col1 = b.col1(+)

    and a.col2 = b.col2(+)

• 조인 조건 양쪽에 (+) 기호 붙일 수 없음

ANSI 조인

• ANSI 표준 문법으로 작성한 조인 방법
• 내부조인 : INNER JOIN
• 외부조인 : LEFT OUTER JOIN/ RIGHT OUTER JOIN/ FULL OUTER JOIN
• FULL OUTER JOIN은 ANSI 문법으로만 구현 가능
• ANSI 문법은 다른DBMS에서도 사용가능 ->(+)기호는 오라클에서만 사용
• 조인 조건 절을 WHERE 절이 아닌 FROM 절에 기술
• 조인 조건은 ON 다음에 기술

  1. 내부조인(INNER JOIN)

• 기본문법 ```sql SELECT a.employee_id , a.department_id

    , b.departmnet_name

  FROM employees a INNER JOIN deparments b on a.department_id = b.department_id ORDER BY a.department_id ;
• • INNER 생략 가능 ```

    2. 외부조인(LEFT/RIGHT/FULL OUTER JOIN)

    LEFT OUTER JOIN

    ```sql SELECT a.employee_id , a.department_id

     , b.departmnet_name

    FROM employees a LEFT OUTER JOIN deparments b on a.department_id = b.department_id ORDER BY a.department_id ;
• • OUTER 생략 가능 ```

    FULL OUTER JOIN

    ```sql SELECT a.employee_id , a.department_id

     , b.departmnet_name

    FROM employees a FULL OUTER JOIN deparments b on a.department_id = b.department_id ORDER BY a.department_id ;
• • OUTER 생략 가능

일반조인 VS ANSI 조인

• 일반 조인을 사용해야 할까? 아니면 ANSI 조인을 써야 할까? -> 편한 것으로 사용 ->But 요즘 트렌드는 ANSI 조인 이다. -> 따라서 ANSI 추천

• 내부조인의 경우 일반 조인이(WHERE 절에 조인조건 기술) 가독성 측면에서 좋음

• 외부조인 -> (+) 는 오라클에서만 사용 가능

• ANSI 가 가독성이 더 좋음

• FULL OUTER JOIN은 ANSI 문법만 가능

셀프 조인(SELF JOIN)

• 자기 자신과 조인
• 동일한 테이블 끼리 조인

  SELECT  a.employee_id
    , a.first_name || ' ' || a.last_name
        , a.manager_id
        ,b.first_name || ' ' || b.last_name
  FROM employees a
  INNER JOIN emplyees b 
    ON a.manager_id = b.employee_id
  ORDER BY 1 ;

SELECT ...
FROM ...
WHERE ...
집합연산자--(UNION, UNION ALL, INTERSECT, MINUS)
SELECT ...
FROM...
WHERE ...
ORDER BY -- 생략 가능

1. UNION(합집합)

• 두 문장의 SELECT 절에 명시하는 컬럼 수, 데이터 타입은 동일해야 함
• 조회된 결과의 컬럼명은 첫 번째 SELECT 문장의 컬럼명으로 보임
• ORDER BY 절은 맨 마지막에 붙일 수 있음 (생략 가능)
• 각 결과 집합에서 조회된 중복 값은 1번만 조회됨

2. UNION ALL

• UNION과 동일하나 중복값도 모두 조회됨
• 나머지 내용은 UNION과 동일

3. INTERSECT

• 두 집합의 공통 원소를 가져오는 교집합 개념

4. MINUS

• 선두 집합에만 있는 원소를 가져오는 차집합 개념

Examples

1. Union

집합 연산자는 언제 사용할까?

• UNION(ALL)
  1. 구조가 다른 여러 테이블에서 동일한 형태의 데이터를 추출하는 경우
• 테이블 옆으로 합친 후 집계
  2. 컬럼을 로우 형태로 전환해 조회할 경우
• 테이블 쪼갠 후 테이블 아래로 합체

1. 구조가 다른 여러 테이블에서 동일한 형태의 데이터를 추출하는 경우

-테이블 옆으로 합친 후 집계

ex. 계획 대비 실적은?(예산 테이블 + 매출 테이블)

-> 파란색 부분은 SUB QUERY로 뒤에서 배움 -> 주의 : 나눗셈 시 항상 분모에 0이 들어갈것을 고려해서 분모에 대한 0처리를 해주어야 함

2. 컬럼을 로우로

-테이블 쪼갠 후 테이블 아래로 합체

Group by 절

• 기본형태

  SELECT expr1, expr2, ...
    FROM ...
  WHERE ...
  GROUP BY expr1, expr2, ...
  ORDER BY ... ;

• WHERE 절과 ORDER BY 절 사이에 위치 ★
• GROUP BY 절에 기술한 컬럼, 표현식 이외의 항목은 SELECT 절에 명시 불가 단, 집계 함수는 가능 ★
• GROUP BY 절과 집계 함수를 함께 사용해야 의미 있는 결과를 도출
• Example

  SELECT TO_CHAR(hire_date,'yyyy') AS HIRE_YEAR
    FROM employees 
  GROUP BY TO_CHAR(hire_date,'yyyy') ;

• 입사년도별 집계를 하므로 총 죄회 되는 로우 수는 8개

• GROUP BY 절에는 SELECT 절에 기술한 형태 그대로 사용해야 함 (별칭은 기술하면 안됨) ★

집계 함수

• 집계 함수는 where 절에 사용 불가★

  COUNT(expr) - expr의 전체 개수 반환

• 지정 컬럼에 NULL 값이 있을 경우 건수로 세지 않는다.
• expr은 컬럼을 포함한 표현식, 보통 * 사용
• 매개변수 ' * '는 COUNT 함수에서만 사용

  MAX(expr) - expr의 최대값 반환

  MIN ( expr ) - expr의 최솟값 반환

  SUM ( expr ) - expr의 합계 반환

  AVG ( expr ) - expr의 평균값 반환

  VARIANCE ( expr ) - expr의 분산 반환

  STDDEV ( expr ) - expr의 표준편차 반환

• Example

  SELECT COUNT(*) AS total_cnt
    , MIN(salary) as min_salary 
    , MAX(salary) as max_salary
    FROM employees ;

• employees 테이블의 전체 로우 건 수

• salary 컬럼의 최소와 최댓값

HAVING 절

• 집계 쿼리에서 집계 함수 반환 값에 대한 조건을 걸 때 사용 예) 한 반에서 과목별 평균 점수가 60점 이상인 과목을 조회
• 집계 쿼리로 평균 값 산출 : AVG(점수)
• WHERE AVG(점수) >= 60 X
• HAVING AVG(점수) >= 60 O

DISTINCT

• 기본형태

  SELECT DISTINCT expr1, expr2 … 
  FROM … 

• DISTINCT 뒤에 명시한 표현식(컬럼)의 고유한 값을 조회
• 집계 함수 없이 GROUP BY 절을 사용한 것과 동일한 효과
• COUNT(DISTINCT 컬럼1) -> 해당 컬럼의 고유값의 수 반환.
• Examples

  SELECT job_id 
  FROM employees
  GROUP BY job_id; 
  

SELECT DISTINCT job_id FROM employees;

-> 두 결과값 같음
***
### Examples 
-- employees 테이블의 jod_id별 건수, salary컬럼의 최소와 최댓값
```sql
SELECT job_id
    , COUNT(*) AS total_cnt
    , MIN(salary) AS min_salary
    , MAX(salary) AS max_salary
FROM employees
GROUP BY job_id
ORDER BY job_id ;

-- 2004년 이후 입사 년도와 부서별 총 인원수와 급여 총액, 급여 평균

select to_char(hire_date, 'yyyy') as 입사년도
    , department_id as 부서
    , count(*) as 총인원수
    , sum(salary) as 급여총액
    , round(avg(salary),0) as 급여평균 --round 함수로 소숫점 제거
from employees
where to_char(hire_date, 'yyyy') >='2004'
group by to_char(hire_date, 'yyyy'), department_id
order by 1,2;

-- 입사년도와 부서별 총 인원수, 급여 총액, 급여 평균이 5000이상인 값 조회

select to_char(hire_date, 'yyyy') as 입사년도
    , department_id as 부서
    , count(*) as 총인원수
    , sum(salary) as 급여총액
    , round(avg(salary),0) as 급여평균 --round 함수로 소숫점 제거
from employees
group by to_char(hire_date, 'yyyy'), department_id
Having round(avg(salary),0) >=5000 --집계함수 조건은 Having절 사용★
order by 1,2;

-- 보호소에서는 몇 시에 입양이 가장 활발하게 일어나는지 알아보려 합니다. 09:00부터 19:59까지, 각 시간대별로 입양이 몇 건이나 발생했는지 조회하는 SQL문을 작성해주세요. 이때 결과는 시간대 순으로 정렬해야 합니다.

SELECT to_char(datetime, 'hh24') AS HOUR
    , count(*) AS COUNT
FROM animal_outs
WHERE to_char(datetime, 'hh24') >='09'
    AND to_char(datetime, 'hh24') <'20'
GROUP BY to_char(datetime, 'hh24')
ORDER BY 1;

https://www.youtube.com/watch?v=__SRJAPvR_k&list=PLalb9l0_6WApDZGksoHt474fy1U35Bv-T&index=5

회귀분석이란?

회귀분석 결과표 해석

단순선형 회귀분석

• SE : 표준오차

회귀분석과 표준오차

회귀분석과 t-test

• 기울기가 0 이므로 아무 의미가 없음
• 따라서 회귀분석 전에 산포도(scatterplot)을 먼저 그려봐야함

R2를 어떻게 해석해야 할까

• R2가 높을수록 종속변수의 변수에 대한 설명력이 크다는 뜻

• 이경우는 잔차의 패턴이 일정하지 않고 랜덤함 -> 랜덤하게 분포

• 이 경우는 패턴이 있음 -> 랜덤 분포x ( R2가 아무리 높아도 의미 없음)

회귀분석의 표준화계수

더미변수의 활용

다중공산성이란 무엇인가

https://www.youtube.com/watch?v=Z-wrgf7QfCM&list=PLalb9l0_6WAr71hsuLImTs-Zhss5-hbHU

Two-way ANOVA란?

interaction(상호작용/교호작용) 이란?

• case1

• case2

• case3

• case4

• case5

• case6

• case7

• case8

• case9

two-way ANOVA 전에 알아야 할 것들

-> 총 구해야 하는 Variance는 총 4개

F-value 계산하기

• 3개의 F값과 4개의 Variance 구해야 함

1. within Variance(MS) 구하기

2. between Variance 구하기

1. 첫번째 main effect에 대한 between Variance

-Super, Best

2. 두번째 main effect에 대한 between Variance

-Cold, Warm, Hot

3. interaction에 대한 between Variance

-> 3개 모두 유의함 -> 따라서 셋 다 사후검정 필요

two-way ANOVA의 사후검정

-> 첫 번째, 두 번째 main effect에 대한 사후검정은 one-way ANOVA와 동일

-> interaction은 15개의 검정 결과가 나오는데 이것을 일일히 유의하다 아니다를 설명하는것이 의미가 없음 -> interaction 검정 결과가 복잡해 보임 -> 보고서에 표를 넣는것도 되지만 그래프로 보여주는 것이 좋음

two-way ANOVA SS의 종류

실습

https://www.youtube.com/watch?v=PH0kHzyT-Dc&list=PLalb9l0_6WAr71hsuLImTs-Zhss5-hbHU&index=6

https://www.youtube.com/watch?v=HlSyvMRLu4w

t-test와는 다르게...

-> mutiple t-test

-> t-test를 3번 하게 되는 경우 1종오류에 걸린다.

ANOVA 전에 알아야 할것들

변수

• 독릭변수
• 종속변수
• 통제변수

-> 재방문율에 영향을 미칠 만한 다른 변수들을 통제변수라고 한다.

ANOVA와 변수 ★

-> one-way ANOVA는 독립변수가 1개(Categorical)일 때 사용

• 예시들

-> 여기서 착각하지 말아야 할것은 독립변수는 1개인다. (not 3개, not 4개)

ANOVA의 기본을 이해하자

-> (j =1,2,3, ....) 독립변수는 categorical한 변수임으로

ANOVA는 F-value(F값) 이다.

F-vale 란?

-> GM = 전체평균 / M = 각각의 그룹의 평균

• 첫번째 분산 : Between Variance

• 두번째 분산 : Within Variance

F-value 계산하기

-> 따라서 Between Variance = 5.125 / 2

-> Within Variance = 1.757 / 7

ANOVA의 f-table과 사후검정

• Post Hoc Test = 사후검정
• SE = Standard Error
• t = t-value
• p = p-value

-> Group1 과 2는 차이가 없다 -> Group1 과 3, 2 과 3은 차이가 있다.

ANOVA 실습

https://www.youtube.com/watch?v=2ZgdukOPnyU&list=PLalb9l0_6WArk6oZej3KzduU8TRQA9gcV&index=8

https://www.youtube.com/watch?v=JhvanJrl6oE&list=PLalb9l0_6WArHh18Plrn8uIGBUKalqsf-&index=4

t-test란?

• 모집단의 표준편차가 알려지지 않았을 때, 정규분포의 모집단에서 모은 샘플(표본)의 평균값에 대한 가설검정 방법

• 예를들어 평균 = 3, 표준편자= 1.58인 데이터가 있다고 해보자.

t-test를 바로 시작하지 못하는 이유

1. 정규분포- (z-test)

• 모집단의 경우는 z-test / 표본일 경우는 t-test를 한다.

• 정규분포는 평균과 표준편차만으로 규정됨
• 정규분포 아래 면적은 확률을 의미함 (면적의 합 =1)

• 총 1000명을 학생 중 영어점수가 82점~90점 사이의 학생 수를 구하고 싶다.

• 평균 = 82 , 표준편차 = 5 인 정규분포를 표준정규분포로 바꾸기

  

z-test

2. 양측(two-tail)/단측(one-tail) 검정

• 단측검정을 할지 양측검정을 할지는 연구자가 결정한다.

이제 t-test 를 해보자

• 양측검정을 하기로 하자

• 파랑색 분포 : 표준정규분포 - N(0,1)
• 초록,빨강,노랑 : t분포 - t(자유도)
• 자유도 = df(degree of freedom) = n - 1
• -> n(데이터)가 증가할수록 t분포가 표준정규분포에 가까워 진다(근사한다.)*

-> 검색창에 't-table' 검색한 후

• 1 : two-tail / 2 : 0.05(5%확률) / 3 : critical value(c.v)1.984

• 왜 다를까? 원인이 뭐가있을까 고민해봐야 한다.

t-test의 종류

1. two-sample t-test(=independent samples t-test)

2. one-sample t-test

3. Paired t-test 한개의 sample을 비포, 에프터 비교

: 하나의 뷰 안에서 축을 이중으로 써서 만든 차트 제한된 공간에서 복수개의 값을 비교해 보기 위해 많이 사용됨 이중 축을 쓸 경우 마크를 동일하게 쓸수도 있고, 다른 마크를 쓸수도 있음 두 개의 측정값이 열 선반 또는 행 선반에 차례로 올라간 경우, 축을 병합하여 표현할 수 있는데, 이를 '이중축 (Dual Axis)'라고 부른다.

결합된 축 (Shared Axis / Combined Axis)

:이중 축은 축을 양쪽으로 이중으로 쓰는 반면, 결합된 축은
하나의 축을 공유하는 차트 단일 축에서 서로 다른 측정값을 어떻게 구현하는지 살펴보자.

[태블로 기초] 이중 축과 결합된 축 | Double axis & Combined(Shared) axis | 플랜잇 Tableau Good morning

[태블로 기초] 이중 축 활용으로 화면을 풍부하게! Part.2 | 플랜잇 Tableau Good morning

일반적으로 측정값은 숫자형식, 연속형이고, 액션(drag-drop 또는 double click)하면 집계를 통해 차트를 만든다.

집계할 수 있다는 것은 측정값 데이터를 합하고 (SUM), 평균을 구하고 (AVG), 최대값을 구하고 (MAX), 최소값을 구하고 (MIN), 빈도수 (COUNT)를 구하는 등 계산으로 결과를 요약할 수 있다는 것이다.

차원(Dimensions)

일반적으로 정성적인 값(이름, 지역, 날짜), 불연속적 이고, 차원은 측정값을 집계한 숫자들로 만들어진 차트를 어떻게 나눠서 볼것인지를 결정한다. 측정값 -> 차원 -> 측정값 -> 차원 필요에 따라 측정값을 차원으로, 차원을 측정값으로 변환할 수 있음

불연속형 vs 연속형

불연속형은 머리글을 표시하고, 연속형은 축을 표시한다.

측정값 이름 vs 측정값

측정값 이름 및 측정값 필드는 태블로가 어떤 유형의 데이터 표현이 가능하도록 자동으로 생성한 필드들이다.

태블로에서 자동으로 생성된 필드는 '이태릭체 '로 표현된다.

측정값 이름은 모든 측정값의 열 이름을 항목으로 가지는 차원 필드이고, 측정값은 모든 측정값을 지칭하는 측정값 필드이다.

뷰에서 작동하는 방식

1. 측정값 이름과 측정값은 뷰에서 함께 사용하여야 한다.
2. 측정값을 뷰의 어느 선반에 추가하면 마크 선반 하단에 측정값에 대한 선반이 생성된다.
3. 사용할 측정값만 뷰에서 남기려면 필터 선반에 들어간 측정값 이름을 선택하여 필터 목록을 편집하거나 측정값에 대한 선반에서 사용하지 않을 측정값 필드를 차례로 선반에서 제거한다.

예제) 측정값이 두 개 이상 담긴 테이블 만들기

• 측정값을 하나만 사용할 때
• 측정값을 두 개 사용할 때 -측정값 이름과 측정값을 사용하지 않는 경우
• 측정값을 두 개 사용할 때 -측정값 이름과 측정값을 사용한 경우

머리글 vs 축 vs 패널

• 축 : 농도
• 머리글 :1월 ~ 7월
• 패널 : 안에 있는 막대그래프들