SQL - 20250515

 

 

 

🐍 Python 개발자 찾기 – 쿼리 분석

SELECT ID, EMAIL, FIRST_NAME, LAST_NAME
FROM DEVELOPER_INFOS
WHERE SKILL_1 = 'Python'
   OR SKILL_2 = 'Python'
   OR SKILL_3 = 'Python'
ORDER BY ID ASC;

 

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✅ WHERE SKILL_1 = ‘Python’ OR …

 

• 세 개의 스킬 컬럼 중 하나라도 ‘Python’인 개발자만 필터링
• OR 조건으로 다중 필드 비교
• 스키마가 수직 분리되어 있지 않은 정규화되지 않은 구조에서 자주 사용

 

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✅ ORDER BY ID ASC

 

• ID 기준으로 오름차순 정렬

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🧾 게시글 3건 이상 작성한 사용자 정보 조회 – 쿼리 분석

SELECT UU.USER_ID, 
       UU.NICKNAME, 
       CONCAT(CITY, ' ', UU.STREET_ADDRESS1, ' ', IFNULL(UU.STREET_ADDRESS2, '')) AS '전체주소',
       CONCAT(SUBSTRING(TLNO, 1, 3), '-', SUBSTRING(TLNO, 4, 4), '-', SUBSTRING(TLNO, 8, 4)) AS '전화번호'
FROM USED_GOODS_BOARD UB
LEFT JOIN USED_GOODS_USER UU 
  ON UB.WRITER_ID = UU.USER_ID
GROUP BY UU.USER_ID
HAVING COUNT(*) > 2
ORDER BY UU.USER_ID DESC;

 

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✅ LEFT JOIN ON

 

• 게시글 테이블과 사용자 테이블을 WRITER_ID = USER_ID로 연결
• 작성자 정보 + 게시글 정보 결합

 

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✅ CONCAT + IFNULL

CONCAT(CITY, ' ', STREET_ADDRESS1, ' ', IFNULL(STREET_ADDRESS2, ''))

 

• 전체 주소 출력용 가공
• STREET_ADDRESS2가 NULL일 경우 공백 처리

 

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✅ CONCAT + SUBSTRING

CONCAT(SUBSTRING(TLNO, 1, 3), '-', SUBSTRING(TLNO, 4, 4), '-', SUBSTRING(TLNO, 8, 4))

 

• 전화번호를 010-xxxx-xxxx 형식으로 변환

 

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✅ GROUP BY + HAVING COUNT(*) > 2

 

• 사용자별로 그룹핑한 후
• 게시글이 3건 이상인 사용자만 필터링

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🦠 대장균 크기 등급 분류 – 쿼리 분석

SELECT 
  ID,
  CASE
    WHEN SIZE_OF_COLONY <= 100 THEN 'LOW'
    WHEN SIZE_OF_COLONY <= 1000 THEN 'MEDIUM'
    ELSE 'HIGH'
  END AS SIZE
FROM ECOLI_DATA
ORDER BY ID;

 

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✅ CASE WHEN … THEN … ELSE … END

 

• SIZE_OF_COLONY 값에 따라 크기 등급 분류
  • 100 이하 → 'LOW'
  • 101 ~ 1000 → 'MEDIUM'
  • 그 외 → 'HIGH'
•  
• 조건 순서대로 평가되며, 첫 일치 조건이 적용됨

 

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✅ AS SIZE

 

• CASE문의 결과에 별칭(SIZE) 지정
• 최종 출력 컬럼명

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🎣 물고기 평균 길이 구하기 – 쿼리 분석

SELECT ROUND(AVG(IFNULL(LENGTH, 10)), 2) AS AVERAGE_LENGTH
FROM FISH_INFO;

 

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✅ IFNULL(LENGTH, 10)

 

• LENGTH 값이 NULL이면 10으로 대체
• 평균 계산 시 누락 방지

 

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✅ AVG(…)

 

• 모든 LENGTH 값을 평균 계산
• 대체된 값(10)도 포함하여 평균 산출

 

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✅ ROUND(…, 2)

 

• 평균 결과를 소수 둘째 자리까지 반올림

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🐾 없어진 기록 찾기 – 쿼리 분석

SELECT AO.ANIMAL_ID, AO.NAME
FROM ANIMAL_OUTS AO
LEFT JOIN ANIMAL_INS AI
  ON AI.ANIMAL_ID = AO.ANIMAL_ID
WHERE ISNULL(AI.ANIMAL_ID);

 

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✅ LEFT JOIN ON

 

• ANIMAL_OUTS 기준으로 ANIMAL_INS와 연결
• 모든 출양 기록은 유지하면서, 입소 기록이 있는지 확인

 

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✅ WHERE ISNULL(AI.ANIMAL_ID)

 

• 입소 기록이 존재하지 않는 동물만 필터링
• JOIN 결과에서 AI.ANIMAL_ID가 NULL인 경우만 추출
• → 입소 정보가 없는 상태에서 출양 처리된 동물

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🛒 중고거래 상태 한글로 표시 – 쿼리 분석

SELECT BOARD_ID, WRITER_ID, TITLE, PRICE,
       CASE 
         WHEN STATUS = 'DONE' THEN '거래완료'
         WHEN STATUS = 'SALE' THEN '판매중'
         ELSE '예약중'
       END AS 'STATUS'
FROM USED_GOODS_BOARD
WHERE CREATED_DATE = '2022-10-05'
ORDER BY BOARD_ID DESC;

 

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✅ CASE WHEN … THEN … ELSE … END

 

• 거래 상태 코드(STATUS)를 한글로 매핑
  • DONE → 거래완료
  • SALE → 판매중
  • 그 외 → 예약중
•  

 

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✅ WHERE CREATED_DATE = ‘2022-10-05’

 

• 작성일이 2022년 10월 5일인 게시글만 필터링

 

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✅ ORDER BY BOARD_ID DESC

 

• BOARD_ID 기준 내림차순 정렬

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📅 2021년에 잡힌 물고기 수 – 쿼리 분석

SELECT COUNT(*) AS FISH_COUNT
FROM FISH_INFO
WHERE YEAR(TIME) = 2021;

 

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✅ YEAR(TIME) = 2021

 

• TIME 컬럼에서 연도만 추출하여
• 2021년인 데이터만 필터링

 

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✅ COUNT(*)

 

• 조건에 부합하는 전체 행 수 계산
• → 2021년에 잡힌 물고기 개수

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⏱️ 최댓값 구하기 – 쿼리 분석

SELECT MAX(DATETIME) AS '시간'
FROM ANIMAL_INS;

 

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✅ MAX(DATETIME)

 

• DATETIME 컬럼에서 가장 큰 값(가장 늦은 시간) 추출
• 시간 기준 최댓값 조회

 

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✅ AS ‘시간’

 

• 결과 컬럼명을 '시간'으로 지정
• 출력 시 사용자 친화적 컬럼명 표현

 

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🏥 취소되지 않은 진료 예약 조회하기 – 쿼리 분석

SELECT AP.APNT_NO,
       PT.PT_NAME,
       PT.PT_NO,
       AP.MCDP_CD,
       DR.DR_NAME,
       AP.APNT_YMD
FROM APPOINTMENT AP
JOIN DOCTOR DR ON AP.MDDR_ID = DR.DR_ID
JOIN PATIENT PT ON AP.PT_NO = PT.PT_NO
WHERE AP.APNT_CNCL_YN = 'N'
  AND DATE(AP.APNT_YMD) = '2022-04-13'
  AND AP.MCDP_CD = 'CS'
ORDER BY AP.APNT_YMD;

 

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✅ JOIN … ON

 

• APPOINTMENT ↔ DOCTOR: 의사 이름 조회용
• APPOINTMENT ↔ PATIENT: 환자 이름과 번호 연결

 

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✅ WHERE AP.APNT_CNCL_YN = ‘N’

 

• 취소되지 않은 예약만 조회

 

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✅ DATE(AP.APNT_YMD) = ‘2022-04-13’

 

• APNT_YMD가 DATETIME인 경우, 날짜만 잘라서 비교
• 시간 정보가 포함되어 있어도 '2022-04-13 09:30:00' → 2022-04-13으로 비교됨

 

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✅ AP.MCDP_CD = ‘CS’

 

• 진료 과목이 'CS' (흉부외과)인 경우만 필터링

 

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✅ ORDER BY AP.APNT_YMD

 

• 예약 일시 기준으로 정렬

 

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🧩 관련 함수 정리 (MySQL 기준)

목적	사용 예	설명
날짜 추출	DATE(datetime)	시간 제거 후 날짜만 추출
연도 추출	YEAR(datetime)	연도만 추출
문자열 비교용 포맷	'YYYY-MM-DD'	날짜 필터링시 사용

 

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🧑‍💼 가장 높은 평가점수를 받은 사원 조회 – 쿼리 분석

SELECT SUM(SCORE) AS SCORE,
       HE.EMP_NO,
       HE.EMP_NAME,
       HE.POSITION,
       HE.EMAIL
FROM HR_EMPLOYEES HE
JOIN HR_GRADE HG ON HG.EMP_NO = HE.EMP_NO
GROUP BY HG.EMP_NO
ORDER BY SCORE DESC
LIMIT 1;

 

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✅ JOIN … ON

 

• HR_EMPLOYEES와 HR_GRADE를 사번(EMP_NO) 기준으로 연결
• 사원 정보 + 평가 점수를 함께 조회

 

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✅ SUM(SCORE)

 

• 사원별 총 평가 점수 합산

 

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✅ GROUP BY HG.EMP_NO

 

• 사번 기준으로 그룹핑
• 평가 점수가 여러 건일 경우, 사원별로 묶어서 집계

 

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✅ ORDER BY SCORE DESC

 

• 총점 기준 내림차순 정렬
• 점수가 높은 사원이 위로 정렬됨

 

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✅ LIMIT 1

 

• 상위 1명만 조회
• 가장 높은 점수를 받은 사원 추출

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🎣 특정 물고기를 잡은 총 수 구하기 – 쿼리 분석

SELECT COUNT(*) AS FISH_COUNT
FROM FISH_INFO FI
JOIN FISH_NAME_INFO FN
  ON FI.FISH_TYPE = FN.FISH_TYPE
WHERE FN.FISH_NAME = 'BASS' OR FN.FISH_NAME = 'SNAPPER';

 

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✅ JOIN … ON

 

• 물고기 정보(FISH_INFO)와 이름 정보(FISH_NAME_INFO)를
• FISH_TYPE 기준으로 연결

 

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✅ WHERE … OR …

 

• FISH_NAME이 'BASS' 또는 'SNAPPER'인 물고기만 필터링
• 조건에 해당하는 물고기 수만 집계

 

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🚘 자동차 대여 기록에서 대여중/대여 가능 여부 구분하기 – 쿼리 분석

SELECT DISTINCT CAR_ID,
       CASE 
         WHEN CAR_ID IN (
           SELECT CAR_ID
           FROM CAR_RENTAL_COMPANY_RENTAL_HISTORY
           WHERE '2022-10-16' BETWEEN START_DATE AND END_DATE
         ) THEN '대여중'
         ELSE '대여 가능'
       END AS AVAILABILITY
FROM CAR_RENTAL_COMPANY_RENTAL_HISTORY
ORDER BY CAR_ID DESC;

 

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✅ CASE WHEN … THEN … ELSE … END

 

• 서브쿼리 조건에 따라 대여 상태를 분류
  • 조건 만족 시 → '대여중'
  • 조건 불만족 시 → '대여 가능'
•  

 

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✅ 서브쿼리 + BETWEEN START_DATE AND END_DATE

'2022-10-16' BETWEEN START_DATE AND END_DATE

 

• 2022-10-16이 대여 기간 내에 포함되는지 확인
• 포함된다면 해당 차량은 현재 대여중

 

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✅ DISTINCT CAR_ID

 

• 중복된 대여 이력을 제거하고 차량별로 한 번씩만 조회

 

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✅ ORDER BY CAR_ID DESC

 

• 차량 ID 기준 내림차순 정렬

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🔁 재구매가 일어난 상품과 회원 리스트 구하기 – 쿼리 분석

SELECT USER_ID, PRODUCT_ID
FROM ONLINE_SALE
GROUP BY USER_ID, PRODUCT_ID
HAVING COUNT(*) >= 2
ORDER BY USER_ID, PRODUCT_ID DESC;

 

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✅ GROUP BY USER_ID, PRODUCT_ID

 

• 회원-상품 조합별로 묶어서
• 같은 회원이 동일 상품을 여러 번 구매했는지 확인

 

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✅ HAVING COUNT(*) >= 2

 

• 그룹 내 구매 횟수가 2회 이상인 경우만 추출
• HAVING은 집계 조건 필터링에 사용

 

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✅ ORDER BY USER_ID, PRODUCT_ID DESC

 

• USER_ID 오름차순
• 같은 사용자 내에서는 PRODUCT_ID를 내림차순 정렬

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🚗 자동차 대여 기록에서 장기/단기 대여 구분하기 – 쿼리 분석

SELECT 
  HISTORY_ID,
  CAR_ID,
  DATE_FORMAT(START_DATE, '%Y-%m-%d') AS START_DATE,
  DATE_FORMAT(END_DATE, '%Y-%m-%d') AS END_DATE,
  CASE
    WHEN DATEDIFF(END_DATE, START_DATE) >= 29 THEN '장기 대여'
    ELSE '단기 대여'
  END AS RENT_TYPE
FROM CAR_RENTAL_COMPANY_RENTAL_HISTORY
WHERE DATE_FORMAT(START_DATE, '%Y-%m') = '2022-09'
ORDER BY HISTORY_ID DESC;

 

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✅ DATE_FORMAT(START_DATE, ‘%Y-%m’)

 

• START_DATE에서 년-월 단위만 추출
• '2022-09'과 일치하는 레코드만 필터링

 

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✅ DATEDIFF(END_DATE, START_DATE)

 

• 대여일 수 계산 (종료일 - 시작일)
• 결과가 29일 이상이면 → ‘장기 대여’

 

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✅ CASE WHEN … THEN … ELSE … END

 

• DATEDIFF 결과에 따라 대여 유형 분류
  • 29일 이상 → '장기 대여'
  • 그 외 → '단기 대여'
•  

 

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✅ DATE_FORMAT(…, ‘%Y-%m-%d’)

 

• 날짜를 YYYY-MM-DD 형식으로 가공 출력
• 보기 좋은 출력용 포맷 처리

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🚘 자동차 평균 대여 기간 구하기 – 쿼리 분석

SELECT CAR_ID,
       ROUND(AVG(DATEDIFF(END_DATE, START_DATE) + 1), 1) AS AVERAGE_DURATION
FROM CAR_RENTAL_COMPANY_RENTAL_HISTORY
GROUP BY CAR_ID
HAVING ROUND(AVG(DATEDIFF(END_DATE, START_DATE) + 1), 1) >= 7
ORDER BY AVERAGE_DURATION DESC, CAR_ID DESC;

 

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✅ DATEDIFF(END_DATE, START_DATE) + 1

 

• 대여 기간 계산
• DATEDIFF는 종료일과 시작일의 차이(일수)를 반환
• 당일 포함을 위해 +1 처리

 

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✅ AVG(…), ROUND(…, 1)

 

• 차량별 평균 대여 일수 계산
• ROUND(..., 1)로 소수 첫째 자리까지 반올림

 

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✅ GROUP BY CAR_ID

 

• 차량별로 그룹화하여 평균 계산

 

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✅ HAVING … >= 7

 

• 평균 대여 기간이 7일 이상인 차량만 필터링
• HAVING은 집계 함수 필터링에 사용

 

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✅ ORDER BY AVERAGE_DURATION DESC, CAR_ID DESC

 

• 평균 기간 기준으로 내림차순 정렬
• 동일 평균일 경우 CAR_ID로 다시 정렬

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🗂️ 조회수가 가장 많은 게시글의 첨부파일 조회하기 – 쿼리 분석

SELECT 
  CONCAT('/home/grep/src/', BOARD_ID, '/', FILE_ID, FILE_NAME, FILE_EXT) AS FILE_PATH
FROM USED_GOODS_FILE
WHERE BOARD_ID = (
  SELECT BOARD_ID 
  FROM USED_GOODS_BOARD 
  ORDER BY VIEWS DESC
  LIMIT 1
)
ORDER BY FILE_ID DESC;

 

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✅ 서브쿼리: 게시판 조회수 기준 정렬

SELECT BOARD_ID
FROM USED_GOODS_BOARD
ORDER BY VIEWS DESC
LIMIT 1

 

• 가장 조회수가 높은 게시글의 ID 1건 추출

 

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✅ WHERE BOARD_ID = (…)

 

• USED_GOODS_FILE 테이블에서
• 해당 게시글(BOARD_ID)에 연결된 첨부파일만 필터링

 

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✅ CONCAT(…)

CONCAT('/home/grep/src/', BOARD_ID, '/', FILE_ID, FILE_NAME, FILE_EXT)

 

• 파일 경로 가공
• 디렉토리 경로 + 파일명 + 확장자 형태로 문자열 합침

 

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✅ ORDER BY FILE_ID DESC

 

• 파일 ID 기준으로 내림차순 정렬
• 최근 파일이 위에 오도록 정렬

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📚 저자 · 카테고리별 2022년 1월 매출 집계 – 쿼리 분석

SELECT AU.AUTHOR_ID, 
       AU.AUTHOR_NAME, 
       BK.CATEGORY, 
       SUM(BS.SALES * BK.PRICE) AS TOTAL_SALES
FROM BOOK_SALES BS
JOIN BOOK BK ON BS.BOOK_ID = BK.BOOK_ID
JOIN AUTHOR AU ON BK.AUTHOR_ID = AU.AUTHOR_ID
WHERE DATE_FORMAT(BS.SALES_DATE, '%Y-%m') = '2022-01'
GROUP BY AU.AUTHOR_ID, BK.CATEGORY
ORDER BY AU.AUTHOR_ID, BK.CATEGORY DESC;

 

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✅ JOIN … ON

 

• BOOK_SALES → BOOK: 도서 가격과 카테고리 확인
• BOOK → AUTHOR: 저자 이름 연결

 

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✅ SALES * PRICE

 

• 도서 판매 수량 × 도서 가격 = 매출액
• 모든 판매 기록에 대해 곱셈 수행

 

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✅ SUM(…)

 

• 동일 저자, 동일 카테고리 내 매출을 총합

 

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✅ DATE_FORMAT(SALES_DATE, ‘%Y-%m’) = ‘2022-01’

 

• SALES_DATE를 'YYYY-MM' 형식으로 변환
• 2022년 1월 판매 기록만 필터링

 

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✅ GROUP BY AUTHOR_ID, CATEGORY

 

• 저자 ID + 카테고리 단위로 매출 집계

 

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✅ ORDER BY AUTHOR_ID, CATEGORY DESC

 

• 저자 ID 오름차순 → 카테고리 내림차순 정렬