• Categorizing data; SELECT Clause

WHERE 절 설정

WHERE 절 8455를 HOME/AWAY로 설정X → ELSE 절 오류 발생
이같은 문제를 방지하기 위해 WHERE 절에 specific condition 설정이 필요함
ELSE를 설정하던 안하던, 조건 외 나머지 결과 값은 항상 NULL
해결하기 위해 WHERE절에서 filter로 CASE 사용해야 함

SELECT date,
        -- 홈팀, 원정팀 설정
        CASE WHEN hometeam_id = 8634 THEN 'FC Barcelona' 
         ELSE 'Real Madrid CF' END as home,
	CASE WHEN awayteam_id = 8634 THEN 'FC Barcelona' 
         ELSE 'Real Madrid CF' END as away,
        -- 경기 결과 경우의 수 설정
	CASE WHEN home_goal > away_goal AND hometeam_id = 8634 THEN 'Barcelona win!'
        WHEN home_goal > away_goal AND hometeam_id = 8633 THEN 'Real Madrid win!'
        WHEN home_goal < away_goal AND awayteam_id = 8634 THEN 'Barcelona win!'
        WHEN home_goal < away_goal AND awayteam_id = 8633 THEN 'Real Madrid win!'
        ELSE 'Tie!' END as outcome
FROM matches_spain
-- 홈팀, 원정팀 id 한정
WHERE (awayteam_id = 8634 OR hometeam_id = 8634)
      AND (awayteam_id = 8633 OR hometeam_id = 8633);

• Filtering data; WHERE Clause 필터로 사용하면서 결과값에서 보기 원하지 않는 데이터를 거를 수 있음

WHERE 절에서 CASE WHEN 구문에 END IS NOT NULL 명시

• Aggregating data
  • CASE WHEN with COUNT
  • CASE WHEN with SUM
  • CASE WHEN with AVG

▷ COUNT
   SELECT season,
          COUNT(CASE WHEN hometeam_id = 8650
                      AND home_goal > away_goal
                     THEN id END) AS home_wins
          COUNT(CASE WHEN awayteam_id = 8650
                      AND away_goal > home_goal
                     THEN id END) AS away_wins
   FROM match
   GROUP BY season;

▷ SUM
   SELECT season,
          SUM(CASE WHEN hometeam_id = 8650
                   THEN home_goal END) AS home_goals
          SUM(CASE WHEN awayteam_id = 8650
                   THEN away_goal END) AS away_goals
   FROM match
   GROUP BY season;
→ ELSE 경우는 자동으로 NULL

▷ AVG
   SELECT season,
          ROUND(AVG(CASE WHEN hometeam_id = 8650
                         THEN home_goal END), 2) AS home_goals
          ROUND(AVG(CASE WHEN awayteam_id = 8650
                         THEN away_goal END), 2) AS away_goals
   FROM match
   GROUP BY season;

▷ Percentages w CASE & AVG ***
   SELECT season,
          ROUND(AVG(CASE WHEN hometeam_id = 8455 AND home_goal > away_goal THEN 1
                         WHEN hometeam_id = 8455 AND home_goal < away_goal THEN 0
                          END), 2) AS pct_homewins,
          ROUND(AVG(CASE WHEN awayteam_id = 8455 AND away_goal > home_goal THEN 1
                         WHEN awayteam_id = 8455 AND away_goal < home_goal THEN 0
                          END), 2) AS pct_awaywins
   FROM match
   GROUP BY season;

• date data type은 timestamp 형태만 지원
  now()
add_months(timestamp date, int months)
adddate(timestamp startdate, int days)
date_add(timestamp startdate, int days)
date_part(string, timestamp)
date_sub(timestamp startdate, int days)
datediff(timestamp enddate, timestamp startdate)
day(timestamp date)
dayname(timestamp date)
dayofweek(timestamp date)
dayofyear(timestamp date)
days_add(timestamp startdate, int days)
days_sub(timestamp startdate, int days)
extract(timestamp, string unit)

  extract(year from now());
  extract(now(), "year");

from_timestamp(datetime timestamp, pattern string)
from_unixtime(bigint unixtime[, string format])
...

• How to Convert data type? to compare two values, they need to be of the same type 정수와 소수를 비교할때도 마찬가지

  • (IMPLICIT) SQL Server converts AUTOMATICALLY, behind the scenes

    • For comparing two values in SQL Server, they need to have the same data type.
    • If the data types are different, SQL Server implicitly converts one type to another, based on data type precedence.
    • The data type with the lower precedence is converted to the data type with the higher precedence.

  • (EXPLICIT) developer explicitly converts the data, performed w FUCTIONS CAST() & CONVERT()

    • CAST(exptression AS data_type [(length)])
      
    • CONVERT(data_type [(length)], expression [, style])
      

  • Data type precedence
    
    

• Perform calculations on an already generated result set (a window)
• Processed after every part of query except ORDER BY
  • uses info in result set rather than database
• Window 함수는 다른 함수와 달리 중첩해서 사용 불가, 서브쿼리에서는 사용 가능
• Use with aggregate calculations w/o having to GROUP BY
  • similar to subqueries in SELECT
  • running totals, rankings, moving avg ① = ②
    ① 서브쿼리 사용
    
    ② 윈도우 함수 사용
    
    

참고

• Window 함수 OVER 문구가 키워드로 필수 포함
  • OVER; 관련 창 함수를 적용하기 전에 행 집합의 분할과 순서를 결정함. 즉, OVER 절은 쿼리 결과 집합 내의 창 또는 사용자 지정 행 집합을 정의함. 그런 다음 창 함수가 창의 각 행에 대한 값을 계산 → ORDER BY, GROUP BY 역할
• Sliding Window?
  
  

- Sliding Window
  ROWS BETWEEN <start> AND <finish>

- specifying keywords in <start>, <finish>
  PRECEDING 
  FOLLOWING 위의 둘, 행의 갯수 구체화
  UNBOUNDED PRECEDING
  UNBOUNDED FOLLOWING  위의 둘, 모든 행의 갯수를 포함해라
  CURRENT ROW 현재 행에서 계산을 멈추고 싶다

참고

• PARTITION BY 는 여러개 행을 함께 사용할 수 있음
  • OVER(PARTITION BY col1, col2 ...)
• Can partition aggregate calculations, ranks, etc

COUNT()OVER() : 전체행 카운트
COUNT()OVER(PARTITION BY 컬럼) : 그룹단위로 나누어 카운트

MAX(컬럼)OVER() : 전체행 중에 최고값
MAX(컬럼)OVER(PARTITION BY 컬럼) : 그룹내 최고값

MIN(컬럼)OVER() : 전체행 중에 최소값
MIN(컬럼)OVER(PARTITION BY 컬럼) : 그룹내 최소값

SUM(컬럼)OVER() : 전체행 합
SUM(컬럼)OVER(PARTITION BY 컬럼) : 그룹내 합

AVG(컬럼)OVER() : 전체행 평균
AVG(컬럼)OVER(PARTITION BY 컬럼) : 그룹내 평균

STDDEV(컬럼)OVER() : 전체행 표준편차
STDDEV(컬럼)OVER(PARTITION BY 컬럼) : 그룹내 표준편차

RATIO_TO_REPORT(컬럼)OVER() : 현재행값/SUM(전체행값), % 나타낼 때 *100
RATIO_TO_REPORT(컬럼)OVER(PARTITION BY 컬럼) : 현재행값 / SUM(그룹행값), % 나타낼 때 *100

• 집계함수 vs 분석함수
  • 집계함수는 그룹별 최대, 최소, 합계, 평균, 건수 구할 때, 그룹별 1개 행 반환
  • 분석함수는 그룹단위로 값을 계산한다는 점에서 집계함수와 유사하지만, 그룹마다가 아니라 결과Set의 각 행마다 집계결과를 보여준다는 점에서 집계함수와 상당한 차이
  • 분석함수는 그룹별 계산결과를 각 행마다 보여줌