DJU | 011780 | Midterm Guide / 중간고사 가이드

코딩 환경 설정
데이타베이스와 테이블 생성
SELECT로 시작하는 데이터 탐험
데이터 타입 이해
데이터 가져오고 내보내기
SQL을 사용한 기본 수학 및 통계
관계형 데이터베이스에서 테이블 조인

이 책에 대하여

SQL은 무엇인가?
왜 SQL을 사용해야 할까?
엑셀은 시트 하나당 최대 1,048,576개의 행을 생성할 수 있습니다.
액세스는 데이터베이스 코개가 2GB로 제한되어 있고 테이블당 열을 255개까지만 생성할 수 있습니다.

1. 코딩 환경 설정

2. 데이타베이스와 테이블 생성

테이블 이해
pgAdmin에서 SQL 실행

테이블 생성

CREATE DATABASE dju;

CREATE TABLE teachers (
  id bigserial, -- bigserial은 자동으로 증가하는 숫자를 생성합니다 (PostgreSQL에서만 사용 가능)
  first_name varchar(25), -- varchar는 가변 길이 문자열을 저장합니다 (예: 'Aaron')
  last_name varchar(50),
  school varchar(50),
  hire_date date, -- date는 날짜를 저장합니다 (예: YYYY-MM-DD)
  salary numeric -- numeric은 숫자를 저장합니다 (예: 123456.78)
);

테이블에 행 삽입

INSERT INTO teachers (first_name, last_name, school, hire_date, salary)
VALUES ('Aaron', 'Snowberger', 'Daejeon University', '2023-09-01', 10000),
        ('John', 'Doe', 'Daejeon University', '2023-09-01', 10000),
        ('Jane', 'Doe', 'Daejeon University', '2023-09-01', 10000);

테이블 데이터 보기

TABLE teachers; -- 테이블의 모든 열을 보여줍니다 (1번째 방법)

SELECT * FROM teachers; -- 테이블의 모든 열을 보여줍니다 (2번째 방법)

목차로 돌아가기

3. SELECT로 시작하는 데이터 탐험

SELECT

SELECT * FROM teachers; -- 테이블의 모든 열을 보여줍니다

WHERE

SELECT * FROM teachers
WHERE first_name = 'Aaron'; -- first_name이 'Aaron'인 행만 보여줍니다

AND

SELECT * FROM teachers
WHERE first_name = 'Aaron' AND last_name = 'Snowberger'; -- first_name이 'Aaron'이고 last_name이 'Snowberger'인 행만 보여줍니다

SELECT * FROM teachers
WHERE first_name = 'Aaron' OR first_name = 'John'; -- first_name이 'Aaron'이거나 'John'인 행만 보여줍니다

SELECT * FROM teachers
WHERE first_name IN ('Aaron', 'John'); -- first_name이 'Aaron'이거나 'John'인 행만 보여줍니다

NOT

SELECT * FROM teachers
WHERE first_name NOT IN ('Aaron', 'John'); -- first_name이 'Aaron'이거나 'John'이 아닌 행만 보여줍니다

BETWEEN

SELECT * FROM teachers
WHERE hire_date BETWEEN '2023-09-01' AND '2023-09-30'; -- hire_date가 '2023-09-01'과 '2023-09-30' 사이인 행만 보여줍니다

LIKE

SELECT * FROM teachers
WHERE first_name LIKE 'A%'; -- first_name이 'A'로 시작하는 행만 보여줍니다

ILIKE

SELECT * FROM teachers
WHERE first_name ILIKE 'a%'; -- first_name이 'a'로 시작하는 행만 보여줍니다 (대소문자 구분 없음)

ORDER BY

SELECT * FROM teachers
ORDER BY last_name; -- last_name을 오름차순으로 정렬합니다

SELECT * FROM teachers
ORDER BY last_name DESC; -- last_name을 내림차순으로 정렬합니다

LIMIT

SELECT * FROM teachers
LIMIT 2; -- 행을 2개만 보여줍니다

DISTINCT

SELECT DISTINCT school FROM teachers; -- school 열의 중복을 제거합니다

COUNT

SELECT COUNT(*) FROM teachers; -- 행의 개수를 세어줍니다

SUM

SELECT SUM(salary) FROM teachers; -- salary 열의 합을 구합니다

AVG

SELECT AVG(salary) FROM teachers; -- salary 열의 평균을 구합니다

MIN

SELECT MIN(salary) FROM teachers; -- salary 열의 최솟값을 구합니다

MAX

SELECT MAX(salary) FROM teachers; -- salary 열의 최댓값을 구합니다

GROUP BY

SELECT school, COUNT(*) FROM teachers
GROUP BY school; -- school 열의 중복을 제거하고 행의 개수를 세어줍니다

HAVING

SELECT school, COUNT(*) FROM teachers
GROUP BY school
HAVING COUNT(*) > 1; -- school 열의 중복을 제거하고 행의 개수가 1보다 큰 행만 보여줍니다

SELECT school, COUNT(*) AS count FROM teachers
GROUP BY school
HAVING COUNT(*) > 1; -- school 열의 중복을 제거하고 행의 개수가 1보다 큰 행만 보여줍니다

목차로 돌아가기

4. 데이터 타입 이해

데이터 타입

문자열

char(n) (입력한 n 에 따라 길)
varchar(n) (최대 길이가 n)
text (길이 제한이 없는 가변 길 (1GB 입니다))

숫자

정수

smallint (2바이트)
integer (4바이트)
bigint (8바이트)

실수

numeric(10, 2) (고정 소수점) - fixed point - 10자리 숫자 중 소수점 이하 2자리까지 정밀도
real (부동 소수점) - single precision (소수점 이하 6자리까지 정밀도)
double precision (부동 소수점) - double precision (소수점 이하 15자리까지 정밀도)

자동 증가

smallserial (2바이트) PostgreSQL에서만 사용 가능
serial (4바이트) PostgreSQL에서만 사용 가능
bigserial (8바이트) PostgreSQL에서만 사용 가능
id integer GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY PRIMARY KEY; 다른 데이터베이스에서는 이렇게 사용합니다

날짜

date (YYYY-MM-DD) (예: ‘2023-09-01’) = 4바이트
time (HH:MM:SS) (예: ‘12:30:00’) = 8바이트
timestamp (YYYY-MM-DD HH:MM:SS) (예: ‘2023-09-01 12:30:00’) = 8바이트
interval (예: ‘1 day’) = 16바이트
불리언

JSON

json (JSON 데이터) = 키/값 쌍과 값 목록의 컬렉션으로 정보를 구성하는 데이터 형식
jsonb (JSON 데이터) = json과 동일하지만, 데이터가 정렬되어 있습니다 (인덱성을 지원하므로 처리 속도가 빠릅니다)

다른 타입

boolean (true/false)
enum (열거형)
uuid (UUID)
xml (XML 데이터)
range (범위)
geomtric (기하학)
text search (텍스트 검색)
cidr (IPv4/IPv6 네트워크 주소)
inet (IPv4/IPv6 호스트 주소)
macaddr (MAC 주소)
bit (비트열)
bit varying (가변 비트열)
NULL (데이터가 없음)

데이터 타입 변환

SELECT CAST('2023-09-01' AS date); -- 문자열을 날짜로 변환합니다

SELECT CAST('2023-09-01' AS date) + 1 AS tomorrow; -- 날짜에 1을 더하고 열의 이름을 'tomorrow'로 지정합니다

SELECT timestamp_column, CAST(timestamp_column AS varchar(10))
FROM data_time_types; -- timestamp_column 열을 문자열로 변환합니다

SELECT timestamp_column, timestamp_column::varchar(10)
FROM data_time_types; -- 위와 동일한 결과를 보여줍니다

목차로 돌아가기

5. 데이터 가져오고 내보내기

데이터 가져오기

CREATE TABLE teachers (
  id bigserial,
  first_name varchar(25),
  last_name varchar(50),
  school varchar(50),
  hire_date date,
  salary numeric
);

COPY teachers (first_name, last_name, school, hire_date, salary)
FROM '/Users/aaronkr/Desktop/teachers.csv'
WITH (FORMAT CSV, HEADER); -- CSV 파일을 테이블에 삽입합니다

삭제하기

DELETE FROM teachers; -- 테이블의 모든 행을 삭제합니다

DELETE FROM teachers
WHERE id = 1; -- id가 1인 행을 삭제합니다

데이터 가져오기 및 WHERE

COPY teachers (first_name, last_name, school, hire_date, salary)
FROM '/Users/aaronkr/Desktop/teachers.csv'
WITH (FORMAT CSV, HEADER)
WHERE salary > 10000; -- CSV 파일에서 salary가 10000보다 큰 행만 테이블에 삽입합니다

감시 테이블 (안 배웠지만 유용합니다)

 CREATE TEMPORARY TABLE supervisor_salaries_temp
    (LIKE supervisor_salaries INCLUDING ALL);

COPY supervisor_salaries_temp (town, supervisor, salary)
FROM 'C:\YourDirectory\supervisor_salaries.csv'
WITH (FORMAT CSV, HEADER);

INSERT INTO supervisor_salaries (town, county, supervisor, salary)
SELECT town, 'Mills', supervisor, salary
FROM supervisor_salaries_temp;

DROP TABLE supervisor_salaries_temp;

데이터 내보내기

COPY teachers (first_name, last_name, school, hire_date, salary)
TO '/Users/aaronkr/Desktop/teachers.txt'
WITH (FORMAT CSV, HEADER, DELIMITER '|'); -- 테이블의 모든 행을 CSV 파일로 내보냅니다

데이터 내보내기 및 WHERE

COPY teachers (first_name, last_name, school, hire_date, salary)
TO '/Users/aaronkr/Desktop/teachers.txt'
WITH (FORMAT CSV, HEADER, DELIMITER '|')
WHERE salary > 10000; -- 테이블에서 salary가 10000보다 큰 행만 CSV 파일로 내보냅니다

데이터 내보내기 및 SELECT

COPY (
  SELECT first_name, last_name
  FROM teachers
  WHERE first_name ILIKE 'a%'
  )
TO '/Users/aaronkr/Desktop/teachers.txt'
WITH (FORMAT CSV, HEADER, DELIMITER '|'); -- 테이블에서 salary가 10000보다 큰 행의 first_name과 last_name 열만 CSV 파일로 내보냅니다

목차로 돌아가기

6. SQL을 사용한 기본 수학 및 통계

기본 수학

연산

+ (더하기)
- (빼기)
* (곱하기)
/ (나누기)
% (나머지)
^ (거듭제곱)
|/ (제곱근)
||/ (큐브 루트)
|| (절대값)
! (팩토리얼)

SELECT 1 + 1; -- 2

SELECT 1 - 1; -- 0

SELECT 2 * 2; -- 4

SELECT 4 / 2; -- 2

SELECT 4 % 2; -- 0

SELECT 2 ^ 3; -- 8

SELECT 2 ^ 0.5; -- 1.4142135623730951

SELECT 2 ^ -1; -- 0.5

SELECT 2 ^ 0; -- 1

SELECT 2 ^ NULL; -- NULL

SELECT 2 ^ 3 ^ 2; -- 512

SELECT (2 ^ 3) ^ 2; -- 64

SELECT 2 ^ (3 ^ 2); -- 512

SELECT 2 ^ 3 * 2; -- 16

SELECT 11 / 6;
SELECT 11 % 6;
SELECT 11.0 / 6;
SELECT CAST(11 AS numeric(3,1)) / 6;

SELECT 3 ^ 4;
SELECT |/ 10;
SELECT sqrt(10);
SELECT ||/ 10;
SELECT factorial(4);
SELECT 4 !;

테이블에서 하는 수학

SELECT salary * 2 AS double_salary FROM teachers; -- salary 열의 값에 2를 곱하고 열의 이름을 'double_salary'로 지정합니다

SELECT county_name AS county,
       state_name AS state,
       area_water::numeric / (area_land + area_water) * 100 AS pct_water
FROM us_counties_pop_est_2019
ORDER BY pct_water DESC;

통계

Tracking Percent Change / 퍼센트 변화 추적

(new_number - old_number) / old_number * 100

CREATE TABLE percent_change (
  department text,
  spend_2019 numeric(10,2),
  spend_2022 numeric(10,2)
);

INSERT INTO percent_change
VALUES
  ('Assessor', 178556, 179500),
  ('Building', 250000, 289000),
  ('Clerk', 451980, 650000),
  ('Library', 87777, 90001),
  ('Parks', 250000, 223000),
  ('Water', 199000, 195000);

SELECT department,
      spend_2019,
      spend_2022,
      round( (spend_2022 - spend_2019) /
                    spend_2019 * 100, 1) AS pct_change
FROM percent_change;

SUM / 합계

SELECT SUM(salary) FROM teachers; -- salary 열의 합을 구합니다

평균

SELECT AVG(salary) FROM teachers; -- salary 열의 평균을 구합니다

중간값

SELECT PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY salary) AS median_salary
FROM teachers; -- salary 열의 중간값을 구합니다

Finding Other Quantiles with Percentile Functions / 백분위수 함수를 사용하여 다른 백분위수 찾기

SELECT percentile_cont(ARRAY[.25,.5,.75])
       WITHIN GROUP (ORDER BY salary) AS quartiles
FROM teachers;

SELECT unnest(
    percentile_cont(ARRAY[.25,.5,.75])
    WITHIN GROUP (ORDER BY salary)
  ) AS quartiles
FROM teachers;

Finding the mode /

SELECT mode() WITHIN GROUP (ORDER BY births_2019)
FROM us_counties_pop_est_2019;

최빈값

SELECT salary, COUNT(*) AS count
FROM teachers
GROUP BY salary
ORDER BY count DESC
LIMIT 1; -- salary 열의 최빈값을 구합니다

표준편차

SELECT STDDEV(salary) FROM teachers; -- salary 열의 표준편차를 구합니다

분산

SELECT VARIANCE(salary) FROM teachers; -- salary 열의 분산을 구합니다

최솟값

SELECT MIN(salary) FROM teachers; -- salary 열의 최솟값을 구합니다

최댓값

SELECT MAX(salary) FROM teachers; -- salary 열의 최댓값을 구합니다

목차로 돌아가기

7. 관계형 데이터베이스에서 테이블 조인

조인

SELECT *
FROM table_a JOIN table_b
ON table_a.key_column = table_b.foreign_key_column; -- table_a 테이블과 table_b 테이블을 조인합니다

SELECT *
FROM teachers
JOIN departments ON teachers.department_id = departments.id; -- teachers 테이블과 departments 테이블을 조인합니다

SELECT *
FROM teachers
JOIN departments ON teachers.department_id = departments.id
WHERE departments.name = 'Assessor'; -- teachers 테이블과 departments 테이블을 조인하고 departments 테이블의 name 열이 'Assessor'인 행만 보여줍니다

예제

CREATE TABLE departments (
    dept_id integer,
    dept text,
    city text,
    CONSTRAINT dept_key PRIMARY KEY (dept_id),
    CONSTRAINT dept_city_unique UNIQUE (dept, city)
);

CREATE TABLE employees (
    emp_id integer,
    first_name text,
    last_name text,
    salary numeric(10,2),
    dept_id integer REFERENCES departments (dept_id),
    CONSTRAINT emp_key PRIMARY KEY (emp_id)
);

INSERT INTO departments
VALUES
    (1, 'Tax', 'Atlanta'),
    (2, 'IT', 'Boston');

INSERT INTO employees
VALUES
    (1, 'Julia', 'Reyes', 115300, 1),
    (2, 'Janet', 'King', 98000, 1),
    (3, 'Arthur', 'Pappas', 72700, 2),
    (4, 'Michael', 'Taylor', 89500, 2);

SELECT *
FROM employees
JOIN departments ON employees.dept_id = departments.dept_id
ORDER BY employees.dept_id;

JOIN 종류

INNER JOIN (두 테이블의 공통된 행만 보여줍니다)
LEFT JOIN (왼쪽 테이블의 모든 행을 보여줍니다)
RIGHT JOIN (오른쪽 테이블의 모든 행을 보여줍니다)
FULL OUTER JOIN (두 테이블의 모든 행을 보여줍니다)
CROSS JOIN (두 테이블의 모든 행을 보여줍니다)

예제

CREATE TABLE district_2020 (
  id integer CONSTRAINT id_key_2020 PRIMARY KEY,
  school_2020 text
);

CREATE TABLE district_2035 (
  id integer CONSTRAINT id_key_2035 PRIMARY KEY,
  school_2035 text
);

INSERT INTO district_2020 VALUES
  (1, 'Oak Street School'),
  (2, 'Roosevelt High School'),
  (5, 'Dover Middle School'),
  (6, 'Webutuck High School');

INSERT INTO district_2035 VALUES
  (1, 'Oak Street School'),
  (2, 'Roosevelt High School'),
  (3, 'Morrison Elementary'),
  (4, 'Chase Magnet Academy'),
  (6, 'Webutuck High School');

INNER JOIN

SELECT *
FROM district_2020
INNER JOIN district_2035
ON district_2020.id = district_2035.id; -- 두 테이블의 공통된 행만 보여줍니다

LEFT JOIN

SELECT *
FROM district_2020
LEFT JOIN district_2035
ON district_2020.id = district_2035.id; -- 왼쪽 테이블의 모든 행을 보여줍니다

RIGHT JOIN

SELECT *
FROM district_2020
RIGHT JOIN district_2035
ON district_2020.id = district_2035.id; -- 오른쪽 테이블의 모든 행을 보여줍니다

FULL OUTER JOIN

SELECT *
FROM district_2020
FULL OUTER JOIN district_2035
ON district_2020.id = district_2035.id; -- 두 테이블의 모든 행을 보여줍니다

CROSS JOIN

SELECT *
FROM district_2020
CROSS JOIN district_2035; -- 두 테이블의 모든 행을 보여줍니다

JOIN을 사용한 데이터 탐색

SELECT *
FROM district_2020
JOIN district_2035
ON district_2020.id = district_2035.id
WHERE district_2020.school_2020 <> district_2035.school_2035; -- 두 테이블의 공통된 행만 보여줍니다

JOIN 및 USING

SELECT *
FROM district_2020
JOIN district_2035
USING (id); -- 두 테이블의 공통된 행만 보여줍니다

JOIN 및 NULL

Using NULL to Find Rows with Missing Values / NULL을 사용하여 누락된 값이 있는 행 찾기

SELECT *
FROM district_2020
JOIN district_2035
ON district_2020.id = district_2035.id
WHERE district_2020.id IS NULL; -- 두 테이블의 공통된 행만 보여줍니다

JOIN 및 UNION

SELECT *
FROM district_2020
JOIN district_2035
ON district_2020.id = district_2035.id
WHERE district_2020.id IS NULL
UNION
SELECT *
FROM district_2020
JOIN district_2035
ON district_2020.id = district_2035.id
WHERE district_2035.id IS NULL; -- 두 테이블의 공통된 행만 보여줍니다

JOIN 및 EXCEPT

SELECT *
FROM district_2020
JOIN district_2035
ON district_2020.id = district_2035.id
EXCEPT
SELECT *
FROM district_2020
JOIN district_2035
ON district_2020.id = district_2035.id
WHERE district_2020.school_2020 = district_2035.school_2035; -- 두 테이블의 공통된 행만 보여줍니다

JOIN 및 INTERSECT

SELECT *
FROM district_2020
JOIN district_2035
ON district_2020.id = district_2035.id
INTERSECT
SELECT *
FROM district_2020
JOIN district_2035
ON district_2020.id = district_2035.id
WHERE district_2020.school_2020 = district_2035.school_2035; -- 두 테이블의 공통된 행만 보여줍니다

테이블 관계 이해하기

1:1 (하나의 행이 다른 테이블의 하나의 행과 연결됩니다)
1:N (하나의 행이 다른 테이블의 여러 행과 연결됩니다)
N:M (하나의 행이 다른 테이블의 여러 행과 연결되고, 다른 테이블의 행이 하나의 행과 연결됩니다)

1:1

CREATE TABLE teachers (
  id bigserial,
  first_name varchar(25),
  last_name varchar(50),
  school varchar(50),
  hire_date date,
  salary numeric,
  CONSTRAINT teachers_pkey PRIMARY KEY (id)
);

CREATE TABLE teacher_details (
  id bigserial,
  teacher_id bigint,
  address varchar(100),
  phone varchar(20),
  CONSTRAINT teacher_details_pkey PRIMARY KEY (id),
  CONSTRAINT teacher_details_teacher_id_fkey FOREIGN KEY (teacher_id)
      REFERENCES teachers (id) MATCH SIMPLE
      ON UPDATE NO ACTION ON DELETE NO ACTION
);

INSERT INTO teachers (first_name, last_name, school, hire_date, salary)
VALUES ('Aaron', 'Snowberger', 'Daejeon University', '2023-09-01', 10000);

INSERT INTO teacher_details (teacher_id, address, phone)
VALUES (1, '123 Main Street', '555-555-5555');

SELECT *
FROM teachers
JOIN teacher_details
ON teachers.id = teacher_details.teacher_id; -- 두 테이블의 공통된 행만 보여줍니다

1:N

CREATE TABLE teachers (
  id bigserial,
  first_name varchar(25),
  last_name varchar(50),
  school varchar(50),
  hire_date date,
  salary numeric,
  CONSTRAINT teachers_pkey PRIMARY KEY (id)
);

CREATE TABLE teacher_details (
  id bigserial,
  teacher_id bigint,
  address varchar(100),
  phone varchar(20),
  CONSTRAINT teacher_details_pkey PRIMARY KEY (id),
  CONSTRAINT teacher_details_teacher_id_fkey FOREIGN KEY (teacher_id)
      REFERENCES teachers (id) MATCH SIMPLE
      ON UPDATE NO ACTION ON DELETE NO ACTION
);

INSERT INTO teachers (first_name, last_name, school, hire_date, salary)
VALUES ('Aaron', 'Snowberger', 'Daejeon University', '2023-09-01', 10000);

INSERT INTO teacher_details (teacher_id, address, phone)
VALUES (1, '123 Main Street', '555-555-5555'),
       (1, '456 Main Street', '555-555-5555');

SELECT *
FROM teachers
JOIN teacher_details
ON teachers.id = teacher_details.teacher_id; -- 두 테이블의 공통된 행만 보여줍니다

N:M

CREATE TABLE teachers (
  id bigserial,
  first_name varchar(25),
  last_name varchar(50),
  school varchar(50),
  hire_date date,
  salary numeric,
  CONSTRAINT teachers_pkey PRIMARY KEY (id)
);

CREATE TABLE teacher_details (
  id bigserial,
  teacher_id bigint,
  address varchar(100),
  phone varchar(20),
  CONSTRAINT teacher_details_pkey PRIMARY KEY (id),
  CONSTRAINT teacher_details_teacher_id_fkey FOREIGN KEY (teacher_id)
      REFERENCES teachers (id) MATCH SIMPLE
      ON UPDATE NO ACTION ON DELETE NO ACTION
);

CREATE TABLE teacher_subjects (
  id bigserial,
  teacher_id bigint,
  subject varchar(50),
  CONSTRAINT teacher_subjects_pkey PRIMARY KEY (id),
  CONSTRAINT teacher_subjects_teacher_id_fkey FOREIGN KEY (teacher_id)
      REFERENCES teachers (id) MATCH SIMPLE
      ON UPDATE NO ACTION ON DELETE NO ACTION
);

INSERT INTO teachers (first_name, last_name, school, hire_date, salary)
VALUES ('Aaron', 'Snowberger', 'Daejeon University', '2023-09-01', 10000);

INSERT INTO teacher_details (teacher_id, address, phone)
VALUES (1, '123 Main Street', '555-555-5555'),
       (1, '456 Main Street', '555-555-5555');

INSERT INTO teacher_subjects (teacher_id, subject)
VALUES (1, 'Math'),
       (1, 'Science');

SELECT *
FROM teachers
JOIN teacher_details
ON teachers.id = teacher_details.teacher_id; -- 두 테이블의 공통된 행만 보여줍니다

Selecting Specific Columns in a Join / 조인에서 특정 열 선택

SELECT teachers.first_name,
       teachers.last_name,
       teacher_details.address,
       teacher_details.phone
FROM teachers
JOIN teacher_details
ON teachers.id = teacher_details.teacher_id; -- 두 테이블의 공통된 행만 보여줍니다

Simplifying JOIN Syntax with Table Aliases / 테이블 별칭을 사용하여 JOIN 구문 단순화

SELECT t.first_name,
       t.last_name,
       td.address,
       td.phone
FROM teachers AS t
JOIN teacher_details AS td
ON t.id = td.teacher_id; -- 두 테이블의 공통된 행만 보여줍니다

Joining Multiple Tables / 여러 테이블 조인

CREATE TABLE district_2020_enrollment (
    id integer,
    enrollment integer
);

CREATE TABLE district_2020_grades (
    id integer,
    grades varchar(10)
);

INSERT INTO district_2020_enrollment
VALUES
    (1, 360),
    (2, 1001),
    (5, 450),
    (6, 927);

INSERT INTO district_2020_grades
VALUES
    (1, 'K-3'),
    (2, '9-12'),
    (5, '6-8'),
    (6, '9-12');

SELECT d20.id,
       d20.school_2020,
       en.enrollment,
       gr.grades
FROM district_2020 AS d20
JOIN district_2020_enrollment AS en
    ON d20.id = en.id
JOIN district_2020_grades AS gr
    ON d20.id = gr.id
ORDER BY d20.id;

Combining Query Results with Set Operators / 집합 연산자를 사용하여 쿼리 결과 결합

SELECT *
FROM district_2020
UNION
SELECT *
FROM district_2035; -- 두 테이블의 공통된 행만 보여줍니다

SELECT *
FROM district_2020
UNION ALL
SELECT *
FROM district_2035; -- 두 테이블의 공통된 행만 보여줍니다

SELECT *
FROM district_2020
INTERSECT
SELECT *
FROM district_2035; -- 두 테이블의 공통된 행만 보여줍니다

SELECT *
FROM district_2020
EXCEPT
SELECT *
FROM district_2035; -- 두 테이블의 공통된 행만 보여줍니다

Performing Math on Joined Table Columns / 조인된 테이블 열에서 수학 수행

 CREATE TABLE us_counties_pop_est_2010 (
    state_fips text,
    county_fips text,
    region smallint,
    state_name text,
    county_name text,
    estimates_base_2010 integer,
    CONSTRAINT counties_2010_key PRIMARY KEY (state_fips, county_fips)
);

COPY us_counties_pop_est_2010
FROM 'C:\YourDirectory\us_counties_pop_est_2010.csv'
WITH (FORMAT CSV, HEADER);

SELECT c2019.county_name,
       c2019.state_name,
       c2019.pop_est_2019 AS pop_2019,
       c2010.estimates_base_2010 AS pop_2010,
       c2019.pop_est_2019 - c2010.estimates_base_2010 AS raw_change,
       round( (c2019.pop_est_2019::numeric - c2010.estimates_base_2010)
           / c2010.estimates_base_2010 * 100, 1 ) AS pct_change
FROM us_counties_pop_est_2019 AS c2019
    JOIN us_counties_pop_est_2010 AS c2010
ON c2019.state_fips = c2010.state_fips
    AND c2019.county_fips = c2010.county_fips
ORDER BY pct_change DESC;

목차로 돌아가기