Posted 2022-05-18Updated 2022-05-23 minkuen SQL / oracle6 minutes read (About 898 words)

Oracle_practice

Oracle 실습-테스트

SQL-Developer

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SQL - Developer 에서 데이터 임포트

SQL 서브쿼리 연습문제

문제 1. 2015년 평균 기대수명보다 높은 모든 정보를 조회하세요.
테이블명 : populations
조건식에 서브쿼리를 설정
메인쿼리 서브쿼리를 설정

답)

SELECT *
FROM populations
WHERE life_expectancy > (SELECT AVG(life_expectancy)
                         FROM populations
                         WHERE year = 2015 )
       AND year=2015;

실행)

Untitled

문제 2. subquery_countries 테이블에 있는 capital과 매칭되는 cities 테이블의 정보를 조회하라
- 조회할 컬럼명은 name, country_code, urbanarea_pop

답)

SELECT 
    name
    , country_code
    , urbanarea_pop
FROM
    cities
WHERE name IN
    (SELECT capital
    FROM sub_countries)
ORDER BY urbanarea_pop DESC;

실행)

Untitled

문제 3.
조건 1. economies 테이블에서 country code, inflation rate, unemployment rate를 조회한다.
조건 2. inflation rate 오름차순으로 정렬한다.
조건 3. subquery_countries 테이블내 gov_form 컬럼에서
Constitutional Monarchy 또는 Republic이 들어간 국가는 제외한다.
Select fields
데이터셋

답)

SELECT 
    code
    , inflation_rate
    , unemployment_rate
FROM
    economics
WHERE year = 2015 
    AND code NOT IN (SELECT code
                     FROM sub_countries
                     WHERE (gov_form='Republic' OR gov_form LIKE '%Republic%')
                     )
ORDER BY inflation_rate;

실행)

Untitled

문제 4. 2010년 각 대륙별 inflation_rate가 가장 심한 국가와 inflation_rate를 구하세요.
힌트 1. 아래 쿼리 실행
SELECT country_name, continent, inflation_rate FROM sub_countries INNER JOIN economics USING (code) WHERE year = 2015;
2015년 기준으로, 각 대륙별 inflation_rate가 가장 높은 나라를 추출하는 코드를 작성한다.
inflation_rate가 높은 순

답)

SELECT sc.country_name, sc.continent, ec.inflation_rate
FROM sub_countries sc
    INNER JOIN economics ec
    ON sc.code = ec.code
WHERE year = 2015
    AND inflation_rate IN(
        SELECT MAX(inflation_rate) AS max_inf
        FROM(
            SELECT sc.country_name, sc.continent, ec.inflation_rate
            FROM sub_countries sc
            INNER JOIN economics ec
            -- USING(code) 대신 ON 쿼리를 작성
            ON sc.code = ec.code
            WHERE year = 2015)
        GROUP BY continent
    );

실행)

Untitled

SQL 윈도우 함수 연습문제

문제 1. 각 행에 숫자를 1, 2, 3, …, 형태로 추가한다. (row_n 으로 표시)
row_n 기준으로 오름차순으로 출력
테이블명에 alias를 적용한다.

실행)

SELECT
    ROWNUM as row_n
    , sm.*
FROM summer_medals sm;

실행)

Untitled

문제 2. 올림픽 년도를 오름차순 순번대로 작성을 한다.
힌트 : 서브쿼리와 윈도우 함수를 이용한다.

답)

SELECT
    year,
    ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY YEAR) AS Row_N
FROM(
    SELECT DISTINCT Year
    FROM summer_medals
)Years;

실행)

Untitled

문제 3.
(1) WITH 절 사용하여 각 운동선수들이 획득한 메달 갯수를 내림차순으로 정렬하도록 합니다.
(2) (1) 쿼리를 활용하여 그리고 선수들의 랭킹을 추가한다.
상위 5개만 추출 : OFFSET 0 ROWS FETCH NEXT 5 ROWS ONLY
WITH AS (1번 쿼리)
2번 쿼리

답)

WITH medals AS(
    SELECT
        Athlete
        , COUNT(*) AS Medals
    FROM summer_medals
    GROUP BY Athlete)
SELECT
    medals
    , Athlete
    , ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY Medals DESC) AS ROW_N
FROM medals
ORDER BY Medals DESC
OFFSET 0 ROWS FETCH NEXT 5 ROWS ONLY;

실행)

Untitled

문제 4
다음쿼리를 실행한다.
남자 69KG 역도 경기에서 매년 금메달리스트 조회하도록 합니다.
SELECT Year, Country AS champion FROM summer_medals WHERE Discipline = 'Weightlifting' AND Event = '69KG' AND Gender = 'Men' AND Medal = 'Gold';
기존 쿼리에서 매년 전년도 챔피언도 같이 조회하도록 합니다.
LAG & WITH 절 사용

답)

WITH Weightlifting_Gold AS (
    SELECT
    -- Return each year's champions' countries
        Year
        , Country AS champion
    FROM summer_medals
    WHERE
        Discipline = 'Weightlifting' AND
        Event = '69KG' AND
        GENDER = 'Men' AND
        Medal = 'Gold')
SELECT
    Year
    , Champion
    , LAG(Champion) OVER (ORDER BY Year ASC) AS Last_Champion
FROM Weightlifting_Gold
ORDER BY Year ASC;

실행)

Untitled

Reference : 오라클 SQL과 PL/SQL을 다루는 기술

Posted 2022-05-17Updated 2022-05-22 minkuen setting / oraclea minute read (About 178 words)

Data Import on SQL Developer

데이터 임포트

SQL Developer 열기
우클릭 : 테이블 → 데이터 임포트

Untitled

‘찾아보기’ → 임포트할 파일을 찾아서 열기

Untitled

다음과 같이 설정한다.
- 인코딩 : UTF-8

Untitled

테이블 이름을 설정한다.

Untitled

그 외에는 설정을 디폴트로 두고 넘어간다.
완료

Untitled

다음과 같이 알림창이 출력된다.

Untitled

SQL문을 실행하여 정상 작동하는지 시험해본다.

Untitled

정상적으로 출력되었다면 성공.

Posted 2022-05-16Updated 2022-05-21 minkuen SQL / oracle11 minutes read (About 1721 words)

Oracle_practice0

p.205 6장 Self Check 6문제
p.256~257 7징 Self Check 5문제

1	%load_ext sql

1	%sql oracle://ora_user:evan@127.0.0.1:1521/myoracle

101번 사원에 대해 아래의 결과를 산출하는 쿼리를 작성해 보자.

사번 사원명 job명칭 job시작일자 job종료일자 job수행부서명

%%sql

SELECT 
    a.employee_id
    , a.emp_name
    , d.job_title
    , b.start_date
    , b.end_date
    , c.department_name
FROM employees a
    , job_history b 
    , departments c
    , jobs d
WHERE a.employee_id = b.employee_id
    AND b.department_id = c.department_id
    AND b.job_id        = d.job_id
    AND a.employee_id = 101

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

employee_id	emp_name	job_title	start_date	end_date	department_name
101	Neena Kochhar	Public Accountant	1997-09-21 00:00:00	2001-10-27 00:00:00	경리부
101	Neena Kochhar	Accounting Manager	2001-10-28 00:00:00	2005-03-15 00:00:00	경리부

아래의 쿼리를 수행하면 오류가 발생한다. 오류의 원인은 무엇인지 설명해 보자.

입력

select a.employee_id, a.emp_name, b.job_id, b.department_id
  from employees a,
       job_history b
 where a.employee_id      = b.employee_id(+)
   and a.department_id(+) = b.department_id;답 : 외부 조인의 경우, 조인조건에서 데이터가 없는 테이블의 컬럼에만 (+)를 붙여야 한다.
따라서 위 쿼리의 경우, and a.department_id(+) 가 아닌 a.department_id = b.department_id(+)로 고쳐야 한다.3. 외부 조인을 할 때 (+)연산자를 같이 사용할 수 없는데, IN 절에 사용하는 값이 한 개이면 사용할 수 있다.

그 이유는 무엇인지 설명해 보자.답 :
오라클은 IN 절에 포함된 값을 기준으로 OR로 변환한다.
예를 들어,
department_id IN (10,20,30)은
department_id = 10
OR department_id = 20
OR department_id = 30 으로 바꿔 쓸 수 있다.

그런데 IN절에 값이 1개인 경우, 즉 department_id IN (10)일 경우 department_id=10으로 변환할 수 있으며,
외부조인을 하더라도 값이 1개인 경우는 사용할 수 있다.4. 다음의 쿼리를 ANSI 문법으로 변경해 보자.

입력

SELECT a.department_id, a.department_name
  FROM departments a, employees b
 WHERE a.department_id = b.department_id
   AND b.salary > 3000
ORDER BY a.department_name;

%%sql

SELECT 
    a.department_id
    , a.department_name
FROM departments a
INNER JOIN employees b
    ON (a.department_id = b.department_id)
WHERE b.salary > 3000
ORDER BY a.department_name

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

department_id	department_name
60	IT
60	IT
60	IT
60	IT
60	IT
110	경리부
110	경리부
30	구매/생산부
30	구매/생산부
90	기획부
90	기획부
90	기획부
20	마케팅
20	마케팅
50	배송부
50	배송부
50	배송부
50	배송부
50	배송부
50	배송부
50	배송부
50	배송부
50	배송부
50	배송부
50	배송부
50	배송부
50	배송부
50	배송부
50	배송부
50	배송부
50	배송부
50	배송부
50	배송부
50	배송부
50	배송부
50	배송부
50	배송부
80	영업부
80	영업부
80	영업부
80	영업부
80	영업부
80	영업부
80	영업부
80	영업부
80	영업부
80	영업부
80	영업부
80	영업부
80	영업부
80	영업부
80	영업부
80	영업부
80	영업부
80	영업부
80	영업부
80	영업부
80	영업부
80	영업부
80	영업부
80	영업부
80	영업부
80	영업부
80	영업부
80	영업부
80	영업부
80	영업부
80	영업부
80	영업부
80	영업부
80	영업부
40	인사부
100	자금부
100	자금부
100	자금부
100	자금부
100	자금부
100	자금부
10	총무기획부
70	홍보부

다음은 연관성 있는 서브 쿼리다. 이를 연관성 없는 서브 쿼리로 변환해 보자.

입력

SELECT a.department_id, a.department_name
 FROM departments a
WHERE EXISTS ( SELECT 1
                 FROM job_history b
                WHERE a.department_id = b.department_id );

%%sql

SELECT 
    a.department_id, a.department_name
FROM departments a
WHERE a.department_id IN(SELECT department_id
                         FROM job_history)

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

department_id	department_name
20	마케팅
50	배송부
60	IT
80	영업부
90	기획부
110	경리부

연도별 이탈리아 최대매출액과 사원을 작성하는 쿼리를 학습했다.
이 쿼리를 기준으로 최대매출액 뿐만 아니라 최소매출액과 해당 사원을 조회하는 쿼리를 작성해 보자.

%%sql

SELECT 
    emp.years
    , emp.employee_id
    , emp2.emp_name
    , emp.amount_sold
FROM ( SELECT 
          SUBSTR(a.sales_month, 1, 4) as years
          , a.employee_id
          , SUM(a.amount_sold) AS amount_sold
        FROM
          sales a
          , customers b
          , countries c
        WHERE a.cust_id = b.CUST_ID
          AND b.country_id = c.COUNTRY_ID
          AND c.country_name = 'Italy'     
      GROUP BY SUBSTR(a.sales_month, 1, 4), a.employee_id   
        ) emp,
       ( SELECT
            years
            , MAX(amount_sold) AS max_sold
            , MIN(amount_sold) AS min_sold
          FROM ( SELECT 
                    SUBSTR(a.sales_month, 1, 4) as years
                    , a.employee_id
                    , SUM(a.amount_sold) AS amount_sold
                   FROM 
                    sales a
                    , customers b
                    , countries c
                  WHERE a.cust_id = b.CUST_ID
                    AND b.country_id = c.COUNTRY_ID
                    AND c.country_name = 'Italy'     
                  GROUP BY SUBSTR(a.sales_month, 1, 4), a.employee_id    
                    ) K
          GROUP BY years
       ) sale,
       employees emp2
WHERE emp.years = sale.years
    AND (emp.amount_sold = sale.max_sold  OR emp.amount_sold = sale.min_sold)
    AND emp.employee_id = emp2.employee_id
    ORDER BY years

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

years	employee_id	emp_name	amount_sold
1998	145	John Russell	311761.02
1999	145	John Russell	4646.74
1999	147	Alberto Errazuriz	193319.44
2000	153	Christopher Olsen	142987.82
2000	162	Clara Vishney	16259.5
2001	173	Sundita Kumar	426018.7
2001	148	Gerald Cambrault	1557.54

7장1. 계층형 쿼리 응용편에서 LISTAGG 함수를 사용해 다음과 같이 로우를 컬럼으로 분리했다.

입력

SELECT department_id, LISTAGG(emp_name, ',') WITHIN GROUP (ORDER BY emp_name) as empnames
  FROM employees
 WHERE department_id IS NOT NULL
 GROUP BY department_id;

LISTAGG 함수 대신 계층형 쿼리, 분석 함수를 사용해서 위 쿼리와 동일한 결과를 산출하는 쿼리를 작성해 보자.2. 다음 쿼리는 사원 테이블에서 JOB_ID가 ‘SH_CLERK’인 사원을 조회하는 쿼리다.

입력

SELECT employee_id, emp_name, hire_date
  FROM employees
 WHERE job_id = 'SH_CLERK'
ORDER By hire_date;

결과

EMPLOYEE_ID EMP_NAME             HIRE_DATE
----------- -------------------- -------------------
184         Nandita Sarchand     2004/01/27 00:00:00
192         Sarah Bell           2004/02/04 00:00:00
185         Alexis Bull          2005/02/20 00:00:00
193         Britney Everett      2005/03/03 00:00:00
188         Kelly Chung          2005/06/14 00:00:00
....
....
199         Douglas Grant        2008/01/13 00:00:00
183         Girard Geoni         2008/02/03 00:00:00

사원 테이블에서 퇴사일자(retire_date)는 모두 비어 있는데, 위 결과에서 사원번호가 184번인 사원의 퇴사일자는 다음으로 입사일자가 빠른 192번 사원의 입사일자라고 가정해서 다음과 같은 형태로 결과를 추출하도록 쿼리를 작성해 보자(입사일자가 가장 최근인 183번 사원의 퇴사일자는 NULL이다).

결과

EMPLOYEE_ID EMP_NAME             HIRE_DATE            RETIRE_DATE
----------- -------------------- -------------------  ---------------------------
184         Nandita Sarchand     2004/01/27 00:00:00  2004/02/04 00:00:00
192         Sarah Bell           2004/02/04 00:00:00  2005/02/20 00:00:00
185         Alexis Bull          2005/02/20 00:00:00  2005/03/03 00:00:00
193         Britney Everett      2005/03/03 00:00:00  2005/06/14 00:00:00
188         Kelly Chung          2005/06/14 00:00:00  2005/08/13 00:00:00
....
....
199         Douglas Grant        2008/01/13 00:00:00  2008/02/03 00:00:00
183         Girard Geoni         2008/02/03 00:00:003. sales 테이블에는 판매 데이터, customers 테이블에는 고객정보가 있다. 2001년 12월(SALES_MONTH = ‘200112’) 판매 데이터 중 현재일자를 기준으로 고객의 나이(customers.cust_year_of_birth)를 계산해서 다음과 같이 연령대별 매출금액을 보여주는 쿼리를 작성해 보자.

결과

-------------------------
연령대    매출금액
-------------------------
10대      xxxxxx
20대      ....
30대      ....
40대      ....
-------------------------4. 3번 문제를 이용해 월별로 판매금액이 가장 하위에 속하는 대륙 목록을 뽑아보자.

(대륙 목록은 countries 테이블의 country_region에 있으며, country_id 컬럼으로 customers 테이블과 조인을 해서 구한다).

결과

---------------------------------
매출월    지역(대륙)  매출금액
---------------------------------
199801    Oceania      xxxxxx
199803    Oceania      xxxxxx
...
---------------------------------5. 5장 연습문제 5번의 정답 결과를 이용해 다음과 같이 지역별, 대출종류별, 월별 대출잔액과 지역별 파티션을 만들어 대출 종류별 대출잔액의 퍼센트(%)를 구하는 쿼리를 작성해보자.

결과

------------------------------------------------------------------------------------------------
지역    대출종류        201111         201112    201210    201211   201212   203110    201311
------------------------------------------------------------------------------------------------
서울    기타대출       73996.9( 36% )
서울    주택담보대출   130105.9( 64% )
부산
...
...
--------------------------------------------------------------------------------------

Posted 2022-05-15Updated 2022-05-20 minkuen SQL / oracle20 minutes read (About 2978 words)

Oracle_practice7_2

분석함수 : RANK, DENSE_RANK, LAG, LEAD
RANK() OVER (PARTITION BY 컬럼명 ORDER BY 컬럼명)

1	%load_ext sql

The sql extension is already loaded. To reload it, use:
  %reload_ext sql

1	%sql oracle://ora_user:evan@127.0.0.1:1521/myoracle

분석 함수: 분석 함수 역시 특정 그룹별 집계를 담당하므로 집계 함수에 속한다.
PARTITION BY 절: 분석 함수로 계산될 대상 로우의 그룹(파티션)을 지정한다.
ORDER BY 절: 파티션 안에서의 순서를 지정한다.
WINDOW 절: 파티션으로 분할된 그룹에 대해서 더 상세한 그룹으로 분할할 때 사용된다. # Window 절
ROWS: 로우 단위로 window 절을 지정한다.
RANGE: 로우가 아닌 논리적인 범위로 window 절을 지정한다.
BETWEEN~AND: window 절의 시작과 끝 지점을 명시한다.
BETWEEN을 명시하지 않고 두 번째 옵션만 지정하면이 지점이 시작 지점이 되고 끝 지점은 현재 로우가 된다.
UNBOUNDED PRECEDING: 파티션으로 구분된 첫 번째 로우가 시작 지점이 된다.
UNBOUNDED FOLLOWING: 파티션으로 구분된 마지막 로우가 끝 지점이 된다.
CURRENT ROW: 시작 및 끝 지점이 현재 로우가된다.
value_expr PRECEDING: 끝 지점일 경우, 시작 지점은 value_expr PRECEDING.
value_expr FOLLOWING: 시작 지점일 경우, 끝 지점은 value_expr FOLLOWING.

%%sql

SELECT
    department_id
    , emp_name
    , hire_date
    , salary
    , SUM(salary) OVER (PARTITION BY department_id
                        ORDER BY hire_date
                        ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS all_salary
    , SUM(salary) OVER (PARTITION BY department_id
                        ORDER BY hire_date
                        ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS first_current_sal
    , SUM(salary) OVER (PARTITION BY department_id
                        ORDER BY hire_date
                        ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS current_end_sal
FROM employees
WHERE department_id IN (30, 90)

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

department_id	emp_name	hire_date	salary	all_salary	first_current_sal	current_end_sal
30	Den Raphaely	2002-12-07 00:00:00	11000	24900	11000	24900
30	Alexander Khoo	2003-05-18 00:00:00	3100	24900	14100	13900
30	Sigal Tobias	2005-07-24 00:00:00	2800	24900	16900	10800
30	Shelli Baida	2005-12-24 00:00:00	2900	24900	19800	8000
30	Guy Himuro	2006-11-15 00:00:00	2600	24900	22400	5100
30	Karen Colmenares	2007-08-10 00:00:00	2500	24900	24900	2500
90	Lex De Haan	2001-01-13 00:00:00	17000	58000	17000	58000
90	Steven King	2003-06-17 00:00:00	24000	58000	41000	41000
90	Neena Kochhar	2005-09-21 00:00:00	17000	58000	58000	17000

%%sql

SELECT
    department_id
    , emp_name
    , hire_date
    , salary
    , FIRST_VALUE(salary) OVER (PARTITION BY department_id
                        ORDER BY hire_date
                        ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS all_salary
    , FIRST_VALUE(salary) OVER (PARTITION BY department_id
                        ORDER BY hire_date
                       ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS first_current_sal
    , FIRST_VALUE(salary) OVER (PARTITION BY department_id
                        ORDER BY hire_date
                        ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING) AS current_end_sal
FROM employees
WHERE department_id IN (30, 90)

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

department_id	emp_name	hire_date	salary	all_salary	first_current_sal	current_end_sal
30	Den Raphaely	2002-12-07 00:00:00	11000	11000	11000	11000
30	Alexander Khoo	2003-05-18 00:00:00	3100	11000	11000	3100
30	Sigal Tobias	2005-07-24 00:00:00	2800	11000	11000	2800
30	Shelli Baida	2005-12-24 00:00:00	2900	11000	11000	2900
30	Guy Himuro	2006-11-15 00:00:00	2600	11000	11000	2600
30	Karen Colmenares	2007-08-10 00:00:00	2500	11000	11000	2500
90	Lex De Haan	2001-01-13 00:00:00	17000	17000	17000	17000
90	Steven King	2003-06-17 00:00:00	24000	17000	17000	24000
90	Neena Kochhar	2005-09-21 00:00:00	17000	17000	17000	17000

p.211
계층형 쿼리
핵심 포인트 : CONNECT BY 조건문 정리- 계층형 쿼리의 구문은 다음과 같다.

SELECT expr1, expr2, …
FROM 테이블
WHERE 조건
START WITH[최상위 조건]
CONNECT BY [NOCYCLE][PRIOR 계층형 구조 조건]; –> 구조 : CONNECT BY PRIOR 하위 = 상위

START WITH 조건
- 계층형 구조에서 최상위 계층의 로우를 식별하는 조건을 명시한다.
- START WITH가 시작한다는 의미이므로, 이 조건에 맞는 로우부터 시작해 계층형 구조를 풀어 나간다.
CONNECT BY 조건
- 계층형 구조가 어떤 식으로 연결되는지를 기술하는 부분이다.
- 부서 테이블은 parent_id에 상위 부서 정보를 갖고 있는데,
  이를 표현하려면 ‘CONNECT BY PRIOR department_id = parent_id’로 기술해야 한다.
- PRIOR는 계층형 쿼리에서만 사용할 수 있는 연산자로 ‘앞서의, 직전의’란 뜻이 있으므로,
  “이전 department_id = parent_id”라고 알아두면 이해하기 쉬울 것이다.
- 또한 ‘CONNECT BY parent_id = PRIOR department_id’처럼 PRIOR의 위치를 바꿀 수 있다.

%%sql

SELECT
    department_id
    , LPAD(' ', 3*(LEVEL-1)) || department_name
    , LEVEL
FROM departments
START WITH parent_id IS NULL
CONNECT BY PRIOR department_id = parent_id

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

department_id	LPAD('',3*(LEVEL-1))\|\|DEPARTMENT_NAME	LEVEL
10	총무기획부	1
20	마케팅	2
30	구매/생산부	2
170	생산팀	3
180	건설팀	3
200	운영팀	3
210	IT 지원	3
220	NOC	3
40	인사부	2
260	채용팀	3
50	배송부	2
80	영업부	2
190	계약팀	3
240	공공 판매사업팀	3
250	판매팀	3
90	기획부	2
60	IT	3
230	IT 헬프데스크	4
70	홍보부	3
100	자금부	3
130	세무팀	4
140	신용관리팀	4
150	주식관리팀	4
160	수익관리팀	4
110	경리부	3
120	재무팀	4
270	급여팀	4

manager_id는 해당 사원의 매니저 사번이 있다.
각 매니저는 사원 ID가 있다.
사원별 계층 구조를 만들고, 부서 테이블과 조인해서 부서명까지 조회한다.

%%sql

SELECT 
    a.employee_id
    , LPAD(' ', 3 * (LEVEL - 1)) || a.emp_name
    , LEVEL
    , b.department_name
FROM
    employees a
    , departments b
WHERE a.department_id = b.department_id
START WITH a.manager_id IS NULL
CONNECT BY PRIOR a.employee_id = a.manager_id

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

employee_id	LPAD('',3*(LEVEL-1))\|\|A.EMP_NAME	LEVEL	department_name
100	Steven King	1	기획부
101	Neena Kochhar	2	기획부
108	Nancy Greenberg	3	자금부
109	Daniel Faviet	4	자금부
110	John Chen	4	자금부
111	Ismael Sciarra	4	자금부
112	Jose Manuel Urman	4	자금부
113	Luis Popp	4	자금부
200	Jennifer Whalen	3	총무기획부
203	Susan Mavris	3	인사부
204	Hermann Baer	3	홍보부
205	Shelley Higgins	3	경리부
206	William Gietz	4	경리부
102	Lex De Haan	2	기획부
103	Alexander Hunold	3	IT
104	Bruce Ernst	4	IT
105	David Austin	4	IT
106	Valli Pataballa	4	IT
107	Diana Lorentz	4	IT
114	Den Raphaely	2	구매/생산부
115	Alexander Khoo	3	구매/생산부
116	Shelli Baida	3	구매/생산부
117	Sigal Tobias	3	구매/생산부
118	Guy Himuro	3	구매/생산부
119	Karen Colmenares	3	구매/생산부
120	Matthew Weiss	2	배송부
125	Julia Nayer	3	배송부
126	Irene Mikkilineni	3	배송부
127	James Landry	3	배송부
128	Steven Markle	3	배송부
180	Winston Taylor	3	배송부
181	Jean Fleaur	3	배송부
182	Martha Sullivan	3	배송부
183	Girard Geoni	3	배송부
121	Adam Fripp	2	배송부
129	Laura Bissot	3	배송부
130	Mozhe Atkinson	3	배송부
131	James Marlow	3	배송부
132	TJ Olson	3	배송부
184	Nandita Sarchand	3	배송부
185	Alexis Bull	3	배송부
186	Julia Dellinger	3	배송부
187	Anthony Cabrio	3	배송부
122	Payam Kaufling	2	배송부
133	Jason Mallin	3	배송부
134	Michael Rogers	3	배송부
135	Ki Gee	3	배송부
136	Hazel Philtanker	3	배송부
188	Kelly Chung	3	배송부
189	Jennifer Dilly	3	배송부
190	Timothy Gates	3	배송부
191	Randall Perkins	3	배송부
123	Shanta Vollman	2	배송부
137	Renske Ladwig	3	배송부
138	Stephen Stiles	3	배송부
139	John Seo	3	배송부
140	Joshua Patel	3	배송부
192	Sarah Bell	3	배송부
193	Britney Everett	3	배송부
194	Samuel McCain	3	배송부
195	Vance Jones	3	배송부
124	Kevin Mourgos	2	배송부
141	Trenna Rajs	3	배송부
142	Curtis Davies	3	배송부
143	Randall Matos	3	배송부
144	Peter Vargas	3	배송부
196	Alana Walsh	3	배송부
197	Kevin Feeney	3	배송부
198	Donald OConnell	3	배송부
199	Douglas Grant	3	배송부
145	John Russell	2	영업부
150	Peter Tucker	3	영업부
151	David Bernstein	3	영업부
152	Peter Hall	3	영업부
153	Christopher Olsen	3	영업부
154	Nanette Cambrault	3	영업부
155	Oliver Tuvault	3	영업부
146	Karen Partners	2	영업부
156	Janette King	3	영업부
157	Patrick Sully	3	영업부
158	Allan McEwen	3	영업부
159	Lindsey Smith	3	영업부
160	Louise Doran	3	영업부
161	Sarath Sewall	3	영업부
147	Alberto Errazuriz	2	영업부
162	Clara Vishney	3	영업부
163	Danielle Greene	3	영업부
164	Mattea Marvins	3	영업부
165	David Lee	3	영업부
166	Sundar Ande	3	영업부
167	Amit Banda	3	영업부
148	Gerald Cambrault	2	영업부
168	Lisa Ozer	3	영업부
169	Harrison Bloom	3	영업부
170	Tayler Fox	3	영업부
171	William Smith	3	영업부
172	Elizabeth Bates	3	영업부
173	Sundita Kumar	3	영업부
149	Eleni Zlotkey	2	영업부
174	Ellen Abel	3	영업부
175	Alyssa Hutton	3	영업부
176	Jonathon Taylor	3	영업부
177	Jack Livingston	3	영업부
179	Charles Johnson	3	영업부
201	Michael Hartstein	2	마케팅
202	Pat Fay	3	마케팅

CONNECT BY ~ AND : AND를 통해 추가로 조건을 붙인다.

%%sql

SELECT 
    a.employee_id
    , LPAD(' ', 3 * (LEVEL - 1)) || a.emp_name
    , LEVEL
    , b.department_name
FROM
    employees a
    , departments b
WHERE a.department_id = b.department_id
START WITH a.manager_id IS NULL
CONNECT BY PRIOR a.employee_id = a.manager_id
    AND a.department_id = 30

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

employee_id	LPAD('',3*(LEVEL-1))\|\|A.EMP_NAME	LEVEL	department_name
100	Steven King	1	기획부
114	Den Raphaely	2	구매/생산부
115	Alexander Khoo	3	구매/생산부
116	Shelli Baida	3	구매/생산부
117	Sigal Tobias	3	구매/생산부
118	Guy Himuro	3	구매/생산부
119	Karen Colmenares	3	구매/생산부

CONNECT BY PRIOR 자식컬럼 = 부모컬럼 : 부모에서 자식으로 트리 구성 (TOP DOWN) -> 일반적인 구조
CONNECT BY PRIOR 부모컬럼 = 자식컬럼 : 자식에서 부모로 트리 구성 (Bottom UP)
CONNECT BY NOCYCLE PRIOR = 무한루프 방지- p.226 WITH 절
kor_loan_status 테이블에서 연도별 최종월 기준 가장 대출이 많은 도시와 잔액을 구한다.

%%sql

SELECT b2.*
FROM ( SELECT period, region, sum(loan_jan_amt) jan_amt
         FROM kor_loan_status 
         GROUP BY period, region
      ) b2,      
      ( SELECT b.period,  MAX(b.jan_amt) max_jan_amt
         FROM ( SELECT period, region, sum(loan_jan_amt) jan_amt
                  FROM kor_loan_status 
                 GROUP BY period, region
              ) b,
              ( SELECT MAX(PERIOD) max_month
                  FROM kor_loan_status
                 GROUP BY SUBSTR(PERIOD, 1, 4)
              ) a
         WHERE b.period = a.max_month
         GROUP BY b.period
      ) c   
 WHERE b2.period = c.period
   AND b2.jan_amt = c.max_jan_amt
 ORDER BY 1

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

period	region	jan_amt
201112	서울	334728.3
201212	서울	331572.3
201311	서울	334062.7

1	- WITH 절은 별칭으로 사용한 SELECT 문의 FROM 절에 다른 SELECT 구문의 별칭 참조가 가능하다.

WITH 동일 구문 반복 사용 시

%%sql

WITH b2 AS (SELECT period, region, sum(loan_jan_amt) jan_amt
         FROM kor_loan_status 
         GROUP BY period, region)
     , c AS (SELECT b.period, MAX(b.jan_amt) max_jan_amt
             FROM (SELECT period, region, sum(loan_jan_amt) jan_amt
                 FROM kor_loan_status 
                 GROUP BY period, region) b
                 , (SELECT MAX(PERIOD) max_month
                    FROM kor_loan_status
                    GROUP BY SUBSTR(PERIOD, 1, 4)
                 ) a
             WHERE b.period = a.max_month
             GROUP BY b.period
           ) -- AS SELECT 
SELECT b2.*
FROM b2, c
WHERE b2.period = c.period
    AND b2.jan_amt = c.max_jan_amt
ORDER BY 1

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

period	region	jan_amt
201112	서울	334728.3
201212	서울	331572.3
201311	서울	334062.7

Reference : 오라클 SQL과 PL/SQK을 다루는 기술

Posted 2022-05-14Updated 2022-05-19 minkuen SQL / oracle7 minutes read (About 1040 words)

Oracle_practice7

- WINDOW Function
- 분석 함수 : 특정 그룹별 집계를 담당함
              함수의 종류

- PARTITION BY : 분석 함수로 계산될 대상 row의 그룹(파티션)을 지정

1	%load_ext sql

1	%sql oracle://ora_user:evan@127.0.0.1:1521/myoracle

윈도우 함수
ROW_NUMBER()

%%sql

SELECT
    department_id
    , emp_name
    , ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY department_id
                        ORDER BY department_id, emp_name) dep_rows
FROM employees

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

department_id	emp_name	dep_rows
10	Jennifer Whalen	1
20	Michael Hartstein	1
20	Pat Fay	2
30	Alexander Khoo	1
30	Den Raphaely	2
30	Guy Himuro	3
30	Karen Colmenares	4
30	Shelli Baida	5
30	Sigal Tobias	6
40	Susan Mavris	1
50	Adam Fripp	1
50	Alana Walsh	2
50	Alexis Bull	3
50	Anthony Cabrio	4
50	Britney Everett	5
50	Curtis Davies	6
50	Donald OConnell	7
50	Douglas Grant	8
50	Girard Geoni	9
50	Hazel Philtanker	10
50	Irene Mikkilineni	11
50	James Landry	12
50	James Marlow	13
50	Jason Mallin	14
50	Jean Fleaur	15
50	Jennifer Dilly	16
50	John Seo	17
50	Joshua Patel	18
50	Julia Dellinger	19
50	Julia Nayer	20
50	Kelly Chung	21
50	Kevin Feeney	22
50	Kevin Mourgos	23
50	Ki Gee	24
50	Laura Bissot	25
50	Martha Sullivan	26
50	Matthew Weiss	27
50	Michael Rogers	28
50	Mozhe Atkinson	29
50	Nandita Sarchand	30
50	Payam Kaufling	31
50	Peter Vargas	32
50	Randall Matos	33
50	Randall Perkins	34
50	Renske Ladwig	35
50	Samuel McCain	36
50	Sarah Bell	37
50	Shanta Vollman	38
50	Stephen Stiles	39
50	Steven Markle	40
50	TJ Olson	41
50	Timothy Gates	42
50	Trenna Rajs	43
50	Vance Jones	44
50	Winston Taylor	45
60	Alexander Hunold	1
60	Bruce Ernst	2
60	David Austin	3
60	Diana Lorentz	4
60	Valli Pataballa	5
70	Hermann Baer	1
80	Alberto Errazuriz	1
80	Allan McEwen	2
80	Alyssa Hutton	3
80	Amit Banda	4
80	Charles Johnson	5
80	Christopher Olsen	6
80	Clara Vishney	7
80	Danielle Greene	8
80	David Bernstein	9
80	David Lee	10
80	Eleni Zlotkey	11
80	Elizabeth Bates	12
80	Ellen Abel	13
80	Gerald Cambrault	14
80	Harrison Bloom	15
80	Jack Livingston	16
80	Janette King	17
80	John Russell	18
80	Jonathon Taylor	19
80	Karen Partners	20
80	Lindsey Smith	21
80	Lisa Ozer	22
80	Louise Doran	23
80	Mattea Marvins	24
80	Nanette Cambrault	25
80	Oliver Tuvault	26
80	Patrick Sully	27
80	Peter Hall	28
80	Peter Tucker	29
80	Sarath Sewall	30
80	Sundar Ande	31
80	Sundita Kumar	32
80	Tayler Fox	33
80	William Smith	34
90	Lex De Haan	1
90	Neena Kochhar	2
90	Steven King	3
100	Daniel Faviet	1
100	Ismael Sciarra	2
100	John Chen	3
100	Jose Manuel Urman	4
100	Luis Popp	5
100	Nancy Greenberg	6
110	Shelley Higgins	1
110	William Gietz	2
None	Kimberely Grant	1

RANK(), DENSE_RANK()

%%sql

SELECT 
    department_id
    , emp_name
    , salary
    , RANK() OVER (PARTITION BY department_id
                   ORDER BY salary) dep_rank
    , DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY department_id
                         ORDER BY salary) dep_denserank
FROM employees

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

department_id	emp_name	salary	dep_rank	dep_denserank
10	Jennifer Whalen	4400	1	1
20	Pat Fay	6000	1	1
20	Michael Hartstein	13000	2	2
30	Karen Colmenares	2500	1	1
30	Guy Himuro	2600	2	2
30	Sigal Tobias	2800	3	3
30	Shelli Baida	2900	4	4
30	Alexander Khoo	3100	5	5
30	Den Raphaely	11000	6	6
40	Susan Mavris	6500	1	1
50	TJ Olson	2100	1	1
50	Steven Markle	2200	2	2
50	Hazel Philtanker	2200	2	2
50	Ki Gee	2400	4	3
50	James Landry	2400	4	3
50	Randall Perkins	2500	6	4
50	Martha Sullivan	2500	6	4
50	Joshua Patel	2500	6	4
50	Peter Vargas	2500	6	4
50	James Marlow	2500	6	4
50	Donald OConnell	2600	11	5
50	Douglas Grant	2600	11	5
50	Randall Matos	2600	11	5
50	John Seo	2700	14	6
50	Irene Mikkilineni	2700	14	6
50	Mozhe Atkinson	2800	16	7
50	Vance Jones	2800	16	7
50	Girard Geoni	2800	16	7
50	Michael Rogers	2900	19	8
50	Timothy Gates	2900	19	8
50	Kevin Feeney	3000	21	9
50	Anthony Cabrio	3000	21	9
50	Jean Fleaur	3100	23	10
50	Curtis Davies	3100	23	10
50	Alana Walsh	3100	23	10
50	Stephen Stiles	3200	26	11
50	Winston Taylor	3200	26	11
50	Julia Nayer	3200	26	11
50	Samuel McCain	3200	26	11
50	Laura Bissot	3300	30	12
50	Jason Mallin	3300	30	12
50	Julia Dellinger	3400	32	13
50	Trenna Rajs	3500	33	14
50	Renske Ladwig	3600	34	15
50	Jennifer Dilly	3600	34	15
50	Kelly Chung	3800	36	16
50	Britney Everett	3900	37	17
50	Sarah Bell	4000	38	18
50	Alexis Bull	4100	39	19
50	Nandita Sarchand	4200	40	20
50	Kevin Mourgos	5800	41	21
50	Shanta Vollman	6500	42	22
50	Payam Kaufling	7900	43	23
50	Matthew Weiss	8000	44	24
50	Adam Fripp	8200	45	25
60	Diana Lorentz	4200	1	1
60	Valli Pataballa	4800	2	2
60	David Austin	4800	2	2
60	Bruce Ernst	6000	4	3
60	Alexander Hunold	9000	5	4
70	Hermann Baer	10000	1	1
80	Sundita Kumar	6100	1	1
80	Charles Johnson	6200	2	2
80	Amit Banda	6200	2	2
80	Sundar Ande	6400	4	3
80	David Lee	6800	5	4
80	Oliver Tuvault	7000	6	5
80	Sarath Sewall	7000	6	5
80	Mattea Marvins	7200	8	6
80	Elizabeth Bates	7300	9	7
80	William Smith	7400	10	8
80	Nanette Cambrault	7500	11	9
80	Louise Doran	7500	11	9
80	Lindsey Smith	8000	13	10
80	Christopher Olsen	8000	13	10
80	Jack Livingston	8400	15	11
80	Jonathon Taylor	8600	16	12
80	Alyssa Hutton	8800	17	13
80	Allan McEwen	9000	18	14
80	Peter Hall	9000	18	14
80	Danielle Greene	9500	20	15
80	Patrick Sully	9500	20	15
80	David Bernstein	9500	20	15
80	Tayler Fox	9600	23	16
80	Janette King	10000	24	17
80	Peter Tucker	10000	24	17
80	Harrison Bloom	10000	24	17
80	Eleni Zlotkey	10500	27	18
80	Clara Vishney	10500	27	18
80	Gerald Cambrault	11000	29	19
80	Ellen Abel	11000	29	19
80	Lisa Ozer	11500	31	20
80	Alberto Errazuriz	12000	32	21
80	Karen Partners	13500	33	22
80	John Russell	14000	34	23
90	Lex De Haan	17000	1	1
90	Neena Kochhar	17000	1	1
90	Steven King	24000	3	2
100	Luis Popp	6900	1	1
100	Ismael Sciarra	7700	2	2
100	Jose Manuel Urman	7800	3	3
100	John Chen	8200	4	4
100	Daniel Faviet	9000	5	5
100	Nancy Greenberg	12008	6	6
110	William Gietz	8300	1	1
110	Shelley Higgins	12008	2	2
None	Kimberely Grant	7000	1	1

CUME_DIST & PERCENT_RANK
CUME_DIST : 주어진 그룹에 대한 상대 누적 분포도값
분포도 값(비율) 반환 값의 범위 0초와 1이하 사이의 값 반환

%%sql

SELECT
    department_id
    , emp_name
    , CUME_DIST() over (PARTITION BY department_id
                        ORDER BY salary) dep_dist
FROM employees

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

department_id	emp_name	dep_dist
10	Jennifer Whalen	1
20	Pat Fay	0.5
20	Michael Hartstein	1
30	Karen Colmenares	0.1666666666666666666666666666666666666667
30	Guy Himuro	0.3333333333333333333333333333333333333333
30	Sigal Tobias	0.5
30	Shelli Baida	0.6666666666666666666666666666666666666667
30	Alexander Khoo	0.8333333333333333333333333333333333333333
30	Den Raphaely	1
40	Susan Mavris	1
50	TJ Olson	0.0222222222222222222222222222222222222222
50	Steven Markle	0.0666666666666666666666666666666666666667
50	Hazel Philtanker	0.0666666666666666666666666666666666666667
50	Ki Gee	0.1111111111111111111111111111111111111111
50	James Landry	0.1111111111111111111111111111111111111111
50	Randall Perkins	0.2222222222222222222222222222222222222222
50	Martha Sullivan	0.2222222222222222222222222222222222222222
50	Joshua Patel	0.2222222222222222222222222222222222222222
50	Peter Vargas	0.2222222222222222222222222222222222222222
50	James Marlow	0.2222222222222222222222222222222222222222
50	Donald OConnell	0.2888888888888888888888888888888888888889
50	Douglas Grant	0.2888888888888888888888888888888888888889
50	Randall Matos	0.2888888888888888888888888888888888888889
50	John Seo	0.3333333333333333333333333333333333333333
50	Irene Mikkilineni	0.3333333333333333333333333333333333333333
50	Mozhe Atkinson	0.4
50	Vance Jones	0.4
50	Girard Geoni	0.4
50	Michael Rogers	0.4444444444444444444444444444444444444444
50	Timothy Gates	0.4444444444444444444444444444444444444444
50	Kevin Feeney	0.4888888888888888888888888888888888888889
50	Anthony Cabrio	0.4888888888888888888888888888888888888889
50	Jean Fleaur	0.5555555555555555555555555555555555555556
50	Curtis Davies	0.5555555555555555555555555555555555555556
50	Alana Walsh	0.5555555555555555555555555555555555555556
50	Stephen Stiles	0.6444444444444444444444444444444444444444
50	Winston Taylor	0.6444444444444444444444444444444444444444
50	Julia Nayer	0.6444444444444444444444444444444444444444
50	Samuel McCain	0.6444444444444444444444444444444444444444
50	Laura Bissot	0.6888888888888888888888888888888888888889
50	Jason Mallin	0.6888888888888888888888888888888888888889
50	Julia Dellinger	0.7111111111111111111111111111111111111111
50	Trenna Rajs	0.7333333333333333333333333333333333333333
50	Renske Ladwig	0.7777777777777777777777777777777777777778
50	Jennifer Dilly	0.7777777777777777777777777777777777777778
50	Kelly Chung	0.8
50	Britney Everett	0.8222222222222222222222222222222222222222
50	Sarah Bell	0.8444444444444444444444444444444444444444
50	Alexis Bull	0.8666666666666666666666666666666666666667
50	Nandita Sarchand	0.8888888888888888888888888888888888888889
50	Kevin Mourgos	0.9111111111111111111111111111111111111111
50	Shanta Vollman	0.9333333333333333333333333333333333333333
50	Payam Kaufling	0.9555555555555555555555555555555555555556
50	Matthew Weiss	0.9777777777777777777777777777777777777778
50	Adam Fripp	1
60	Diana Lorentz	0.2
60	Valli Pataballa	0.6
60	David Austin	0.6
60	Bruce Ernst	0.8
60	Alexander Hunold	1
70	Hermann Baer	1
80	Sundita Kumar	0.0294117647058823529411764705882352941176
80	Charles Johnson	0.0882352941176470588235294117647058823529
80	Amit Banda	0.0882352941176470588235294117647058823529
80	Sundar Ande	0.1176470588235294117647058823529411764706
80	David Lee	0.1470588235294117647058823529411764705882
80	Oliver Tuvault	0.2058823529411764705882352941176470588235
80	Sarath Sewall	0.2058823529411764705882352941176470588235
80	Mattea Marvins	0.2352941176470588235294117647058823529412
80	Elizabeth Bates	0.2647058823529411764705882352941176470588
80	William Smith	0.2941176470588235294117647058823529411765
80	Nanette Cambrault	0.3529411764705882352941176470588235294118
80	Louise Doran	0.3529411764705882352941176470588235294118
80	Lindsey Smith	0.4117647058823529411764705882352941176471
80	Christopher Olsen	0.4117647058823529411764705882352941176471
80	Jack Livingston	0.4411764705882352941176470588235294117647
80	Jonathon Taylor	0.4705882352941176470588235294117647058824
80	Alyssa Hutton	0.5
80	Allan McEwen	0.5588235294117647058823529411764705882353
80	Peter Hall	0.5588235294117647058823529411764705882353
80	Danielle Greene	0.6470588235294117647058823529411764705882
80	Patrick Sully	0.6470588235294117647058823529411764705882
80	David Bernstein	0.6470588235294117647058823529411764705882
80	Tayler Fox	0.6764705882352941176470588235294117647059
80	Janette King	0.7647058823529411764705882352941176470588
80	Peter Tucker	0.7647058823529411764705882352941176470588
80	Harrison Bloom	0.7647058823529411764705882352941176470588
80	Eleni Zlotkey	0.8235294117647058823529411764705882352941
80	Clara Vishney	0.8235294117647058823529411764705882352941
80	Gerald Cambrault	0.8823529411764705882352941176470588235294
80	Ellen Abel	0.8823529411764705882352941176470588235294
80	Lisa Ozer	0.9117647058823529411764705882352941176471
80	Alberto Errazuriz	0.9411764705882352941176470588235294117647
80	Karen Partners	0.9705882352941176470588235294117647058824
80	John Russell	1
90	Lex De Haan	0.6666666666666666666666666666666666666667
90	Neena Kochhar	0.6666666666666666666666666666666666666667
90	Steven King	1
100	Luis Popp	0.1666666666666666666666666666666666666667
100	Ismael Sciarra	0.3333333333333333333333333333333333333333
100	Jose Manuel Urman	0.5
100	John Chen	0.6666666666666666666666666666666666666667
100	Daniel Faviet	0.8333333333333333333333333333333333333333
100	Nancy Greenberg	1
110	William Gietz	0.5
110	Shelley Higgins	1
None	Kimberely Grant	1

NTILE 함수
NTILE(4) 값을 4등분 함

%%sql

SELECT 
    department_id
    , emp_name
    , salary
    , NTILE(4) OVER (PARTITION BY department_id
                     ORDER BY salary) NTILES
FROM employees
WHERE department_id IN (30, 60)

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

department_id	emp_name	salary	ntiles
30	Karen Colmenares	2500	1
30	Guy Himuro	2600	1
30	Sigal Tobias	2800	2
30	Shelli Baida	2900	2
30	Alexander Khoo	3100	3
30	Den Raphaely	11000	4
60	Diana Lorentz	4200	1
60	Valli Pataballa	4800	1
60	David Austin	4800	2
60	Bruce Ernst	6000	3
60	Alexander Hunold	9000	4

LAG : 선행 로우의 값을 참조한다.
LEAD : 후행 로우의 값 참조

%%sql

SELECT 
    emp_name
    , hire_date
    , salary
    , LAG(salary, 1, 0) OVER (ORDER BY hire_date) AS prev_sal
    , LEAD(salary, 1, 0) OVER (ORDER BY hire_date) AS next_sal
FROM employees
WHERE department_id = 30

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

emp_name	hire_date	salary	prev_sal	next_sal
Den Raphaely	2002-12-07 00:00:00	11000	0	3100
Alexander Khoo	2003-05-18 00:00:00	3100	11000	2800
Sigal Tobias	2005-07-24 00:00:00	2800	3100	2900
Shelli Baida	2005-12-24 00:00:00	2900	2800	2600
Guy Himuro	2006-11-15 00:00:00	2600	2900	2500
Karen Colmenares	2007-08-10 00:00:00	2500	2600	0

Reference : 오라클 SQL과 PL/SQL을 다루는 기술

Posted 2022-05-13Updated 2022-05-17 minkuen SQL / oracle9 minutes read (About 1371 words)

Oracle_practice6_3

6장 조인과 서브쿼리/후반

1	%load_ext sql

1	%sql oracle://ora_user:evan@127.0.0.1:1521/myoracle

p.198
기획부 산하에 있는 부서에 속한 사원의 평균급여보다 많은 급여를 받는 사원- 서브쿼리
오전 : WHERE, SELECT
오후 : FROM
기획부 : 부서 테이블
급여 : 사원 테이블

SELECT
a.employee_id
, a.emp_name
, b.department_id
, b.department_name
FROM
employees a
, departments b
(서브쿼리) d – 기획부 평균급여
WHERE a.deartment_id = b.department_id
AND a.salary > d.avg_salary

%%sql

SELECT 
    a.employee_id
    , a.emp_name
    , b.department_id
    , b.department_name
FROM
    employees a
    , departments b
    , (SELECT AVG(c.salary) AS avg_salary
       FROM
       departments b
       , employees c
       WHERE b.parent_id = 90
       AND b.department_id = c.department_id) d
WHERE a.department_id = b.department_id
    AND a.salary > d.avg_salary

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

employee_id	emp_name	department_id	department_name
201	Michael Hartstein	20	마케팅
114	Den Raphaely	30	구매/생산부
120	Matthew Weiss	50	배송부
121	Adam Fripp	50	배송부
103	Alexander Hunold	60	IT
204	Hermann Baer	70	홍보부
145	John Russell	80	영업부
146	Karen Partners	80	영업부
147	Alberto Errazuriz	80	영업부
148	Gerald Cambrault	80	영업부
149	Eleni Zlotkey	80	영업부
150	Peter Tucker	80	영업부
151	David Bernstein	80	영업부
152	Peter Hall	80	영업부
153	Christopher Olsen	80	영업부
156	Janette King	80	영업부
157	Patrick Sully	80	영업부
158	Allan McEwen	80	영업부
159	Lindsey Smith	80	영업부
162	Clara Vishney	80	영업부
163	Danielle Greene	80	영업부
168	Lisa Ozer	80	영업부
169	Harrison Bloom	80	영업부
170	Tayler Fox	80	영업부
174	Ellen Abel	80	영업부
175	Alyssa Hutton	80	영업부
176	Jonathon Taylor	80	영업부
177	Jack Livingston	80	영업부
100	Steven King	90	기획부
101	Neena Kochhar	90	기획부
102	Lex De Haan	90	기획부
108	Nancy Greenberg	100	자금부
109	Daniel Faviet	100	자금부
110	John Chen	100	자금부
205	Shelley Higgins	110	경리부
206	William Gietz	110	경리부

%%sql

SELECT AVG(c.salary) AS avg_salary
FROM
    departments b
    , employees c
WHERE b.parent_id = 90
    AND b.department_id = c.department_id

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

avg_salary
7908.285714285714285714285714285714285714

p.200
2000년 이탈리아 평균 매출액(연평균)보다 큰 월의 평균 매출액은 구함
첫 번째 서브쿼리 : 월 평균 매출 구하는 것
두 번째 서브쿼리 : 연평균 매출액을 구하는 것%%sql

SELECT a.*
FROM
(서브쿼리) a – 월 평균 매출액
, (서브쿼리) b – 연 평균 매출액
WHERE a.month_avg>b.year_avg – 연 평균 이상의 월 평균을 구한다.- 이 쿼리는 두 개의 서브 쿼리를 FROM 절에 위치시켰다.

2000년 이탈리아 평균 매출액(연평균)보다 큰 달의 평균 매출액을 구해야 한다.
첫 번째 서브 쿼리에서는 월별 평균 매출액을, 두 번째 서브 쿼리에서는 연평균 매출액을 구한다.
그 다음에 ‘월 평균 매출액 > 연 평균 매출액’ 조건을 만족하는 월 평균매출액을 출력한다.

%%sql

SELECT a.*
    FROM 
        (SELECT a.sales_month, ROUND(AVG(a.amount_sold)) month_avg
         FROM 
             sales a
             , customers b
             , countries c
         WHERE a.sales_month BETWEEN '200001' AND '200012'
             AND a.cust_id = b.CUST_ID
             AND b.COUNTRY_ID = c.COUNTRY_ID
             AND c.COUNTRY_NAME = 'Italy'
         GROUP BY a.sales_month ) a
        , (SELECT 
               ROUND(AVG(a.amount_sold)) AS year_avg
           FROM
               sales a
               , customers b
               , countries c
           WHERE a.sales_month BETWEEN '200001' AND '200012'
               AND a.cust_id = b.CUST_ID
               AND b.COUNTRY_ID = c.COUNTRY_ID
               AND c.COUNTRY_NAME = 'Italy') b
    WHERE a.month_avg>b.year_avg

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

sales_month	month_avg
200002	137
200007	122
200009	110
200012	184

ERD 참고
p.200
복잡한 쿼리 작성법 예시
(1), (2) –> 메인쿼리 작성
(3), (4) –> 서브쿼리 작성 후 합치기
연도별로 이탈리아 매출 데이터를 살펴
매출실적이 가장 많은 사원의 목록과 매출액을 구하라
연도, 최대매출사원, 최대매출액
이탈리아 찾기 : countries
이탈리아 고객 : customers
매출 : sales
사원정보 : employees
(1) 연도, 사원별 이탈리아 매출액 구하기
이탈리아 고객 찾기 : customers, countries country_id로 조인
이탈리아 매출 찾기 : 위 결과와 sales 테이블을 cust_id로 조인
최대 매출액 구하려면 MAX 함수 쓰고, 연도별로 GROUP BY

%%sql

SELECT 
    SUBSTR(a.sales_month, 1, 4) as years
    , a.employee_id
    , SUM(a.amount_sold) AS amount_sold
FROM 
    sales a
    , customers b 
    , countries c 
WHERE a.cust_id = b.cust_id
    AND b.country_id = c.country_id 
    AND c.country_name = 'Italy' 
GROUP BY SUBSTR(a.sales_month, 1, 4), a.employee_id

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

years	employee_id	amount_sold
1998	1	5404.82
2001	170	10822.62
1999	150	132543.37
1999	175	126982.7
1999	160	72663.95
2000	171	62765.84
2000	176	69330.91
2000	153	142987.82
2001	167	171591.21
2001	153	2443.72
1998	156	121910.05
1999	168	100289.54
2000	172	96872.2
2000	169	102573.99
1999	145	4646.74
2000	163	92604.53
2001	179	123200.62
2001	149	138663.65
2001	154	83216.54
2001	176	9718.24
1998	157	203236.79
1999	162	94310.98
2000	175	24371.95
2000	177	90685.56
2001	173	426018.7
1998	174	258841.2
1998	158	224240.07
1999	159	163403.76
2000	170	79950.04
2000	150	76638.75
2000	148	64039.34
2000	155	32005
2000	161	53927.44
2001	166	141683.55
1998	145	311761.02
1999	147	193319.44
1999	146	89197.23
1999	151	39957.53
2000	162	16259.5
2000	154	116769.25
2001	171	14145.59
2001	148	1557.54
1999	152	97859.24
2000	160	77893.94
2001	165	145408.5
2001	164	145790.31

(2) (1) 결과에서 연도별 최대, 최소 매출액 구하기

%%sql

SELECT 
    years
    , MAX(amount_sold) AS max_sold
    , MIN(amount_sold) AS min_sold
FROM (SELECT 
        SUBSTR(a.sales_month, 1, 4) as years
        , a.employee_id
        , SUM(a.amount_sold) AS amount_sold
      FROM 
        sales a
        , customers b 
        , countries c 
      WHERE a.cust_id = b.cust_id
        AND b.country_id = c.country_id 
        AND c.country_name = 'Italy' 
      GROUP BY SUBSTR(a.sales_month, 1, 4), a.employee_id) K 
GROUP BY years
ORDER BY years

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

years	max_sold	min_sold
1998	311761.02	5404.82
1999	193319.44	4646.74
2000	142987.82	16259.5
2001	426018.7	1557.54

(3) (1) 결과와 (2) 결과를 조인해서
최대매출, 최소매출액을 일으킨 사원을 찾는다.SELECT
emp.years
, emp.employee_id
, emp.amount_sold
FROM
() emp – (1) 결과를 대입
, () sale – (2) 결과를 대입
WHERE emp.years = sales.years
AND emp.amount_sold = sale.max_sold
ORDER BY years;

%%sql


SELECT 
    emp.years
    , emp.employee_id
    , emp2.emp_name
    , emp.amount_sold
FROM 
    (SELECT 
        SUBSTR(a.sales_month, 1, 4) as years
        , a.employee_id
        , SUM(a.amount_sold) AS amount_sold
     FROM 
        sales a
        , customers b 
        , countries c 
     WHERE a.cust_id = b.cust_id
        AND b.country_id = c.country_id 
        AND c.country_name = 'Italy' 
     GROUP BY SUBSTR(a.sales_month, 1, 4), a.employee_id) emp
    , (SELECT 
         years
         , MAX(amount_sold) AS max_sold
         , MIN(amount_sold) AS min_sold
         FROM (SELECT 
                 SUBSTR(a.sales_month, 1, 4) as years
                 , a.employee_id
                 , SUM(a.amount_sold) AS amount_sold
               FROM 
                sales a
                , customers b 
                , countries c 
               WHERE a.cust_id = b.cust_id
                  AND b.country_id = c.country_id 
                  AND c.country_name = 'Italy' 
               GROUP BY SUBSTR(a.sales_month, 1, 4), a.employee_id) K 
         GROUP BY years) sale
    , employees emp2
WHERE emp.years = sale.years
    AND emp.amount_sold = sale.max_sold
    AND emp.employee_id = emp2.employee_id
ORDER BY years

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

years	employee_id	emp_name	amount_sold
1998	145	John Russell	311761.02
1999	147	Alberto Errazuriz	193319.44
2000	153	Christopher Olsen	142987.82
2001	173	Sundita Kumar	426018.7

Reference : 오라클 SQL과 PL/SQL을 다루는 기술

Posted 2022-05-12Updated 2022-05-16 minkuen SQL / oracle2 hours read (About 21062 words)

Oracle_practice6_2

2장 CREATE, ALTER, DROP
3장 SELECT, UPDATE, DELETE, INSERT
4장 다양한 함수, 연산자
5장 그룹 쿼리 (Groupby)
6장 조인과 서브쿼리 <<

1	%load_ext sql

1	%sql oracle://ora_user:evan@127.0.0.1:1521/myoracle

%%sql 

SELECT
    period
    , region
    , SUM(loan_jan_amt) totl_tan
FROM kor_loan_status
WHERE period = '201311'
GROUP BY period, region
HAVING SUM(loan_jan_amt) > 100000
ORDER BY region

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

period	region	totl_tan
201311	경기	282816.4
201311	서울	334062.7

테이블 p.176
동등 조인

%%sql 

SELECT
    a.employee_id
    , a.emp_name
    , a.department_id
    , b.department_name
FROM
    employees a
    , departments b
WHERE a.department_id = b.department_id

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

employee_id	emp_name	department_id	department_name
200	Jennifer Whalen	10	총무기획부
201	Michael Hartstein	20	마케팅
202	Pat Fay	20	마케팅
114	Den Raphaely	30	구매/생산부
119	Karen Colmenares	30	구매/생산부
115	Alexander Khoo	30	구매/생산부
116	Shelli Baida	30	구매/생산부
117	Sigal Tobias	30	구매/생산부
118	Guy Himuro	30	구매/생산부
203	Susan Mavris	40	인사부
198	Donald OConnell	50	배송부
199	Douglas Grant	50	배송부
120	Matthew Weiss	50	배송부
121	Adam Fripp	50	배송부
122	Payam Kaufling	50	배송부
123	Shanta Vollman	50	배송부
124	Kevin Mourgos	50	배송부
125	Julia Nayer	50	배송부
126	Irene Mikkilineni	50	배송부
127	James Landry	50	배송부
128	Steven Markle	50	배송부
129	Laura Bissot	50	배송부
130	Mozhe Atkinson	50	배송부
131	James Marlow	50	배송부
132	TJ Olson	50	배송부
133	Jason Mallin	50	배송부
134	Michael Rogers	50	배송부
135	Ki Gee	50	배송부
136	Hazel Philtanker	50	배송부
137	Renske Ladwig	50	배송부
138	Stephen Stiles	50	배송부
139	John Seo	50	배송부
140	Joshua Patel	50	배송부
141	Trenna Rajs	50	배송부
142	Curtis Davies	50	배송부
143	Randall Matos	50	배송부
144	Peter Vargas	50	배송부
180	Winston Taylor	50	배송부
181	Jean Fleaur	50	배송부
182	Martha Sullivan	50	배송부
183	Girard Geoni	50	배송부
184	Nandita Sarchand	50	배송부
185	Alexis Bull	50	배송부
186	Julia Dellinger	50	배송부
187	Anthony Cabrio	50	배송부
188	Kelly Chung	50	배송부
189	Jennifer Dilly	50	배송부
190	Timothy Gates	50	배송부
191	Randall Perkins	50	배송부
192	Sarah Bell	50	배송부
193	Britney Everett	50	배송부
194	Samuel McCain	50	배송부
195	Vance Jones	50	배송부
196	Alana Walsh	50	배송부
197	Kevin Feeney	50	배송부
104	Bruce Ernst	60	IT
103	Alexander Hunold	60	IT
107	Diana Lorentz	60	IT
106	Valli Pataballa	60	IT
105	David Austin	60	IT
204	Hermann Baer	70	홍보부
176	Jonathon Taylor	80	영업부
177	Jack Livingston	80	영업부
179	Charles Johnson	80	영업부
175	Alyssa Hutton	80	영업부
174	Ellen Abel	80	영업부
173	Sundita Kumar	80	영업부
172	Elizabeth Bates	80	영업부
171	William Smith	80	영업부
170	Tayler Fox	80	영업부
169	Harrison Bloom	80	영업부
168	Lisa Ozer	80	영업부
145	John Russell	80	영업부
146	Karen Partners	80	영업부
147	Alberto Errazuriz	80	영업부
148	Gerald Cambrault	80	영업부
149	Eleni Zlotkey	80	영업부
150	Peter Tucker	80	영업부
151	David Bernstein	80	영업부
152	Peter Hall	80	영업부
153	Christopher Olsen	80	영업부
154	Nanette Cambrault	80	영업부
155	Oliver Tuvault	80	영업부
156	Janette King	80	영업부
157	Patrick Sully	80	영업부
158	Allan McEwen	80	영업부
159	Lindsey Smith	80	영업부
160	Louise Doran	80	영업부
161	Sarath Sewall	80	영업부
162	Clara Vishney	80	영업부
163	Danielle Greene	80	영업부
164	Mattea Marvins	80	영업부
165	David Lee	80	영업부
166	Sundar Ande	80	영업부
167	Amit Banda	80	영업부
101	Neena Kochhar	90	기획부
100	Steven King	90	기획부
102	Lex De Haan	90	기획부
110	John Chen	100	자금부
108	Nancy Greenberg	100	자금부
111	Ismael Sciarra	100	자금부
112	Jose Manuel Urman	100	자금부
113	Luis Popp	100	자금부
109	Daniel Faviet	100	자금부
206	William Gietz	110	경리부
205	Shelley Higgins	110	경리부

세미조인
서브쿼리를 사용함
서브 쿼리에 존재하는 데이터만 메인쿼리에서 추출
IN & EXISTS
EXISTS 사용

%%sql 

SELECT
    department_id
    , department_name
FROM departments a
WHERE EXISTS (SELECT *
              FROM employees b
              WHERE a.department_id = b.department_id
                AND b.salary > 3000
             ) -- EXISTS
ORDER BY a.department_name

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

department_id	department_name
60	IT
110	경리부
30	구매/생산부
90	기획부
20	마케팅
50	배송부
80	영업부
40	인사부
100	자금부
10	총무기획부
70	홍보부

IN 사용

%%sql 

SELECT
    department_id
    , department_name
FROM departments a
WHERE a.department_id IN (SELECT 
                              b.department_id
                          FROM employees b
                          WHERE b.salary > 3000
                         ) -- IN
ORDER BY a.department_name

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

department_id	department_name
60	IT
110	경리부
30	구매/생산부
90	기획부
20	마케팅
50	배송부
80	영업부
40	인사부
100	자금부
10	총무기획부
70	홍보부

안티 조인
세미 조인 개념의 반대
서브 쿼리의 B 테이블에는 없는 메인 쿼리의 A 테이블의 데이터만 추출하는 조인 방법이다.
NOT IN이나 NOT EXISTS 연산자를 사용

%%sql 

SELECT
    a.employee_id
    , a.emp_name
    , a.department_id
    , b.department_name
FROM
    employees a
    , departments b
WHERE a.department_id = b.department_id
    AND a.department_id  NOT IN (SELECT department_id
                                 FROM departments
                                 WHERE manager_id IS NULL)

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

employee_id	emp_name	department_id	department_name
198	Donald OConnell	50	배송부
199	Douglas Grant	50	배송부
120	Matthew Weiss	50	배송부
121	Adam Fripp	50	배송부
122	Payam Kaufling	50	배송부
123	Shanta Vollman	50	배송부
124	Kevin Mourgos	50	배송부
125	Julia Nayer	50	배송부
126	Irene Mikkilineni	50	배송부
127	James Landry	50	배송부
128	Steven Markle	50	배송부
129	Laura Bissot	50	배송부
130	Mozhe Atkinson	50	배송부
131	James Marlow	50	배송부
132	TJ Olson	50	배송부
133	Jason Mallin	50	배송부
134	Michael Rogers	50	배송부
135	Ki Gee	50	배송부
136	Hazel Philtanker	50	배송부
137	Renske Ladwig	50	배송부
138	Stephen Stiles	50	배송부
139	John Seo	50	배송부
140	Joshua Patel	50	배송부
141	Trenna Rajs	50	배송부
142	Curtis Davies	50	배송부
143	Randall Matos	50	배송부
144	Peter Vargas	50	배송부
180	Winston Taylor	50	배송부
181	Jean Fleaur	50	배송부
182	Martha Sullivan	50	배송부
183	Girard Geoni	50	배송부
184	Nandita Sarchand	50	배송부
185	Alexis Bull	50	배송부
186	Julia Dellinger	50	배송부
187	Anthony Cabrio	50	배송부
188	Kelly Chung	50	배송부
189	Jennifer Dilly	50	배송부
190	Timothy Gates	50	배송부
191	Randall Perkins	50	배송부
192	Sarah Bell	50	배송부
193	Britney Everett	50	배송부
194	Samuel McCain	50	배송부
195	Vance Jones	50	배송부
196	Alana Walsh	50	배송부
197	Kevin Feeney	50	배송부
203	Susan Mavris	40	인사부
206	William Gietz	110	경리부
205	Shelley Higgins	110	경리부
114	Den Raphaely	30	구매/생산부
119	Karen Colmenares	30	구매/생산부
115	Alexander Khoo	30	구매/생산부
116	Shelli Baida	30	구매/생산부
117	Sigal Tobias	30	구매/생산부
118	Guy Himuro	30	구매/생산부
101	Neena Kochhar	90	기획부
100	Steven King	90	기획부
102	Lex De Haan	90	기획부
204	Hermann Baer	70	홍보부
200	Jennifer Whalen	10	총무기획부
201	Michael Hartstein	20	마케팅
202	Pat Fay	20	마케팅
104	Bruce Ernst	60	IT
103	Alexander Hunold	60	IT
107	Diana Lorentz	60	IT
106	Valli Pataballa	60	IT
105	David Austin	60	IT
176	Jonathon Taylor	80	영업부
177	Jack Livingston	80	영업부
179	Charles Johnson	80	영업부
175	Alyssa Hutton	80	영업부
174	Ellen Abel	80	영업부
173	Sundita Kumar	80	영업부
172	Elizabeth Bates	80	영업부
171	William Smith	80	영업부
170	Tayler Fox	80	영업부
169	Harrison Bloom	80	영업부
168	Lisa Ozer	80	영업부
145	John Russell	80	영업부
146	Karen Partners	80	영업부
147	Alberto Errazuriz	80	영업부
148	Gerald Cambrault	80	영업부
149	Eleni Zlotkey	80	영업부
150	Peter Tucker	80	영업부
151	David Bernstein	80	영업부
152	Peter Hall	80	영업부
153	Christopher Olsen	80	영업부
154	Nanette Cambrault	80	영업부
155	Oliver Tuvault	80	영업부
156	Janette King	80	영업부
157	Patrick Sully	80	영업부
158	Allan McEwen	80	영업부
159	Lindsey Smith	80	영업부
160	Louise Doran	80	영업부
161	Sarath Sewall	80	영업부
162	Clara Vishney	80	영업부
163	Danielle Greene	80	영업부
164	Mattea Marvins	80	영업부
165	David Lee	80	영업부
166	Sundar Ande	80	영업부
167	Amit Banda	80	영업부
110	John Chen	100	자금부
108	Nancy Greenberg	100	자금부
111	Ismael Sciarra	100	자금부
112	Jose Manuel Urman	100	자금부
113	Luis Popp	100	자금부
109	Daniel Faviet	100	자금부

셀프 조인
동일한 한 테이블에서 조인하는 방법


%%sql 

SELECT 
    a.employee_id
    , a.emp_name
    , b.employee_id
    , b.emp_name
    , a.department_id
FROM 
    employees a
    , employees b
WHERE a.employee_id < b.employee_id
    AND a.department_id = b.department_id
    AND a.department_id = 20

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

employee_id	emp_name	employee_id_1	emp_name_1	department_id
201	Michael Hartstein	202	Pat Fay	20

OUTER JOIN
조인 조건에 만족하지 않더라도 데이터를 모두 추출함
무조건 ID가 매칭이 된 것만 조회

%%sql

SELECT
    a.department_id
    , a.department_name
    , b.job_id
    , b.department_id
FROM
    departments a
    , job_history b
WHERE a.department_id = b.department_id

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

department_id	department_name	job_id	department_id_1
20	마케팅	MK_REP	20
50	배송부	ST_CLERK	50
50	배송부	ST_CLERK	50
60	IT	IT_PROG	60
80	영업부	SA_MAN	80
80	영업부	SA_REP	80
90	기획부	AC_ACCOUNT	90
90	기획부	AD_ASST	90
110	경리부	AC_MGR	110
110	경리부	AC_ACCOUNT	110

%%sql

SELECT 
    a.employee_id
    , a.emp_name
    , b.job_id
    , b.department_id
FROM
    employees a
    , job_history b
WHERE a.employee_id = b.employee_id(+)
    AND a.department_id = b.department_id(+)

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

employee_id	emp_name	job_id	department_id
201	Michael Hartstein	MK_REP	20
122	Payam Kaufling	ST_CLERK	50
176	Jonathon Taylor	SA_REP	80
176	Jonathon Taylor	SA_MAN	80
101	Neena Kochhar	None	None
105	David Austin	None	None
128	Steven Markle	None	None
139	John Seo	None	None
166	Sundar Ande	None	None
186	Julia Dellinger	None	None
197	Kevin Feeney	None	None
106	Valli Pataballa	None	None
108	Nancy Greenberg	None	None
126	Irene Mikkilineni	None	None
172	Elizabeth Bates	None	None
120	Matthew Weiss	None	None
124	Kevin Mourgos	None	None
154	Nanette Cambrault	None	None
155	Oliver Tuvault	None	None
181	Jean Fleaur	None	None
199	Douglas Grant	None	None
204	Hermann Baer	None	None
134	Michael Rogers	None	None
167	Amit Banda	None	None
206	William Gietz	None	None
125	Julia Nayer	None	None
161	Sarath Sewall	None	None
182	Martha Sullivan	None	None
146	Karen Partners	None	None
152	Peter Hall	None	None
177	Jack Livingston	None	None
190	Timothy Gates	None	None
193	Britney Everett	None	None
203	Susan Mavris	None	None
133	Jason Mallin	None	None
158	Allan McEwen	None	None
159	Lindsey Smith	None	None
119	Karen Colmenares	None	None
153	Christopher Olsen	None	None
173	Sundita Kumar	None	None
137	Renske Ladwig	None	None
143	Randall Matos	None	None
151	David Bernstein	None	None
184	Nandita Sarchand	None	None
102	Lex De Haan	None	None
149	Eleni Zlotkey	None	None
191	Randall Perkins	None	None
100	Steven King	None	None
145	John Russell	None	None
168	Lisa Ozer	None	None
170	Tayler Fox	None	None
202	Pat Fay	None	None
112	Jose Manuel Urman	None	None
171	William Smith	None	None
185	Alexis Bull	None	None
110	John Chen	None	None
115	Alexander Khoo	None	None
131	James Marlow	None	None
103	Alexander Hunold	None	None
116	Shelli Baida	None	None
138	Stephen Stiles	None	None
147	Alberto Errazuriz	None	None
157	Patrick Sully	None	None
183	Girard Geoni	None	None
111	Ismael Sciarra	None	None
150	Peter Tucker	None	None
163	Danielle Greene	None	None
107	Diana Lorentz	None	None
109	Daniel Faviet	None	None
121	Adam Fripp	None	None
123	Shanta Vollman	None	None
144	Peter Vargas	None	None
156	Janette King	None	None
113	Luis Popp	None	None
130	Mozhe Atkinson	None	None
148	Gerald Cambrault	None	None
160	Louise Doran	None	None
200	Jennifer Whalen	None	None
165	David Lee	None	None
178	Kimberely Grant	None	None
194	Samuel McCain	None	None
104	Bruce Ernst	None	None
132	TJ Olson	None	None
136	Hazel Philtanker	None	None
141	Trenna Rajs	None	None
162	Clara Vishney	None	None
196	Alana Walsh	None	None
117	Sigal Tobias	None	None
175	Alyssa Hutton	None	None
135	Ki Gee	None	None
164	Mattea Marvins	None	None
188	Kelly Chung	None	None
198	Donald OConnell	None	None
118	Guy Himuro	None	None
129	Laura Bissot	None	None
169	Harrison Bloom	None	None
189	Jennifer Dilly	None	None
192	Sarah Bell	None	None
205	Shelley Higgins	None	None
114	Den Raphaely	None	None
127	James Landry	None	None
174	Ellen Abel	None	None
179	Charles Johnson	None	None
187	Anthony Cabrio	None	None
142	Curtis Davies	None	None
180	Winston Taylor	None	None
195	Vance Jones	None	None
140	Joshua Patel	None	None

카타시안 조인
사원 테이블의 총 건수는 107건
부서 테이블의 총 건수는 27건
107 x 27 = 2,889건
ANSI 조인
ANSI SQL 문법 (JOIN 명 들어감)
조인 조건이 WHERE절이 아닌 FROM 절에 들어 간다.
- 쿼리 비교 : 2013년 1월 1일 이후에 입사한 사원번호, 사원명 부서번호, 부서명을 조회
기존 쿼리

%%sql

SELECT 
    a.employee_id
    , a.emp_name
    , a.hire_date
    , b.department_id
    , b.department_name
FROM
    employees a
    , departments b
WHERE a.department_id = b.department_id
    AND a.hire_date >= TO_DATE('2003-01-01', 'YYYY-MM-DD')

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

employee_id	emp_name	hire_date	department_id	department_name
200	Jennifer Whalen	2003-09-17 00:00:00	10	총무기획부
202	Pat Fay	2005-08-17 00:00:00	20	마케팅
201	Michael Hartstein	2004-02-17 00:00:00	20	마케팅
118	Guy Himuro	2006-11-15 00:00:00	30	구매/생산부
117	Sigal Tobias	2005-07-24 00:00:00	30	구매/생산부
116	Shelli Baida	2005-12-24 00:00:00	30	구매/생산부
119	Karen Colmenares	2007-08-10 00:00:00	30	구매/생산부
115	Alexander Khoo	2003-05-18 00:00:00	30	구매/생산부
198	Donald OConnell	2007-06-21 00:00:00	50	배송부
199	Douglas Grant	2008-01-13 00:00:00	50	배송부
120	Matthew Weiss	2004-07-18 00:00:00	50	배송부
121	Adam Fripp	2005-04-10 00:00:00	50	배송부
122	Payam Kaufling	2003-05-01 00:00:00	50	배송부
123	Shanta Vollman	2005-10-10 00:00:00	50	배송부
124	Kevin Mourgos	2007-11-16 00:00:00	50	배송부
125	Julia Nayer	2005-07-16 00:00:00	50	배송부
126	Irene Mikkilineni	2006-09-28 00:00:00	50	배송부
127	James Landry	2007-01-14 00:00:00	50	배송부
128	Steven Markle	2008-03-08 00:00:00	50	배송부
129	Laura Bissot	2005-08-20 00:00:00	50	배송부
130	Mozhe Atkinson	2005-10-30 00:00:00	50	배송부
131	James Marlow	2005-02-16 00:00:00	50	배송부
132	TJ Olson	2007-04-10 00:00:00	50	배송부
133	Jason Mallin	2004-06-14 00:00:00	50	배송부
134	Michael Rogers	2006-08-26 00:00:00	50	배송부
135	Ki Gee	2007-12-12 00:00:00	50	배송부
136	Hazel Philtanker	2008-02-06 00:00:00	50	배송부
137	Renske Ladwig	2003-07-14 00:00:00	50	배송부
138	Stephen Stiles	2005-10-26 00:00:00	50	배송부
139	John Seo	2006-02-12 00:00:00	50	배송부
140	Joshua Patel	2006-04-06 00:00:00	50	배송부
141	Trenna Rajs	2003-10-17 00:00:00	50	배송부
142	Curtis Davies	2005-01-29 00:00:00	50	배송부
143	Randall Matos	2006-03-15 00:00:00	50	배송부
144	Peter Vargas	2006-07-09 00:00:00	50	배송부
180	Winston Taylor	2006-01-24 00:00:00	50	배송부
181	Jean Fleaur	2006-02-23 00:00:00	50	배송부
182	Martha Sullivan	2007-06-21 00:00:00	50	배송부
183	Girard Geoni	2008-02-03 00:00:00	50	배송부
184	Nandita Sarchand	2004-01-27 00:00:00	50	배송부
185	Alexis Bull	2005-02-20 00:00:00	50	배송부
186	Julia Dellinger	2006-06-24 00:00:00	50	배송부
187	Anthony Cabrio	2007-02-07 00:00:00	50	배송부
188	Kelly Chung	2005-06-14 00:00:00	50	배송부
189	Jennifer Dilly	2005-08-13 00:00:00	50	배송부
190	Timothy Gates	2006-07-11 00:00:00	50	배송부
191	Randall Perkins	2007-12-19 00:00:00	50	배송부
192	Sarah Bell	2004-02-04 00:00:00	50	배송부
193	Britney Everett	2005-03-03 00:00:00	50	배송부
194	Samuel McCain	2006-07-01 00:00:00	50	배송부
195	Vance Jones	2007-03-17 00:00:00	50	배송부
196	Alana Walsh	2006-04-24 00:00:00	50	배송부
197	Kevin Feeney	2006-05-23 00:00:00	50	배송부
106	Valli Pataballa	2006-02-05 00:00:00	60	IT
107	Diana Lorentz	2007-02-07 00:00:00	60	IT
105	David Austin	2005-06-25 00:00:00	60	IT
104	Bruce Ernst	2007-05-21 00:00:00	60	IT
103	Alexander Hunold	2006-01-03 00:00:00	60	IT
101	Neena Kochhar	2005-09-21 00:00:00	90	기획부
100	Steven King	2003-06-17 00:00:00	90	기획부
113	Luis Popp	2007-12-07 00:00:00	100	자금부
112	Jose Manuel Urman	2006-03-07 00:00:00	100	자금부
111	Ismael Sciarra	2005-09-30 00:00:00	100	자금부
110	John Chen	2005-09-28 00:00:00	100	자금부

쿼리 비교 : 2013년 1월 1일 이후에 입사한 사원번호, 사원명 부서번호, 부서명을 조회
ANSI 쿼리

%%sql

SELECT 
    a.employee_id
    , a.emp_name
    , a.hire_date
    , b.department_id
    , b.department_name
FROM
    employees a
INNER JOIN departments b
    ON (a.department_id = b.department_id)
WHERE a.hire_date >= TO_DATE('2003-01-01', 'YYYY-MM-DD')

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

employee_id	emp_name	hire_date	department_id	department_name
200	Jennifer Whalen	2003-09-17 00:00:00	10	총무기획부
202	Pat Fay	2005-08-17 00:00:00	20	마케팅
201	Michael Hartstein	2004-02-17 00:00:00	20	마케팅
118	Guy Himuro	2006-11-15 00:00:00	30	구매/생산부
117	Sigal Tobias	2005-07-24 00:00:00	30	구매/생산부
116	Shelli Baida	2005-12-24 00:00:00	30	구매/생산부
119	Karen Colmenares	2007-08-10 00:00:00	30	구매/생산부
115	Alexander Khoo	2003-05-18 00:00:00	30	구매/생산부
198	Donald OConnell	2007-06-21 00:00:00	50	배송부
199	Douglas Grant	2008-01-13 00:00:00	50	배송부
120	Matthew Weiss	2004-07-18 00:00:00	50	배송부
121	Adam Fripp	2005-04-10 00:00:00	50	배송부
122	Payam Kaufling	2003-05-01 00:00:00	50	배송부
123	Shanta Vollman	2005-10-10 00:00:00	50	배송부
124	Kevin Mourgos	2007-11-16 00:00:00	50	배송부
125	Julia Nayer	2005-07-16 00:00:00	50	배송부
126	Irene Mikkilineni	2006-09-28 00:00:00	50	배송부
127	James Landry	2007-01-14 00:00:00	50	배송부
128	Steven Markle	2008-03-08 00:00:00	50	배송부
129	Laura Bissot	2005-08-20 00:00:00	50	배송부
130	Mozhe Atkinson	2005-10-30 00:00:00	50	배송부
131	James Marlow	2005-02-16 00:00:00	50	배송부
132	TJ Olson	2007-04-10 00:00:00	50	배송부
133	Jason Mallin	2004-06-14 00:00:00	50	배송부
134	Michael Rogers	2006-08-26 00:00:00	50	배송부
135	Ki Gee	2007-12-12 00:00:00	50	배송부
136	Hazel Philtanker	2008-02-06 00:00:00	50	배송부
137	Renske Ladwig	2003-07-14 00:00:00	50	배송부
138	Stephen Stiles	2005-10-26 00:00:00	50	배송부
139	John Seo	2006-02-12 00:00:00	50	배송부
140	Joshua Patel	2006-04-06 00:00:00	50	배송부
141	Trenna Rajs	2003-10-17 00:00:00	50	배송부
142	Curtis Davies	2005-01-29 00:00:00	50	배송부
143	Randall Matos	2006-03-15 00:00:00	50	배송부
144	Peter Vargas	2006-07-09 00:00:00	50	배송부
180	Winston Taylor	2006-01-24 00:00:00	50	배송부
181	Jean Fleaur	2006-02-23 00:00:00	50	배송부
182	Martha Sullivan	2007-06-21 00:00:00	50	배송부
183	Girard Geoni	2008-02-03 00:00:00	50	배송부
184	Nandita Sarchand	2004-01-27 00:00:00	50	배송부
185	Alexis Bull	2005-02-20 00:00:00	50	배송부
186	Julia Dellinger	2006-06-24 00:00:00	50	배송부
187	Anthony Cabrio	2007-02-07 00:00:00	50	배송부
188	Kelly Chung	2005-06-14 00:00:00	50	배송부
189	Jennifer Dilly	2005-08-13 00:00:00	50	배송부
190	Timothy Gates	2006-07-11 00:00:00	50	배송부
191	Randall Perkins	2007-12-19 00:00:00	50	배송부
192	Sarah Bell	2004-02-04 00:00:00	50	배송부
193	Britney Everett	2005-03-03 00:00:00	50	배송부
194	Samuel McCain	2006-07-01 00:00:00	50	배송부
195	Vance Jones	2007-03-17 00:00:00	50	배송부
196	Alana Walsh	2006-04-24 00:00:00	50	배송부
197	Kevin Feeney	2006-05-23 00:00:00	50	배송부
106	Valli Pataballa	2006-02-05 00:00:00	60	IT
107	Diana Lorentz	2007-02-07 00:00:00	60	IT
105	David Austin	2005-06-25 00:00:00	60	IT
104	Bruce Ernst	2007-05-21 00:00:00	60	IT
103	Alexander Hunold	2006-01-03 00:00:00	60	IT
101	Neena Kochhar	2005-09-21 00:00:00	90	기획부
100	Steven King	2003-06-17 00:00:00	90	기획부
113	Luis Popp	2007-12-07 00:00:00	100	자금부
112	Jose Manuel Urman	2006-03-07 00:00:00	100	자금부
111	Ismael Sciarra	2005-09-30 00:00:00	100	자금부
110	John Chen	2005-09-28 00:00:00	100	자금부

ANSI 외부 조인
ANSI 외부 조인도 그 형식은 내부 조인과 비슷하다.
기존 문법에서는 기준 테이블과 대상 테이블(데이터가 없는 테이블)에서 대상 테이블쪽 조인 조건에 (+)를 붙였지만, ANSI 외부 조인은 FROM 절에 명시된 테이블 순서에 입각해 먼저 명시된 테이블 기준으로 LEFT 혹은 RIGHT를 붙이는 점이 다르다.- 쿼리 비교 : ANSI 외부 조인
기본 쿼리

%%sql

SELECT 
    a.employee_id
    , a.emp_name
    , b.job_id
    , b.department_id
FROM employees a
    , job_history b
WHERE a.employee_id  = b.employee_id(+)
    AND a.department_id = b.department_id(+)

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

employee_id	emp_name	job_id	department_id
201	Michael Hartstein	MK_REP	20
122	Payam Kaufling	ST_CLERK	50
176	Jonathon Taylor	SA_REP	80
176	Jonathon Taylor	SA_MAN	80
101	Neena Kochhar	None	None
105	David Austin	None	None
128	Steven Markle	None	None
139	John Seo	None	None
166	Sundar Ande	None	None
186	Julia Dellinger	None	None
197	Kevin Feeney	None	None
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124	Kevin Mourgos	None	None
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155	Oliver Tuvault	None	None
181	Jean Fleaur	None	None
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134	Michael Rogers	None	None
167	Amit Banda	None	None
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125	Julia Nayer	None	None
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182	Martha Sullivan	None	None
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152	Peter Hall	None	None
177	Jack Livingston	None	None
190	Timothy Gates	None	None
193	Britney Everett	None	None
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168	Lisa Ozer	None	None
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171	William Smith	None	None
185	Alexis Bull	None	None
110	John Chen	None	None
115	Alexander Khoo	None	None
131	James Marlow	None	None
103	Alexander Hunold	None	None
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140	Joshua Patel	None	None

쿼리 비교 : ANSI 외부 조인
ANSI 쿼리

%%sql

SELECT
    a.employee_id
    , a.emp_name
    , b.job_id
    , b.department_id
FROM employees a
LEFT OUTER JOIN job_history b
    ON (a.employee_id = b.employee_id
        and a.department_id = b.department_id)

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

employee_id	emp_name	job_id	department_id
201	Michael Hartstein	MK_REP	20
122	Payam Kaufling	ST_CLERK	50
176	Jonathon Taylor	SA_REP	80
176	Jonathon Taylor	SA_MAN	80
101	Neena Kochhar	None	None
105	David Austin	None	None
128	Steven Markle	None	None
139	John Seo	None	None
166	Sundar Ande	None	None
186	Julia Dellinger	None	None
197	Kevin Feeney	None	None
106	Valli Pataballa	None	None
108	Nancy Greenberg	None	None
126	Irene Mikkilineni	None	None
172	Elizabeth Bates	None	None
120	Matthew Weiss	None	None
124	Kevin Mourgos	None	None
154	Nanette Cambrault	None	None
155	Oliver Tuvault	None	None
181	Jean Fleaur	None	None
199	Douglas Grant	None	None
204	Hermann Baer	None	None
134	Michael Rogers	None	None
167	Amit Banda	None	None
206	William Gietz	None	None
125	Julia Nayer	None	None
161	Sarath Sewall	None	None
182	Martha Sullivan	None	None
146	Karen Partners	None	None
152	Peter Hall	None	None
177	Jack Livingston	None	None
190	Timothy Gates	None	None
193	Britney Everett	None	None
203	Susan Mavris	None	None
133	Jason Mallin	None	None
158	Allan McEwen	None	None
159	Lindsey Smith	None	None
119	Karen Colmenares	None	None
153	Christopher Olsen	None	None
173	Sundita Kumar	None	None
137	Renske Ladwig	None	None
143	Randall Matos	None	None
151	David Bernstein	None	None
184	Nandita Sarchand	None	None
102	Lex De Haan	None	None
149	Eleni Zlotkey	None	None
191	Randall Perkins	None	None
100	Steven King	None	None
145	John Russell	None	None
168	Lisa Ozer	None	None
170	Tayler Fox	None	None
202	Pat Fay	None	None
112	Jose Manuel Urman	None	None
171	William Smith	None	None
185	Alexis Bull	None	None
110	John Chen	None	None
115	Alexander Khoo	None	None
131	James Marlow	None	None
103	Alexander Hunold	None	None
116	Shelli Baida	None	None
138	Stephen Stiles	None	None
147	Alberto Errazuriz	None	None
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141	Trenna Rajs	None	None
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118	Guy Himuro	None	None
129	Laura Bissot	None	None
169	Harrison Bloom	None	None
189	Jennifer Dilly	None	None
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127	James Landry	None	None
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179	Charles Johnson	None	None
187	Anthony Cabrio	None	None
142	Curtis Davies	None	None
180	Winston Taylor	None	None
195	Vance Jones	None	None
140	Joshua Patel	None	None

CROSS 조인
WHERE 절에 조인 조건을 명시하지 않은 ANSI 조인이다.

%%sql

SELECT
    a.employee_id
    , a.emp_name
    , b.department_id
    , b.department_name
FROM employees a
CROSS JOIN departments b

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

employee_id	emp_name	department_id	department_name
198	Donald OConnell	10	총무기획부
199	Douglas Grant	10	총무기획부
200	Jennifer Whalen	10	총무기획부
201	Michael Hartstein	10	총무기획부
202	Pat Fay	10	총무기획부
203	Susan Mavris	10	총무기획부
204	Hermann Baer	10	총무기획부
205	Shelley Higgins	10	총무기획부
206	William Gietz	10	총무기획부
100	Steven King	10	총무기획부
101	Neena Kochhar	10	총무기획부
102	Lex De Haan	10	총무기획부
103	Alexander Hunold	10	총무기획부
104	Bruce Ernst	10	총무기획부
105	David Austin	10	총무기획부
106	Valli Pataballa	10	총무기획부
107	Diana Lorentz	10	총무기획부
108	Nancy Greenberg	10	총무기획부
109	Daniel Faviet	10	총무기획부
110	John Chen	10	총무기획부
111	Ismael Sciarra	10	총무기획부
112	Jose Manuel Urman	10	총무기획부
113	Luis Popp	10	총무기획부
114	Den Raphaely	10	총무기획부
115	Alexander Khoo	10	총무기획부
116	Shelli Baida	10	총무기획부
117	Sigal Tobias	10	총무기획부
118	Guy Himuro	10	총무기획부
119	Karen Colmenares	10	총무기획부
120	Matthew Weiss	10	총무기획부
121	Adam Fripp	10	총무기획부
122	Payam Kaufling	10	총무기획부
123	Shanta Vollman	10	총무기획부
124	Kevin Mourgos	10	총무기획부
125	Julia Nayer	10	총무기획부
126	Irene Mikkilineni	10	총무기획부
127	James Landry	10	총무기획부
128	Steven Markle	10	총무기획부
129	Laura Bissot	10	총무기획부
130	Mozhe Atkinson	10	총무기획부
131	James Marlow	10	총무기획부
132	TJ Olson	10	총무기획부
133	Jason Mallin	10	총무기획부
134	Michael Rogers	10	총무기획부
135	Ki Gee	10	총무기획부
136	Hazel Philtanker	10	총무기획부
137	Renske Ladwig	10	총무기획부
138	Stephen Stiles	10	총무기획부
139	John Seo	10	총무기획부
140	Joshua Patel	10	총무기획부
141	Trenna Rajs	10	총무기획부
142	Curtis Davies	10	총무기획부
143	Randall Matos	10	총무기획부
144	Peter Vargas	10	총무기획부
145	John Russell	10	총무기획부
146	Karen Partners	10	총무기획부
147	Alberto Errazuriz	10	총무기획부
148	Gerald Cambrault	10	총무기획부
149	Eleni Zlotkey	10	총무기획부
150	Peter Tucker	10	총무기획부
151	David Bernstein	10	총무기획부
152	Peter Hall	10	총무기획부
153	Christopher Olsen	10	총무기획부
154	Nanette Cambrault	10	총무기획부
155	Oliver Tuvault	10	총무기획부
156	Janette King	10	총무기획부
157	Patrick Sully	10	총무기획부
158	Allan McEwen	10	총무기획부
159	Lindsey Smith	10	총무기획부
160	Louise Doran	10	총무기획부
161	Sarath Sewall	10	총무기획부
162	Clara Vishney	10	총무기획부
163	Danielle Greene	10	총무기획부
164	Mattea Marvins	10	총무기획부
165	David Lee	10	총무기획부
166	Sundar Ande	10	총무기획부
167	Amit Banda	10	총무기획부
168	Lisa Ozer	10	총무기획부
169	Harrison Bloom	10	총무기획부
170	Tayler Fox	10	총무기획부
171	William Smith	10	총무기획부
172	Elizabeth Bates	10	총무기획부
173	Sundita Kumar	10	총무기획부
174	Ellen Abel	10	총무기획부
175	Alyssa Hutton	10	총무기획부
176	Jonathon Taylor	10	총무기획부
177	Jack Livingston	10	총무기획부
178	Kimberely Grant	10	총무기획부
179	Charles Johnson	10	총무기획부
180	Winston Taylor	10	총무기획부
181	Jean Fleaur	10	총무기획부
182	Martha Sullivan	10	총무기획부
183	Girard Geoni	10	총무기획부
184	Nandita Sarchand	10	총무기획부
185	Alexis Bull	10	총무기획부
186	Julia Dellinger	10	총무기획부
187	Anthony Cabrio	10	총무기획부
188	Kelly Chung	10	총무기획부
189	Jennifer Dilly	10	총무기획부
190	Timothy Gates	10	총무기획부
191	Randall Perkins	10	총무기획부
192	Sarah Bell	10	총무기획부
193	Britney Everett	10	총무기획부
194	Samuel McCain	10	총무기획부
195	Vance Jones	10	총무기획부
196	Alana Walsh	10	총무기획부
197	Kevin Feeney	10	총무기획부
198	Donald OConnell	20	마케팅
199	Douglas Grant	20	마케팅
200	Jennifer Whalen	20	마케팅
201	Michael Hartstein	20	마케팅
202	Pat Fay	20	마케팅
203	Susan Mavris	20	마케팅
204	Hermann Baer	20	마케팅
205	Shelley Higgins	20	마케팅
206	William Gietz	20	마케팅
100	Steven King	20	마케팅
101	Neena Kochhar	20	마케팅
102	Lex De Haan	20	마케팅
103	Alexander Hunold	20	마케팅
104	Bruce Ernst	20	마케팅
105	David Austin	20	마케팅
106	Valli Pataballa	20	마케팅
107	Diana Lorentz	20	마케팅
108	Nancy Greenberg	20	마케팅
109	Daniel Faviet	20	마케팅
110	John Chen	20	마케팅
111	Ismael Sciarra	20	마케팅
112	Jose Manuel Urman	20	마케팅
113	Luis Popp	20	마케팅
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115	Alexander Khoo	20	마케팅
116	Shelli Baida	20	마케팅
117	Sigal Tobias	20	마케팅
118	Guy Himuro	20	마케팅
119	Karen Colmenares	20	마케팅
120	Matthew Weiss	20	마케팅
121	Adam Fripp	20	마케팅
122	Payam Kaufling	20	마케팅
123	Shanta Vollman	20	마케팅
124	Kevin Mourgos	20	마케팅
125	Julia Nayer	20	마케팅
126	Irene Mikkilineni	20	마케팅
127	James Landry	20	마케팅
128	Steven Markle	20	마케팅
129	Laura Bissot	20	마케팅
130	Mozhe Atkinson	20	마케팅
131	James Marlow	20	마케팅
132	TJ Olson	20	마케팅
133	Jason Mallin	20	마케팅
134	Michael Rogers	20	마케팅
135	Ki Gee	20	마케팅
136	Hazel Philtanker	20	마케팅
137	Renske Ladwig	20	마케팅
138	Stephen Stiles	20	마케팅
139	John Seo	20	마케팅
140	Joshua Patel	20	마케팅
141	Trenna Rajs	20	마케팅
142	Curtis Davies	20	마케팅
143	Randall Matos	20	마케팅
144	Peter Vargas	20	마케팅
145	John Russell	20	마케팅
146	Karen Partners	20	마케팅
147	Alberto Errazuriz	20	마케팅
148	Gerald Cambrault	20	마케팅
149	Eleni Zlotkey	20	마케팅
150	Peter Tucker	20	마케팅
151	David Bernstein	20	마케팅
152	Peter Hall	20	마케팅
153	Christopher Olsen	20	마케팅
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179	Charles Johnson	20	마케팅
180	Winston Taylor	20	마케팅
181	Jean Fleaur	20	마케팅
182	Martha Sullivan	20	마케팅
183	Girard Geoni	20	마케팅
184	Nandita Sarchand	20	마케팅
185	Alexis Bull	20	마케팅
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187	Anthony Cabrio	20	마케팅
188	Kelly Chung	20	마케팅
189	Jennifer Dilly	20	마케팅
190	Timothy Gates	20	마케팅
191	Randall Perkins	20	마케팅
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193	Britney Everett	20	마케팅
194	Samuel McCain	20	마케팅
195	Vance Jones	20	마케팅
196	Alana Walsh	20	마케팅
197	Kevin Feeney	20	마케팅
198	Donald OConnell	30	구매/생산부
199	Douglas Grant	30	구매/생산부
200	Jennifer Whalen	30	구매/생산부
201	Michael Hartstein	30	구매/생산부
202	Pat Fay	30	구매/생산부
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105	David Austin	80	영업부
106	Valli Pataballa	80	영업부
107	Diana Lorentz	80	영업부
108	Nancy Greenberg	80	영업부
109	Daniel Faviet	80	영업부
110	John Chen	80	영업부
111	Ismael Sciarra	80	영업부
112	Jose Manuel Urman	80	영업부
113	Luis Popp	80	영업부
114	Den Raphaely	80	영업부
115	Alexander Khoo	80	영업부
116	Shelli Baida	80	영업부
117	Sigal Tobias	80	영업부
118	Guy Himuro	80	영업부
119	Karen Colmenares	80	영업부
120	Matthew Weiss	80	영업부
121	Adam Fripp	80	영업부
122	Payam Kaufling	80	영업부
123	Shanta Vollman	80	영업부
124	Kevin Mourgos	80	영업부
125	Julia Nayer	80	영업부
126	Irene Mikkilineni	80	영업부
127	James Landry	80	영업부
128	Steven Markle	80	영업부
129	Laura Bissot	80	영업부
130	Mozhe Atkinson	80	영업부
131	James Marlow	80	영업부
132	TJ Olson	80	영업부
133	Jason Mallin	80	영업부
134	Michael Rogers	80	영업부
135	Ki Gee	80	영업부
136	Hazel Philtanker	80	영업부
137	Renske Ladwig	80	영업부
138	Stephen Stiles	80	영업부
139	John Seo	80	영업부
140	Joshua Patel	80	영업부
141	Trenna Rajs	80	영업부
142	Curtis Davies	80	영업부
143	Randall Matos	80	영업부
144	Peter Vargas	80	영업부
145	John Russell	80	영업부
146	Karen Partners	80	영업부
147	Alberto Errazuriz	80	영업부
148	Gerald Cambrault	80	영업부
149	Eleni Zlotkey	80	영업부
150	Peter Tucker	80	영업부
151	David Bernstein	80	영업부
152	Peter Hall	80	영업부
153	Christopher Olsen	80	영업부
154	Nanette Cambrault	80	영업부
155	Oliver Tuvault	80	영업부
156	Janette King	80	영업부
157	Patrick Sully	80	영업부
158	Allan McEwen	80	영업부
159	Lindsey Smith	80	영업부
160	Louise Doran	80	영업부
161	Sarath Sewall	80	영업부
162	Clara Vishney	80	영업부
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165	David Lee	80	영업부
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185	Alexis Bull	80	영업부
186	Julia Dellinger	80	영업부
187	Anthony Cabrio	80	영업부
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190	Timothy Gates	80	영업부
191	Randall Perkins	80	영업부
192	Sarah Bell	80	영업부
193	Britney Everett	80	영업부
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196	Alana Walsh	80	영업부
197	Kevin Feeney	80	영업부
198	Donald OConnell	90	기획부
199	Douglas Grant	90	기획부
200	Jennifer Whalen	90	기획부
201	Michael Hartstein	90	기획부
202	Pat Fay	90	기획부
203	Susan Mavris	90	기획부
204	Hermann Baer	90	기획부
205	Shelley Higgins	90	기획부
206	William Gietz	90	기획부
100	Steven King	90	기획부
101	Neena Kochhar	90	기획부
102	Lex De Haan	90	기획부
103	Alexander Hunold	90	기획부
104	Bruce Ernst	90	기획부
105	David Austin	90	기획부
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107	Diana Lorentz	90	기획부
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111	Ismael Sciarra	90	기획부
112	Jose Manuel Urman	90	기획부
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146	Karen Partners	120	재무팀
147	Alberto Errazuriz	120	재무팀
148	Gerald Cambrault	120	재무팀
149	Eleni Zlotkey	120	재무팀
150	Peter Tucker	120	재무팀
151	David Bernstein	120	재무팀
152	Peter Hall	120	재무팀
153	Christopher Olsen	120	재무팀
154	Nanette Cambrault	120	재무팀
155	Oliver Tuvault	120	재무팀
156	Janette King	120	재무팀
157	Patrick Sully	120	재무팀
158	Allan McEwen	120	재무팀
159	Lindsey Smith	120	재무팀
160	Louise Doran	120	재무팀
161	Sarath Sewall	120	재무팀
162	Clara Vishney	120	재무팀
163	Danielle Greene	120	재무팀
164	Mattea Marvins	120	재무팀
165	David Lee	120	재무팀
166	Sundar Ande	120	재무팀
167	Amit Banda	120	재무팀
168	Lisa Ozer	120	재무팀
169	Harrison Bloom	120	재무팀
170	Tayler Fox	120	재무팀
171	William Smith	120	재무팀
172	Elizabeth Bates	120	재무팀
173	Sundita Kumar	120	재무팀
174	Ellen Abel	120	재무팀
175	Alyssa Hutton	120	재무팀
176	Jonathon Taylor	120	재무팀
177	Jack Livingston	120	재무팀
178	Kimberely Grant	120	재무팀
179	Charles Johnson	120	재무팀
180	Winston Taylor	120	재무팀
181	Jean Fleaur	120	재무팀
182	Martha Sullivan	120	재무팀
183	Girard Geoni	120	재무팀
184	Nandita Sarchand	120	재무팀
185	Alexis Bull	120	재무팀
186	Julia Dellinger	120	재무팀
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191	Randall Perkins	120	재무팀
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195	Vance Jones	120	재무팀
196	Alana Walsh	120	재무팀
197	Kevin Feeney	120	재무팀
198	Donald OConnell	130	세무팀
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201	Michael Hartstein	130	세무팀
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206	William Gietz	130	세무팀
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140	Joshua Patel	130	세무팀
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144	Peter Vargas	160	수익관리팀
145	John Russell	160	수익관리팀
146	Karen Partners	160	수익관리팀
147	Alberto Errazuriz	160	수익관리팀
148	Gerald Cambrault	160	수익관리팀
149	Eleni Zlotkey	160	수익관리팀
150	Peter Tucker	160	수익관리팀
151	David Bernstein	160	수익관리팀
152	Peter Hall	160	수익관리팀
153	Christopher Olsen	160	수익관리팀
154	Nanette Cambrault	160	수익관리팀
155	Oliver Tuvault	160	수익관리팀
156	Janette King	160	수익관리팀
157	Patrick Sully	160	수익관리팀
158	Allan McEwen	160	수익관리팀
159	Lindsey Smith	160	수익관리팀
160	Louise Doran	160	수익관리팀
161	Sarath Sewall	160	수익관리팀
162	Clara Vishney	160	수익관리팀
163	Danielle Greene	160	수익관리팀
164	Mattea Marvins	160	수익관리팀
165	David Lee	160	수익관리팀
166	Sundar Ande	160	수익관리팀
167	Amit Banda	160	수익관리팀
168	Lisa Ozer	160	수익관리팀
169	Harrison Bloom	160	수익관리팀
170	Tayler Fox	160	수익관리팀
171	William Smith	160	수익관리팀
172	Elizabeth Bates	160	수익관리팀
173	Sundita Kumar	160	수익관리팀
174	Ellen Abel	160	수익관리팀
175	Alyssa Hutton	160	수익관리팀
176	Jonathon Taylor	160	수익관리팀
177	Jack Livingston	160	수익관리팀
178	Kimberely Grant	160	수익관리팀
179	Charles Johnson	160	수익관리팀
180	Winston Taylor	160	수익관리팀
181	Jean Fleaur	160	수익관리팀
182	Martha Sullivan	160	수익관리팀
183	Girard Geoni	160	수익관리팀
184	Nandita Sarchand	160	수익관리팀
185	Alexis Bull	160	수익관리팀
186	Julia Dellinger	160	수익관리팀
187	Anthony Cabrio	160	수익관리팀
188	Kelly Chung	160	수익관리팀
189	Jennifer Dilly	160	수익관리팀
190	Timothy Gates	160	수익관리팀
191	Randall Perkins	160	수익관리팀
192	Sarah Bell	160	수익관리팀
193	Britney Everett	160	수익관리팀
194	Samuel McCain	160	수익관리팀
195	Vance Jones	160	수익관리팀
196	Alana Walsh	160	수익관리팀
197	Kevin Feeney	160	수익관리팀
198	Donald OConnell	170	생산팀
199	Douglas Grant	170	생산팀
200	Jennifer Whalen	170	생산팀
201	Michael Hartstein	170	생산팀
202	Pat Fay	170	생산팀
203	Susan Mavris	170	생산팀
204	Hermann Baer	170	생산팀
205	Shelley Higgins	170	생산팀
206	William Gietz	170	생산팀
100	Steven King	170	생산팀
101	Neena Kochhar	170	생산팀
102	Lex De Haan	170	생산팀
103	Alexander Hunold	170	생산팀
104	Bruce Ernst	170	생산팀
105	David Austin	170	생산팀
106	Valli Pataballa	170	생산팀
107	Diana Lorentz	170	생산팀
108	Nancy Greenberg	170	생산팀
109	Daniel Faviet	170	생산팀
110	John Chen	170	생산팀
111	Ismael Sciarra	170	생산팀
112	Jose Manuel Urman	170	생산팀
113	Luis Popp	170	생산팀
114	Den Raphaely	170	생산팀
115	Alexander Khoo	170	생산팀
116	Shelli Baida	170	생산팀
117	Sigal Tobias	170	생산팀
118	Guy Himuro	170	생산팀
119	Karen Colmenares	170	생산팀
120	Matthew Weiss	170	생산팀
121	Adam Fripp	170	생산팀
122	Payam Kaufling	170	생산팀
123	Shanta Vollman	170	생산팀
124	Kevin Mourgos	170	생산팀
125	Julia Nayer	170	생산팀
126	Irene Mikkilineni	170	생산팀
127	James Landry	170	생산팀
128	Steven Markle	170	생산팀
129	Laura Bissot	170	생산팀
130	Mozhe Atkinson	170	생산팀
131	James Marlow	170	생산팀
132	TJ Olson	170	생산팀
133	Jason Mallin	170	생산팀
134	Michael Rogers	170	생산팀
135	Ki Gee	170	생산팀
136	Hazel Philtanker	170	생산팀
137	Renske Ladwig	170	생산팀
138	Stephen Stiles	170	생산팀
139	John Seo	170	생산팀
140	Joshua Patel	170	생산팀
141	Trenna Rajs	170	생산팀
142	Curtis Davies	170	생산팀
143	Randall Matos	170	생산팀
144	Peter Vargas	170	생산팀
145	John Russell	170	생산팀
146	Karen Partners	170	생산팀
147	Alberto Errazuriz	170	생산팀
148	Gerald Cambrault	170	생산팀
149	Eleni Zlotkey	170	생산팀
150	Peter Tucker	170	생산팀
151	David Bernstein	170	생산팀
152	Peter Hall	170	생산팀
153	Christopher Olsen	170	생산팀
154	Nanette Cambrault	170	생산팀
155	Oliver Tuvault	170	생산팀
156	Janette King	170	생산팀
157	Patrick Sully	170	생산팀
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139	John Seo	180	건설팀
140	Joshua Patel	180	건설팀
141	Trenna Rajs	180	건설팀
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203	Susan Mavris	190	계약팀
204	Hermann Baer	190	계약팀
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107	Diana Lorentz	190	계약팀
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109	Daniel Faviet	190	계약팀
110	John Chen	190	계약팀
111	Ismael Sciarra	190	계약팀
112	Jose Manuel Urman	190	계약팀
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116	Shelli Baida	190	계약팀
117	Sigal Tobias	190	계약팀
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119	Karen Colmenares	190	계약팀
120	Matthew Weiss	190	계약팀
121	Adam Fripp	190	계약팀
122	Payam Kaufling	190	계약팀
123	Shanta Vollman	190	계약팀
124	Kevin Mourgos	190	계약팀
125	Julia Nayer	190	계약팀
126	Irene Mikkilineni	190	계약팀
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170	Tayler Fox	200	운영팀
171	William Smith	200	운영팀
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176	Jonathon Taylor	200	운영팀
177	Jack Livingston	200	운영팀
178	Kimberely Grant	200	운영팀
179	Charles Johnson	200	운영팀
180	Winston Taylor	200	운영팀
181	Jean Fleaur	200	운영팀
182	Martha Sullivan	200	운영팀
183	Girard Geoni	200	운영팀
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185	Alexis Bull	200	운영팀
186	Julia Dellinger	200	운영팀
187	Anthony Cabrio	200	운영팀
188	Kelly Chung	200	운영팀
189	Jennifer Dilly	200	운영팀
190	Timothy Gates	200	운영팀
191	Randall Perkins	200	운영팀
192	Sarah Bell	200	운영팀
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195	Vance Jones	200	운영팀
196	Alana Walsh	200	운영팀
197	Kevin Feeney	200	운영팀
198	Donald OConnell	210	IT 지원
199	Douglas Grant	210	IT 지원
200	Jennifer Whalen	210	IT 지원
201	Michael Hartstein	210	IT 지원
202	Pat Fay	210	IT 지원
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104	Bruce Ernst	210	IT 지원
105	David Austin	210	IT 지원
106	Valli Pataballa	210	IT 지원
107	Diana Lorentz	210	IT 지원
108	Nancy Greenberg	210	IT 지원
109	Daniel Faviet	210	IT 지원
110	John Chen	210	IT 지원
111	Ismael Sciarra	210	IT 지원
112	Jose Manuel Urman	210	IT 지원
113	Luis Popp	210	IT 지원
114	Den Raphaely	210	IT 지원
115	Alexander Khoo	210	IT 지원
116	Shelli Baida	210	IT 지원
117	Sigal Tobias	210	IT 지원
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119	Karen Colmenares	210	IT 지원
120	Matthew Weiss	210	IT 지원
121	Adam Fripp	210	IT 지원
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124	Kevin Mourgos	210	IT 지원
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129	Laura Bissot	210	IT 지원
130	Mozhe Atkinson	210	IT 지원
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132	TJ Olson	210	IT 지원
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140	Joshua Patel	210	IT 지원
141	Trenna Rajs	210	IT 지원
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143	Randall Matos	210	IT 지원
144	Peter Vargas	210	IT 지원
145	John Russell	210	IT 지원
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147	Alberto Errazuriz	210	IT 지원
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150	Peter Tucker	210	IT 지원
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179	Charles Johnson	240	공공 판매사업팀
180	Winston Taylor	240	공공 판매사업팀
181	Jean Fleaur	240	공공 판매사업팀
182	Martha Sullivan	240	공공 판매사업팀
183	Girard Geoni	240	공공 판매사업팀
184	Nandita Sarchand	240	공공 판매사업팀
185	Alexis Bull	240	공공 판매사업팀
186	Julia Dellinger	240	공공 판매사업팀
187	Anthony Cabrio	240	공공 판매사업팀
188	Kelly Chung	240	공공 판매사업팀
189	Jennifer Dilly	240	공공 판매사업팀
190	Timothy Gates	240	공공 판매사업팀
191	Randall Perkins	240	공공 판매사업팀
192	Sarah Bell	240	공공 판매사업팀
193	Britney Everett	240	공공 판매사업팀
194	Samuel McCain	240	공공 판매사업팀
195	Vance Jones	240	공공 판매사업팀
196	Alana Walsh	240	공공 판매사업팀
197	Kevin Feeney	240	공공 판매사업팀
198	Donald OConnell	250	판매팀
199	Douglas Grant	250	판매팀
200	Jennifer Whalen	250	판매팀
201	Michael Hartstein	250	판매팀
202	Pat Fay	250	판매팀
203	Susan Mavris	250	판매팀
204	Hermann Baer	250	판매팀
205	Shelley Higgins	250	판매팀
206	William Gietz	250	판매팀
100	Steven King	250	판매팀
101	Neena Kochhar	250	판매팀
102	Lex De Haan	250	판매팀
103	Alexander Hunold	250	판매팀
104	Bruce Ernst	250	판매팀
105	David Austin	250	판매팀
106	Valli Pataballa	250	판매팀
107	Diana Lorentz	250	판매팀
108	Nancy Greenberg	250	판매팀
109	Daniel Faviet	250	판매팀
110	John Chen	250	판매팀
111	Ismael Sciarra	250	판매팀
112	Jose Manuel Urman	250	판매팀
113	Luis Popp	250	판매팀
114	Den Raphaely	250	판매팀
115	Alexander Khoo	250	판매팀
116	Shelli Baida	250	판매팀
117	Sigal Tobias	250	판매팀
118	Guy Himuro	250	판매팀
119	Karen Colmenares	250	판매팀
120	Matthew Weiss	250	판매팀
121	Adam Fripp	250	판매팀
122	Payam Kaufling	250	판매팀
123	Shanta Vollman	250	판매팀
124	Kevin Mourgos	250	판매팀
125	Julia Nayer	250	판매팀
126	Irene Mikkilineni	250	판매팀
127	James Landry	250	판매팀
128	Steven Markle	250	판매팀
129	Laura Bissot	250	판매팀
130	Mozhe Atkinson	250	판매팀
131	James Marlow	250	판매팀
132	TJ Olson	250	판매팀
133	Jason Mallin	250	판매팀
134	Michael Rogers	250	판매팀
135	Ki Gee	250	판매팀
136	Hazel Philtanker	250	판매팀
137	Renske Ladwig	250	판매팀
138	Stephen Stiles	250	판매팀
139	John Seo	250	판매팀
140	Joshua Patel	250	판매팀
141	Trenna Rajs	250	판매팀
142	Curtis Davies	250	판매팀
143	Randall Matos	250	판매팀
144	Peter Vargas	250	판매팀
145	John Russell	250	판매팀
146	Karen Partners	250	판매팀
147	Alberto Errazuriz	250	판매팀
148	Gerald Cambrault	250	판매팀
149	Eleni Zlotkey	250	판매팀
150	Peter Tucker	250	판매팀
151	David Bernstein	250	판매팀
152	Peter Hall	250	판매팀
153	Christopher Olsen	250	판매팀
154	Nanette Cambrault	250	판매팀
155	Oliver Tuvault	250	판매팀
156	Janette King	250	판매팀
157	Patrick Sully	250	판매팀
158	Allan McEwen	250	판매팀
159	Lindsey Smith	250	판매팀
160	Louise Doran	250	판매팀
161	Sarath Sewall	250	판매팀
162	Clara Vishney	250	판매팀
163	Danielle Greene	250	판매팀
164	Mattea Marvins	250	판매팀
165	David Lee	250	판매팀
166	Sundar Ande	250	판매팀
167	Amit Banda	250	판매팀
168	Lisa Ozer	250	판매팀
169	Harrison Bloom	250	판매팀
170	Tayler Fox	250	판매팀
171	William Smith	250	판매팀
172	Elizabeth Bates	250	판매팀
173	Sundita Kumar	250	판매팀
174	Ellen Abel	250	판매팀
175	Alyssa Hutton	250	판매팀
176	Jonathon Taylor	250	판매팀
177	Jack Livingston	250	판매팀
178	Kimberely Grant	250	판매팀
179	Charles Johnson	250	판매팀
180	Winston Taylor	250	판매팀
181	Jean Fleaur	250	판매팀
182	Martha Sullivan	250	판매팀
183	Girard Geoni	250	판매팀
184	Nandita Sarchand	250	판매팀
185	Alexis Bull	250	판매팀
186	Julia Dellinger	250	판매팀
187	Anthony Cabrio	250	판매팀
188	Kelly Chung	250	판매팀
189	Jennifer Dilly	250	판매팀
190	Timothy Gates	250	판매팀
191	Randall Perkins	250	판매팀
192	Sarah Bell	250	판매팀
193	Britney Everett	250	판매팀
194	Samuel McCain	250	판매팀
195	Vance Jones	250	판매팀
196	Alana Walsh	250	판매팀
197	Kevin Feeney	250	판매팀
198	Donald OConnell	260	채용팀
199	Douglas Grant	260	채용팀
200	Jennifer Whalen	260	채용팀
201	Michael Hartstein	260	채용팀
202	Pat Fay	260	채용팀
203	Susan Mavris	260	채용팀
204	Hermann Baer	260	채용팀
205	Shelley Higgins	260	채용팀
206	William Gietz	260	채용팀
100	Steven King	260	채용팀
101	Neena Kochhar	260	채용팀
102	Lex De Haan	260	채용팀
103	Alexander Hunold	260	채용팀
104	Bruce Ernst	260	채용팀
105	David Austin	260	채용팀
106	Valli Pataballa	260	채용팀
107	Diana Lorentz	260	채용팀
108	Nancy Greenberg	260	채용팀
109	Daniel Faviet	260	채용팀
110	John Chen	260	채용팀
111	Ismael Sciarra	260	채용팀
112	Jose Manuel Urman	260	채용팀
113	Luis Popp	260	채용팀
114	Den Raphaely	260	채용팀
115	Alexander Khoo	260	채용팀
116	Shelli Baida	260	채용팀
117	Sigal Tobias	260	채용팀
118	Guy Himuro	260	채용팀
119	Karen Colmenares	260	채용팀
120	Matthew Weiss	260	채용팀
121	Adam Fripp	260	채용팀
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123	Shanta Vollman	260	채용팀
124	Kevin Mourgos	260	채용팀
125	Julia Nayer	260	채용팀
126	Irene Mikkilineni	260	채용팀
127	James Landry	260	채용팀
128	Steven Markle	260	채용팀
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130	Mozhe Atkinson	260	채용팀
131	James Marlow	260	채용팀
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133	Jason Mallin	260	채용팀
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137	Renske Ladwig	260	채용팀
138	Stephen Stiles	260	채용팀
139	John Seo	260	채용팀
140	Joshua Patel	260	채용팀
141	Trenna Rajs	260	채용팀
142	Curtis Davies	260	채용팀
143	Randall Matos	260	채용팀
144	Peter Vargas	260	채용팀
145	John Russell	260	채용팀
146	Karen Partners	260	채용팀
147	Alberto Errazuriz	260	채용팀
148	Gerald Cambrault	260	채용팀
149	Eleni Zlotkey	260	채용팀
150	Peter Tucker	260	채용팀
151	David Bernstein	260	채용팀
152	Peter Hall	260	채용팀
153	Christopher Olsen	260	채용팀
154	Nanette Cambrault	260	채용팀
155	Oliver Tuvault	260	채용팀
156	Janette King	260	채용팀
157	Patrick Sully	260	채용팀
158	Allan McEwen	260	채용팀
159	Lindsey Smith	260	채용팀
160	Louise Doran	260	채용팀
161	Sarath Sewall	260	채용팀
162	Clara Vishney	260	채용팀
163	Danielle Greene	260	채용팀
164	Mattea Marvins	260	채용팀
165	David Lee	260	채용팀
166	Sundar Ande	260	채용팀
167	Amit Banda	260	채용팀
168	Lisa Ozer	260	채용팀
169	Harrison Bloom	260	채용팀
170	Tayler Fox	260	채용팀
171	William Smith	260	채용팀
172	Elizabeth Bates	260	채용팀
173	Sundita Kumar	260	채용팀
174	Ellen Abel	260	채용팀
175	Alyssa Hutton	260	채용팀
176	Jonathon Taylor	260	채용팀
177	Jack Livingston	260	채용팀
178	Kimberely Grant	260	채용팀
179	Charles Johnson	260	채용팀
180	Winston Taylor	260	채용팀
181	Jean Fleaur	260	채용팀
182	Martha Sullivan	260	채용팀
183	Girard Geoni	260	채용팀
184	Nandita Sarchand	260	채용팀
185	Alexis Bull	260	채용팀
186	Julia Dellinger	260	채용팀
187	Anthony Cabrio	260	채용팀
188	Kelly Chung	260	채용팀
189	Jennifer Dilly	260	채용팀
190	Timothy Gates	260	채용팀
191	Randall Perkins	260	채용팀
192	Sarah Bell	260	채용팀
193	Britney Everett	260	채용팀
194	Samuel McCain	260	채용팀
195	Vance Jones	260	채용팀
196	Alana Walsh	260	채용팀
197	Kevin Feeney	260	채용팀
198	Donald OConnell	270	급여팀
199	Douglas Grant	270	급여팀
200	Jennifer Whalen	270	급여팀
201	Michael Hartstein	270	급여팀
202	Pat Fay	270	급여팀
203	Susan Mavris	270	급여팀
204	Hermann Baer	270	급여팀
205	Shelley Higgins	270	급여팀
206	William Gietz	270	급여팀
100	Steven King	270	급여팀
101	Neena Kochhar	270	급여팀
102	Lex De Haan	270	급여팀
103	Alexander Hunold	270	급여팀
104	Bruce Ernst	270	급여팀
105	David Austin	270	급여팀
106	Valli Pataballa	270	급여팀
107	Diana Lorentz	270	급여팀
108	Nancy Greenberg	270	급여팀
109	Daniel Faviet	270	급여팀
110	John Chen	270	급여팀
111	Ismael Sciarra	270	급여팀
112	Jose Manuel Urman	270	급여팀
113	Luis Popp	270	급여팀
114	Den Raphaely	270	급여팀
115	Alexander Khoo	270	급여팀
116	Shelli Baida	270	급여팀
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122	Payam Kaufling	270	급여팀
123	Shanta Vollman	270	급여팀
124	Kevin Mourgos	270	급여팀
125	Julia Nayer	270	급여팀
126	Irene Mikkilineni	270	급여팀
127	James Landry	270	급여팀
128	Steven Markle	270	급여팀
129	Laura Bissot	270	급여팀
130	Mozhe Atkinson	270	급여팀
131	James Marlow	270	급여팀
132	TJ Olson	270	급여팀
133	Jason Mallin	270	급여팀
134	Michael Rogers	270	급여팀
135	Ki Gee	270	급여팀
136	Hazel Philtanker	270	급여팀
137	Renske Ladwig	270	급여팀
138	Stephen Stiles	270	급여팀
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156	Janette King	270	급여팀
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170	Tayler Fox	270	급여팀
171	William Smith	270	급여팀
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178	Kimberely Grant	270	급여팀
179	Charles Johnson	270	급여팀
180	Winston Taylor	270	급여팀
181	Jean Fleaur	270	급여팀
182	Martha Sullivan	270	급여팀
183	Girard Geoni	270	급여팀
184	Nandita Sarchand	270	급여팀
185	Alexis Bull	270	급여팀
186	Julia Dellinger	270	급여팀
187	Anthony Cabrio	270	급여팀
188	Kelly Chung	270	급여팀
189	Jennifer Dilly	270	급여팀
190	Timothy Gates	270	급여팀
191	Randall Perkins	270	급여팀
192	Sarah Bell	270	급여팀
193	Britney Everett	270	급여팀
194	Samuel McCain	270	급여팀
195	Vance Jones	270	급여팀
196	Alana Walsh	270	급여팀
197	Kevin Feeney	270	급여팀

1 2	- FULL OUTER 조인 - 외부 조인의 하나이다

서브쿼리

sql 문장 안에서 보조로 사용되는 또 다른 SELECT 문을의미
구조 : (1) 메인 쿼리 / (2) 서브 쿼리

SELECT (SELECT (서브쿼리)
FROM WHERE GROUP BY HAVING ORDER BY
)
FROM (SELECT FROM WHERE GROUP BY HAVIGN ORDER BY))
WHERE (SELECT FROM WHERE GROUP BY HAVING ORDER BY))
GROUP BY
HAVING- 연관성 없는 서브 쿼리- 메인쿼리 : 모든 사원 테이블을 조회

서브쿼리 : 조건 - 사원테이블의 평균 급여보다 많은 사원
결괏값은 51개

%%sql

SELECT * 
FROM employees
WHERE salary >= (SELECT AVG(salary) FROM employees)

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

employee_id	emp_name	email	phone_number	hire_date	salary	manager_id	commission_pct	retire_date	department_id	job_id	create_date	update_date
201	Michael Hartstein	MHARTSTE	515.123.5555	2004-02-17 00:00:00	13000	100	None	None	20	MK_MAN	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
203	Susan Mavris	SMAVRIS	515.123.7777	2002-06-07 00:00:00	6500	101	None	None	40	HR_REP	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
204	Hermann Baer	HBAER	515.123.8888	2002-06-07 00:00:00	10000	101	None	None	70	PR_REP	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
205	Shelley Higgins	SHIGGINS	515.123.8080	2002-06-07 00:00:00	12008	101	None	None	110	AC_MGR	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
206	William Gietz	WGIETZ	515.123.8181	2002-06-07 00:00:00	8300	205	None	None	110	AC_ACCOUNT	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
100	Steven King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00	24000	None	None	None	90	AD_PRES	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
101	Neena Kochhar	NKOCHHAR	515.123.4568	2005-09-21 00:00:00	17000	100	None	None	90	AD_VP	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
102	Lex De Haan	LDEHAAN	515.123.4569	2001-01-13 00:00:00	17000	100	None	None	90	AD_VP	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
103	Alexander Hunold	AHUNOLD	590.423.4567	2006-01-03 00:00:00	9000	102	None	None	60	IT_PROG	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
108	Nancy Greenberg	NGREENBE	515.124.4569	2002-08-17 00:00:00	12008	101	None	None	100	FI_MGR	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
109	Daniel Faviet	DFAVIET	515.124.4169	2002-08-16 00:00:00	9000	108	None	None	100	FI_ACCOUNT	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
110	John Chen	JCHEN	515.124.4269	2005-09-28 00:00:00	8200	108	None	None	100	FI_ACCOUNT	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
111	Ismael Sciarra	ISCIARRA	515.124.4369	2005-09-30 00:00:00	7700	108	None	None	100	FI_ACCOUNT	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
112	Jose Manuel Urman	JMURMAN	515.124.4469	2006-03-07 00:00:00	7800	108	None	None	100	FI_ACCOUNT	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
113	Luis Popp	LPOPP	515.124.4567	2007-12-07 00:00:00	6900	108	None	None	100	FI_ACCOUNT	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
114	Den Raphaely	DRAPHEAL	515.127.4561	2002-12-07 00:00:00	11000	100	None	None	30	PU_MAN	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
120	Matthew Weiss	MWEISS	650.123.1234	2004-07-18 00:00:00	8000	100	None	None	50	ST_MAN	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
121	Adam Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00	8200	100	None	None	50	ST_MAN	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
122	Payam Kaufling	PKAUFLIN	650.123.3234	2003-05-01 00:00:00	7900	100	None	None	50	ST_MAN	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
123	Shanta Vollman	SVOLLMAN	650.123.4234	2005-10-10 00:00:00	6500	100	None	None	50	ST_MAN	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
145	John Russell	JRUSSEL	011.44.1344.429268	1998-10-01 00:00:00	14000	100	0.4	None	80	SA_MAN	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
146	Karen Partners	KPARTNER	011.44.1344.467268	1999-01-05 00:00:00	13500	100	0.3	None	80	SA_MAN	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
147	Alberto Errazuriz	AERRAZUR	011.44.1344.429278	1999-03-10 00:00:00	12000	100	0.3	None	80	SA_MAN	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
148	Gerald Cambrault	GCAMBRAU	011.44.1344.619268	2000-10-15 00:00:00	11000	100	0.3	None	80	SA_MAN	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
149	Eleni Zlotkey	EZLOTKEY	011.44.1344.429018	2001-01-29 00:00:00	10500	100	0.2	None	80	SA_MAN	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
150	Peter Tucker	PTUCKER	011.44.1344.129268	1999-01-30 00:00:00	10000	145	0.3	None	80	SA_REP	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
151	David Bernstein	DBERNSTE	011.44.1344.345268	1999-10-24 00:00:00	9500	145	0.25	None	80	SA_REP	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
152	Peter Hall	PHALL	011.44.1344.478968	1999-08-20 00:00:00	9000	145	0.25	None	80	SA_REP	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
153	Christopher Olsen	COLSEN	011.44.1344.498718	2000-08-30 00:00:00	8000	145	0.2	None	80	SA_REP	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
154	Nanette Cambrault	NCAMBRAU	011.44.1344.987668	2000-12-09 00:00:00	7500	145	0.2	None	80	SA_REP	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
155	Oliver Tuvault	OTUVAULT	011.44.1344.486508	2000-11-23 00:00:00	7000	145	0.15	None	80	SA_REP	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
156	Janette King	JKING	011.44.1345.429268	1998-01-30 00:00:00	10000	146	0.35	None	80	SA_REP	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
157	Patrick Sully	PSULLY	011.44.1345.929268	1998-03-04 00:00:00	9500	146	0.35	None	80	SA_REP	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
158	Allan McEwen	AMCEWEN	011.44.1345.829268	1998-08-01 00:00:00	9000	146	0.35	None	80	SA_REP	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
159	Lindsey Smith	LSMITH	011.44.1345.729268	1999-05-11 00:00:00	8000	146	0.3	None	80	SA_REP	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
160	Louise Doran	LDORAN	011.44.1345.629268	1999-12-15 00:00:00	7500	146	0.3	None	80	SA_REP	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
161	Sarath Sewall	SSEWALL	011.44.1345.529268	2000-11-03 00:00:00	7000	146	0.25	None	80	SA_REP	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
162	Clara Vishney	CVISHNEY	011.44.1346.129268	1999-11-11 00:00:00	10500	147	0.25	None	80	SA_REP	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
163	Danielle Greene	DGREENE	011.44.1346.229268	2000-03-19 00:00:00	9500	147	0.15	None	80	SA_REP	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
164	Mattea Marvins	MMARVINS	011.44.1346.329268	2001-05-24 00:00:00	7200	147	0.1	None	80	SA_REP	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
165	David Lee	DLEE	011.44.1346.529268	2001-02-23 00:00:00	6800	147	0.1	None	80	SA_REP	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
168	Lisa Ozer	LOZER	011.44.1343.929268	1999-07-11 00:00:00	11500	148	0.25	None	80	SA_REP	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
169	Harrison Bloom	HBLOOM	011.44.1343.829268	2000-07-23 00:00:00	10000	148	0.2	None	80	SA_REP	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
170	Tayler Fox	TFOX	011.44.1343.729268	2000-01-24 00:00:00	9600	148	0.2	None	80	SA_REP	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
171	William Smith	WSMITH	011.44.1343.629268	2000-02-23 00:00:00	7400	148	0.15	None	80	SA_REP	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
172	Elizabeth Bates	EBATES	011.44.1343.529268	2000-06-24 00:00:00	7300	148	0.15	None	80	SA_REP	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
174	Ellen Abel	EABEL	011.44.1644.429267	1998-05-11 00:00:00	11000	149	0.3	None	80	SA_REP	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
175	Alyssa Hutton	AHUTTON	011.44.1644.429266	1999-09-19 00:00:00	8800	149	0.25	None	80	SA_REP	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
176	Jonathon Taylor	JTAYLOR	011.44.1644.429265	2000-05-24 00:00:00	8600	149	0.2	None	80	SA_REP	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
177	Jack Livingston	JLIVINGS	011.44.1644.429264	2000-04-23 00:00:00	8400	149	0.2	None	80	SA_REP	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45
178	Kimberely Grant	KGRANT	011.44.1644.429263	2007-05-24 00:00:00	7000	149	0.15	None	None	SA_REP	2014-01-08 13:44:45	2014-01-08 13:44:45

parent_id가 NULL인 부서번호를 가진 총 사원의 건수

%%sql

SELECT count(*)
FROM employees
WHERE department_id IN (SELECT department_id
                        FROM departments
                        WHERE parent_id IS NULL)

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

COUNT(*)
1

%%sql

SELECT
    employee_id
    , emp_name
    , job_id
FROM employees
WHERE (employee_id, job_id) IN (SELECT
                                    employee_id
                                    , job_id
                                FROM job_history)

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

employee_id	emp_name	job_id
200	Jennifer Whalen	AD_ASST
176	Jonathon Taylor	SA_REP

연관성 있는 서브 쿼리

%%sql

SELECT
    a.department_id
    , a.department_name
FROM departments a
WHERE EXISTS (SELECT 1 
              FROM job_history b
              WHERE a.department_id = b.department_id
              )

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

department_id	department_name
20	마케팅
50	배송부
60	IT
80	영업부
90	기획부
110	경리부

SELECT 절에 서브쿼리가 존재하는 케이스

%%sql

SELECT 
    a.employee_id
    , (SELECT b.emp_name
       FROM employees b
       WHERE a.employee_id = b.employee_id) AS emp_name
    , department_id
    , (SELECT b.department_name
       FROM departments b
       WHERE a.department_id = b.department_id) AS dep_name
    , (SELECT c.job_title
       FROM jobs c
       WHERE a.job_id = c.job_id) AS title_name 
FROM job_history a

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

employee_id	emp_name	department_id	dep_name	title_name
102	Lex De Haan	60	IT	Programmer
101	Neena Kochhar	110	경리부	Public Accountant
101	Neena Kochhar	110	경리부	Accounting Manager
201	Michael Hartstein	20	마케팅	Marketing Representative
114	Den Raphaely	50	배송부	Stock Clerk
122	Payam Kaufling	50	배송부	Stock Clerk
200	Jennifer Whalen	90	기획부	Administration Assistant
176	Jonathon Taylor	80	영업부	Sales Representative
176	Jonathon Taylor	80	영업부	Sales Manager
200	Jennifer Whalen	90	기획부	Public Accountant

중첩 서브쿼리

%%sql

SELECT
    a.department_id
    , a.department_name
FROM 
    departments a
WHERE EXISTS( SELECT 1
              FROM employees b
              WHERE a.department_id = b.department_id
                AND b.salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees)
             )

 * oracle://ora_user:***@127.0.0.1:1521/myoracle
0 rows affected.

department_id	department_name
20	마케팅
30	구매/생산부
40	인사부
50	배송부
60	IT
70	홍보부
80	영업부
90	기획부
100	자금부
110	경리부

Reference : 오라클 SQL과 PL/SQL을 다루는 기술

Posted 2022-05-11Updated 2022-05-15 minkuen setting / oracle2 minutes read (About 264 words)

Oracle on Jupyter Lab

사전준비

Oracle 설치
SQL Developer 설치
Oracle DB 접속 설정

Jupyter Lab에서 설치 및 설정 진행

순서대로 작성하고 실행한다.
ipython 설치

pip install ipython-sql

cx_Oracle 설치

pip install cx_Oracle

로드

%load_ext sql

DB 연동
- DB 접속 선택을 참고하여 코드를 작성한다.
1
2
# Oracle
%sql oracle://user_name:password@127.0.0.1:port_number/db
- 코드 사용 예시 : %sql oracle://ora_user:evan@127.0.0.1:1521/myoracle
- user_name, password, port_number, db는 본인의 DB 접속 선택을 참고한다.

Untitled

여기까지 코드들을 실행하면 다음과 같이 출력된다.

Untitled

실행

쿼리 작성 후 실행
- 단, %%sql 을 붙여야 한다.
- 쿼리 끝에 세미콜론(;)을 붙여서는 안 된다.

Untitled

정상적으로 실행되었다.
Reference
- https://rain-grouse-1fe.notion.site/Jupyter-Notebook-SQL-0973777326e2426da0797f75c09ad0bb
- jupyter lab에서 ipython-sql로 DB 접속하기(SQL Server, MySQL, postgreSQL) :: 박범준 (tistory.com)

Posted 2022-05-10Updated 2022-05-14 minkuen SQL / oracle12 minutes read (About 1854 words)

Oracle_practice6

집계함수

sql developer

sql developer에서 새로운 sql 워크시트를 생성한다.

도구 → sql워크시트 : ch05_0427
오라클 SQL과 PL/SQL을 다루는 기술

COUNT

COUNT (expr)
COUNT는 쿼리 결과 건수, 즉 전체 로우 수를 반환하는 집계 함수다.
테이블 전체 로우는 물론 WHERE 조건으로 걸러진 로우 수를 반환한다.
대부분은 COUNT() 형태로 사용하는데, ‘’ 대신 컬럼명을 넣기도 한다.

-- 152p
-- 기본 집계 함수
-- Count(expr) 쿼리 결과 건수, 전체 로우 수 반환 (행 갯수)
SELECT count(*) FROM employees;
SELECT count(employee_id) FROM employees; -- 107

Untitled

DISTINCT

DISTINCT를 붙이면 뒤따라 나오는 컬럼에 있는 유일한 값만 조회된다.

-- DISTINCT
SELECT count(DISTINCT department_id) FROM employees;

SELECT DISTINCT department_id
FROM employees
ORDER BY 1;

Untitled

SUM

SUM(expr)
UM은 expr의 전체 합계를 반환하는 함수로 매개변수 expr에는 숫자형만 올 수 있다.

-- SUM(expr)
-- 합계 구하기
SELECT SUM(salary) FROM employees;
SELECT
    SUM(salary)
    , SUM(DISTINCT salary)
FROM employees;

Untitled

AVG

AVG(expr)
AVG는 매개변수 형태나 쓰임새는 COUNT, SUM과 동일하며 평균값을 반환한다.

-- AVG(expr)
SELECT
    AVG(salary)
    , AVG(DISTINCT salary)
FROM employees;

Untitled

MIN, MAX

MIN(expr)
- MIN은 최솟값을 반환한다.
MAX(expr)
- MAX는 최댓값을 반환한다.

-- MIN, MAX
SELECT 
    MIN(salary)
    , MAX(salary)
FROM employees;

Untitled

VARIANCE, STDDEV

VARIANCE(expr)
- VARIANCE는 분산을 구해 반환한다.
STDDEV(expr)
- STDDEV는 표준편차를 구해 반환한다.

-- VARIANCE, STDDEV
-- 분산, 표준편차
SELECT
    VARIANCE(salary)
    , STDDEV(salary)
FROM employees;

Untitled

GROUP BY / HAVING

GROUP BY
- 전체가 아닌 특정 그룹으로 묶어 데이터를 집계할 때 사용되는 구문이다.
- 그룹으로 묶을 컬럼명이나 표현식을 GROUP BY 절에 명시해서 사용한다.
- GROUP BY 구문은 WHERE와 ORDER BY절 사이에 위치한다.

SELECT 
    department_id
    , SUM(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id
ORDER BY department_id;

Untitled

HAVING
- GROUP BY절 다음에 위치해 GROUP BY한 결과를 대상으로 다시 필터를 거는 역할을 수행.
- HAVING 필터 조건 형태로 사용한다.

SELECT 
    period
    , region
    , SUM(loan_jan_amt) totl_jan
FROM kor_loan_status
WHERE period = '201311'
GROUP BY period, region
HAVING SUM(loan_jan_amt) > 100000
ORDER BY region;

Untitled

ROLLUP

ROLLUP(expr1, expr2, …)
ROLLUP은 expr로 명시한 표현식을 기준으로 집계한 결과, 즉 추가적인 집계 정보를 보여 준다.
ROLLUP 절에 명시할 수 있는 표현식에는 그룹핑 대상, 즉 SELECT 리스트에서 집계 함수를 제외한 컬럼 등의 표현식이 올 수 있다.
명시한 표현식 수와 순서(오른쪽에서 왼쪽 순으로)에 따라 레벨 별로 집계한 결과가 반환된다.
표현식 개수가 n개이면 n+1 레벨까지, 하위 레벨에서 상위 레벨 순으로 데이터가 집계된다.

-- 2013년 1개월 총 잔액만 구한다.
-- ROLLUP : 소그룹간의 합계를 계산함
SELECT 
    period
    , gubun
    , SUM(loan_jan_amt) totl_jan
FROM kor_loan_status
WHERE period LIKE '2013%'
GROUP BY ROLLUP(period, gubun);

Untitled

CUBE

CUBE(expr1, expr2, …)
ROLLUP과 CUBE는 GROUP BY절에서 사용되어 그룹별 소계를 추가로 보여 주는 역할을 한다.
ROLLUP이 레벨별로 순차적 집계를 했다면, CUBE는 명시한 표현식 개수에 따라 가능한 모든 조합별로 집계한 결과를 반환한다.
CUBE는 2의(expr 수)제곱 만큼 종류별로 집계 된다.
- 예를 들어, expr 수가 3이면, 집계 결과의 유형은 총 2^3 = 8개가 된다.

-- CUBE
SELECT 
    period
    , gubun
    , SUM(loan_jan_amt) totl_jan
FROM kor_loan_status
WHERE period LIKE '2013%'
GROUP BY CUBE(period, gubun);

Untitled

GROUPING SETS

GROUPING SETS (expr1, expr2, expr3)
ROLLUP이나 CUBE처럼 GROUP BY 절에 명시해서 그룹 쿼리에 사용되는 절이다.
GROUP BY 절에 명시했을 때, 괄호 안에 있는 세 표현식별로 각각 집계가 이루어진다.
- 그러므로 쿼리 형태는 다음과 같다.
- ((GROUP BY expr1) UNION ALL (GROUP BY expr2) UNION ALL (GROUP BY expr3))

-- GROUPing SETS
-- 특정항목에 대한 소계를 계산하는 함수
SELECT
    period
    , gubun
    , SUM(loan_jan_amt) totall
FROM kor_loan_status
WHERE period LIKE'2013%'
GROUP BY GROUPING SETS(period, gubun);

Untitled

집합 연산자

집합(Set) 연산자는 데이터 집합을 대상으로 연산을 수행하는 연산자아더,
UNION, UNION ALL, INTERSECT, MINUS 등이 있다.
다음 데이터로 집합 연산자를 사용해본다.

CREATE TABLE exp_goods_asia (
       country VARCHAR2(10),
       seq     NUMBER,
       goods   VARCHAR2(80));
       
INSERT INTO exp_goods_asia VALUES ('한국', 1, '원유제외 석유류');
INSERT INTO exp_goods_asia VALUES ('한국', 2, '자동차');
INSERT INTO exp_goods_asia VALUES ('한국', 3, '전자집적회로');
INSERT INTO exp_goods_asia VALUES ('한국', 4, '선박');
INSERT INTO exp_goods_asia VALUES ('한국', 5,  'LCD');
INSERT INTO exp_goods_asia VALUES ('한국', 6,  '자동차부품');
INSERT INTO exp_goods_asia VALUES ('한국', 7,  '휴대전화');
INSERT INTO exp_goods_asia VALUES ('한국', 8,  '환식탄화수소');
INSERT INTO exp_goods_asia VALUES ('한국', 9,  '무선송신기 디스플레이 부속품');
INSERT INTO exp_goods_asia VALUES ('한국', 10,  '철 또는 비합금강');

INSERT INTO exp_goods_asia VALUES ('일본', 1, '자동차');
INSERT INTO exp_goods_asia VALUES ('일본', 2, '자동차부품');
INSERT INTO exp_goods_asia VALUES ('일본', 3, '전자집적회로');
INSERT INTO exp_goods_asia VALUES ('일본', 4, '선박');
INSERT INTO exp_goods_asia VALUES ('일본', 5, '반도체웨이퍼');
INSERT INTO exp_goods_asia VALUES ('일본', 6, '화물차');
INSERT INTO exp_goods_asia VALUES ('일본', 7, '원유제외 석유류');
INSERT INTO exp_goods_asia VALUES ('일본', 8, '건설기계');
INSERT INTO exp_goods_asia VALUES ('일본', 9, '다이오드, 트랜지스터');
INSERT INTO exp_goods_asia VALUES ('일본', 10, '기계류');

COMMIT;

UNION

UNON은 합집합을 의미한다.
예를 들어, 두 데이터 집합이 있으면 각 집합 원소(SELECT 결과)를 모두 포함한 결과가 반환된다.

-- UNION
-- 합집합을 의미한다.
-- 두 개의 데이터 집합에서 출발
SELECT goods
FROM exp_goods_asia
WHERE country = '한국'
ORDER BY seq;

SELECT goods
FROM exp_goods_asia
WHERE country = '일본'
ORDER BY seq;

SELECT goods
FROM exp_goods_asia
WHERE country = '한국'
UNION -- 합집합 개념 적용
SELECT goods
FROM exp_goods_asia
WHERE country = '일본';

중복된 항목 5개를 제외한 15개가 출력되었다.

Untitled

UNION ALL

UNION ALL은 UNION과 비슷한데 한 가지 다른 것은 중복된 항목도 모두 조회된다는 점이다.

-- UNION ALL

SELECT goods
FROM exp_goods_asia
WHERE country = '한국'
UNION ALL-- 합집합 개념 적용
SELECT goods
FROM exp_goods_asia
WHERE country = '일본';

중복까지 포함하여 20개의 행의 출력되었다.

Untitled

INTERSECT

INTERSECT는 합집합이 아닌 교집합을 의미한다.
즉 데이터 집합에서 공통된 항목만 추출해 낸다.

-- INTERSECT
-- 합집합이 아니라 교집합을 의미한다.
SELECT goods
FROM exp_goods_asia
WHERE country = '한국'
INTERSECT -- 교집합 개념 적용
SELECT goods
FROM exp_goods_asia
WHERE country = '일본';

Untitled

MINUS

MINUS는 차집합을 의미한다.
즉 한 데이터 집합을 기준으로 다른 데이터 집합과 공통된 항목을 제외한 결과만 추출해 낸다.

-- MINUS
-- 차집합을 의미한다.
SELECT goods
FROM exp_goods_asia
WHERE country = '한국'
MINUS -- 차집합 개념 적용
SELECT goods
FROM exp_goods_asia
WHERE country = '일본';

Untitled

Reference : 오라클 SQL과 PL/SQL을 다루는 기술

Posted 2022-05-09Updated 2022-05-13 minkuen SQL / oracle18 minutes read (About 2651 words)

Oracle_practice5

SQL 함수

sql developer

sql developer에서 새로운 sql 워크시트를 생성한다.

도구 → sql워크시트 : ch04_0427
오라클 SQL과 PL/SQL을 다루는 기술

ABS 함수

교재를 참고하여 코드를 익혀보자
ABS 함수는 매개변수로 숫자를 받아 그 절대값을 반환하는 함수다.
ABS는 다음과 같이 사용한다.

-- SQL 함수 살펴 보기
-- ABS

SELECT 
    ABS(10)
    , ABS(-10) 
    , ABS(10.123)
    , ABS(-10.123)
FROM DUAL;

Untitled

CEIL & FLOOR 함수

CEIL 함수는 매개변수 n과 같거나 가장 큰 정수를 반환한다.
FLOOR 함수는 CEIL 함수와는 반대로 매개변수 n보다 작거나 가장 큰 정수를 반환한다.

-- CELL & FLOOR
SELECT
    CEIL(10.123)
    , CEIL(-10.123)
    , FLOOR(10.123)
    , FLOOR(-10.213)
FROM DUAL;

Untitled

ROUND 함수

ROUND(n, i)
ROUND 함수는 매개변수 n을 소수점 기준 (i+1)번 째에서 반올림한 결과를 반환한다.
i는 생략할 수 있고 디폴트 값은 0이다.
- 즉 소수점 첫 번째 자리에서 반올림이 일어나 정수 부분의 일의 자리에 결과가 반영된다.

SELECT
    ROUND(10.154, 1)
    , ROUND(10.151, 2)
    , ROUND(-10.154, 1)
    , ROUND(-10.151, 2)
FROM DUAL;

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TRUNC 함수

TRUNC(n1, n2)
TRUNC 함수는 반올림을 하지 않고 n1을 소수점 기준 n2자리에서 잘라낸 결과를 반환한다.
n2 역시 생략할 수 있으며 디폴트 값은 0이다.
양수일 때는 소수점 기준으로 오른쪽, 음수일 때는 소수점 기준 왼쪽 자리에서 잘라낸다.

-- TRUNC
-- 반올림 안함. 소수점 절삭
SELECT
    TRUNC(115.155)
    , TRUNC(115.155, 1)
    , TRUNC(115.155, 2)
    , TRUNC(115.155, -2)
FROM DUAL;

Untitled

POWER & SQRT

POWER(n2, n1)
- POWER 함수는 n2를 n1 제곱한 결과를 반환한다.
- n1은 정수와 실수 모두 올 수 있는데, n2가 음수일 때 n1은 정수만 올 수 있다.
SQRT(n)
- SQRT 함수는 n의 제곱근을 반환한다.

-- 128p
-- POWER(n2, n1) SQRT(n)
-- 제곱 & 제곱근
SELECT
    POWER(3, 2)
    , POWER(3, 3)
    , SQRT(9)
    , SQRT(8)
FROM DUAL;

Untitled

MOD & REMAINDER

MOD(n2, n1)
- MOD 함수는 n2를 n1으로 나눈 나머지 값을 반환한다.
REMAINDER(n2, n1)
- REMAINDER 함수 역시 n2를 n1으로 나눈 나머지 값을 반환한다.
- 나머지를 구하는 내부적 연산 방법이 MOD 함수와는 약간 다르다.

-- MOD(n2, n1)와 REMAINDER(n2, n1)
-- MOD 함수는 n2를 n1으로 나눈 나머지 값 반환
SELECT
    MOD(19,4)
    , REMAINDER(19,4)
FROM DUAL;

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EXP, LN, LOG

EXP(n)
- EXP는 지수 함수로 e(e=2.71828183…)의 n제곱 값을 반환한다.
LN(n)
- LN 함수는 자연 로그 함수로 밑수가 e인 로그 함수다.
LOG(n2, n1)
- LOG는 n2를 밑수로 하는 n1의 로그 값을 반환한다.

1
2
3

-- EXP, LN, LOG
SELECT EXP(2), LN(2.713), LOG(10,100)
FROM DUAL;

Untitled

문자 함수

CONCAT

CONCAT(char1, char2)
CONCAT함수는 ‘||’ 연산자처럼 매개변수로 들어오는 두 문자를 붙여 반환한다.

-- 문자 함수
-- CONCAT :  '||' 연산자처럼 두 문자를 붙여 반환
SELECT
    CONCAT('I Have', ' A Dream'),
    'I Have' || ' A Dream'
FROM DUAL;

Untitled

SUBSTR

주로 쓰이는 중요한 함수이다.
SUBSTR(char, pos, len)
잘라올 대사 문자열인 char의 pos번째 문자부터 len길이만큼 잘라낸 결과를 반환하는 함수다.
pos 값으로 0이 오면 디폴트 값인 1, 즉 첫 번째 문자를 가리키며, 음수가 오면 char 문자열 맨 끝에서 시작한 상대적 위치를 의미한다.
또한 len 값이 생략되면 pos번째 문자부터 나머지 모든 문자를 반환한다.

-- SUBSTR (**** 중요함 ****)
-- 문자 개수 단위로 문자열 자름
SELECT 
    SUBSTR('ABCDEFG', 1, 4)
    , SUBSTR('ABCDEFG', -3, 4)
FROM DUAL;

Untitled

SUBSTRB

SUBSTRB(char, pos, len)
문자열의 바이트 수만큼 출력한다.
SUBSTRB는 문자 개수가 아닌 문자열의 바이트(BYTE) 수만큼 잘라낸 결과를 반환한다
나머지 처리 로직은 SUBSTR과 같다.

-- SUBSTRB
-- 문자열의 바이트 수만큼
SELECT 
    SUBSTRB('ABCDEFG', 1, 4)
    , SUBSTRB('가나다라마바사', 1, 4)
FROM DUAL;

Untitled

LTRIM, RTRIM

LTRIM(char, set),
- LTRIM 함수는 매개변수로 들어온 char 문자열에서 set으로 지정된 문자열을 왼쪽 끝에서 제거한 후 나머지 문자열을 반환한다.
- 두 번째 매개변수인 set은 생략할 수 있으며, 디폴트로 공백 문자 한 글자가 사용된다.
RTRIM(char, set)
- RTRIM 함수는 LTRIM 함수와 반대로 오른쪽 끝에서 제거한 뒤 나머지 문자열을 반환한다.

-- LTRIM(char, set), RTRIM(char, set)
SELECT
    LTRIM('ABCDEFGABC', 'ABC')
    , LTRIM('가나다라', '가')
    , RTRIM('ABCDEFGABC', 'ABC')
    , RTRIM('가나다라', '라')
FROM DUAL;

Untitled

LPAD, RPAD

LPAD(expr1, n, expr2)
- LPAD 함수는 매개변수로 들어온 expr2 문자열(생략할 때 디폴트는 공백 한 문자)을 n자리만큼 왼쪽부터 채워 expr1을 반환하는 함수다.
- 매개변수 n은 expr2와 expr1이 합쳐져 반환되는 총 자릿수를 의미한다.
- 예를 들어, 서울의 지역 전화번호는 ‘02’인데 전화번호 컬럼에 지역번호가 없으면 LPAD 함수로 번호 02를 자동으로 채워 넣을 수 있다.
RPAD(expr1, n, expr2)
- RPAD는 LPAD와는 반대로 오른쪽에 해당 문자열을 채워 반환한다.

-- LPAD, RPAD
-- 무언가를 입력해준다.
CREATE TABLE ex4_1 (
    phone_num VARCHAR2(30)
);

INSERT INTO ex4_1 VALUES('111-1111');
INSERT INTO ex4_1 VALUES('222-2222');
INSERT INTO ex4_1 VALUES('333-3333');

SELECT * FROM ex4_1;

-- (02)를 덧붙인다.
SELECT LPAD(phone_num, 12, '(02)') FROM ex4_1;
SELECT RPAD(phone_num, 12, '(02)') FROM ex4_1;

Untitled

날짜 함수

날짜 함수는 DATE 함수나 TIMESTAMP 함수와 같은 날짜형을 대상으로 연산을 수행해 결과를 반환하는 함수다.

SYSDATE, SYSTIMESTAMP

SYSDATE와 SYSTIMESTAMP는 현재 일자와 시간을 각각 DATE, TIMESTAMP 형으로 반환한다.

SELECT 
    SYSDATE
    , SYSTIMESTAMP
FROM DUAL;

Untitled

ADD_MONTHS

ADD_MONTHS (date, integer)
ADD_MONTHS 함수는 매개변수로 들어온 날짜에 interger 만큼의 월을 더한 날짜를 반환한다.

-- ADD_MONTHS
SELECT
    ADD_MONTHS(SYSDATE, 1)
    , ADD_MONTHS(SYSDATE, -1)
FROM DUAL;

Untitled

MONTHS_BETWEEN

MONTHS_BETWEEN(date1, date2)
MONTHS_BETWEEN 함수는 두 날짜 사이의 개월 수를 반환한다.
- date2가 date1보다 빠른 날짜가 온다.

-- MONTHS_BETWEEN
SELECT
    MONTHS_BETWEEN(SYSDATE, ADD_MONTHS(SYSDATE, 1)) mon1
    , MONTHS_BETWEEN(ADD_MONTHS(SYSDATE, 1), SYSDATE) mon2
FROM DUAL;

Untitled

LAST_DAY

LAST_DAY(date)
LAST_DAY는 date 날짜를 기준으로 해당 월의 마지막 일자를 반환한다.

-- LAST_DAY
-- 해당 달의 마지막 날
SELECT 
    LAST_DAY(SYSDATE)
    , LAST_DAY(ADD_MONTHS(SYSDATE, 1))
FROM DUAL;

Untitled

ROUND & TRUNC

ROUND와 TRUNC는 숫자 함수이면서 날짜 함수로도 쓰인다.
ROUND(date, format)
- ROUND는 format에 따라 반올림한 날짜를 반환한다.
TRUNC(date, format)
- TRUNC는 잘라낸 날짜를 반환한다.

-- ROUND(date, format)
-- TRUNC(date, format)
SELECT 
    SYSDATE
    , ROUND(SYSDATE, 'month')
    , TRUNC(SYSDATE, 'month')
FROM DUAL;

Untitled

NEXT_DAY

NEXT_DAY (date, char)
NEXT_DAY는 date를 char에 명시한 날짜로 다음 주 주중 일자를 반환한다.

1
2
3

-- NEXT_DAY (date, char)
SELECT NEXT_DAY(SYSDATE, '금요일')
FROM DUAL;

Untitled

TO_CHAR

TO_CHAR (숫자 혹은 날짜, format)
숫자나 날짜를 문자로 변환해 주는 함수가 바로 TO_CHAR로, 매개변수로는 숫자나 날짜가 올 수 있고 반환 결과를 특정 형식에 맞게 출력할 수 있다.

-- 140p
-- 형변환 
SELECT TO_CHAR(123456789, '999,999,999')
FROM DUAL;

SELECT TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD')
FROM DUAL;

123456789를 문자로 변환

Untitled

날짜 함수를 이용해 당일 날짜를 출력

Untitled

매개변수로 오는 숫자나 날짜에 따라 자주 사용하는 포맷을 정리하면 다음과 같다.

Untitled

TO_NUMBER

TO_NUMBER(expr, format)
문자나 다른 유형의 숫자를 NUMBER 형으로 변환하는 함수다.

-- TO_NUMBER(expr, format)
-- 문자나 다른 유형의 숫자를 NUMBER 형으로 변환하는 함수
SELECT TO_NUMBER('123456')
FROM DUAL;

Untitled

TO_DATE, TO_TIMESTAMP

TO_DATE(char, format)
- 문자를 날짜형으로 변환하는 함수다.
- TO_DATE는 DATE 형으로 변환해 값을 반환한다.

Untitled

TO_TIMESTAMP(char, format)
- 문자를 날짜형으로 변환하는 함수다.
- TO_TIMESTAMP는 TIMESTAMP 형으로 변환해 값을 반환한다.

1 2	SELECT TO_DATE('20220427 14:07:20', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') FROM DUAL;

Untitled

NULL

NULL을 비교할 때는 IS NULL이나 IS NOT NULL 구문을 사용하였다
오라클에서는 NULL을 연산 대상으로 처리하는 SQL 함수를 제공하고 있다

-- NULL 관련 함수
SELECT 
    NVL(manager_id, employee_id)
FROM employees
WHERE manager_id IS NULL;

Untitled

NLV

NVL(expr1, expr2)
NVL함수는 expr1이 NULL일 때 expr2를 반환한다.

NLV2

NVL2((expr1, expr2, expr3)
NVL2는 NVL을 확장한 함수로 expr1이 NULL이 아니면 expr2를,

NULL이면 expr3를 반환하는 함수다.

-- NVL2(expr1, expr2, expr3)
-- expr1이 NULL이 아니면 expr2 실행하라
-- expr1이 NULL이면 expr3을 실행하라
DESC employees;
SELECT
    employee_id
    , NVL2(commission_pct
        , salary + (salary + commission_pct)
        , salary) as final_salary
FROM employees;

Untitled

COALESCE

COALESCE (expr1, expr2, …)
COALESCE는 매개변수로 들어오는 표현식에서 NULL이 아닌 첫 번째 표현식을 반환하는 함수다.

-- COALESCE(expr1, expr2, ...)
-- 매개변수로 들어오는 표현식에서 NULL이 아닌 첫번째 표현식 반환
SELECT
    employee_id
    , salary
    , commission_pct
    , COALESCE(salary * commission_pct, salary) AS salary2
FROM employees;

Untitled

LNNVL

LNNVL(조건식)
LNNVL은 매개변수로 들어오는 조건식의 결과가 FALSE나 UNKNOWN
이면 TRUE를, TRUE이면 FALSE를 반환한다.

SELECT 
    -- count(*) -- 행 갯수 반환
    employee_id
    , commission_pct
FROM employees
WHERE LNNVL(commission_pct >= 0.2);

Untitled

NULLIF

NULLIF (expr1, expr2)
NULLIF 함수는 expr1과 expr2을 비교해 같으면 NULL을, 같지 않으면 expr1을 반환한다.

-- NULLIF
SELECT
    employee_id
    , TO_CHAR(start_date, 'YYYY') start_year
    , TO_CHAR(end_date, 'YYYY') end_year
    , NULLIF(TO_CHAR(end_date, 'YYYY'), TO_CHAR(start_date, 'YYYY'))
FROM job_history;

Untitled

DECODE

DECODE (expr, search1, result1, search2, result2, …, default)
DECODE는 expr과 search1을 비교해 두 값이 같으면 result1을, 같지 않으면 다시 search2와 비교해 값이 같으면 result2를 반환하고, 이런 식으로 계속 비교한 뒤 최종적으로 같은 값이 없으면 default 값을 반환한다.

-- DECODE (IF-ELIF-ELIF-ELIF-ELSE)
SELECT UNIQUE(channel_id) FROM sales;

SELECT 
    prod_id
    , channel_id
    , DECODE(channel_id, 3, 'Direct', 
                         9, 'Direct', 
                         5, 'Indirect', 
                         4, 'Indirect', 
                            'Others') decodes
FROM sales
WHERE prod_id = 125;

Untitled

Reference : 오라클 SQL과 PL/SQL을 다루는 기술

Oracle 실습-테스트

SQL-Developer

SQL 서브쿼리 연습문제

SQL 윈도우 함수 연습문제

데이터 임포트

사번 사원명 job명칭 job시작일자 job종료일자 job수행부서명

서브쿼리

사전준비

Jupyter Lab에서 설치 및 설정 진행

실행

집계함수

sql developer

COUNT

DISTINCT

SUM

AVG

MIN, MAX

VARIANCE, STDDEV

GROUP BY / HAVING

ROLLUP

CUBE

GROUPING SETS

집합 연산자

UNION

UNION ALL

INTERSECT

MINUS

SQL 함수

sql developer

ABS 함수

CEIL & FLOOR 함수

ROUND 함수

TRUNC 함수

POWER & SQRT

MOD & REMAINDER

EXP, LN, LOG

문자 함수

CONCAT

SUBSTR

SUBSTRB

LTRIM, RTRIM

LPAD, RPAD

날짜 함수

SYSDATE, SYSTIMESTAMP

ADD_MONTHS

MONTHS_BETWEEN

LAST_DAY

ROUND & TRUNC

NEXT_DAY

TO_CHAR

TO_NUMBER

TO_DATE, TO_TIMESTAMP

NULL

NLV

NLV2

COALESCE

LNNVL

NULLIF

DECODE

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