IT’s economics

datediff를 별명으로 줄일 수 있는 방법이 있을거 같아서 찾아봤는데  SELECT animal_outs.animal_id, animal_outs.nameFROM animal_ins join animal_outs on animal_ins.animal_id = animal_outs.animal_idWHERE datediff(animal_outs.datetime, animal_ins.datetime)ORDER BY datediff(animal_outs.datetime, animal_ins.datetime) desc limit 2;  WHERE 절이 필요가 없네   SELECT a.animal_id,a.name from animal_ins ajoin animal_outs b on a.animal_id = ..

SELECT item_tree.item_id, item_info.item_nameFROM item_info join item_tree on item_info.item_id = item_tree.item_id WHERE item_tree.parent_item_id is nullORDER BY item_tree.item_id asc;  컬럼이 소속된 테이블명 잘보기 글은 길고 복잡하지만 천천히 읽다보면 답이 나온다 ❗

정처기 실기치고 돌아왔슴다    SELECT count(id) as FISH_COUNTFROM fish_infoWHERE time like '2021%'

정처기 제발 내 자리 좀..🙏 오늘의 포인트 1. 테이블 두개 조인 2. round 함수 사용 다시 한번 정리된 거 1. round 함수 소수점 아래부터 0,1,2,3 ... 확실히 기억하기 2. join 오랜만이라 컬럼명 앞에 테이블명 붙이는거 뒤늦게 생각남 SELECT HR_DEPARTMENT.DEPT_ID, HR_DEPARTMENT.DEPT_NAME_EN, round(AVG(HR_EMPLOYEES.SAL), 0) as AVG_SAL FROM HR_DEPARTMENT JOIN HR_EMPLOYEES ON HR_DEPARTMENT.DEPT_ID = HR_EMPLOYEES.DEPT_ID GROUP BY HR_DEPARTMENT.DEPT_ID ORDER BY AVG_SAL DESC 출처: 프로그래머스

이거 2단계인데 별로 안어렵고 엊그제 도전했던 1단계가 더 어려운거 같다.. SELECT sum(PRICE) as TOTAL_PRICE FROM ITEM_INFO WHERE RARITY = 'LEGEND' 꾸준하게 업로드 다시 시도 출처: 프로그래머스

오늘의 두번째 문제 오랜만에 풀려고 들어가니 새로운 문제 많이 나와서 좋음 생각 같아서는 SKILL을 다 합쳐서 거기서 Python만 골라내고 싶은데 능력 부족 ㅋ 우선 어찌저찌 되는대로 완성 하지만 여기서 만족할 수는 없다 SELECT ID, EMAIL, FIRST_NAME, LAST_NAME FROM DEVELOPER_INFOS WHERE SKILL_1 LIKE 'Py%' OR SKILL_2 LIKE 'Py%' OR SKILL_3 LIKE 'Py%' ORDER BY ID 같은 코드 SELECT ID, EMAIL, FIRST_NAME, LAST_NAME FROM DEVELOPER_INFOS WHERE SKILL_1 LIKE 'Python' OR SKILL_2 LIKE 'Python' OR SKILL_3..

오만년만에 돌아온 SQL 문풀 오랜만에 하니 모든걸 까먹어버린 바보 null count하는거 구글링했다 count(*)은 null 포함 count(컬럼)은 null 제외 SQLD에서 나온 개념 SELECT count(*)-count(LENGTH) as FISH_COUNT FROM FISH_INFO 완료 출처: 프로그래머스

오만년만의 컴백 SQL 문제보다 급한게 SQLD 시험 신청해놓고 미루다 벼락치기 했다 생각보다 어렵진 않았음 도움되었던거 추천하기 순서가 순위는 아님 1. 깡마 SQLD 블로그 찾아봤을 때 나왔던 추천 영상 도움이 됐냐 물어보면 잘 모르겠다 그치만 도움이 안된거 같지도 않아서 우선 추천 옛날 영상이라 이거 나옵니다~하는거 무시해도 될 듯 1편 https://youtu.be/PC3ypt_VGWI?si=6bbf7xbcjXATIilN 2편 https://youtu.be/PjCSvexo3Ow?si=31KsbBLbSTs-E_OH 2. 와우패스 ★★★ 이건 49회 기반으로 50회 예상문제를 집어줘서 좋았음 게다가 개념만 알려주는게 아니라 문제에 적용해서 알려줘서 굿 난 개념만 알려주면 문제에 적용하는게 어려워서 내..

데이터 분석 요원 면접 후기 SQL 쓰는 직무는 다 해보고 싶다 지원 했는데 서류합격 소식와서 내 자소서 다시 보니 왜 합격했는지 모르겠음 ㅎㅎ; 심지어 사전인터뷰도 안적었는데 ㅋㅋㅋ;; 여튼 준비는 해야하니 공고보고 내 자소서 보면서 열심히 준비해봄 근데 결론적으로 면접 존망했다 열심히 적어가며 장점 찾아낸거 제대로 말 못함 아니 이렇게 열심히 준비했는데 왜 한마디도 못했냐고 ㅠㅠ 그리고 면접자 중에 여자가 나밖에 없었다 면접형태는 다대다였는데 면접자 5명, 면접관 2명은 대면/ 2명은 줌 기술질문은 RDS vs NoSQL, ML에서 쓰는 부트스트랩 2개였다 난 ML은 수업에서 들은거 아니면 공부 거의 안해서 전자만 답함 다들 되게 쟁쟁한데 난 SQL 사용해서 프젝해봤다, 데이터 다뤄봤다 하는 어필을 ..

WHERE 절에서는 부등호 안되니까 HAVING 사용 결과는 이름 순으로 조회 → 문제 똑바로 읽기 SELECT NAME, count(NAME) "COUNT" FROM ANIMAL_INS GROUP BY NAME HAVING count(NAME) >= 2 ORDER BY NAME ; 출처: 프로그래머스