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통계 쿼리는 조금 어려울 수도 쉬울 수도 있을 것 같습니다

하지만 대부분의 사람들은 어렵다고 할 것입니다

저 또한 그렇게 느끼고 있고요

 

한번 같이 공부하면서 알아보도록 하겠습니다

 

 

결과셋을 하나의 행으로 데이터 조회하기

 

통계 쿼리의 가장 기본인 결과셋을 하나의 행으로 만드는 것을 우선 해보겠습니다

행 그룹에서 값을 가져와서 그룹당 단일 행의 열로 변환하려고 합니다.

예를 들어 각 부서의 사원수를 표시하는 결과 셋이 있다고 해봅시다

 

 

아래와 같은 결과 셋을 하나행으로 보이도록 출력을 다시 재구성하려고 합니다.

통계쿼리1
결과셋을 하나의행으로 만들어보자

 

이 방법은 통계 쿼리에 자주 사용하는 방법이며 

가장 기초적인 방법의 예문으로 만들려고 합니다

 

이것을 바탕으로 응용해서 적용해보시길 바랍니다

 

 

우선 테이블에 어떤 데이터가 들어있는지 한번 확인해봅시다.

 

SELECT deptno FROM emp;

 

아래와 같이 데이터가 들어있으며, 총 14개의 행이 있습니다

 

통계쿼리2
원본 테이블 데이터 정보

 

이 데이터를 각 부서의 사원수를 구하기 위해서는

아래와 같이 일반적으로 생각하게 될 것입니다

하지만 이 데이터는 한 행에 출력이 않아 통계 쿼리로는 부적합합니다

그래서 하나 행으로 조회하는 방법을 알아보는 것이 최우선입니다 

 

SELECT deptno, coount(*) AS CNT FROM EMP GROUP BY deptno;

 

 

하나의 행으로 출력하는 과정을 알아보도록 하겠습니다

아래의 코드를 분석해 봅시다

 

 

select deptno,
       case when deptno=10 then 1 else 0 end as deptno_10,
       case when deptno=20 then 1 else 0 end as deptno_20,
       case when deptno=30 then 1 else 0 end as deptno_30
  from emp
 order by 1

 

 

위의 코드로 아래와 같이 조회되는 것을 확인할 수 있습니다

위의 DEPTNO 컬럼은 가독성을 위한 값이니 참고하시기 바랍니다.

CASE WHEN THEN ELSE END를 활용해서 한 컬럼에 대해서 값을 출력합니다 

그 값은 간단합니다 DEPTNO가 10이면 1을 주고 나머지는 0을 부여하게 됩니다.

그리고 두 번째 컬럼은 DEPTNO가 20, 세번째 컬럼은 DEPTNO가 30으로

아래의 데이터가 조회됩니다  그러나 아직은 조금 미흡합니다

아직 행이 하나가 아니기 때문이지요

 

그럼 조금 수정해보겠습니다

 

통계쿼리3
case문으로 쿼리 조회

 

 

아래의 코드로 합계결과 값은 하나의 행으로 반환하였습니다

위의 결과 값에서 집계 함수 SUM을 사용하여 각 DEPTNO의 발생 횟수를 계산합니다

 

 

 select sum(case when deptno=10 then 1 else 0 end) as deptno_10,
       sum(case when deptno=20 then 1 else 0 end) as deptno_20,
       sum(case when deptno=30 then 1 else 0 end) as deptno_30
  from EMP;

 

아래와 같이 최종 결과가 출력됩니다 

 

 

통계쿼리4
최종 결과

 

 

하지만 아직 조금 부족합니다 그 이유는 한 테이블에서 CASE문을 전체를 적용해서 

시스템상 성능 부하가 올 수 있습니다 그리고 단순히 CASE 표현식을 합산하는 방법을 이기 때문입니다

지금은 데이터가 많이 없기 때문에 이 같은 방법을 해도 문제가 없지만 데이터가 몇만 건씩 넘어간다면

문제가 발생할 것입니다

다른 방법을 알아보도록 하겠습니다

 

 

select case when deptno=10 then empcount else null end as deptno_10,
  case when deptno=20 then empcount else null enD as deptno_20,
  case when deptno=30 then empcount else null end as deptno_30
from (
        select deptno, count(*) as empcount
          from emp
         group by deptno
     ) x;

 

 

아래의 코드를 자세히 보시면

처음에 COUNT 함수를 사용했던 것을 기억하실 것입니다

그 쿼리를 인라인 뷰로 사용하여 부서당 사원수를 생성합니다

그럼 그 결과 값은 아래와 같이 출력되는 것을 확인할 수 있습니다

 

이 방법은 인라인 뷰로 먼저 생성된 데이터가 3개의 행이므로

CASE문 실행할 경우 전체 행을 읽지 않고 3개의 행만으로

결과를 출력할 수 있습니다 

 

 

통계쿼리5
인라인 뷰 활용 예

 

그런 다음 MAX 함수로 열을 하나의 행으로 축소를 합니다

아래의 코드를 확인해 봅시다

 

select max(case when deptno=10 then empcount else null end) as new_deptno_10,
       max(case when deptno=20 then empcount else null end) as new_deptno_20,
       max(case when deptno=30 then empcount else null end) as new_deptno_30
from (
        select deptno, count(*) as empcount
          from emp
         group by deptno
     ) x;

 

결과 값은 아래와 같이 출력되는 것을 확인할 수 있습니다

 

 

통계쿼리6
성능강화 쿼리 적용 결과값

 

아래는 사례별로 통계 쿼리를 작성하는 것을 포스팅 연결하였습니다

그리고 마지막에는 통계쿼리 응용문제가 있으니

확인하셔서 공부하는데 도움이 되셨으면 합니다 감사합니다

 

 

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사례로 보는 통계 쿼리 문

* 아래의 문제는 쿼리문을 집중해서 보시고 이렇게도 쿼리를 작성할 수 있구나 하고

생각해보는 시간이 되었으면 합니다

 

 

 

 

HP라는 제품은 너무 많은 등급을 가지고 있어 제품별로 분석하기를 원하고, ‘LD’라는 제품은 등급의 수가 적고 중요하므로 등급별로 분석하기를 원하며, ‘PP’라는 제품은 다양한 등급을 가지고 있으나 ‘P530C’라는 등급은 전략적으로 관리하고자 하여 등급별로 분석하고, 나머지는 기타로 모아주기를 원한다고 생각하자

 

이런 경우에는 CASE와 GROUP BY를 활용하여 풀어보자

 

SELECT

  CASE

    WHEN 제품 = ‘HP’ THEN 제품

    WHEN 제품 = ‘LD’ THEN 등급 ,

    WHEN 등급 = ‘P530C’ THEN 등급

    ELSE ’기타‘

  END

  , SUM(총매출), SUM(총수량).....

FROM 매출테이블

WHERE 매출일자 LIKE ’9808%’

GROUP BY

  CASE

    WHEN 제품 = ‘HP’ THEN 제품

    WHEN 제품 = ‘LD’ THEN 등급 ,

    WHEN 등급 = ‘P530C’ THEN 등급

    ELSE ’기타‘

  END

 


 

SALE_HIST 테이블을 참조하여 ‘PENCIL’ 총판매금액과 01번 사업장의 총판매금액과

ERASER를 판매하고 있는 사업장의 총판매 금액을 출력하고 그 나머지를 기타로 묶어 총판매금액을 출력하시오

통계쿼리7
SALE_HIST 테이블 데이터 정보

 

SELECT

  CASE

    WHEN SALE_ITEM = 'PENCIL' THEN SALE_ITEM

    WHEN SALE_ITEM = 'ERASER' THEN SALE_SITE

    WHEN SALE_SITE = 01 THEN SALE_SITE

    ELSE '기타'

  END AS 특별관리항목

  , SUM(SALE_AMT) AS 총판매금액

FROM SALE_HIST

  GROUP BY

    CASE

      WHEN SALE_ITEM = 'PENCIL' THEN SALE_ITEM

      WHEN SALE_ITEM = 'ERASER' THEN SALE_SITE

      WHEN SALE_SITE = 01 THEN SALE_SITE

      ELSE '기타'

    END

 

통계쿼리8
상품별 총판매금액 통계쿼리

 

 


 

 

 

TEST100 테이블을 참조하여 C2에 해당하는 값의 비율을 구하여라

 

통계쿼리9
TEST100 테이블 데이터 정보

 

SELECT C1, C2

, ROUND(RATIO_TO_REPORT(C2) OVER(),2) * 100 AS PER

FROM TEST100

 

통계쿼리10
TEST100 상품별 비율

 


 

 

TEST35 테이블을 참조하여 KEY1은 부서라고 생각하고 KEY2의 A는 판매액 B는 매입액이라고 할 때

부서별 판매액과 매입액의 차에 대한 값(수익)을 구하고 차액의 비율을 구하시오

 

통계쿼리11
TEST35 테이블 데이터 정보

 

 

SELECT

  CASE WHEN KEY1 IS NOT NULL THEN KEY1 ELSE '합계' END AS KEY1

  ,  SUM(CASE WHEN KEY2 = 'A' THEN AMT ELSE 0 END) AS 판매액

  ,  SUM(CASE WHEN KEY2 = 'B' THEN AMT ELSE 0 END) AS 매입액

  ,  SUM(CASE WHEN KEY2 = 'A' THEN AMT ELSE -AMT END) AS 수익

  ,  ROUND(SUM(CASE WHEN KEY2='A' THEN AMT ELSE -AMT END)

                        / SUM(CASE WHEN KEY2='A' THEN AMT END)*100 ) AS PER

FROM (SELECT KEY1, KEY2, SUM(AMT) AMT

               FROM TEST35

               GROUP BY ROLLUP(KEY1),  KEY2

               )

GROUP BY KEY1;

 

 

통계쿼리12
부서 판매액 차액 비율

 


 

 

Temp를 이용한 문제를 풀어보자

Temp에 있는 직원들을 부서별 직급별로 SALARY 합을 보려 한다 이때 부서별로 직급들이 동일행에 나오도록

보여주고 부서별 전체 급여 그리고 PER컬럼의 전체 부서 급여 합계 비율을 구하여라

 

 

통계쿼리13
TEMP 테이블 데이터 정보

 

 

SELECT CASE WHEN DEPTNO IS NOT NULL THEN DEPTNO ELSE '합계' END DEPTNO

                 , SUM(A.부장) 부장, SUM(A.차장) 차장, SUM(A.과장) 과장

                 , SUM(A.대리) 대리, SUM(A.사원) 사원, SUM(A.수습) 수습, SUM(A.PER) 전체급여비율

                 , SUM(A.SAL) 부서별급여합계

FROM (SELECT DEPT_CODE DEPTNO, SALARY SAL

                               , SUM(CASE WHEN LEV = '부장' THEN SALARY ELSE 0 END) 부장

                               , SUM(CASE WHEN LEV = '차장' THEN SALARY ELSE 0 END) 차장

                               , SUM(CASE WHEN LEV = '과장' THEN SALARY ELSE 0 END) 과장

                               , SUM(CASE WHEN LEV = '대리' THEN SALARY ELSE 0 END) 대리

                               , SUM(CASE WHEN LEV = '사원' THEN SALARY ELSE 0 END) 사원

                               , SUM(CASE WHEN LEV = '수습' THEN SALARY ELSE 0 END) 수습

                               , ROUND(RATIO_TO_REPORT(SALARY) OVER (),2) * 100 AS PER

                               , SUM(SALARY)

              FROM TEMP

              GROUP BY DEPT_CODE, SALARY, LEV

              ) A

GROUP BY ROLLUP(DEPTNO)

ORDER BY DEPTNO

 

 

통계쿼리14
부서별 전체 급여 비율

 


 

 

TEST02 테이블의 자료를 이용해 최대 CRATE를 가지는 일자의 AMT와 최소 CREATE를 가지는 일자의 AMT를 읽어오는 문장을 출력하시오

 

통계쿼리15
TEST02 테이블 정보

 

 

SELECT distinct

  LAST_VALUE(AMT) OVER( ORDER BY CRATE

                                    ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) MAX_VAL

  , FIRST_VALUE(AMT) OVER( ORDER BY CRATE

                                       ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING) MIN_VAL

FROM TEST02

 

 

통계쿼리16
최대 최소 금액출력

 

                    


 

 

이렇게 통계 쿼리를 작성법을 알아보았습니다

조금이나마 도움이 되었으며 합니다

저도 통계 쿼리를 접할 때 많이 힘들었던 적이 있어서 이렇게 준비하게 되었습니다

그럼 앞으로 공부할 날이 너무나도 많기에 힘내시고 

같이 파이팅합시다

 

그럼 다음 포스팅도 기대해주세요!

 

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상품 판매 통계 쿼리

 

오늘은 상품 판매 통계 쿼리를 만들어 보겠습니다

상품은 여러 종류가 있습니다

그것을 어떻게 구분할지는 스스로가 정해야겠지요

 

아래에서는 상품구분을 단순하게 알파벳으로 표현하였습니다

그 알파벳으로 CASE문을 사용하여 상품명을 가져왔습니다

 

보통은 공통코드가 만들어져 조인을 걸어서 사용해야만 합니다

그래야 지만 상품이 늘어날 때마다 쿼리를 수정하지 않고 데이터를 추가하는 것만으로도

상품이 추가되어서 쿼리가 작동되는 범용성을 가져야 한다는 것이지요

 

그래서 솔직히 아래의 코드는 좋은 쿼리라고 할 수 없습니다

 

하지만 CASE문을 어떻게 써서 열 데이터를 행열로 만들어서 카운팅 하는 지만 신경 써서 보시길 바랍니다

 

<select id="selectProductSaleTotalIncrease" parameterType="Map" resultType="Map">
    SELECT
           DI_POM_SP.PRD_TYPE
          ,TO_CHAR(DI_POM_SP.PAY_CNT,'FM9999,999') AS PAY_CNT
          ,TO_CHAR(DI_POM_SP.PAY_AMT,'FM999,999,999,999') AS PAY_AMT
      FROM
           (SELECT
           		   /* 상품에 대한 구분(소분류, 중분류, 대분류등등) */
                   (CASE WHEN SP.PRD_DVCD = 'A' THEN '이용권'
                         WHEN SP.PRD_DVCD = 'B' THEN '상품 구매'
                         WHEN SP.PRD_DVCD = 'C' THEN '내부 서비스 수수료'
                         WHEN SP.PRD_DVCD = 'D' THEN '외부 서비스 수수료'
                         WHEN SP.PRD_DVCD = 'E' THEN '기타 수수료'
                         ELSE 'SKIP' END) AS PRD_TYPE
                   ,SUM(NVL(DI_POM.PAY_CNT,0)) AS PAY_CNT
                   ,SUM(NVL(DI_POM.PAY_AMT,0)) AS PAY_AMT
              FROM
                  (SELECT DI.YMD
                         ,DI.MMDD
                         ,NVL(POM.PRD_DVCD,'SKIP') AS PRD_DVCD
                         ,NVL(POM.PAY_CNT,0) AS PAY_CNT
                         ,NVL(POM.PAY_AMT,0) AS PAY_AMT
                     FROM
                          (SELECT TO_CHAR(TO_DATE(YMD),'YYYYMMDD') AS YMD, TO_CHAR(TO_DATE(YMD),'MM.DD') AS MMDD
                             FROM DAY_INFO
                             /* 기간을 정해서 판매량을 추출할 수 있다 */
                            WHERE TO_CHAR(TO_DATE(YMD),'YYYYMMDD') BETWEEN #{startDt} AND #{endDt}
                          ) DI
                         ,(SELECT
                                   OD.PRD_DVCD
                                  ,PM.PAY_DT
                                  ,SUM(1) AS PAY_CNT
                                  ,SUM(NVL(PM.PAY_AMT,0)) AS PAY_AMT
                             FROM PAY_MST PM
                                  INNER JOIN ODR_DTL OD ON OD.ODR_NUM = PM.ODR_NUM
                                  LEFT OUTER JOIN (SELECT A.ODR_NUM, A.ODR_DTL_SEQ, A.TRANS_SPEC_NUM, A.SEQ_NO, A.JRNR_NUM, A.SAP_NO
                                                     FROM STTL_JRNL_DTL A
                                                    WHERE A.STTL_DIV_CD = 'S1'
                                                      AND A.JRNR_NUM = (SELECT MAX(JRNR_NUM)
                                                                          FROM STTL_JRNL_DTL B
                                                                         WHERE B.STTL_DIV_CD = A.STTL_DIV_CD
                                                                           AND B.ODR_NUM = A.ODR_NUM
                                                                           AND B.ODR_DTL_SEQ  = A.ODR_DTL_SEQ
                                                                           AND B.SEQ_NO = A.SEQ_NO)
                                                   ) SJD ON SJD.ODR_NUM = OD.ODR_NUM AND SJD.ODR_DTL_SEQ = OD.ODR_DTL_SEQ
                              WHERE PM.PAY_DT BETWEEN #{startDt} AND #{endDt}
                              AND NVL(PM.PAY_AMT,0) > 0
                              GROUP BY PM.PAY_DT, OD.PRD_DVCD
							/* union all을 사용해서  group by (특정 상품에 대한 조인이 쉽지않을 때 사용)*/
                           UNION ALL
                           
                           SELECT
                                   'BA16' AS PRD_DVCD
                                  ,FINALBUYCFDT AS PAY_DT
                                  ,SUM(1) AS PAY_CNT
                                  ,SUM(NVL(TO_NUMBER(COVINSAMT),0)) AS PAY_AMT
                             FROM HSVC_EW_INSUPRD
                             WHERE FINALBUYCFDT BETWEEN #{startDt} AND #{endDt}
                             AND NVL(TO_NUMBER(COVINSAMT),0) > 0
                             GROUP BY FINALBUYCFDT
                           ) POM
                    WHERE DI.YMD = POM.PAY_DT(+)
                  ) DI_POM,
                  (SELECT PRD_DVCD
                    FROM SL_PRD) SP
             WHERE SP.PRD_DVCD = DI_POM.PRD_DVCD(+)
             GROUP BY SP.PRD_TYPE
             ORDER BY SP.PRD_TYPE
          ) DI_POM_SP
     WHERE A.PRD_TYPE != 'SKIP'
</select>

 

 

우선 상품이 판매된 날짜와 상품 구분 값으로 SUM을 하게 됩니다

 

또 한,

상품 금액의 총합계를 구하여  상품별 총판매금액을 구하게 됩니다

 

상품 총판매금액
이용권 10000
상품구매 20000
내부 서비스 수수료 30000

 

 

그럼 쿼리를 분석하고 곱씹어보는 것도 공부가 되겠지요

그럼 오늘도 즐거운 공부 하셨길 바랍니다

그럼 다음 포스팅도 기대해주세요

 

우리의 대모험이 끝나기까지 말이지요

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회원 가입 증가 현황 통계 쿼리

 

 

회원 가입 통계 쿼리를 만들어 보려고 합니다

저도 아직 익숙하지 않아서 조금 더 좋은 방법 있다면

댓글 남겨주세요~

 

 

등록일(REG_DT)을 기준으로 신규회원 가입현황을 알아볼 수 있게 쿼리를 만들어 봅시다

밑의 쿼리는 금일 신규가입 현황을 볼 수 있는 쿼리입니다

param값을 todayoneDay를 받아서 처리하기 때문에

기간별 신규회원 증가 수를 확인할 수 있습니다

 

여기 가장 중요한 것은 서브 쿼리를 만들 때 등록일 기준으로 카운팅을 하고 등록일 시분초로 기준으로

데이터를 추출하여 GROUP BY를 해야 한다는 것입니다

 

그럼 아래의 쿼리를 천천히 봅시다~

 

SELECT 
    decode(MB_TPCD, '0010', '일반', '0020', '개인사업자', '0030',  '법인', '0040', '단체') as memberType,
    REG_CNT AS total
  FROM (
        SELECT 
            T1.MB_TPCD
            , NVL(REG_DT, #{today}) AS REG_DT
            , REG_CNT
          FROM (
                SELECT
                    MBM.Mb_TPCD
                    , A.REG_DT
                    , COUNT(A.REG_DT) AS REG_CNT
                  FROM (
                        SELECT 
                            /* 오늘날짜를 할당해서 기간동안의 증가 현황을 볼 수 있게 추출한다 */
                            TO_CHAR(REG_DT, 'YYYYMMDD') AS REG_DT
                            , MB_TPCD
                        FROM MB_MST
                        /* 오늘날짜를 할당해서 기간동안의 증가 현황을 볼 수 있게 추출한다 */
                        WHERE REG_DT BETWEEN TO_DATE(#{today} || '000000', 'YYYYMMDDHH24MISS') AND TO_DATE(#{oneDay} || '235959', 'YYYYMMDDHH24MISS')                                    
                        ) AS MBM,
                GROUP BY MBM.MB_TPCD, MBM.REG_DT
               ) AS T1
       ) AS VW1
 /* 금일이나 특정날을 지정해서 증가 현황을 확인할 수 있다 */
 WHERE VW1.REG_DT BETWEEN TO_DATE(#{today}) AND TO_DATE(#{oneDay})                                    
 ORDER BY MB_TPCD ASC

 

이렇게 신규 회원 증가 현황 쿼리를 알아보았습니다

금일도 괜찮고 기간별로도 조회할 수 있는 쿼리를 만들어 보았습니다

통계는 비즈니스적인 요소가 많이 필요하다고 생각합니다

 

회원 통계는 그렇게 많이 필요하지 않지만

어떤 상품에 대한 판매현황, 광고효과 분석 통계 쿼리를 만들기 위해서는

조금은 더 복잡한 쿼리가 되지 않을까 생각합니다

그럼 오늘은 여기까지 하고 다음 포스팅을 기대해주세요

 

언제나 우리의 대모험을 위해

오늘도 한 걸음씩 나아갑시다

 

그럼 파이팅!!

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회원 월별 분기별 년도별 통계 쿼리

 

 

오늘은 회원별 통계 쿼리를 알아보도록 하겠습니다

mybatis를 활용해서 여러 조건문을 한번에 처리하는 쿼리를 작성하도록 하겠습니다

 

selectType을 프론트 단에서 month, quarter, recentYear의 값들을 받아옵니다

그리고 회원 테이블인 MB_MST에서 등록일자와 회원구분에 대한 값을 서브쿼리로 작성합니다

 

회원 구분별로 GROUP BY ROLLUP을 하여 진행한다는 것이 핵심입니다

 

GROUP BY ROLLUP 밑에 포스팅도 걸어 놓았습니다

 

2020.03.08 - [IT_Web/Oracle] - Oracle ROLLUP, CUBE, GROUPING(), GROUPING SETS(), GROUP_ID() 함수 개념

 

Oracle ROLLUP, CUBE, GROUPING(), GROUPING SETS(), GROUP_ID() 함수 개념

ROLLUP ROLLUP은 SELECT한 컬럼들을 GROUP BY 절과 함께 사용하게 되면 소계를 구할 수 있다 그 과정에는 CARTESIAN PRODUCT를 이용한 결과물들이란 것을 알아두자 또 한 ROLLUP의 인수는 계층 구조이므로 인수

tantangerine.tistory.com

 

 

그럼 실제 코드 사례를 한번 보도록 하겠습니다

자세히 보시면 등록일로 하여 컨트롤 하는 것을 보실 수 있습니다

 

 

<select id="selectNewMemberDetail" parameterType="Map" resultType="Map">
    SELECT 
        /*  DECODE를 활용해서 회원구분별로 누적 합계를 추출한다 */
        decode(CD_ID, '0010', 'normalSum', '0020', 'individualSum', '0030',  'organizationSum', '0040', 'affilicorpSum','membertypeSum') as memberType
    <choose>
        <when test="selectType == 'month'"> /*  DECODE 함수를 활용해서 월별로 필드를 추출한다 */
            , count(decode(to_char(reg_dt, 'MM'),'01',0)) "M01"
            , count(decode(to_char(reg_dt, 'MM'),'02',0)) "M02"
            , count(decode(to_char(reg_dt, 'MM'),'03',0)) "M03"
            , count(decode(to_char(reg_dt, 'MM'),'04',0)) "M04"
            , count(decode(to_char(reg_dt, 'MM'),'05',0)) "M05"
            , count(decode(to_char(reg_dt, 'MM'),'06',0)) "M06"
            , count(decode(to_char(reg_dt, 'MM'),'07',0)) "M07"
            , count(decode(to_char(reg_dt, 'MM'),'08',0)) "M08"
            , count(decode(to_char(reg_dt, 'MM'),'09',0)) "M09"
            , count(decode(to_char(reg_dt, 'MM'),'10',0)) "M10"
            , count(decode(to_char(reg_dt, 'MM'),'11',0)) "M11"
            , count(decode(to_char(reg_dt, 'MM'),'12',0)) "M12" 
        </when>
        <when test="selectType == 'quarter'"> /*  DECODE 함수를 활용해서 분기별로 필드를 추출한다 */
            , count(decode(to_char(reg_dt, 'MM'),'01',0)) + count(decode(to_char(reg_dt, 'MM'),'02',0)) + count(decode(to_char(reg_dt, 'MM'),'03',0)) "Q1"
            , count(decode(to_char(reg_dt, 'MM'),'04',0)) + count(decode(to_char(reg_dt, 'MM'),'05',0)) + count(decode(to_char(reg_dt, 'MM'),'06',0)) "Q2"
            , count(decode(to_char(reg_dt, 'MM'),'07',0)) + count(decode(to_char(reg_dt, 'MM'),'08',0)) + count(decode(to_char(reg_dt, 'MM'),'09',0)) "Q3"
            , count(decode(to_char(reg_dt, 'MM'),'10',0)) + count(decode(to_char(reg_dt, 'MM'),'11',0)) + count(decode(to_char(reg_dt, 'MM'),'12',0)) "Q4"
        </when>
        <when test="selectType == 'recentYear'"> /*  DECODE 함수를 활용해서 년별로 필드를 추출한다 */
            , count(decode(to_char(reg_dt, 'YYYY'),to_char(to_char(sysdate,'YYYY')-3),0)) "currentYear03"
            , count(decode(to_char(reg_dt, 'YYYY'),to_char(to_char(sysdate,'YYYY')-2),0)) "currentYear02"
            , count(decode(to_char(reg_dt, 'YYYY'),to_char(to_char(sysdate,'YYYY')-1),0)) "currentYear01"
            , count(decode(to_char(reg_dt, 'YYYY'),to_char(sysdate,'YYYY'),0)) "currentYear"
        </when>
   </choose> 
   /* DECODE 함수를 활용해서 전체합계 추출한다 */
   , count(mb_tpcd) total 
    FROM  
    (
        SELECT  
            reg_dt,
            MB_TPCD
        FROM MB_MST
        WHERE SUBSTR(reg_dt,1,4)  = #{selectYear}                
    ) MBM
    GROUP BY ROLLUP(MB_TPCD) /* 합계 및 소계를 나타낼수 있는 함수 */
</select>

 

 

이렇게 회원 월별 분기별 년도별을 알아보았습니다

조금은 어려울 수 있지만

작은 쿼리를 만들어서 테이블을 생성해서 하나씩 만들어보는 것도 좋을 듯합니다

그럼 오늘도 공부 열심히 하시고!

다음 포스팅도 많은 기대부탁드립니다~

 

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카테시안(Cartesian) 곱을 이용한 조인 – 첨자 LOOP형 처리

이 사례는 대부분의 회사에서 발생할 수 있는 매출과 관련한 처리의 예이다

회사는 고객에게는 상품과 용역을 제공함으로써 매출이 발생한다 특히 이회사는 서비스 용역을 제공하기 전에 대부분의 금액을 고객으로부터 선수로 받는다 회계적인 입장에서 볼 때 미리 받은 대금은 아직 서비스 용역을 제공하지 않은 상태에서 발생한 금액이므로모두 매출로 인정할수 없고 선수금 계정으로 처리해야한다 아래와 같다

 

일련번호

발생일

시작일

종료일

월매출

 

1101

19970501

19970520

19970925

5,000,000

 

1102

19970601

19970615

19970805

3,800,000

 

1103

19970701

19970712

19971020

6,780,000

 

1104

19970901

19970507

19970718

2,890,000

 

 

위의 테이블을 참조하여 새로운 정보를 출력하는데 그 테이블이 5개의 로우로 분활되어야하며 각 로우의 적용기간에 대한 일수 와 해당 금액을 산정하여 ‘월별매출’ 테이블에 저장되어야 한다.

 

먼저 테이블을 생성하면서 기존 컬럼형 테이블을 로우 행으로 만들 때 사용할 넘버가 해당된다

 

CREATE TABLE COPY_T(NO, NO2) AS

 

SELECT ROWNUM, SUBSTR(TO_CHAR(ROWNUM, '09'), 2, 2)

FROM TEST99

WHERE ROWNUM <=31;

 

위와 같이 만들면 NO, NO2의 두 개의 컬럼과 31개의 로우 수를 가지는 테이블이 된다

 

윈도우 함수를 사용하면 쉽게 할 수 있을 것 같다 한번 확인해 보자 답은 다음에~

CREATE TABLE PAYMENT (

SERIAL NUMBER(4),

OCRNC_DATE NUMBER(8),

STRT_D NUMBER(8),

END_D NUMBER(8),

FRRGT_STMD NUMBER(38)

);

INSERT ALL

INTO PAYMENT

VALUES ( 1101, 19970501, 19970520, 19970925, 5000000 )

INTO PAYMENT

VALUES ( 1102, 19970601, 19970615, 19970805, 3800000 )

INTO PAYMENT

VALUES ( 1103, 19970701, 19970712, 19971020, 6780000 )

INTO PAYMENT

VALUES ( 1104, 19970501, 19970507, 19970718, 2890000 );

 

 

SELECT

  SERIAL

  , substr(OCRNC_DATE, 1, 4) || y.no2 AS 적용월

  , ROUND((CASE y.NO2 WHEN SUBSTR(END_D, 5, 2) THEN SUBSTR(END_D, 7, 2)

                                                 ELSE TO_CHAR(LAST_DAY(TO_DATE(END_D,'yyyymmdd')),'dd' )

                       END

     -

                     (CASE y.NO2 WHEN substr(STRT_D, 5, 2) THEN SUBSTR(STRT_D,7 , 2) ELSE '01' END )+1)

    *

                     (FRRGT_STMD/(TO_DATE(END_D,'yyyymmdd') - TO_DATE(STRT_D,'yyyymmdd')+1))) AS 월별매출액

FROM PAYMENT x, COPY_T y

WHERE Y.NO BETWEEN SUBSTR(STRT_D, 5, 2) AND SUBSTR(END_D, 5, 2)

AND x.OCRNC_DATE LIKE x.OCRNC_DATE ||'%'

 

SERIAL 적용월   월별매출액

1101   199705   426357
1101   199706   1162791
1101   199707   1162791
1101   199708   1162791
1101   199709   968992
1102   199706   1242308
1102   199707   2265385
1102   199708   365385
1103   199707   1342574
1103   199708   2080990
1103   199709   2080990
1103   199710   1342574
1104   199705   989726
1104   199706   1227260
1104   199707   712603

 

카테시안 곱으로 조인을 할때에는 ROWNUM을 활용하여 현재의 데이터와 조인을 하여 사용해야 한다

지금 현재의 데이터는 일련번호 별로 05월부터 09월 까지이다 그렇기 때문에 01부터 31까지의 로우를 사용해도 추후에는  조건절에서 범위를 정하여 자기가 필요한 05부터 09월의 데이터를 추출하는 방식이다

 

데이터는 CASE문으로 종료일에 해당하는 09월에는 25일 (THEN SUBSTR(END_D, 7, 2))을 가져오고

나머지는 그 달의 마지막날TO_CHAR(LAST_DAY(TO_DATE(END_D,'yyyymmdd')), 'dd' )을 가져오게된다

 

시작일에 해당하는 05월이 나오면 20일(SUBSTR(STRT_D,7 , 2))을 가져오고 나머지는 01로 치환한다

 

이렇게 되면 빠른 숫자인  05의 ROWNUM으로 인해

종요일은 05가 아니므로 TO_CHAR(LAST_DAY(TO_DATE(END_D,'yyyymmdd')), 'dd' ) 로 인해 

30일이 치환대어 뺄셈이 시작된다

 

시작일 05월에는 20일

그래서 결과 값은 10 이때 날자값에 +1를 잊지말자

그 10일로 일할매출액을 구하는 식이

(FRRGT_STMD/(TO_DATE(END_D,'yyyymmdd') - TO_DATE(STRT_D,'yyyymmdd')+1))

위와 같으며 TO_DATE을 사용하여 종요일과 시작일의 일수를 구하여 나누어 일할매출액을 구한다

 

그렇게 월별로 매출액을 구할수 있게된다

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이번 카테시안 조인을 활용할 사례는 레코드를 생성시키는 것으로

계약번호에 대해 고객이 해약을 하여 정산을 거쳐 고객에게 지불할 보증금반환금과 청구해야할 위약금, 기기철거비용이 하나의 로우로 정보를 출력하고자 한다

 

먼저 테이블을 생성하면서 기존 컬럼형 테이블을 로우 행으로 만들 때 사용할 넘버가 해당된다

 

CREATE TABLE COPY_T(NO, NO2) AS

 

SELECT ROWNUM, SUBSTR(TO_CHAR(ROWNUM, '09'),2,2)

FROM TEST99

WHERE ROWNUM <=31;

 

위와 같이 만들면 NO, NO2의 두 개의 컬럼과 31개의 로우 수를 가지는 테이블이 된다

 

 

INSET into 전표테이블 (생성일자, ..., ..., 계정과목, 금액, ... )

SELECT to_char(sysdate, ‘yyyymmdd’),

 

          CASE y.no WHEN 1 THEN ‘1234’

                        WHEN 2 THEN ‘5678’

                        WHEN 3 THEN ‘9876’

           END,

          CASE y.no WHEN 1 THEN 보증금반환금

                        WHEN 2 THEN 위약금

                        WHEN 3 THEN 기기철거비

FROM 계약정산테이블 x, COPY_T y

WHERE x.해약일 = :input_date            <- PL/SQL

AND y.no in ( CASE 보증금반환금 WHEN 0 THEN null ELSE 1 END,

                   CASE 위약금 WHEN 0 THEN null ELSE 2 END,

                   CASE 기기철거비 WHEN 0 THEN null ELSE 3 END )

 

<결과>

2019-09-23 1234 보증금 반환금

2019-09-23 5678 위약금

2019-09-23 9876 기기철거비

 

카테시안으로 조인한 다음 조건문을 주고 그에 대해 결합을 한다

 

일반적인 '='이퀴조인이 아닌 카테시안 곱이 사용하과 CASE문을 활용하여 조인을 한 형태이다

이렇게 최대한의 로우 수를 줄여서 조인을 할 수 있는 방법을 더 생각해 보아야겠다

 

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CASE, GROUP BY 활용

 

'HP'라는 제품은 너무 많은 등급을 가지고 있어 제품별로 분석하기를 원하고,

'LD'라는 제품은 등급의 수가 적고 중요하므로 등급별로 분석하기를 원하며,

'PP'라는 제품은 다양한 등급을 가지고 있으나 'P530C'라는 등급은 전략적으로 관리하고자 하여 등급별로 분석하고,

나머지는 기타로 모아주기를 원한다고 생각하자

 

이런 경우에는 CASE와 GROUP BY를 활용하여 풀어보자

 

SELECT

   CASE WHEN 제품 = ‘HP’ THEN 제품

   WHEN 제품 = ‘LD’ THEN 등급 ,

   WHEN 등급 = ‘P530C’ THEN 등급

   ELSE ’기타‘

   END

FROM 매출테이블

WHERE 매출일자 LIKE ’9808%’

GROUP BY CASE WHEN 제품 = ‘HP’ THEN 제품

                                  WHEN 제품 = ‘LD’ THEN 등급 ,

                                  WHEN 등급 = ‘P530C’ THEN 등급

ELSE '기타'

END

 

 

SALE_HIST 테이블을 참조하여 ‘PENCIL’ 총 판매금액과 01번 사업장의 총판매금액과

ERASER를 판매하고 있는 사업장의 총판매 금액을 출력하고 그 나머지를 기타로 묶어 총 판매금액을 출력하시오

SELECT

   CASE WHEN SALE_ITEM = 'PENCIL' THEN SALE_ITEM

   WHEN SALE_ITEM = 'ERASER' THEN SALE_SITE

   WHEN SALE_SITE = 01 THEN SALE_SITE

   ELSE '기타'

   END AS 특별관리항목,

   SUM(SALE_AMT) AS 총판매금액

FROM SALE_HIST

GROUP BY CASE WHEN SALE_ITEM = 'PENCIL' THEN SALE_ITEM

                                  WHEN SALE_ITEM = 'ERASER' THEN SALE_SITE

                                  WHEN SALE_SITE = 01 THEN SALE_SITE

ELSE '기타'

END

 

 

TEST100 테이블을 참조하여 C2에 해당하는 값의 비율을 구하여라

SELECT C1, C2

,ROUND(RATIO_TO_REPORT(C2) OVER(),2) * 100 AS PER

FROM TEST100

 

 

TEST35 테이블을 참조하여 KEY1은 부서라고 생각하고 KEY2의 A는 판매액 B는 매입액이라고 할 때

부서별 판매액과 매입액의 차에대한 값(수익)을 구하고 차액의 비율을 구하시오

SELECT

CASE WHEN KEY1 IS NOT NULL THEN KEY1 ELSE '합계' END AS KEY1

   , SUM(CASE WHEN KEY2 = 'A' THEN AMT ELSE 0 END) AS 판매액

   , SUM(CASE WHEN KEY2 = 'B' THEN AMT ELSE 0 END) AS 매입액

   , SUM(CASE WHEN KEY2 = 'A' THEN AMT ELSE - AMT END) AS 수익

   , ROUND(SUM(CASE WHEN KEY2='A' THEN AMT ELSE -AMT END)/ SUM(CASE WHEN KEY2='A' THEN AMT END)*100 )AS PER

FROM (SELECT KEY1, KEY2, SUM(AMT) AMT

               FROM TEST35

               GROUP BY ROLLUP(KEY1), KEY2

)

GROUP BY CASE WHEN KEY1 IS NOT NULL THEN KEY1 ELSE '합계' END

ORDER BY KEY1

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1. SALE_HIST의 자료로 일자별 품목별로 ‘01’, ‘02’ 사업장 판매 금액합계, ‘03’, ‘04’ 사업장 판매 금액 합을 구하시오

SELECT SAEL_DATE,

                 SUM(CASE WHEN SALE_SITE BETWEEN ‘01’ AND ‘02’ THEN SALE_AMT END) AS S01

               , SUM(CASE WHEN SALE_SITE BETWEEN ‘03’ AND ‘04’ THEN SALE_AMT END) AS S02

FROM SALE_HIST

GROUP BY SALE_DATE

 

 

2. TEMP의 자료를 이용해 한 행에 5명의 사번과 성명을 보여주는 QUERY를 작성해 보라.

SELECT CEIL(ROWNUM/5) C0

,MAX(DECODE(MOD(ROWNUM, 5), 1, EMP_ID, NULL)) C1

,MAX(DECODE(MOD(ROWNUM, 5), 1, EMP_NAME, NULL)) C2

,MAX(DECODE(MOD(ROWNUM, 5), 2, EMP_ID, NULL)) C3

,MAX(DECODE(MOD(ROWNUM, 5), 2, EMP_NAME, NULL)) C4

,MAX(DECODE(MOD(ROWNUM, 5), 3, EMP_ID, NULL)) C5

,MAX(DECODE(MOD(ROWNUM, 5), 3, EMP_NAME, NULL)) C6

,MAX(DECODE(MOD(ROWNUM, 5), 4, EMP_ID, NULL)) C7

,MAX(DECODE(MOD(ROWNUM, 5), 4, EMP_NAME, NULL)) C8

,MAX(DECODE(MOD(ROWNUM, 5), 0, EMP_ID, NULL)) C9

,MAX(DECODE(MOD(ROWNUM, 5), 0, EMP_NAME, NULL)) C10

FROM TEMP

GROUP BY CEIL(ROWNUM/5)

 

 

3. TEST14와 TEST13을 이용하여 Cartesian Product을 이용하여 테이블을 조인하시오

SELECT *

FROM TEST14 , TEST13

 

 

4. 고객이 어떤 해당 상품을 받아야 하는지 TEST14와 TEST13을 이용하여 고객과 상품LIST를 출력하시오

두 테이블은 POINT에 관련이 있다

SELECT A.CUST, B.GIFT

FROM TEST14 A, TEST13 B

WHERE A.POINT > 0

AND A.POINT BETWEEN B.FPOINT AND B.TPOINT

 

 

5. TEST14와 TEST13을 이용하여 상품별로 준비되어야 할 개수를 알아보는 문장을 작성 하시오

SELECT B.GIFT, COUNT(A.CUST)

FROM TEST14 A, TEST13 B

WHERE A.POINT > 0

AND A.POINT BETWEEN B.FPOINT AND B.TPOINT

GROUP BY B.GIFT

 

 

6.고객이 가진 포인트보다 하한금액이 낮은 모든 등급의 상품을 선택할 수 있다고 할 때 갈비세트를 상품으로 받을 수 있는 고객의 고객번호, 포인트, 선물을 보여주는 QUERY를 만들어보라

SELECT *

FROM TEST14 A, TEST13 B

WHERE B.FPOINT <=  A.POINT

AND B.GIFT ='갈비세트’

 

CREATE TABLE LOGTABLE(USERID VARCHAR(10), STIME VARCHAR(5), ETIME VARCHAR(5));

 

INSERT INTO LOGTABLE

SELECT '사용자1', '07:00', '11:00'

SELECT '사용자2', '10:00', '15:00'

SELECT '사용자3', '11:00', '12:00';

 

CREATE TABLE SETIME(STIME VARCHAR(5), ETIME VARCHAR(5));

 

INSERT INTO SETIME VALUES('00:00', '01:00');

INSERT INTO SETIME VALUES('01:00', '02:00');

INSERT INTO SETIME VALUES('02:00', '03:00');

INSERT INTO SETIME VALUES('03:00', '04:00');

INSERT INTO SETIME VALUES('04:00', '05:00');

INSERT INTO SETIME VALUES('05:00', '06:00');

INSERT INTO SETIME VALUES('06:00', '07:00');

INSERT INTO SETIME VALUES('07:00', '08:00');

INSERT INTO SETIME VALUES('08:00', '09:00');

INSERT INTO SETIME VALUES('09:00', '10:00');

INSERT INTO SETIME VALUES('10:00', '11:00');

INSERT INTO SETIME VALUES('11:00', '12:00');

INSERT INTO SETIME VALUES('12:00', '13:00');

INSERT INTO SETIME VALUES('13:00', '14:00');

INSERT INTO SETIME VALUES('14:00', '15:00');

INSERT INTO SETIME VALUES('15:00', '16:00');

INSERT INTO SETIME VALUES('16:00', '17:00');

INSERT INTO SETIME VALUES('17:00', '18:00');

INSERT INTO SETIME VALUES('18:00', '19:00');

INSERT INTO SETIME VALUES('19:00', '20:00');

INSERT INTO SETIME VALUES('20:00', '21:00');

INSERT INTO SETIME VALUES('21:00', '22:00');

INSERT INTO SETIME VALUES('22:00', '23:00');

INSERT INTO SETIME VALUES('23:00', '24:00');

 

 

7. 위의 구문을 INSERT하고 출퇴근 시간대별로 몇 사람이 출퇴근했는지 사람 수와 출퇴근 시간을 출력하여라

SELECT S.STIME || '-' || S.ETIME, COUNT(*)

FROM LOGTABLE L, SETIME S

WHERE L.STIME < S.ETIME AND L.ETIME >= S.STIME

GROUP BY S.STIME || '-' || S.ETIME

ORDER BY S.STIME || '-' || S.ETIME

 

 

TEST34 활용 문제 8, 9

INSERT INTO TEST34 VALUE ('A10',4,100);

INSERT INTO TEST34 VALUE ('A11',4,110);

COMMIT;

8. 위 구문을 인설트하고 KEY_TYPE이 ‘4’인 경우에 ‘1’, ‘2’, ‘3’ 에 모두 더하고 ‘1’의 합과 ‘2’, ‘3’의 합을 구해라

선택적 조인문과 DECODE를 활용하시오

SELECT T2.R_CNT, SUM(AMT) AMT

FROM TEST34 T1, (SELECT ROWNUM R_CNT

                                       FROM TEST34

                                       WHERE ROWNUM<4) T2

WHERE T1.KEY_TYPE = DECODE(T1.KEY_TYPE, 4, T1.KEY_TYPE, T2.R_CNT)

GROUP BY T2.R_CNT;

 

 

key type amt rcnt

A01 1 10 1 true

A03 1 30 1 tur

A07 1 70 1

A09 1 90 1

A10 4 100 1 true

A11 4 110 1

410

 

A02 2 20 2

A04 2 40 2

A08 2 80 2

A10 4 100 2

A11 4 110 2

350

 

A05 3 50 3

A06 3 60 3

A10 4 100 3

A11 4 110 3

320

 

 

9. 위 구문을 인설트하고 KEY_TYPE이 ‘4’인 경우에 ‘1’, ‘2’, ‘3’ 에 모두 더하고 ‘1’, ‘2’, ‘3’의 합을 구해라

선택적 조인문과 윈도우 함수를 활용하시오 LAG()

SELECT *

FROM (SELECT DECODE(KEY_TYPE,1,'A',2,'B',3,'C') AS KEY

               , SUM(AMT) 

                 + LAG(SUM(AMT), DECODE(KEY_TYPE,1,1,2,2,3,3)) OVER (ORDER BY DECODE(KEY_TYPE,1,'A',2,'B',3,'C')

                                                                                                                                      NULLS FIRST) AS AMT

               FROM TEST34

              GROUP BY KEY_TYPE

              )

WHERE KEY IS NOT NULL

 

 

 

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DECODE의 기본적인 기능은 프로그래밍 언어의 IF 문을 SQL 문장으로 사용하기 위하여 만들어진 오라클이다

FROM 절만 빼고 어디서나 사용할 수 있고 IF문의 전형적인 형태를 분류하여 DECODE문으로 나누어 사용하자

 

1.DECODE의 사용(등순 등호 비교)

IF A = B THEN

RETURN ‘T’;

END IF;

SELECT DECODE(A,B,‘T’,NULL) AS COL1

FROM TABLE이름

 

2 DECODE의 사용(등호비교 + ELSE)

IF A=B THEN

RETURN ‘T

ELSE

RETURN ‘F

END IF

SELECT DECODE(A,B,‘T’,‘F’) AS COL1

FROM TABLE이름

 

3 DECODE의 사용(ELSEIF 분기되는 등호비교)

 

IF A=B THEN

RETURN 1

ELSEIF A=C THEN

RETURN 2

ELSE

RETURN 3

END IF

SELECT DECODE(A, B, 1, C, 2, 3)

FROM TABLE이름

4 DECODE의 사용 (부등호 비교)

 

SIGN, LEAST, GREATEST를 사용하여 등호비교를 한다

SIGN 은 주어진 값이 음수인지, 양수인지 아니면 0인지를 나타낸다

LEAST 주어진 값들 중 최소값을 돌려준다

GREATEST는 주어진 값들중 최대값을 돌려준다

 

IF A>B = 0 THEN

RETURN ‘일반

ELSEIF 1 THEN

RETURN ’실험

END IF

SELECT DECODE(

          SIGN(A,B), 0, ‘일반‘,1, ’실험‘,-1, ’기타과목‘)AS TY

5 DECODE의 사용(OR 또는 IN 비교)

IF A IN (B, C, D) THEN

RETURN ‘T’

ELSE

RETURN ‘F’

END IF

 

IF A=B OR A=C THEN

RETURN ‘T’

ELSE

RETURN ‘F’

END IF

 

첫 번째 IF

DECODE(A, B,‘T’, C, ‘T’, D,‘T’,‘F’)

 

 

 

두 번째 IF

 

DECODE(A, B, ‘T’, C, ‘T’, ‘F’)

 

6 DECODE의 사용(AND 비교) - AND비교는 리턴 부분에 다시 IF(DECODE)이 사용된다는 것이 핵심

 

IF A=B AND A=C THEN

RETURN ‘T’

ELSE

RETURN ‘F’

END

 

DECODE(A, B, DECODE(A, C, ‘T’, ‘F’), ‘F’)

 

 

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  • 조건함수

• DECODE (칼럼 또는 수식, 조건1, 값1, 조건2, 값2, 조건3, 값3,…….., 디폴트 값)

–IF –THEN –ELSE 문장과 같은 처리

–칼럼 또는 수식의 값이 조건1에 해당하면 값1을 리턴하고, 조건2에 해당하면 값2를 리턴한다.

–조건에 맞는 값이 없으면 디폴트 값을 리턴한다.

 

  • NULL 함수

 NVL함수

– NVL( expr1, expr2 ) expr1 : NULL 값을 포함하는 값이나 표현식, expr2 : NULL 대신 사용할 값

# SELECT first_name, titile, salary * NVL(commission_pct,0)/100 COMM from s_emp;

 

- NULLIF( expr1, expr2 ) expr1 : 어떤 표현식에 해당하는 범주 expr2: expr1의 표현식과 같은 값을 비교할 표현식

#SELECT ENAME, EMPNO, MGR, NULLIF(MGR,7698) FROM EMP

#SELECT ENAME, EMPNO, MGR,

                      CASE MGR WHEN 7698

                                             THEN NULL

                                             ELSE MGR

                                             END AS MGR2 FROM EMP;

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