굉장히 엄청나!

데이터 수집하기

🫐 한국전력거래소 시간별 전력수요량 데이터 수

• 수집위치 : data.go.kr
• 한국전력거래소 시간별 전력수요량 csv 파일 다운로드

데이터 불러들이기

🫐 데이터 프레임 변수명 : df

• df = pd.read_csv(file_path)
  → 이렇게 작성하면 UnicodeDecodeError 에러
  → 인코딩 필요
• pandas는 기본적으로 utf-8
• 메모장 저장될 때 기본 utf-8, 공공데이터 저장 ansi
• euc-kr 한국어 타입으로 인코딩

import pandas as pd
file_path = "./01_data/한국전력거래소_시간별 전력수요량_20211231.csv"
df = pd.read_csv(file_path, encoding= "euc-kr")

df

🫐 결측데이터 확인

df.info()

- 결측치는 없다

🫐 이상치 데이터 확인
- 측정된 데이터 이므로 min을 보는게 적절하다
- min이 0 이하로 떨어지면 이상치

df.describe()

🫐 컬럼명의 시간을 데이터화 하기 위하여 컬럼명 추출하기

df.columns

🫐 변수로 받기

col_list = df.columns
col_list

데이터 프레임 생성하기

🫐 3개의 열 (년도, 시간, 전력량)을 가지는 데이터프레임 생성하기

result_df = pd.DataFrame(columns=["년도", "시간", "전력량"])
result_df

🫐데이터프레임에 데이터 행단위 추가하기

• items() : 튜플로 만들어서 넘겨주면 그 안에 갯수만큼 왼쪽의 변수들이 각각 받아준다.
• print(ymd, "/", time, "/", value) : 2021-12-31 / 24시 / 70123 까지 추출된다.
• concat() : 데이터프레임과 데이터프레임을 행단위(axis = 0) 또는 칼럼단위(axis = 1)로 추가할 때 사용
• ignore_index=True : 행이 추가될 때 행 인덱스 번호를 자동증가 시키기 (default = false)

### 데이터프레임에 데이터 행단위 추가하기
result_df = pd.DataFrame(columns=["년도", "시간", "전력량"])

for index, row in df.iterrows() :
    # print(row)
    ### 년도 데이터
    ymd = row[col_list[0]] # 날짜
    
    ### 시간과 전령량이 합쳐진 데이터
    data = row[col_list[1:]] # 1시 부터 24시 까지. 모든 시간대
    # print(data)

    ### 시간과 전력량을 각각 추출하여 데이터프레임에 넣기
    # - 넣을 값 : 날짜, 시간, 잔력량
    for time, value in data.items() :
        # print(ymd, "/", time, "/", value)

        ### 행단위로 데이터프레임에 추가하기 위해서 추가할 행을 데이터프레임으로 생성
        df_temp = pd.DataFrame({"년도":[ymd], "시간":[time], "전력량":[value]})

        ### 데이터프레임에 행단위로 추가하기
        result_df = pd.concat([result_df, df_temp], axis=0, ignore_index=True)
        
### 최종결과 출력
result_df

🫐 정제된 데이터 파일로 저장하기

• 저장할 경로 지정
• index=False : 인덱스 번호값은 저장하지 않기(default = True)

save_path = "./01_data/new_data.csv"
result_df.to_csv(save_path, index = False)

🫐 저장한 데이터 파일 읽어들이기

file_path = "./01_data/new_data.csv"
df = pd.read_csv(file_path)
df

판다스(Pandas)

• 행렬 데이터를 처리하기 위한 다양한 함수를 지원하는 라이브러리
  
• 파일 읽기, 저장, 행렬데이터 처리, 기본 시각화 등 지원
• 데이터 전처리 과정에서 주로 사용됨
  

데이터 분석과정

• 데이터 수집 > 데이터 전처리 > 데이터 가공(필요시 전처리) > 데이터 분석 탐색/시각화(필요시 전처리) > 필요시 모델 훈련(머신러닝 or 딥러닝) > 웹서비스 또는 분석 보고서
• 책에 나온 일반적인 과정 : 데이터수집 > 전처리 > 분석 > 시각화로 설명되고 있다.
• 분석과정은 회사에 따라 다르다.
  

판다스(Pandas) 설치

• Anaconda Prompt에서 pip list로 pandas 설치 확인

• jupyter notebook에서 import

import pandas as pd

• 사용되는 데이터 파일 - 노란색 부분

컬럼 : 국적코드, 성별, 입국객수, 전년동기

행은 0행 부터 시작한다.

즉, 노란색 부분을 추출하려면 A열에서 C열, 1행에서 7행만 추출한다.

데이터 수집 시 확인 사항

• 날짜 확인 : 기준일로 사용
  - 년월일시분이 나타나 있는게 좋다.|
  - 최소한 년월까지는 있어야 한다. 최소 12개의 데이터를 확보할 수 있기 때문이다.
• 범주형 데이터 확인 : 예로 남자 또는 여자와 같은 데이터
  - 범주형 데이터가 많은 데이터가 좋다. 비교대상이 많아 지기 때문이다.
  - 비교대상이 많아지면 데이터로 보여줄 수 있는게 많아진다

데이터 읽어오기

•  파일 위치 지정
  - 상대경로로 지정한다.

file_path = "./files/sample_1.xlsx"

• 피일 데이터 추출하기
  - file_path : 파일지정(위치 포함)
  - header : 칼럼명으로 사용할 행의 위치(default - 0)
  - skipfooter : 행의 가장 밑에서부터 포함하지 않을 행의 갯수(default - 0)
  - usecols : 가지고 올 열의 범위(A분터 C까지의 열)(default - data가 있는 모든 열)

sample_1 = pd.read_excel(file_path,
                        header=1,
                        skipfooter=2,
                        usecols="A:C")

• csv, excel, json많이 사용
• csv는 순수한 text 파일로 처리 과정이 따로 안들어가서 가볍다. 즉, 용량을 더 많이 담을 수 있다.
• excel 파일 자체에 다양한 처리 과정이 같이 들어가기 때문에 무겁다.

• 데이터 조회하기

sample_1

• DataFrame 정보 확인하기
  - DataFrame 타입 : 행렬을 저장 관리하는 타입
  - info()함수는 데이터의 결측치(nan,null) 데이터 확인 가능
  - RangeIndex : 전체 행(row)의 갯수 0 to 5 총 6개
  - 전체 행의 갯수와 각 컬럼의 갯수가 안맞으면 결측 데이터가 존재한다는 의미.

sample_1.info()

# Non-Null = not null null이 아닌 데이터의 갯수
#  Dtype = 데이터 타입
#  object 문자열
# int 숫자

0 to 5 총 6개

• 데이터프레임 출력
  - 데이터 행/열이 많은 경우 -> 기본 상위 5개, 하위 5개를 추출해서 보여줌
  - 데이터 행/열의 갯수가 작으면 모두 보여줌
  
  
• head() : 상위 데이터 조회
  - 상위 5개
  

  sample_1.head()​

  
  - 상위 1개
  

  sample_1.head(1)​

• tail() : 마지막 데이터 조회
  - default : 5개
  - 하위 5개
  

  sample_1.tail()​

  
  - 하위 1개
  

  sample_1.tail(1)​

• 기초 통계 데이터

sample_1.describe()

- count : 데이터 행의 갯수
- mean : 데이터 평균
- std : 표준편차
- min : 최솟값
- max : 최댓값
- 25%, 50%(중앙값), 75% : 4분위수 데이터
        → 4분위수 데이터를 이용해서 이상치(이상한) 데이터 확인

- 기초통계 데이터는 숫자값을 가지는 컬럼에 대해서만 확인

데이터 조회하기

• key 입력하고 value 받아오기
  - 국적코드 데이터 조회하기

sample_1["국적코드"]

- dtype: object

  → 데이터 하나하나의 타입이 object이다.

• 타입 확인
  - 데이터 전체의 타입

type(sample_1["국적코드"])

- Series : 튜플과 모양이 같다. (사용법도 동일)
- {"국적코드" : (데이터, 데이터, ...)}

• 2차원 행렬 형태로 조회

sample_1[["국적코드"]]

type(sample_1[["국적코드"]])

- [[ ]] : 2차원의 행렬인 DataFrame 타입

• 국적코드와 성별 모두 조회하기
  - 컬럼 2개이상 조회시 [[ ]] 2차원 행렬 형태로 조회해야함

sample_1[["국적코드","성별"]]

기준년월 컬럼 추가하기

• 2019-11 값을 추가하기

sample_1["기준년월"] = '2019-11'

sample_1

데이터 필터링 하기

• 필터링 : 조건에 맞는 값 조회하기
• 성별 중에 여성인 데이터만 추출하기

condition = sample_1["성별"] == "여성" 
condition

• default 값은  True

sample_1[condition == False]

• 한 줄로 조회하기

sample_1[(sample_1["성별"] == "여성") == True]

• 객체 주소 전달 방식
  - 둘다 같은 곳을 바라 본다
  - sample_1이 바뀌면 sample_2가 바뀌고 sample_2가 바뀌면 sample_1이 바뀜

sample_2 = sample_1

• copy()
  - 메모리 복제방식 (신규로 동일하게 생성 됨)
  - 신규로 만들어진 메모리 주소를 받아옴 (서로 영향 안받음)
  - 주소를 넣는 방식이 아니라 메모리를 복제하는 방식

sample_2 = sample_1.copy()

📝 문제

✏️ 작성한 코드

 아래 작성한 코드는 answer를 players와 동일하다고 설정한 뒤 for문을 사용하여 callings와 players를 비교하고 있다. 두 값이 같으면  answer의 현재 인덱스 값이 players의 이전 인덱스 값으로 대체되고, answer의 이전 인덱스 값은 callings의 현재 인덱스 값으로 대체된다.

 입출력 예를 가지고 설명해 보자면, callings[0]인 "kai"와 players[0]인 " mumu" 값이 먼저 비교 되고 값이 같지 않으면 players의 인덱스는 1씩 증가되므로 " mumu", "soe", "poe", "kai", "mine" 순으로 비교 된다. 즉,  callings[0]은 players[3]인 "kai"와 값이 같으므로 이때의 인덱스를 기준으로 answer[3]은 players[3 - 1]인 "poe"로 대체 되고 answer[3-1]인 "poe"는 callings[0]인 "kai"로 바뀌게 되면서 내부 for문이 종료 된다.

 그리고 다시 callings[1]을 players[0]과 비교하면서 for문이 진행된다. 그러나 이렇게 진행할 경우 callings에 해당하는 player를 찾기 위해 반복문을 돌릴때 마다 callings과  players을 비교하게 되므로 효율적이지 못한 코드가 될 수 있다.

class Solution {
    public String[] solution(String[] players, String[] callings) {
        String[] answer = players ;
        for (int i = 0; i < callings.length;i++) {    
            for (int j = 0; j < players.length;j++) {
                if (callings[i].equals(players[j])) {
                 answer[j] = players[j - 1];
                 answer[j - 1] = callings[i];
                 break;
                 }
            }
        }
        return answer;       
    }
}

결과는 예시와 같이 나오지만 채점 하면 실행 시간 초과로 오답처리 된다. 아마 이 문제도 HashMap을 써야 하는 것 같다. 

✏️수정한 코드

 HaspMap을 사용해 본 코드이다.

1.  for (int i = 0; i < players.length;i++) {map.put(players[i], i);}
   → 첫번째 for문으로 map에 players의 값을 저장한다.
2. for (String name : callings)
   → 두번째 for문을 사용하면 callings에 있는 배열이 하나씩 name이란 변수에 담기면서 실행이 된다.
3. int cur = map.get(name);
   → 먼저 배열의 첫번째 값인 "kai"가 name에 담기고 cur은 map에서의 name의 인덱스 값이 담긴다. 즉, map에 있는 "kai"의 인덱스 값인 3이 cur 값이 된다.
4. map.put(name, cur - 1); 
   → map에 (kai, (3 - 1)) 가 들어간다. 즉, map[2]인 "poe"가 "kai"로 변경된다.
   
5. map.put(players[cur - 1], cur);
   → map에 ( players[3 - 1] , 3) 이 들어간다. 즉, map[3]인 "kai"가  players[2]인  "poe"로 변경된다.
6.  players[cur] = players[cur - 1];
    players[cur - 1] = name;
   → 호출된 플레이어와 이전 위치에 있던 플레이어를 서로 교체하여 플레이어들의 위치를 업데이트한다.
   

import java.util.*;

class Solution {
    public String[] solution(String[] players, String[] callings) {
        
        HashMap<String,Integer> map = new HashMap<>();
        
        for (int i = 0; i < players.length;i++) {   
            map.put(players[i], i);
        }
        
        for (String name : callings) {
            int cur = map.get(name);
            map.put(name, cur - 1);
            map.put(players[cur - 1], cur);
            players[cur] = players[cur - 1];
            players[cur - 1] = name;
        }
        return players;       
    }
}

📝문제

✏️작성한 코드

 어려웠던 점은 조건을 줄 때 CAR_ID에 대한 조건을 주고 전체 행에 대한 조건을 따로 줘야 한다는 것이다.  먼저 대여 시작일을 기준으로 2022년 8월 부터 2022년 10월까지 총 대여 횟수가 5회 이상인 자동차들에 대한 조건을 서브쿼리로 준다. 그리고 해당 기간 동안의 월별 CAR_ID 별 총 대여 횟수 리스트를 출력한다.

 작성해놓고 왜 이렇게 적었는지 설명을 못하겠다... 헷

SELECT SUBSTRING(START_DATE,6,2) AS MONTH
		, CAR_ID
    	, COUNT(CAR_ID) AS RECORDS
FROM CAR_RENTAL_COMPANY_RENTAL_HISTORY
WHERE CAR_ID IN (
    		SELECT CAR_ID 
    			FROM CAR_RENTAL_COMPANY_RENTAL_HISTORY 
   					 WHERE SUBSTRING(START_DATE,1,7) BETWEEN '2022-08' AND '2022-10'
    		GROUP BY CAR_ID
    		HAVING COUNT(CAR_ID) >= 5)
	AND SUBSTRING(START_DATE,1,7) BETWEEN '2022-08' AND '2022-10'
GROUP BY SUBSTRING(START_DATE,6,2), CAR_ID
ORDER BY MONTH, CAR_ID DESC;

코드 실행 시 아래와 같은 형식으로 데이터가 출력된다.

🎄사용자  정의 함수

• 상품테이블에서 아래 컬럼 조회하기
  - 서브쿼리 사용 (join 사용하지 않기)
  - 조회컬럼 : 상품명, 상품분류명, 상품분류코드

 SELECT prod_name
 	, (select lprod_nm FROM lprod WHERE lprod_gu = prod_lgu) AS lprod_nm
    	, prod_lgu
 FROM prod;

• 상품분류명을 추출하는 함수 생성하기
  - IF문으로 NULL값 있는지 확인
  - Delimiter 뒤에는 무조건 띄어쓰기
  - 문자열이 맞지 않아서 CHARACTER SET UTF8MB4 적용

 -- 함수 구문 시작
Delimiter //

-- 사용자 정의함수
CREATE FUNCTION udfGetLprodNm(paramGu VARCHAR(10))

-- 리턴타입 정의
RETURNS VARCHAR(50) CHARACTER SET UTF8MB4

-- 함수 기능 시작
BEGIN
	
	-- 반환할 값을 저장할 변수 선언
	DECLARE result VARCHAR(50) CHARACTER SET UTF8MB4;

	-- 상품분류명을 추출하는 sql구문 작성
	SELECT lprod_nm INTO result
	FROM lprod
	WHERE lprod_gu = paramGu;
	
	-- 조회결과가 있는지 확인
	if result IS NULL then
	 SET result = 'null';
	END if;
	
	-- 반환하기
	RETURN result;
    
-- 함수 기능 종료
END //

-- 함수 전체 구문 종료
Delimiter ;

•  생성한 함수 호출하여 처리하기

SELECT prod_name
	,defGetLprodNm(prod_lgu) AS lprod_nm
    	,prod_lgu
FROM prod;

위에서 서브쿼리를 사용하여 작성한 코드와 동일한 결과

찾은 행 74 개

사용자 함수 정의 문제

문제 1

• 회원이름, 성별 조회하기
• 성별은 남성, 여성으로 조회
• 함수 이름 : udfGetMenWomen
  
• udfGetMenWomen 함수 정의
  - 남성 / 여성 추출하기

Delimiter //

CREATE FUNCTION udfGetMenWomen(paramNum INT)

-- 리턴 타입 정의
RETURNS VARCHAR(4) CHARACTER SET UTF8
BEGIN
	-- 반환할 변수 선언
	DECLARE result VARCHAR(4) CHARACTER SET UTF8;
	
	-- 남여 구분을 위한 조건문 처리
	if MOD(SUBSTRING(paramNum, 1, 1), 2) = 0 THEN
		SET result = '여성';
	ELSE 
		SET result = '남성';
	END if;

	RETURN result;
	
END //

Delimiter ;

• 생성한 함수 호출하여 처리하기

SELECT mem_name
, udfGetMenWomen(mem_regno2) AS gender
FROM member;

문제 2

• 새로운 주문이 발생했을 때 신규주문번호를 발급하는 함수 생성하기
• 함수이름 : udfGetNewCartNo()
  
• udfGetNewCartNo 함수 정의

Delimiter //

CREATE FUNCTION udfGetNewCartNo(paramNum VARCHAR(50))

RETURNS VARCHAR(50) CHARACTER SET UTF8

BEGIN
	DECLARE result VARCHAR(50) CHARACTER SET UTF8;
	
	if SUBSTRING(paramNum,1,8) = CURDATE() then	
		set result = paramNum + 1;
	ELSE
		SET result = concat(DATE_FORMAT(CURDATE(),'%Y%m%d'),'00001');
	END if;
	
	RETURN result;

END //

Delimiter ;

• 생성한 함수 호출하여 처리하기

SELECT udfGetNewCartNo(MAX(cart_no)) AS newnum
FROM cart;

• udfGetNewCartNo 함수 정의 - 강사님 

--
Delimiter //

CREATE FUNCTION udfGetNewCartNo()

RETURNS VARCHAR(13) CHARACTER SET UTF8

BEGIN
	DECLARE result VARCHAR(13) CHARACTER SET UTF8;
	
	SELECT if (MAX(cart_no) IS NOT NULL,
					MAX(cart_no) + 1,
						CONCAT(replace(CURDATE(), '-', ''),
								'00001')) INTO result
													
	FROM cart
	WHERE SUBSTRING(cart_no, 1, 8) = CURDATE();
	
	RETURN result;

END //

Delimiter ;

• 생성한 함수 호출하여 처리하기 - 강사님
  

SELECT udfGetNewCartNo();

🎄View

•  VIEW : 가상테이블
• 자주 사용되거나, SQL 구문이 긴 경우 조회 목적으로만 사용
• 미리 객체화 시켜서 테이블 처럼 사용하는 방식
• 조회만 가능하며, 입력/수정/삭제가 되지 않는다.
• 입력/수정/삭제가 되는 경우도 있지만, VIEW 사용 목적에 맞지 않는다.
  
• 구매 내역이 없는 회원 조회하기
  - 조회 컬럼 : 회원아이디, 회원이름

SELECT mem_id, mem_name
FROM member
WHERE mem_id NOT in (SELECT cart_member FROM cart);

• 구매내역이 없는 회원 view 생성

Delimiter //

CREATE VIEW viewNoCartMember AS

-- 조회할 select문 생성
SELECT mem_id, mem_name
FROM member
WHERE mem_id NOT in (SELECT cart_member 
FROM cart)//

Delimiter ;

• view 사용하기
  - 사용법 : 테이블과 동일

SELECT *
from viewNoCartMember;

🎄저장 프로시저(Stored Procedure; sp)

• 프로그램 영역이 아닌, DB자체에서 SQL구문을 관리하고자 할 때 사용
• 데이터베이스에 SQL구문을 객체화하여 호출방식으로만 사용하는 방식
  
  
• 구매내역이 없는 회원 프로시저 생성

Delimiter //

CREATE Procedure spNoCartMember()
Begin

-- 조회할 select문 생성
SELECT mem_id, mem_name
FROM member
WHERE mem_id NOT in (SELECT cart_member 
FROM cart);

END //
Delimiter ;

• 프로시저 호출하기

call spNoCartMember();

VIEW / 저장 프로시저 문제

문제 1

• 모든 거래처별 매출 금액의 총합 조회하기
• 단, 2005년도 주문내역
• 조회컬럼 : 거래처 코드, 거래처명, 매출금액의 총합
• 위 조회에 대한 select문을 view로 생성
• 프로시저에서 위에 생성한 view를 사용하여 call
• view이름 : viewGetBuyerAll
• 프로시저이름 : spGetBuyerAll
  
  
• viewGetBuyerAll VIEW 생성

Delimiter //

CREATE VIEW viewGetBuyerAll AS

	-- 조회할 select문 생성
	SELECT buyer_id
			, buyer_name
			, SUM(NVL(prod_sale*cart_qty,0)) AS total
	FROM buyer
		LEFT JOIN prod
			ON (buyer_id = prod_buyer)
		LEFT JOIN CART
			ON (prod_id = cart_prod 
					AND cart_no LIKE '2005%')
	GROUP BY buyer_id, buyer_name//

Delimiter ;

• spGetBuyerAll 프로시저 생성

Delimiter //

CREATE procedure spGetBuyerAll()
begin

	-- 조회할 select문 생성
	SELECT buyer_id
			, buyer_name
			, SUM(NVL(prod_sale*cart_qty,0)) AS total
	FROM buyer
		LEFT JOIN prod
			ON (buyer_id = prod_buyer)
		LEFT JOIN CART
			ON (prod_id = cart_prod 
					AND cart_no LIKE '2005%')
	GROUP BY buyer_id, buyer_name;
	
END //	

Delimiter ;

• VIEW / 프로시저 호출

SELECT *
FROM viewgetbuyerall;

CALL spGetBuyerAll();

🎄저장 모듈(Stored Module)

•  SQL 문장을 데이터베이스 서버에 저장하여 사용자와 애플리케이션 사이에서 공유할 수 있도록 만든 일종의 SQL 컴포넌트 프로그램이며, 독립적으로 실행되거나 다른 프로그램으로 부터 실행될 수 있는 완전한 실행 프로그램이다. Oracle의 저장 모듈에는 Procedure, User Defined Function, Trigger가 있다.
  
  
• Procedure와 Trigger의 차이점

🎀 Union / Union All

Union

• 조회결과와 조회결과를 행단위로 합치는 기능
• 조회결과들 간의 칼럼의 개수는 동일해야 함
• 조회결과들 간의 데이터 타입을 동일해야 함
• 예시
  - 'member'와 'cart'는 구분자로 쓰임

SELECT 'member', mem_id, mem_name
FROM member
UNION
SELECT 'cart', cart_member, cart_prod
FROM cart;

찾은 행  28개

UNION ALL

• 회원 28명, 주문정보 135건 일 때 아래 코드 실행 시 결과
  UNION : 155건
  UNION ALL : 163건

SELECT 'member', mem_id, mem_name
FROM member
UNION all
SELECT 'cart', cart_member, cart_prod
FROM cart;

• UNION : 중복제거
• UNION ALL : 중복포함
• MINUS : 차집합
• INTERSECT : 교집합

Union 문제

문제 1 - 1번

SELECT mem_id, mem_name, SUM(nvl(cart_qty*prod_sale,0)) AS total
FROM member 
			left join cart
				ON (mem_id = cart_member)
			left JOIN prod
				ON (cart_prod = prod_id)
GROUP BY mem_id
UNION
SELECT '', '', SUM(nvl(cart_qty*prod_sale,0)) AS total
FROM member 
			left join cart
				ON (mem_id = cart_member)
			left JOIN prod
				ON (cart_prod = prod_id)
GROUP BY '', '';

찾은 행 29개

- 그룹화 하지 않은 SUM은 전체 행의 합이 구해진다.

- Group by ' ', ' ' 는 아무 의미가 없지만 빈 문자열로 컬럼을 지정하면 오류가 나기 때문에 문법상 적어준 것이다.

문제 1 - 2번

• Union 문제 1 - 1번 에서 총 구매금액 순을 내림차순으로 정렬
• 단, 총 구매금액의 총합은 마지막 행에 위치

SELECT A.mem_id, A.mem_name, A.total
FROM 
(SELECT mem_id, mem_name, SUM(nvl(cart_qty*prod_sale,0)) AS total
FROM member 
			left join cart
				ON (mem_id = cart_member)
			left JOIN prod
				ON (cart_prod = prod_id)
GROUP BY mem_id
ORDER BY total DESC) A
UNION
SELECT '', '', SUM(nvl(cart_qty*prod_sale,0)) AS total
FROM member 
			left join cart
				ON (mem_id = cart_member)
			left JOIN prod
				ON (cart_prod = prod_id)
GROUP BY '', '';

🎀 Exists / Not Exists

Exists

• 조회결과가 1건이라도 있으면 true, 0건이면 false
• 서브쿼리를 적용(다중컬럼의 다중행 모두 가능)
• 예시
  - 구매내역이 있는 회원만 조회
  - 아래 쿼리 실행시 회원 28명 중 19명이 조회 된다.
  

  SELECT mem_id, mem_name
  FROM member
  WHERE EXISTS(SELECT *
  FROM cart
  WHERE cart_member = mem_id);​

Not Exists

• 예시
  - 구매 (주문) 내역이 없는 회원만 조회
  - 아래 쿼리 실행시 회원 28명 중 9명이 조회 된다.

SELECT mem_id, mem_name
FROM member
WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM cart WHERE mem_id = cart_member);

Exists / Not Exists 문제

문제 1번

• 2005년도 구매내역이 있는 회원 조회하기
• 단, 구매내역이 있는 회원의 총구매금액이 3천만원 이상인 데이터에 대해서만 조회
• 조회컬럼 : 회원아이디, 회원이름, 마일리지
• 방법 1 - Exists 사용

SELECT mem_id, mem_name, mem_mileage
FROM member
WHERE EXISTS (
		SELECT SUM(cart_qty*prod_sale)
			FROM cart, prod
			WHERE cart_member = mem_id
				AND cart_prod = prod_id
				AND left(cart_no,4) = '2005'
		HAVING SUM(cart_qty*prod_sale) >= 30000000);

• 방법 2 - Inline View 사용

SELECT A.mem_id, A.mem_name, A.mem_mileage
FROM(
	SELECT mem_id, mem_name, mem_mileage, SUM(nvl(cart_qty*prod_sale,0)) AS total
		FROM member 
        	LEFT JOIN cart
				ON ( mem_id = cart_member AND left(cart_no,4) = '2005')
			LEFT JOIN prod
				ON(cart_prod = prod_id)
		GROUP BY mem_id) A
WHERE A.total >= 30000000;

결과는 동일하다.

🎀 UPDATE

• 데이터 수정하기
• UPDATE 할 땐 수정하려는 값이 문제에서 제시한 수정 대상이 맞는지  SELECT ~ WHERE 절로 확인하기
• 수정 및 삭제 시 기준 컬럼은 PK값을 기준으로 행을 조건 처리 해야 함
  
• 예시 1
  - 회원아이디 a001, b001인 회원의 마일리지 값을 2로 수정

UPDATE member set mem_mileage = 2
WHERE mem_id IN ('a001','b001') ;

• 예시 2
  - 구매내역이 있는 회원의 마일리지 값을 3으로 일괄 수정처리하기

UPDATE member SET mem_mileage =3
WHERE EXISTS(SELECT *
FROM cart
WHERE cart_member = mem_id);

UPDATE 문제

문제 1

• Exists 문제 1번 조건에 만족하는 회원에 대해서 마일리지 값을 1000점 부여하기
• 방법 1 - Exists 사용

UPDATE member SET mem_mileage = 1000
WHERE EXISTS (
			SELECT SUM(cart_qty*prod_sale)
				FROM cart, prod
					WHERE cart_member = mem_id
						AND cart_prod = prod_id
						AND left(cart_no,4) = '2005'
					HAVING SUM(cart_qty*prod_sale) >= 30000000);

• 방법 2 - Inline View 사용

UPDATE member SET mem_mileage = (mem_mileage + 1000)
	WHERE mem_id IN(
		SELECT A.mem_id
		FROM (
			SELECT mem_id, mem_name, mem_mileage, SUM(nvl(cart_qty*prod_sale,0)) AS total
			FROM member 
				LEFT JOIN cart
					ON ( mem_id = cart_member AND left(cart_no,4) = '2005')
				LEFT JOIN prod
					ON(cart_prod = prod_id)
			GROUP BY mem_id) A
	WHERE A.total >= 30000000);