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SQL로 위도와 경도의 합 계산하기: 소수점 2자리 반올림 예제

오늘은 STATION 테이블을 활용한 SQL 쿼리 예제를 소개하려고 합니다. 이 예제에서는 북위(LAT_N)와 서경(LONG_W)의 모든 값을 합산하고, 그 값을 소수점 둘째 자리까지 반올림하는 방법을 다룹니다. 이 과정은 특히 데이터 분석이나 지리적 데이터 처리를 할 때 유용하게 사용할 수 있습니다.

테이블 구조

STATION 테이블의 구조는 다음과 같습니다:

FieldType

• LAT_N: 북위 값 (Latitude North)
• LONG_W: 서경 값 (Longitude West)

요구 사항

• LAT_N(북위)의 모든 값을 합산한 후 소수점 둘째 자리까지 반올림
• LONG_W(서경)의 모든 값을 합산한 후 소수점 둘째 자리까지 반올림

SQL 쿼리

SELECT
    ROUND(SUM(LAT_N), 2) AS sum_lat_n,
    ROUND(SUM(LONG_W), 2) AS sum_long_w
FROM
    STATION;

쿼리 설명

• SUM(LAT_N): STATION 테이블의 LAT_N 필드의 모든 값을 합산합니다.
• ROUND(SUM(LAT_N), 2): LAT_N의 합계를 소수점 둘째 자리까지 반올림합니다.
• SUM(LONG_W): STATION 테이블의 LONG_W 필드의 모든 값을 합산합니다.
• ROUND(SUM(LONG_W), 2): LONG_W의 합계를 소수점 둘째 자리까지 반올림합니다.

쿼리 결과

이 쿼리를 실행하면 다음과 같이 두 개의 결과 값이 반환됩니다:

• sum_lat_n: 북위(LAT_N) 값들의 합계 (소수점 2자리까지 반올림)
• sum_long_w: 서경(LONG_W) 값들의 합계 (소수점 2자리까지 반올림)

결론

위와 같은 SQL 쿼리는 지리적 데이터를 다룰 때 유용하며, 위도와 경도의 값을 소수점 자리수에 맞춰 정밀하게 처리할 수 있습니다. 이를 통해 데이터의 정확도를 높일 수 있으며, 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다.

블로그 포스팅: SQL로 최대 총 수입과 해당 직원 수 구하기

제목: SQL로 최대 총 수입과 해당 직원 수 구하는 방법

소개
이번 포스팅에서는 직원의 월급과 근무 개월 수를 이용해 총 수입을 계산하고, 그 중 최대 총 수입을 가진 직원 수를 구하는 SQL 쿼리를 다룹니다. SQL의 집계 함수와 서브쿼리를 활용하여 이 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 알아보겠습니다.

문제 설명
직원 테이블에서 각 직원의 월급(salary)과 근무 개월 수(months)를 활용해 총 수입을 계산합니다. 총 수입은 salary * months로 정의됩니다. 이 총 수입 중에서 가장 높은 값인 최대 총 수입을 구하고, 그 최대 총 수입을 가진 직원이 몇 명인지 알아내는 것이 목표입니다.

테이블 예시

ColumnType

해결 방안

1. 먼저 각 직원의 총 수입을 salary * months로 계산합니다.
2. 그 중에서 최대 총 수입을 구합니다.
3. 마지막으로, 최대 총 수입을 가진 직원이 몇 명인지 확인합니다.

SQL 쿼리

SELECT MAX(salary * months) AS max_total_earnings, 
       COUNT(*) AS employee_count
FROM Employee
WHERE salary * months = (
    SELECT MAX(salary * months) 
    FROM Employee
);

쿼리 설명

• MAX(salary * months)를 사용해 각 직원의 총 수입 중 가장 큰 값을 구합니다.
• 서브쿼리를 이용해 최대 총 수입을 먼저 계산하고, 그 값에 해당하는 직원 수를 COUNT(*)로 셉니다.
• 이 쿼리의 결과는 최대 총 수입과 그 수입을 가진 직원 수를 공백으로 구분해 출력합니다.

결과 예시
가상의 테이블을 기준으로 쿼리를 실행하면, 최대 총 수입은 69952이고, 그 수입을 가진 직원은 1명일 것입니다.

69952 1

마무리
이번 포스팅에서는 SQL 쿼리를 사용해 직원들의 최대 총 수입과 그 수입을 가진 직원 수를 구하는 방법을 살펴보았습니다. SQL의 집계 함수와 서브쿼리를 효과적으로 활용하면 복잡한 문제도 쉽게 해결할 수 있다는 것을 확인할 수 있었습니다. 다음에도 더 흥미로운 SQL 문제와 해결 방법을 공유하겠습니다!

블로그 포스팅: SQL 문제 해결 - 평균 월급 계산에서 발생한 오류 잡기

이번 포스팅에서는 재미있는 SQL 문제를 다루어 보겠습니다. 문제는 직원들의 월급을 계산하는 과정에서 발생한 실수를 잡아내고, 이를 SQL 쿼리로 해결하는 방법을 소개합니다.

문제 설명

한 직원, Samantha가 EMPLOYEES 테이블에서 모든 직원들의 평균 월급을 계산하는 작업을 했습니다. 그런데 작업이 끝난 후, Samantha는 그녀의 키보드에서 '0'이 제대로 입력되지 않았다는 것을 깨달았습니다. 즉, '0'이 포함된 월급이 있을 때 이를 무시한 상태로 잘못된 평균 월급을 계산한 것입니다.

목표: 실제 평균 월급과 잘못된 평균 월급 간의 차이를 구하고, 그 차이를 올림하여 정수로 반환하는 SQL 쿼리를 작성해야 합니다.

테이블 구조

다음은 EMPLOYEES 테이블의 구조입니다:

ColumnType

문제 해결 방법

문제를 해결하기 위해 다음 단계를 거칩니다:

1. 실제 평균 월급을 구합니다.
2. 잘못된 평균 월급은 '0'이 제거된 상태에서 월급을 계산한 값입니다.
3. 실제 평균과 잘못된 평균의 차이를 계산하고, 그 차이를 올림 처리하여 정수로 반환합니다.

SQL 쿼리 작성

WITH Actual_Salary AS (
    SELECT AVG(Salary) AS avg_actual_salary
    FROM EMPLOYEES
),
Miscalculated_Salary AS (
    SELECT AVG(CAST(REPLACE(Salary, '0', '') AS UNSIGNED)) AS avg_miscalculated_salary
    FROM EMPLOYEES
)
SELECT CEIL(Actual_Salary.avg_actual_salary - Miscalculated_Salary.avg_miscalculated_salary) AS error_amount
FROM Actual_Salary, Miscalculated_Salary;

쿼리 설명

1. Actual_Salary: 이 부분에서는 직원들의 실제 평균 월급을 계산합니다.

SELECT AVG(Salary) AS avg_actual_salary
FROM EMPLOYEES

2. Miscalculated_Salary: 여기에서는 월급에서 '0'을 제거한 후, 그 값을 숫자로 변환하여 잘못된 평균 월급을 계산합니다.

SELECT AVG(CAST(REPLACE(Salary, '0', '') AS UNSIGNED)) AS avg_miscalculated_salary
FROM EMPLOYEES

3. 마지막으로 두 평균의 차이를 계산한 후, CEIL 함수를 사용하여 올림 처리된 값을 반환합니다.

결과

이 쿼리는 실제 평균과 잘못된 평균의 차이를 정수로 반환하게 되며, 이 값을 통해 Samantha가 범한 오류의 크기를 정확히 알 수 있습니다.

블로그 포스팅: SQL 쿼리로 일본 도시들의 인구 합계 구하기

SQL은 데이터베이스에서 데이터를 효율적으로 조회하고 조작할 수 있는 강력한 도구입니다. 이번 포스팅에서는 CITY 테이블에서 일본에 속한 도시들의 인구 합계를 구하는 SQL 쿼리를 살펴보겠습니다.

문제 설명

CITY 테이블에는 도시의 ID, 이름, 국가 코드, 구역, 인구 등의 정보가 담겨 있습니다. 이 테이블에서 **국가 코드가 'JPN'**인 도시들의 인구 합계를 구하는 것이 목표입니다.

CITY 테이블 구조는 다음과 같습니다:

FieldType

여기서, COUNTRYCODE가 'JPN'인 도시들은 일본에 속한 도시들입니다. 이 도시들의 인구 합계를 SQL을 사용해 구해보겠습니다.

SQL 쿼리

SELECT SUM(POPULATION) 
FROM CITY
WHERE COUNTRYCODE = 'JPN';

쿼리 설명

1. SELECT SUM(POPULATION): POPULATION 필드의 합계를 계산하는 구문입니다. 즉, 이 쿼리는 일본에 속한 도시들의 인구 수를 모두 더합니다.
2. FROM CITY: CITY 테이블에서 데이터를 선택합니다.
3. WHERE COUNTRYCODE = 'JPN': 조건절로, 국가 코드가 'JPN'인 데이터만 필터링합니다. 이를 통해 일본에 속한 도시들만 선택하게 됩니다.

결과

이 쿼리를 실행하면 일본 도시들의 총 인구를 반환하게 됩니다. 예를 들어, 도시 A의 인구가 500,000명이고, 도시 B의 인구가 300,000명이라면, 결과는 800,000이 될 것입니다.

결론

이 간단한 SQL 쿼리를 통해 데이터베이스에서 특정 국가에 속한 도시들의 인구 합계를 쉽게 구할 수 있습니다. SQL의 기본적인 집계 함수와 조건절을 활용하여 다양한 분석을 할 수 있으니, 다른 문제에도 응용해 보세요!

캘리포니아에 있는 도시들의 평균 인구수 계산하기

문제:

다음과 같은 열을 가진 CITY 테이블이 주어졌습니다:

• ID - 각 도시의 고유 식별자
• NAME - 도시 이름
• COUNTRYCODE - 도시가 속한 국가의 3글자 코드
• DISTRICT - 도시가 속한 지역 또는 구
• POPULATION - 도시의 인구수

우리는 캘리포니아(California) 지역에 있는 모든 도시들의 평균 인구수를 구하는 것이 목표입니다.

테이블 구조:

필드명타입

SQL 해결 방법:

이 문제를 해결하려면 다음의 단계를 따라야 합니다:

1. DISTRICT가 캘리포니아인 도시들만 필터링합니다.
2. 이 도시들의 평균 인구수를 계산합니다.

이를 위해 AVG() 함수를 사용하여 평균을 구하는 간단한 SQL 쿼리를 작성할 수 있습니다.

다음은 그 SQL 쿼리입니다:

SELECT AVG(POPULATION) AS AveragePopulation
FROM CITY
WHERE DISTRICT = 'California';

설명:

• SELECT AVG(POPULATION): POPULATION 열의 평균값을 선택합니다. 이는 조건을 만족하는 도시들의 평균 인구수를 계산합니다.
• FROM CITY: 데이터가 CITY 테이블에서 가져온다는 것을 명시합니다.
• WHERE DISTRICT = 'California': DISTRICT 값이 "California"인 도시들만 필터링하는 조건입니다.

출력 결과:

이 쿼리의 결과는 캘리포니아에 위치한 모든 도시들의 평균 인구수를 나타내는 하나의 숫자가 됩니다.