2.5Aggregation and Grouping

Intro

Grouping과 Aggregates로 큰 데이터를 묶기

Grouping vs Aggregates

• Grouping
  • Reduces many rows to fewer rows
  • Done by using GROUP BY keyword
  • Visualizing the result is key to use
• Aggregates
  • Reduces many values down to one
  • Done by using aggregate functions

Picturing GROUP BY

sql
SELECT user_id
FROM comments
GROUP BY user_id;

결과를 시각화

1. 우선 user_id의 unique set을 만듦
   1. grouped comments라는 테이블이 있다고 생각
   2. 이 테이블은 맨 왼쪽에 GROUPED user_id라는 열이 있고, 이 열 안에는 원래 데이터의 원래 데이터들이 속하게 됨
   3. 테이블의 각 데이터를 해당되는 user_id에 할당해서 결과 반환

⇒ 이렇게 묶인 데이터가 좀 더 실용적으로 활용되려면 AGGREGATE랑 함께 쓰여야함

AGGREGATE FUNCTIONS

1. COUNT() : group에 얼마나 value들이 있는지 수 반환
2. SUM() : group에 있는 수 더함
3. AVG() : group에 있는 수 평균
4. MIN() : group에 있는 수 중 최솟값
5. MAX() : group에 있는 수 중 최댓값

sql
SELECT MAX(id)
FROM comments;

이렇게 AGGREGATE FUNCTION을 쓰면 일반 row는 함께 못 SELECT함(보여주려고 해도 보여줄 수가 없음)

Combining GROUP BY and AGGREGATES

유저별로 작성한 comments 수

sql
SELECT user_id, COUNT(id)
FROM comments
GROUP BY user_id;

• 주의 : COUNT로 수를 셀 때 null 값이 value로 있으면 세지 않음
  • row 수만 세려면 SELECT COUNT(*) FROM photos

각 사진별 달린 comments 수

• 생각해보면 이 케이스는 여러 테이블을 JOIN할 필요 없이, comments 테이블만으로 가능

sql
SELECT photo_id, COUNT(*)
FROM comments
GROUP_BY photo_id;

Filtering Groups with HAVING

필터를 하는 순서는 아래와 같음

1. FROM : starting set of rows to work with
2. JOIN : merges in data from additional tables
3. WHERE : filtering the set of rows
4. GROUP BY : groups rows by a unique set of values
5. HAVING : filters the set of groups
   1. WHERE과 꽤 비슷하나, WHERE는 row에 적용되고 HAVING은 group에 적용
   2. GROUP BY가 없으면 HAVING도 없음

• photo_id가 3보다 작고 photo가 2개 이상의 커멘트를 가진 사진들의 커멘트 수 구하기