[ 💡실무 꿀Tip!💡 : SQL 입문자에게 추천하는 알아두면 좋은 쿼리 Best 3] 실제로 회사에서 SQL을 가르쳐달라는 분들이 꽤 있었습니다. 체계적이기보다 온몸으로 굴러서 배운 사람이어서 (대략 실수를 다 온몸으로 부딪쳐서 배웠다는 얘기) 누군가에게 가르칠 엄두가 도저히 나지 않았습니다. 그래도 SQL을 실무적으로 활용한지 얼추 3-4년차가 되어보니, 이 기능은 익혀두면 데이터 분석에 실제로 도움이 많이 된다 싶은 쿼리는 있다고 느낍니다. 마침 잘 정리된 글이 있길래 가져왔습니다. 1️⃣Coalesce (테이블 합치기) : JOIN - ON ✅ 회사 DB를 보면, 우리가 원하는 데이터가 각각 다른 테이블에 있는 경우가 많아요. 예를 들면 회원에 대한 개인 정보 (성별, 가입시기, 가입한 루트)와 '구매 데이터'는 데이터를 저장하는 목적이 다르기 때문에 각각 다른 테이블에 저장이 됩니다. 아마 엑셀로 각각 데이터를 뽑아 '회원id' 기준으로 V lookup 등을 쓰셨을 텐데요 애초에 두 테이블을 합쳐서 데이터를 가져올 수 있습니다! ✅ 대표적인 쿼리가 'JOIN' 입니다. 어떻게 JOIN하냐에 따라 LEFT JOIN, RIGHT JOIN 등 응용해서 쓸 수 있습니다. 스터디 해보시길 바래요! 2️⃣조건문 : CASE WHEN ✅ 엑셀로 필터링 하던 시절은 이제 굿바이 하시길. 'Case When' 있다면, 애초에 데이터를 원하는 조건에 필터링 하여 데려 올 수 있습니다. ✅ 데이터를 통으로 들고오면 시간도 많이 걸리고 엑셀 자체 작업 시간도 꽤 걸립니다. Case When으로 작업해야 하는 데이터 갯수를 줄이면 여러모로 효율적이게 됩니다. 💨 3️⃣행별 순위매기기 : ROW_NUMBER () OVER (PARTITION BY a ORDER BY b) ✅ 요건 사알짝 응용 영역입니다. 예를 들어 CRM 영역에서는 고객을 여러 기준으로 분석을 하기 때문에 각 요소별로 상위 몇 %인지 각각 따져볼 때, 아주 유용하죠. 고객 충성도를 따질 때 1) 얼마나 최근에 구매했나 2) 누적 구매 금액이 얼마인가 이렇게 두 가지로 본다고 가정해보죠. 같은 유저에 대해 두 요소는 독립적이기 때문에 각각 요소별 순서는 다를 거에요. 이 때, 이 쿼리가 아주 도움이 될 겁니다. ✅ 예를 들어 ROW_NUMBER () OVER (PARTION BY user_id ORDER BY last_purchase_date DESC) 로 둔다면, 마지막 구매일 기준으로 가장 최신에 구매한 유저 순서대로 순위가 잡힐 거에요!이런 방식으로 loyalty가 높은 유저에 대해 분석을 할 수 있습니다! 그 외에도 당연히 응용할 수 있는 영역이 매우 많겠죠? (그동안 데이터 분석 관련해서 고민해오던 포인트가 있다면, 아마 무릎을 탁 치게 만드는 기능일거라 생각합니다!!) 어떤 툴이든 직접 다룰 수 있는게 베스트죠. SQL을 배우고 싶은데 시작을 어떻게 해야 할지 모르겠다면 저 기능만 우선적으로 익힌 후, 직접 쿼리를 뽑아보세요! 아마 꽤 많은 문제가 해결될거에요!! 💪💪💪