꾸물꾸물 졔의 개발공부

[MySQL] 프로그래머스 - 서울에 위치한 식당 목록 출력하기 (JOIN, GROUP BY, LIKE, ROUND 반올림) 본문

알고리즘/SQL

[MySQL] 프로그래머스 - 서울에 위치한 식당 목록 출력하기 (JOIN, GROUP BY, LIKE, ROUND 반올림)

체제 2023. 5. 15. 13:25

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/131118#

 

프로그래머스

코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요.

programmers.co.kr

 

 

문제

REST_INFO와 REST_REVIEW 테이블에서 서울에 위치한 식당들의 식당 ID, 식당 이름, 음식 종류, 즐겨찾기수, 주소, 리뷰 평균 점수를 조회하는 SQL문을 작성해주세요. 이때 리뷰 평균점수는 소수점 세 번째 자리에서 반올림 해주시고 결과는 평균점수를 기준으로 내림차순 정렬해주시고, 평균점수가 같다면 즐겨찾기수를 기준으로 내림차순 정렬해주세요.


 

구현 과정

  • REST_INFO 테이블과 REST_REVIEW 테이블 합치기 
  • 서울에 위치한 식당 리스트 찾기 
  • 각 식당의 리뷰 평균 점수 계산 후, 소수점 세 번째 자리에서 반올림 

 

1️⃣ REST_INFO 테이블과 REST_REVIEW 테이블 JOIN 

필요한 컬럼이 두 테이블에 나뉘어 저장되어 있기 때문에 필요한 컬럼을 조회하기 위해 두 테이블을 JOIN 한다. 두 테이블이 공통적으로 가지고 있는 REST_ID 컬럼을 기준으로 INNER JOIN. 테이블명이 길기 때문에 별칭을 사용하여 각 테이블의 컬럼을 좀 더 편리하게 호출한다. 

SELECT *
FROM REST_INFO I JOIN REST_REVIEW R
ON I.REST_ID = R.REST_ID

 

2️⃣ 서울에 위치한 식당 리스트 찾기 

REST_INFO 테이블의 ADDRESS 컬럼에서 주소가 '서울특별시' 또는 '서울시' 인 식당을 찾으면 된다. 즉, 주소의 첫 시작이 '서울'로 시작하는 컬럼 찾기. LIKE 연산자와 '%' 를 사용해서 데이터의 가장 앞부분이 '서울'로 시작하는지 확인할 수 있다. 

SELECT *
FROM (두 테이블 조인)
WHERE I.ADDRESS LIKE '서울%'

 

3️⃣ (서울의) 각 식당의 리뷰 평균 점수 계산 후, 소수점 세 번째 자리에서 반올림 

2번의 과정에서 서울시의 식당을 찾아냈다면, 해당 식당별로 리뷰 평균 점수를 계산한다. 즉, 식당별로 (리뷰 점수의 총합)/(리뷰 갯수) 를 구해야 한다. 식당 ID별로 그룹화 하고 집계 함수 중, SUM()COUNT() 를 사용하여 리뷰점수의 총합과 리뷰의 갯수를 구할 수 있다. 

  • SUM(리뷰 점수) : 특정 식당ID에 속한 리뷰 점수의 총합을 구한다.
  • COUNT(리뷰 ID) : 특정 식당ID에 속한 리뷰 ID의 갯수 (= 리뷰의 갯수) 를 구한다. 

 

소수점으로 계산되는 리뷰 평균 점수를 세 번째 자리에서 반올림하여 소수점 두자리까지 나타내기 위해 ROUND() 함수를 사용한다.

  • ROUND(값, 자릿수) : 자리 수 위치까지 반올림 

 

SELECT ROUND((SUM(R.REVIEW_SCORE)/COUNT(R.REVIEW_ID)),2) AS SCORE
FROM REST_INFO I JOIN REST_REVIEW R
ON I.REST_ID = R.REST_ID 
WHERE I.ADDRESS LIKE '서울%'
GROUP BY I.REST_ID

✔️코드

SELECT I.REST_ID, I.REST_NAME, I.FOOD_TYPE, I.FAVORITES, I.ADDRESS, ROUND((SUM(R.REVIEW_SCORE)/COUNT(R.REVIEW_ID)),2) AS SCORE
FROM REST_INFO I JOIN REST_REVIEW R
ON I.REST_ID = R.REST_ID 
WHERE I.ADDRESS LIKE '서울%'
GROUP BY I.REST_ID
ORDER BY SCORE DESC, I.FAVORITES DESC;