[프로그래머스: SQL 고득점 kit] 서울 매장의 리뷰 평균 구하기

출처: [프로그래머스] : 서울에 위치한 식당 목록 출력하기

문제:  매장정보와 리뷰정보 테이블을 활용하여 매장정보와 리뷰 평균 출력 

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1. INNER JOIN 활용하기

1) 매장 정보 테이블과 리뷰 테이블을 INNER JOIN(리뷰가 있는 것만 조회 되도록)
2) GROUP BY로 매장별 정보와 리뷰 평점을 집계
3) where절에서 LIKE로 서울인 것을 필터링

     *주의* 샘플 데이터에 '서울특별시'로 되어있어서 그대로 사용하였는데 '서울시'로 입력된 것도 있어 정답처리x
     샘플만 믿지 말고 실제로 조회해보는 단계가 필요!

 

SELECT ri.REST_ID,
        ri.REST_NAME,
        ri.FOOD_TYPE,
        ri.FAVORITES AS FAVORITE,
        ri.ADDRESS,
        ROUND(AVG(REVIEW_SCORE),2) AS SCORE 
FROM REST_INFO AS ri
    INNER JOIN REST_REVIEW AS rr USING(REST_ID)
WHERE ri.ADDRESS LIKE '서울%'
GROUP BY REST_ID
ORDER BY SCORE DESC, FAVORITE DESC

 

2. 서브쿼리 활용하기

1) 서브쿼리로 매장리뷰 테이블에서 매장명과 평점을 추출

2) 서브쿼리를 매장정보 테이블과 JOIN
3) 동일하게 WHERE절에서 서울인 것만 필터링

SELECT ri.REST_ID, 
        ri.REST_NAME,
        ri.FOOD_TYPE, 
        ri.FAVORITES, 
        ri.ADDRESS, 
        rr.SCORE 
FROM REST_INFO AS ri 
    JOIN 
    (SELECT REST_ID, ROUND(AVG(REVIEW_SCORE),2) AS SCORE 
     FROM REST_REVIEW 
     GROUP BY REST_ID) rr 
    USING(REST_ID)
WHERE ri.ADDRESS LIKE '서울%'
ORDER BY rr.SCORE DESC, ri.FAVORITES DESC;

 

3. INNER JOIN vs JOIN + 서브쿼리 차이점

구분	INNER JOIN	JOIN + 서브쿼리
평균 점수 계산 방식	AVG(REVIEW_SCORE) 직접 계산	서브쿼리에서 미리 계산
성능 비교	장점) 조인과 평균 계산을 한 번에 수행하여 빠를 수 있음. 단점) REST_REVIEW 테이블이 크다면, 조인 후 AVG(REVIEW_SCORE)를 계산하는 과정이 부담될 수 있음.	장점) REST_REVIEW 테이블이 크다면 JOIN 시 불필요한 중간 데이터 처리를 줄일 수 있어 성능이 더 좋을 수도 있음.