테이블과 검색어 2

IRIS Studio 의 챠트-테이블 유형에서

• stats 구문

• sort

을 검색어로 사용한 결과를 테이블에서 확인합니다.

데이터 모델

데이터 모델 : EDU_CHART_SEOUL_MELT_FIRE_CAUSE

기간 : 2011 ~ 2018년 연간 통계

내용 : 서울시 소방서별 / 화재원인별 발생 건수 통계

YEAR	FIRE_CENTER	FIRE_CAUSE	CNT
2018	강남소방서	실화_화학적요인	6
2018	강남소방서	실화_기타	3
2018	강동소방서	실화_가스누출	4
2018	강동소방서	실화_부주의	191
2018	xx소방서	…	…

테이블 : stats 문

• 검색어

* | where FIRE_CENTER='종로소방서' and  YEAR=2018
  | case when FIRE_CAUSE like '실화%'
         then '실화'
         when FIRE_CAUSE like '방화%'
         then '방화'
         otherwise FIRE_CAUSE as CAUSE_KIND

  | stats SUM(CNT) as SUM_CNT by YEAR,FIRE_CENTER, CAUSE_KIND

case 구문으로 새로 만든 CAUSE_KIND 컬럼으로 CNT(발생건수) 의 합계를 구하는 데 stats 를 사용합니다.

자세한 설명 - 검색어 STATS 를 참조하세요.

• case 문 결과

YEAR	FIRE_CENTER	FIRE_CAUSE	CNT	CAUSE_KIND
2018	종로소방서	실화_전기적요인	65	실화
2018	종로소방서	실화_기계적요인	8	실화
2018	종로소방서	실화_화학적요인	2	실화
2018	종로소방서	실화_가스누출	1	실화
2018	종로소방서	실화_교통사고	2	실화
2018	종로소방서	실화_부주의	137	실화
2018	종로소방서	실화_기타	4	실화
2018	종로소방서	자연적인_요인	1	자연적인_요인
2018	종로소방서	방화_명확	6	방화
2018	종로소방서	방화_의심	1	방화
2018	종로소방서	원인불명	27	원인불명

• stats 결과

YEAR	FIRE_CENTER	CAUSE_KIND	SUM_CNT
2018	종로소방서	자연적인_요인	1
2018	종로소방서	원인불명	27
2018	종로소방서	방화	7
2018	종로소방서	실화	219

테이블 : sort

• 검색어

* | where FIRE_CENTER='종로소방서' and  YEAR=2018
  | case when FIRE_CAUSE like '실화%'
         then '실화'
         when FIRE_CAUSE like '방화%'
         then '방화'
         otherwise FIRE_CAUSE as CAUSE_KIND

  | stats SUM(CNT) as SUM_CNT by YEAR,FIRE_CENTER, CAUSE_KIND

  | sort +YEAR

stats 로 나온 결과를 YEAR 변수의 값을 오름차순(점점 커지는 순서)로 출력합니다.

자세한 설명 - 검색어 SORT 를 참조하세요.

• 결과

YEAR	FIRE_CENTER	CAUSE_KIND	SUM_CNT
2018	종로소방서	자연적인_요인	1
2018	종로소방서	방화	7
2018	종로소방서	원인불명	27
2018	종로소방서	실화	219