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[level 2] Title: 연도 별 평균 미세먼지 농도 조회하기, Time: , Memory: undefined -BaekjoonHub
1 parent 79023c4 commit fed4cc6

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‎프로그래머스/2/284530. 연도 별 평균 미세먼지 농도 조회하기/README.md‎

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# [level 2] 연도 별 평균 미세먼지 농도 조회하기 - 284530
2+
3+
[문제 링크](https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/284530#qna)
4+
5+
### 성능 요약
6+
7+
메모리: undefined, 시간:
8+
9+
### 구분
10+
11+
코딩테스트 연습 > String， Date
12+
13+
### 채점결과
14+
15+
합계: 100.0 / 100.0
16+
17+
### 제출 일자
18+
19+
2025년 07월 14일 10:23:56
20+
21+
### 문제 설명
22+
23+
<p><code>AIR_POLLUTION</code> 테이블은 전국의 월별 미세먼지 정보를 담은 테이블입니다. <code>AIR_POLLUTION</code> 테이블의 구조는 다음과 같으며 <code>LOCATION1</code>, <code>LOCATION2</code>, <code>YM</code>, <code>PM_VAL1</code>, <code>PM_VAL2</code>은 각각 지역구분1, 지역구분2, 측정일, 미세먼지 오염도, 초미세먼지 오염도를 의미합니다.</p>
24+
<table class="table">
25+
<thead><tr>
26+
<th>Column name</th>
27+
<th>Type</th>
28+
<th>Nullable</th>
29+
</tr>
30+
</thead>
31+
<tbody><tr>
32+
<td>LOCATION1</td>
33+
<td>VARCHAR</td>
34+
<td>FALSE</td>
35+
</tr>
36+
<tr>
37+
<td>LOCATION2</td>
38+
<td>VARCHAR</td>
39+
<td>FALSE</td>
40+
</tr>
41+
<tr>
42+
<td>YM</td>
43+
<td>DATE</td>
44+
<td>FALSE</td>
45+
</tr>
46+
<tr>
47+
<td>PM_VAL1</td>
48+
<td>NUMBER</td>
49+
<td>FLASE</td>
50+
</tr>
51+
<tr>
52+
<td>PM_VAL2</td>
53+
<td>NUMBER</td>
54+
<td>FLASE</td>
55+
</tr>
56+
</tbody>
57+
</table>
58+
<hr>
59+
60+
<h5>문제</h5>
61+
62+
<p><code>AIR_POLLUTION</code> 테이블에서 수원 지역의 연도 별 평균 미세먼지 오염도와 평균 초미세먼지 오염도를 조회하는 SQL문을 작성해주세요. 이때, 평균 미세먼지 오염도와 평균 초미세먼지 오염도의 컬럼명은 각각 <code>PM10</code>, <code>PM2.5</code>로 해 주시고, 값은 소수 셋째 자리에서 반올림해주세요.<br>
63+
결과는 연도를 기준으로 오름차순 정렬해주세요.</p>
64+
65+
<hr>
66+
67+
<h5>예시</h5>
68+
69+
<p><code>AIR_POLLUTION</code> 테이블이 다음과 같을 때</p>
70+
<table class="table">
71+
<thead><tr>
72+
<th>LOCATION1</th>
73+
<th>LOCATION2</th>
74+
<th>YM</th>
75+
<th>PM_VAL1</th>
76+
<th>PM_VAL2</th>
77+
</tr>
78+
</thead>
79+
<tbody><tr>
80+
<td>경기도</td>
81+
<td>수원</td>
82+
<td>2018-01-01</td>
83+
<td>48</td>
84+
<td>27</td>
85+
</tr>
86+
<tr>
87+
<td>경기도</td>
88+
<td>수원</td>
89+
<td>2018-02-01</td>
90+
<td>51</td>
91+
<td>30</td>
92+
</tr>
93+
<tr>
94+
<td>경기도</td>
95+
<td>수원</td>
96+
<td>2018-03-01</td>
97+
<td>52</td>
98+
<td>21</td>
99+
</tr>
100+
<tr>
101+
<td>경기도</td>
102+
<td>수원</td>
103+
<td>2018-04-01</td>
104+
<td>52</td>
105+
<td>20</td>
106+
</tr>
107+
<tr>
108+
<td>경기도</td>
109+
<td>수원</td>
110+
<td>2018-05-01</td>
111+
<td>45</td>
112+
<td>19</td>
113+
</tr>
114+
<tr>
115+
<td>경기도</td>
116+
<td>수원</td>
117+
<td>2018-06-01</td>
118+
<td>39</td>
119+
<td>17</td>
120+
</tr>
121+
<tr>
122+
<td>경기도</td>
123+
<td>수원</td>
124+
<td>2018-07-01</td>
125+
<td>27</td>
126+
<td>15</td>
127+
</tr>
128+
<tr>
129+
<td>경기도</td>
130+
<td>수원</td>
131+
<td>2018-08-01</td>
132+
<td>26</td>
133+
<td>16</td>
134+
</tr>
135+
<tr>
136+
<td>경기도</td>
137+
<td>수원</td>
138+
<td>2018-09-01</td>
139+
<td>21</td>
140+
<td>12</td>
141+
</tr>
142+
<tr>
143+
<td>경기도</td>
144+
<td>수원</td>
145+
<td>2018-10-01</td>
146+
<td>31</td>
147+
<td>18</td>
148+
</tr>
149+
<tr>
150+
<td>경기도</td>
151+
<td>수원</td>
152+
<td>2018-11-01</td>
153+
<td>56</td>
154+
<td>21</td>
155+
</tr>
156+
<tr>
157+
<td>경기도</td>
158+
<td>수원</td>
159+
<td>2018-12-01</td>
160+
<td>44</td>
161+
<td>27</td>
162+
</tr>
163+
<tr>
164+
<td>서울시</td>
165+
<td>노원</td>
166+
<td>2018-11-01</td>
167+
<td>25</td>
168+
<td>45</td>
169+
</tr>
170+
<tr>
171+
<td>경기도</td>
172+
<td>용인</td>
173+
<td>2018-02-01</td>
174+
<td>14</td>
175+
<td>21</td>
176+
</tr>
177+
</tbody>
178+
</table>
179+
<p>SQL을 실행하면 다음과 같이 출력되어야 합니다.</p>
180+
<table class="table">
181+
<thead><tr>
182+
<th>YEAR</th>
183+
<th>PM10</th>
184+
<th>PM2.5</th>
185+
</tr>
186+
</thead>
187+
<tbody><tr>
188+
<td>2018</td>
189+
<td>41</td>
190+
<td>20.25</td>
191+
</tr>
192+
</tbody>
193+
</table>
194+
<hr>
195+
196+
<p>※ 공지 - 2023년 3월 4일 문제 오탈자가 수정되었습니다.</p>
197+
198+
199+
> 출처: 프로그래머스 코딩 테스트 연습, https://school.programmers.co.kr/learn/challenges

‎프로그래머스/2/284530. 연도 별 평균 미세먼지 농도 조회하기/연도 별 평균 미세먼지 농도 조회하기.sql‎

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Original file line numberDiff line numberDiff line change
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1+
select year(ym) as YEAR, round(avg(pm_val1), 2) as 'PM10', round(avg(pm_val2),2) as 'PM2.5'
2+
from air_pollution
3+
where location2 = '수원'
4+
group by YEAR
5+
order by YEAR

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