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정규표현식(Regular Expression)은 원래 패턴과 문자열을 검색하기 위한 표현식이다. 쉽게말해 조건에 일치하는 것을 찾는데 쓰인다. 쿼리문에서는 Regular Expression >> 'REGEXP'로 사용된다. 정규표현식의 기본 예를 알아보자. /* SELECT DISTINCT player FROM tean WHERE brand LIKE 'k%' OR brand LIKE 'l%' OR brand LIKE 'p%' */ -- 위는 'a 또는 b, c'로 시작하는 선수이름 -- -- 아래는 정규표현식 REGEXP 함수를 사용하였을 경우 -- SELECT DISTINCT player FROM team WHERE city REGEXP '^[klp].*' 규칙참고 % : 어떠한 문자도 허용 a% = ..

SQL 쿼리가 길거나 열이 많을 경우 행과 열을 바꾸는 피봇 쿼리를 작성하는 것은 번거로울 수 있다. 이때 피봇(PIVOT) 연산자를 사용해 볼 수 있다. 피봇 연산자는 행 데이터를 열 데이터로 변환시켜주는데, 특정 열을 그룹화하고, 그룹화된 데이터를 새로운 열의 VALUE 값들이 행으로 나열된다. 예1) [pivot_columns]인 AGE가 새로운 열의 목록을 지정한다. SELECT Name, Age FROM table PIVOT (COUNT(Age) FOR Age IN ([value1], [value2], ...)) AS pivot_table; 예2) 피봇전) Type / Size 두 열에서 피봇후) Type + [S], [M], [L] 새로운 열로 바뀐다. SELECT Type, [S], [M],..

UPSERT는 INSERT OR UPDATE 를 수행한다. 데이터를 삽입하거나 업데이트하는 작업을 수행하는 하나의 연산이다. INSERT INTO target_table (column1, column2) VALUES (value1, value2) ON DUPLICATE KEY UPDATE column1 = value1, column2 = value2; 위 구문을 다음과 같이 바꾸어 사용할 수 있다. UPSERT * FROM target_table VALUE (value1, value2) WHERE column1 = value1, column2 = value2;

윈도우 함수란? 테이블에서 윈도우(창문)처럼 특정 행을 지정해서 보는 방법이다. (파티션이라고 한다.) 분석함수 또는 순위함수라고도 한다. → 중첩불가 → 서브쿼리 가능 → OVER 가 들어가면 윈도우 함수이다. 특징 Window Function = Analytic Function Partition과 Group by 구문은 의미적으로 유사하다. Partition 구문이 없으면, 전체 집합을 하나의 Partition으로 정의한 것과 동일하다. 윈도우 함수 적용범위는 Partition을 넘을 수 없다. *윈도우 함수 처리로 인해 결과 건수가 줄어들지 않는다. → 집계 함수 처리로 인해 결과 건수가 줄어든다. 윈도우 함수는 GROUP BY절과 함께 사용할 수 있다. 윈도우 함수는 ORDER BY절에 AVG 집..

1. 서브쿼리는 단일 행 또는 복수 행 비교 연산자와 함께 사용 가능하다. 2. 서브쿼리에서는 ORDER BY 를 사용하지 못한다. 3. 서브쿼리에서는 메인쿼리의 컬럼을 사용할 수 있지만, 메인쿼리는 서브쿼리의 컬럼을 사용하지 못한다. → FROM 절 인라인뷰에서만 가능 -- 오류 발생 SELECT T1.C1, T2.C2 -- 서브쿼리의 T2.C2 컬럼 사용은 불가하다. FROM T1 WHERE C1 = (SELECT C1, C2 FROM T2 WHERE C1 = '100') ORDER BY 1 추가로, 두 테이블의 컬럼 값이 같다면 EXIST 구문으로 서브쿼리 형태를 만들 수 있다. →EXIST는 TRUE와 FALSE만 되돌린다.

자기참조 관계란? 여러 명이 한 명의 유저를 추천인으로 등록할 수 있다. 타 테이블이라면 1:N(일대다) 관계이지만, 자기 테이블에서 참조하게 될 때 표현하는 관계이다. 유형 분리통합형: 단일 엔티티로 자기 자신을 참조 복합형: 다중 엔티티로 별도 테이블의 동일한 PK를 참조

ERD(Entity Relationship Diagram)란? 엔터티간의 관계를 설명해 주는 다이어그램을 뜻한다. 엔터티(Entity)란? 엔티티==테이블==릴레이션으로 통칭해서 사용되기도 한다. 관계(Relation)란? 관계명(Relationship Membership) → 이름, 발주명 관계 차수(Relationship Degree / Cardinality) → Instance 수 (행수) → 두 엔터티간 경우의 수 → 1:1, 1:M, M:N 관계 선택 사항(Relationship Optionality) → 관계 참여 여부 → 필수관계, 선택관계 그렇다면 엔티티, 테이블, 릴레이션은 완전히 같을까? → DB의 설계 단계에서는 엔터티(Entity), → DBMS로 구현되는 단계에서는 테이블(Tabl..

특징 → 네트워크를 경유하여 여러 개의 DB로 물리적으로 분리하는 것이다. → 네트워크가 많아서 실시간 연동이 어려울때 사용한다. → 네트워크가 좋지 않았던 과거에 주로 사용하였다. → 사용자는 인지하지 못한다. → DB 물리적으로 분리시킨다. → 무결성 보장을 위하여 2PC(TWO-PHASE CUMMIT) 장점 → 높은 DB 신뢰성과 가용성 → 병렬처리로 빠른 응답 → 통신비 절감 → 지역 자치성 → 지역 요구 수용 증대 → 시스템 용량 확장 용이 (점증적) → 시스템 규모 조절 단점 → 어려운 데이터 무결성 관리 → 어려운 관리와 통제 → 어려운 보안 → 복잡한 DB 설계와 관리 → 소프트웨어 개발 비용 → 처리비용 증대 → 오류의 잠재적 증대 → 불규칙한 응답속도

스키마(Schema)란? → DB의 데이터 구조와 제약 조건을 기술한 명세와 같다. → 사용자의 관점에 외부 스키마, 개념 스키마, 내부 스키마로 3단계 구조를 갖는다. 스키마 3단계(Three Level Architecture) 내부 스키마(Internal Schema) → 개별 사용자 관점 개념 스키마(Conceptual Schema) → 조직 전체 관점 외부 스키마(External Schema) → 엔지니어 관점 스키마 필요성 → 데이터 무결성 그림과 같이 테이블을 구성하는 개체(Entity), 속성(Attribute), 관계(Relationship), 식별자(Identifier)와 같은 요소들에 물리적인 제약조건(Constraint)을 설정하여 데이터를 정제하는 것이다. sys AS SYSDBA ..

GROUPING SETS 함수로 ROLLUP, CUBE 함수를 표현해보자! GROUP BY ROLLUP (A,B) == GROUP BY GROUPING SETS (NULL, (A), (A,B)) == GROUP BY GROUPING SETS ((), (A), (A,B)) GROUP BY CUBE (A,B) == GROUP BY GROUPING SETS (NULL, (A), (B), (A,B)) == GROUP BY GROUPING SETS ((), (A), (B), (A,B))