SQLD 정리

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SQLD

세로 연산에 다른 인스턴스 데이터와 연산할 때는 NULL을 제외함 ex) SELECT SUM(COL1), SUM(COL2) FROM SAMPLE WHERE COL2>5; → NULL과의 비교연산 결과는 항상 NULL이기때문에, COL2>5조건을 만족하는 행은 3행만 해

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그냥 복사붙여넣기하니까 짤리네

SQLD

모델링(Modeling) - 현실 세계를 추상화, 단순화, 명확화하기 위해 일정한 표기법에 의해 표현
모델링이 갖춰야 할 조건
모델링의 특징
모델링의 세 가지 관점
데이터의 품질을 보장하기 위한 모델링 시 유의사항
모델링의 3가지 단계
데이터모델링은 개념적 → 논리적 → 물리적 단계로 표현

3단계 스키마 구조 : 애플리케이션에 영향을 주지 않고 DB의 구조를 변경할 수 있어야 독립성이 보장되기 때문

구분	외부스키마(External)	개념스키마(Conceptual)	내부스키마(Internal)
관점명	Multi User's view	Community View of DB	Physical Representation
설명	각 사용자가 보는 DB의 스키마를 정의	모든 사용자가 보는 DB의 스키마를 통합	물리적인 저장 구조를 나타냄
		DB에 저장되는 데이터를 표현하고 데이터들 간 관계를 나타냄	실질적인 데이터 저장 구조나 컬럼 정의, 인덱스 등을 포함

3단계 스키마 구조가 보장하는 독립성 : 사용자들의 관점과 DB가 실제로 표현되는 물리적인 방식을 분리하여 독립성을 보장하기 위함.
ERD 작성 순서
시스템 분석을 위한 모델링의 기능

IE/Crow's Foot 표기법

ㅁ	엔티티(ENTITIY)를 나타냄
	관계를 나타냄
\|---0	수직선+원 한 쪽에 하나의 엔티티만 연결
\|----<(삼지창임)	1:N관계 한 쪽에 여러 엔티티가 연결됨
Entity A <----< 관계 >----> Entity B	M:N관계 여러개의 엔티티와 연결됨
ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ(실선)	부모 엔티티 식별자가 자식 엔티티 식별자와 주 식별자
ㅡ ㅡ ㅡ ㅡ ㅡ (점선)	부모 엔티티의 식별자가 자식 엔티티의 비식별자

엔티티 - 독립체를 의미함.
식별이 가능한 객체라는 의미를 가지고 있음. 데이터를 용도별로 분류한 그룹
엔티티 : Table
인스턴스 : Row(행)
속성 : Column(열)
엔티티의 특징
엔티티의 종류
속성(Attribute)
엔티티, 인스턴스, 속성, 속성값의관계
```
엔티티
  |
  |--- 인스턴스
         |
         |--- 속성
                |
                |--- 속성값
```
1. 하나의 엔티티는 두 개 이상의 인스턴스를 갖는다
2. 한 개의 인스턴스는 두 개 이상의 속성을 갖는다
3. 한 개의 속성은 하나의 속성값을 갖는다
속성의 분류
도메인(Domain)
속성이 가질 수 있는 속성값의 범위, ex) 우편번호는 5자리, 정의시 데이터 타입과 크기로 나타낼 수 있음
관계(Relationship)
엔티티와 엔티티의 관계를 의미함
관계 표기법
식별자(Identifiers)
정규화(Normalization)
반정규화(De-Normalization)
트랜젝션(Transaction)
NULL
관계형 데이터베이스(Relational Database)
SQL(Structured Query Language) - DB에서 데이터를 다루기 위해 사용하는 언어
서브쿼리(Sub Query)
하나의 쿼리 안에 존재하는 또 다른 쿼리, 부모쿼리가 메인쿼리 자식쿼리가 서브쿼리라고 부른다.
뷰(View)
특정 SELECT문에 이름을 붙여 재사용이 가능하도록 지정해놓은 오브젝트, 테이블처럼 사용할 수 있음
가상 테이블이다. 실제 데이터를 저장하지는 않고, 해당 데이터를 조회해오는 SELECT문만 가지고 있다.
VIEW를 쓰면 보안성, 독립성, 편리성 확보 가능
집합연산자
그룹함수
데이터를 GROUP BY하여 나타낼 수 있는 데이터를 구하는 함수

집계함수 COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN 등

소계 ROLLUP, CUBE, GROUPING SETS 등
ROLLUP - 계층적 집계를 수행, 기준 컬럼의 순서대로 부분합(SUBTOTOAL)과 전체합(GRAND TOTAL)을 반환
부분합+전체합이 포함됨
커피와 음료를 모두 합친 값이 제시된다 → 롤업
CUBE - 모든 조합의 집계를 계산
모든 조합(각 열의 부분합 및 전체합)을 반환, ROLLUP과 달리 순서에 상관하지않고 모든조합의 집계 수행
소계를 따로 집계함
커피와 음료와 알바생별 매출과 모든게 합쳐진다 → 큐브

GROUPING SETS - 사용자가 원하는 집계 계산만 명시적으로 지정
ROLLUP이나 CUBE보단 유연하게, 원하는 집계조합만 계산 가능

##문제를 보고 빠르게 판단하는 방법
#결과를 확인
    - 결과에 모든 조합이 포함되어 있다면? -> CUBE
    - 특정 필드에 대해 부분합과 전체합만 있다면? -> ROLLUP
    - 단순 그룹화만 필요하다면? -> GROUP BY
    - 특정 집계만 요구한다면? -> GROUPING SETS

#조건을 확인
    - 계층적 데이터가 필요한가? -> 연월, 부서, 구분 -> ROLLUP
    -  모든 조합의 데이터가 필요한가? -> 연월+부서, 연월+구분 등 -> CUBE

#다르게 주어진 문법 확인
    - ROLLUP(필드1, 필드2) -> 계층적
    - CUBE(필드1, 필드2) -> 모든 조합
    - GROUPING SETS((필드1, 필드2)) -> 지정 조합

##문제의 빠른 근거
#모든 조합을 보여주는 데이터
    - 입사 연월, 부서명, 구분 등에 대해 모든 조합을 원하고 있음 -> CUBE
#결과에 전체 합계 포함
    - 특정 조합만 보여주는게 아니라 모든 데이터를 포함해 조합 + 합계를 제공
    - ROLLUP은 계층적 집계만 보여주니 예외

ROLLUP함수는 인수의 순서에 따라 결과가 달라지며, CUBE함수와 GROUPING SETS 함수는 인수의 순서가 바뀌어도 같은 결과가 나온다

GROUPING
소계를 나타내는 ROW를 구분할 수 있게 해준다. 이 함수를 이용하면 원하는 위치에 원하는 텍스트를 출력 할 수 있다.

윈도우 함수
OVER키워드와 함께 사용되며, 역할에 따라 나눠진다

순위함수	RANK, DENSE_RANK, ROW_NUMBER
집계함수	SUM, MAN, MIN, AVG, COUNT
행 순서 함수	FIRST_VALUE, LAST_VALUE, LEAD
비율함수	CUME_DIST, PERCENT_RANK, NTILE, RATIO_TO_REPORT

TOP-N쿼리
셀프조인(Self join)
FROM절에 같은 테이블이 두번이상 등장하기 때문에 ALIAS를 반드시 표기해줘야함
테이블을 마치 두개의 테이블처럼 다루면서 한 행과 다른 행 간의 관계를 표현할 때 사용
```
대분류
  ㄴ 중분류
      ㄴ 소분류
  ㄴ 중분류
      ㄴ 소분류
```
계층 쿼리(Hierarchical Query) - 파일 구조나 조직도처럼 트리 형태의 데이터를 다룰 때 사용
level - 현재의 depth를 반환함, 루트노드는 1
SYS_CONNECT_BY_PATH(컬럼, 구분자) - 루트노드부터 현재 노드까지의 경로 출력
START WITH - 경로가 시작되는 루트 노드
CONNECT BY - 루트로부터 자식 노드를 생성해주는 절, 조건에 만족하는 데이터가 없을 때 까지 노드를 생성
PRIOR - 바로 앞에 있는 부모 노드의 값을 반환함
CONNECT_BY_ROOT - 루트노드에 주어진 컬럼 값을 반환함
CONNECT_BY_ISLEAF - 가장 하위 노드면 1을 반환하고 아니면 0

START WITH 절로 루트 노드를 정의할 수 있고
CONNECT BY 절로 순방향 전개인지, 역방향 전개인지 결정가능하고
CONNECT_BY_ISLEAF는 가장 하위 노드인 경우 1을 반환하고
ORDER SIBILINGS BY 절을 사용하면같은 레벨끼리 정렬해서 계층구조 유지 가능
DML
TCL
DDL
DCL
DATA CONTROL LANGUAGE - 유저에게 데이터를 컨트롤 할 수 있는 권한을 부여하거나 회수하는 명령어

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