이제 데이터 공부 안하는 블로그

보호되어 있는 글입니다.

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LEFT OUTER JOIN 왼쪽 테이블을 기준으로 테이블이 합쳐진다. 아래 그림에는 item 테이블(왼쪽) 과 stock 테이블(오른쪽)이 있다. 이 두개의 테이블을 LEFT OUTER JOIN으로 합쳐보겠다. SQL문은 이렇게 써주면 된다. SELECT item.id, item.name, stock.item_id, stock.inventory_count FROM item LEFT OUTER JOIN stock ON item.id = stock.item_id FROM 테이블 1 LEFT OUTER JOIN 테이블2 -> 이렇게 조인을 원하는 테이블들의 이름을 써주면, 테이블1(왼쪽)을 기준으로 조인 된다 ON item.id = stock.item_id -> item 테이블의 id 컬럼과 stock테이블..

DELETE 데이터만 삭제 Commit이전에는 Rollback 가능 사용자 Commit 데이터를 모두 삭제해도 저장공간은 유지된다. 느림 DML TRUNCATE 테이블을 최초 생성된 초기 상태로 만든다. Rollback 불가능 Auto Commit 테이블에서 사용했던 storage 중 최초 테이블 생성시 할당된 것만 남기고 Release 빠름 DDL DROP 기존 테이블의 정의 자체를 완전히 삭제 Rollback 불가능 Auto Commit 테이블이 사용했던 storage를 모두 Release 빠름 DDL

명령어 종류 명령어 설명 데이터 조작어 (DML : Data Manipulation Laguage) SELECT 데이터베이스에 들어 있는 데이터를 조회하거나 검색하기 위한 명령어. RETRIEVE 라고도 한다. INSERT UPDATE DELETE 데이터베이스의 테이블에 들어 있는 데이터에 변형을 가하는 종류의 명령어들. 데이터 정의어 (DDL : Data Definition Laguage) CREATE ALTER DROP RENAME 테이블과 같은 구조를 정의하는데 사용되는 명령어들. 구조를 생성, 변경, 삭제, 이름 바꾸기 등을 수행. 데이터 제어어 (DCL : Data Control Language) GRANT REVOKE 데이터베이스에 접근하고 객체들을 사용하도록 권한을 주고 회수는 명령어. 트랜..

인덱스는 색인과 같은 개념이다. 인덱스를 사용하면 데이터베이스에서 사용하는 용량이 많아진다는 문제점이 있고, 조회를 효율적이게 할 수 있지만 삽입, 업데이트, 삭제와 같은 나머지 연산들은 오히려 비효율적이게 만든다는 단점이 있다. Clustered 인덱스 Clustered 인덱스는 데이터베이스에 저장돼있는 데이터 자체를 특정 순서대로 저장하는 인덱스입니다. 예를 들어 이 user 테이블에서 이메일 column에 대한 clustered 인덱스를 만든다고 할게요. 그럼 데이터베이스 테이블 안의 내용이 실제로 email의 알파벳 순서대로 저장이 됩니다. a에서 시작해서 쭉 z까지 이메일들이 순서대로 저장이 됩니다. 이메일이 순서대로 저장돼있으니까 특정 이메일을 찾을 때는 이 순서를 이용해서 데이터를 찾을 수 ..

GROUP BY 를 사용할 때 규칙 GROUP BY를 사용할 때는, SELECT 절에 GROUP BY 뒤에서 사용한 컬럼들 COUNT, MAX 등과 같은 집계 함수만 사용이 가능하다. 즉, GROUP BY 뒤에 쓰지 않은 컬럼 이름을 SELECT 뒤에 쓸 수 없다. 왜냐하면, 일단 GROUP BY를 해서 그루핑을 해놓으면 출력했을 때 하나 하나의 row는 이미 그룹화된 놈이기 때문에 사실 한 줄 안에는 여러 row가 포함되어 있는 것이기 때문이다. 그래서 GROUP BY 하지 않은 컬럼을 SELECT 절 뒤에 써서 조회하려고 하면 그룹화되지 않은 여러 row 중 무엇을 가져와야할지 알 수가 없기 떄문이다. 예를 들어 GROUP BY 뒤에 age를 쓰지 않았는데 SELECT 절 뒤에 age를 쓰면 에러가 ..

1. 연도, 월, 일 추출하기 YEAR 함수 # birthday 컬럼에서 1992년 생인 회원만 조회하기 SELECT * FROM member WHERE YEAR(birthday) = '1992'; MONTH 함수 # sign_up_day 컬럼에서 6,7,8월에 가입한 회원만 조회하기 SELECT * FROM member WHERE MONTH(sign_up_day) IN (6,7,8); DAYOFMONTH 함수 # 각 달의 후반부(15일 ~ 31일)에 가입했던 회원들만 조회하기 SELECT * FROM member DAYOFMONTH(sign_up_day) BETWEEN 15 AND 31 2. 각 날짜간의 차이 구하기 DATEDIFF 함수 # DATEDIFF(날짜1, 날짜2)를 사용하면 '날짜1-날짜2'..