SQL(25)
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SUBQUERY
SUBQUERY (서브쿼리) - 하나의 SQL 문 안에 포함된 또 다른 SQL문 - 메인쿼리(기존쿼리)를 위해 보조 역할을 하는 쿼리문 - SELECT, FROM, WHERE, HAVING 절에서 사용 가능 * SQL 에서 작성하는 모든 구문은 쿼리라고 부름 위 코드의 문제점 : 각 직급별 개별적인 평균 급여는 반환하지 않음 각 직급별로 평균 급여를 정확하게 계산하고 개별적인 평균급여 반환하길 원한다면 서브쿼리에 WHERE E.JOB_CODE = J.JOB_CODE를 넣어줘야함
2024.06.05 -
JOIN
JOIN - 하나 이상의 테이블에서 데이터를 조회하기 위해 사용 - 수행 결과는 하나의 RESULT SET으로 나옴 - 관계형 데이터베이스에서 SQL을 이용해 테이블 간 관계를 맺는 방법 - 관계형 데이터베이스는 최소한의 데이터만을 테이블에 담고 있어 원하는 정보를 테이블에서 조회하려면 한 개 이상의 테이블에서 데이터를 읽어와야 하는 경우가 많음. 이 때, 테이블간 관계를 맺기 위한 연결고리 역할이 필요한데, 두 테이블에서 같은 데이터를 저장하는 컬럼이 연결고리가 됨 등가 조인 : 내부조인(INNER JOIN) JOIN USING ON ..
2024.06.05 -
함수 (TO)
형변환(PARSING) 함수 - 문자열(CHAR, VARCHAR2) 숫자(NUMBER) - 문자열(CHAR, VARCHAR2) 날짜(DATE) - 숫자(NUMBER) 날짜(DATE) TO_CHAR(날짜 OR 숫자 OR 포맷) : 문자열로 변환 숫자 -> 문자열 - 포맷 - 9 : 숫자 한 칸 의미. 오른쪽 정렬 - 0 : 숫자 한 칸 의미. 오른쪽 정렬, 빈 칸에 0을 추가 - L : 현재 시스템이나 DB에 설정된 나라의 화폐 기호 - , : 숫자의 자릿수 구분 TO_DATE(문자열 OR 숫자 OR 포맷) - 문자열 또는 숫자를 날짜 형식으로 변환 RR / YY 차이점 ..
2024.06.05 -
집합 연산
집합 연산 (SET OPERATION) - 여러개의 SELECT 결과물을 하나의 쿼리로 만드는 연산자 - 여러가지 조건이 있을 때 그에 해당하는 여러개의 결과값을 결합시키고 싶을 때 사용 - 장점 : 초보자들이 사용하기 좋음(조건을 덜 생각해도 됨) - 주의할 점 : 집합 연산에 사용되는 SELECT문과 SELECT문이 동일해야함 UNION : OR같은 개념 -> 중복 제거 INTERSECT : AND 같은 개념 MINUS : 차집합 같은 개념 UNION ALL : OR 결과 값에 AND 결과 값이 더해진 값 -> 중복이 제거되지 않은 채로 합쳐짐 UNION : 여러개의 퀘리 결과를 하나로 합치는 연산자. 중복된 영역을 제외하여 ..
2024.06.03 -
집계 함수(ROLLUP, CUBE)
집계 함수(ROLLUP, CUBE) 그룹 별 산출한 결과 값의 집계를 계산하는 함수 GROUP BY 절에서만 작성할 수 있는 함수 -> WHERE, ORDER, SELECT에서 사용하지 않음 ROLLUP 함수 : 그룹별로 중간 집계를 처리하는 함수 그룹별로 묶여진 값에 대한 '중간 집계'와 '총 집계'를 계산해서 자동으로 추가하는 함수 * 인자로 전달받은 그룹 중에서 가장 먼저 지정한 그룹별 합계와 총합계를 구하는 함수 CUBE 함수 : 그룹별 산출한 결과를 집계하는 함수 * 그룹으로 지정된 모든 그룹에 대한 집계와 총합계를 진행
2024.06.03 -
GROUP BY 절, HAVING 절
GROUP BY 절 - 같은 값들이 여러개 기록된 컬럼을 가지고 같은 값들을 하나의 그룹으로 묶은 것 - 여러개의 값을 묶어서 하나로 처리할 목적으로 사용 - 그룹으로 묶은 값에 대해 SELECT 절에서 그룹 함수를 사용 - 그룹함수는 단 한 개의 결과 값만 산출하기 때문에 그룹이 여러개일 경우 오류 발생 - 여러개의 결과 값을 산출하기 위해서는 그룹 함수가 적용된 그룹의 기준을 ORDER BY 절에 기술해서 사용 GROUP BY 사용시 주의해야할 점 --> SELECT문에 GROUP BY절을 사용할 경우 SELECT 절에 명시한 조회 컬럼 중 그룹 함수가 적용되지 않은 컬럼은 모두 GROUP BY절에 작성해야함 WHERE 과 ..
2024.06.03