PM과 BD, Backend 그 어느 사이

`VIEW`는 SQL에서 자주 사용되는 가상 테이블로, 실제로 데이터베이스에 저장된 테이블이 아니라 하나 이상의 테이블로부터 데이터를 가져와 보여주는 쿼리 결과입니다. `v_tbl`은 아마도 특정 데이터베이스에서 정의된 뷰의 이름일 가능성이 높습니다. ### 뷰(View)의 기본 개념 - **뷰(View)**: - 하나 이상의 테이블을 기반으로 하는 가상 테이블입니다. - 실제 데이터를 저장하지 않고, 데이터를 조회할 때마다 정의된 SQL 쿼리가 실행됩니다. - 복잡한 쿼리를 간단하게 사용할 수 있도록 하며, 데이터 접근을 제한하는 보안 목적으로도 사용됩니다. ### 뷰 생성하기 뷰를 생성하려면 `CREATE VIEW` 명령을 사용합니다. 예를 들어: ```sql CREATE VIEW v_tbl AS S..

`DESC`는 SQL에서 "Descending"의 약어로, 데이터를 내림차순으로 정렬할 때 사용됩니다. 내림차순 정렬은 큰 값에서 작은 값으로 또는 알파벳 순서의 반대 순서로 정렬하는 것을 의미합니다. ### 사용 예시 ```sql SELECT * FROM employees ORDER BY salary DESC; ``` 위 쿼리는 `employees` 테이블의 데이터를 `salary` 컬럼을 기준으로 높은 값에서 낮은 값 순으로 정렬합니다. 또 다른 예로, 알파벳 순서를 반대로 정렬하려면: ```sql SELECT * FROM employees ORDER BY last_name DESC; ``` 이 경우, `last_name`이 `Z`에서 `A`로 정렬됩니다. ### 내림차순 정렬의 의미 - **숫자**..

`ROW_NUMBER()` 함수는 SQL에서 순번을 매기는 데 사용되는 윈도우 함수입니다. `OVER` 절과 함께 사용하여 특정 기준에 따라 행에 일련번호를 부여할 수 있습니다. ### 구문 설명 ```sql ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY column1 ORDER BY column2) AS COL1 ``` #### 각 구성 요소의 역할: - **`ROW_NUMBER()`**: 데이터의 각 행에 대해 고유한 번호를 할당합니다. 번호는 1부터 시작합니다. - **`OVER`**: 윈도우 함수(`ROW_NUMBER` 등)와 함께 사용하여 데이터를 어떻게 분할(`PARTITION BY`)하고, 어떻게 정렬(`ORDER BY`)할지 지정합니다. - **`PARTITION BY`**: 데..

sum 연봉 over partition by 부서id order by 사원 id rows between unbounded preceding and current row 이 쿼리는 윈도우 함수(`SUM`)를 사용하여, 각 사원의 연봉 합계를 부서별로 계산하면서, 특정 범위 내의 행들에 대한 합계를 구하는 예시입니다. 구문과 동작을 하나씩 살펴보겠습니다. ### 구문 설명 ```sql SUM(연봉) OVER ( PARTITION BY 부서ID ORDER BY 사원ID ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW ) ``` #### 각 구성 요소의 역할: - **`SUM(연봉)`**: 연봉(`연봉` 열)의 합계를 계산하는 집계 함수입니다. - **`OVER`**: 윈..

`MAX(연봉) OVER (ORDER BY 연봉 DESC ROWS CURRENT ROW)`은 SQL에서 윈도우 함수(`MAX`)를 사용하여 특정 범위 내에서 최대 연봉을 계산하는 구문입니다. 하지만 이 구문에는 논리적인 오류가 있습니다. `ROWS CURRENT ROW`는 현재 행만을 참조하는 구문인데, `MAX` 함수는 이 경우 아무 의미가 없게 됩니다. 대신 `RANGE` 또는 `ROWS BETWEEN` 절을 사용하는 것이 적절합니다. 그러나 요청하신 구문을 예시와 함께 설명해 보겠습니다. ### 구문 분석 ```sql MAX(연봉) OVER (ORDER BY 연봉 DESC ROWS CURRENT ROW) AS col3 ``` #### 각 부분의 의미: - **`MAX(연봉)`**: 윈도우 함수로, ..

`ORDER BY 연봉 DESC`로 정렬할 때, 두 행의 `연봉` 값이 동일하고 `사원ID`가 다른 경우, 데이터베이스는 `사원ID`를 기준으로 추가적인 정렬을 하지 않으므로, 그 순서는 불확정적입니다. 즉, 같은 연봉 값을 가진 행들이 어떤 순서로 나올지는 데이터베이스의 구현에 따라 달라질 수 있습니다. 하지만, 원하는 순서를 명확히 지정하고 싶다면, `ORDER BY` 절에 추가적인 정렬 기준을 포함시킬 수 있습니다. 예를 들어, 연봉이 같을 때 `사원ID`로 오름차순 또는 내림차순 정렬하려면 다음과 같이 작성할 수 있습니다: - **사원ID 오름차순 정렬**: ```sql ORDER BY 연봉 DESC, 사원ID ASC ``` - **사원ID 내림차순 정렬**: ```sql ORDER BY 연봉 D..

`ROLLUP`은 SQL에서 그룹별로 데이터를 집계할 때, 다양한 수준의 집계 결과를 한 번에 구하는 데 사용되는 기능입니다. 주로 보고서와 같은 다차원 분석에서 유용합니다. ### `ROLLUP` 기본 개념 `ROLLUP`은 `GROUP BY`와 함께 사용되며, 지정된 열에 대해 계층적인 집계를 생성합니다. `ROLLUP`은 상위 수준으로 그룹화된 집계를 자동으로 생성하기 때문에, 기본 그룹화 결과뿐 아니라 각 그룹의 소계, 전체 합계를 포함하는 결과를 생성할 수 있습니다. ### 구문 ```sql SELECT [columns], aggregate_function([column]) FROM [table] GROUP BY ROLLUP(column1, column2, ...) ``` ### 작동 방식 `R..

`ROLLUP`, `CUBE`, `GROUPING SETS`는 SQL에서 다차원 분석 및 집계를 수행할 때 사용하는 강력한 도구들입니다. 각 기능은 다른 방식으로 집계 결과를 생성하며, 특정 분석 요구에 따라 선택할 수 있습니다. 언제 어떤 기능을 써야 하는지 이해하기 위해서는 각 기능의 작동 방식과 특징을 알아야 합니다. ### 1. `ROLLUP` **용도:** 계층적인 집계가 필요할 때 사용합니다. **설명:** `ROLLUP`은 `GROUP BY` 절에서 사용하는 집계 옵션으로, 지정한 열들의 계층 구조에 따라 소계와 총계를 자동으로 생성합니다. 최종적으로는 전체 합계까지 제공합니다. 주로, 상위 그룹으로의 집계(예: 분기별 집계에서 연간 집계)와 같은 시나리오에 유용합니다. **언제 사용해야 할..

`GROUPING SETS`는 SQL에서 특정한 집계 조합을 명시적으로 정의하여 집계 결과를 얻고자 할 때 사용하는 기능입니다. `ROLLUP`이나 `CUBE`와는 달리, `GROUPING SETS`는 집계할 열의 조합을 정확하게 지정할 수 있어, 불필요한 집계를 방지하고 성능을 최적화할 수 있습니다. ### `GROUPING SETS`의 작동 방식 `GROUPING SETS`는 `GROUP BY` 절에서 사용할 수 있으며, 집계하고자 하는 특정 그룹의 조합을 괄호 안에 나열합니다. 각 조합은 각각 별도의 집계 결과를 생성합니다. ### 구문 ```sql SELECT column1, column2, aggregate_function(column3) FROM table GROUP BY GROUPING SE..

`CUBE()`는 SQL에서 다차원 집계를 수행할 때 사용하는 함수로, 지정된 모든 열의 가능한 조합에 대해 집계 결과를 생성합니다. 즉, `CUBE()`를 사용하면 여러 차원의 데이터를 다양한 수준에서 분석할 수 있습니다. ### `CUBE()` 구문 ```sql SELECT column1, column2, aggregate_function(column3) FROM table_name GROUP BY CUBE(column1, column2); ``` ### 인자 사용법 `CUBE()`는 `GROUP BY` 절 안에서 사용되며, 인자로 전달되는 열들의 모든 가능한 조합에 대한 집계를 생성합니다. 각 인자는 특정 집계 기준을 나타내며, `CUBE()` 내부에 여러 인자를 넣으면 그 인자들의 모든 조합에 대..