PM과 BD, Backend 그 어느 사이

`WHERE NOT EXISTS`는 SQL에서 특정 조건에 해당하는 데이터가 **존재하지 않을 때** 참(`TRUE`)이 되는 조건을 나타냅니다. 주로 서브쿼리와 함께 사용되어, 특정 조건을 만족하는 데이터가 존재하지 않을 경우에만 결과를 반환하게 합니다. ### `EXISTS`와 `NOT EXISTS` 개념 - **`EXISTS`**: 서브쿼리가 하나 이상의 레코드를 반환하면 `TRUE`가 됩니다. - **`NOT EXISTS`**: 서브쿼리가 **아무런** 레코드도 반환하지 않을 때 `TRUE`가 됩니다. ### `WHERE NOT EXISTS`의 동작 방식 1. **서브쿼리 실행**: - `NOT EXISTS` 절 내부의 서브쿼리가 실행됩니다. - 서브쿼리는 일반적으로 `SELECT` 문을 포함하며..

select a, b, c from a left outer join b on (a.고객번호 in (11000, 12000) AND a.단말기id = b.단말기id) left outer join c ON (b.osid= c.osid) order by a.고객번호; left join 과 in 을 잘 몰라 설명해줘 이 SQL 쿼리는 두 개의 `LEFT OUTER JOIN`을 사용하여 세 개의 테이블 (`a`, `b`, `c`)을 결합하고, 마지막에 `a.고객번호`를 기준으로 결과를 정렬합니다. `LEFT OUTER JOIN`과 `IN`에 대해 차례로 설명하겠습니다. ### 1. **`LEFT OUTER JOIN`** `LEFT OUTER JOIN`은 두 테이블을 결합할 때, **왼쪽** 테이블의 모든 행을 반..

`CUBE()`는 SQL에서 그룹화된 데이터에 대해 다양한 차원의 집계를 수행할 때 사용하는 기능입니다. 주로 다차원 데이터 분석(OLAP: Online Analytical Processing)에서 사용되며, `GROUP BY` 절과 함께 사용되어 모든 가능한 조합에 대해 집계 결과를 생성합니다. ### `CUBE()`의 작동 방식 `CUBE()`는 지정된 그룹화 컬럼들의 모든 가능한 조합에 대해 집계 결과를 생성합니다. 예를 들어, `GROUP BY CUBE(A, B)`라고 하면, 다음과 같은 모든 조합에 대해 집계가 이루어집니다: 1. `A, B`로 그룹화 2. `A`로 그룹화 3. `B`로 그룹화 4. 전체 집계 (그룹화 없이) 이렇게 생성된 결과는 원래 데이터에 대한 종합적인 통찰을 제공합니다. ..

select c3 from tab1 start with c2 is null connect by prior c1=c2 order siblings by c3 desc 이 SQL 쿼리는 계층형(트리 구조) 데이터를 처리할 때 사용되는 Oracle SQL 문법으로, `CONNECT BY` 절을 통해 트리 구조를 정의하고 `ORDER SIBLINGS BY`를 사용하여 동일한 계층 내의 형제 노드들을 정렬합니다. 여기서 각 구문이 의미하는 바를 설명하겠습니다. ### 쿼리 분석 ```sql SELECT c3 FROM tab1 START WITH c2 IS NULL CONNECT BY PRIOR c1 = c2 ORDER SIBLINGS BY c3 DESC; ``` #### 1. **`START WITH` 절** - ..

`GROUPING SETS()`와 `ROLLUP()`은 SQL에서 집계 결과를 더 유연하고 세밀하게 생성할 수 있도록 도와주는 기능입니다. 둘 다 `GROUP BY` 절과 함께 사용되며, 다차원적인 집계 데이터를 생성하는 데 사용됩니다. 여기서 각각의 기능을 설명하고 예시를 통해 이해를 돕겠습니다. ### 1. `GROUPING SETS()` `GROUPING SETS()`는 다양한 그룹화 조합을 명시적으로 지정하여 각각의 집계 결과를 별도로 생성할 수 있게 합니다. 즉, 그룹화 기준을 사용자 정의할 수 있는 방법입니다. #### 예제 ```sql SELECT department, region, SUM(sales) AS total_sales FROM sales_data GROUP BY GROUPING S..

`PARTITION BY`는 SQL에서 데이터 집계, 분석 함수, 또는 순위 함수 등을 사용할 때 데이터를 논리적으로 그룹화하는 데 사용됩니다. 이는 데이터의 물리적 분할이 아닌 논리적 분할로, 각 파티션(그룹) 내에서 독립적으로 연산이 수행됩니다. `PARTITION BY`는 `GROUP BY`와 비슷하게 보일 수 있지만, `GROUP BY`는 데이터를 그룹화하여 집계 결과를 반환하는 반면, `PARTITION BY`는 분석 함수와 함께 사용되어 각 파티션 내에서 개별적으로 계산된 결과를 반환하면서도 원래의 행을 유지합니다. ### `PARTITION BY`의 사용 예제 #### 1. `ROW_NUMBER()` 함수와 함께 사용 `ROW_NUMBER()` 함수는 각 파티션 내에서 각 행에 대한 순차적인..

`CONNECT BY PRIOR` 절은 SQL에서 계층형 데이터를 처리하는 데 사용됩니다. 이 절은 부모-자식 관계를 정의하여 트리 구조를 생성합니다. 부모와 자식의 관계를 명확히 이해하려면 다음과 같은 내용이 도움이 될 수 있습니다: ### 1. **부모와 자식 관계** - **부모**: 계층 구조에서 상위에 위치하는 행. 자식 행을 포함하는 행입니다. - **자식**: 계층 구조에서 하위에 위치하는 행. 부모 행에 연결되는 행입니다. ### 2. **`PRIOR` 키워드** - **`PRIOR`**: `PRIOR` 키워드는 계층형 쿼리에서 부모 노드를 참조하는 데 사용됩니다. 현재 행의 값을 부모 행의 값과 비교하여 계층을 형성합니다. ### 3. **예제 설명** 다음은 계층형 데이터를 사용하는 S..

SQL에서 `JOIN`, `CROSS JOIN`, `NATURAL JOIN`은 여러 테이블을 결합할 때 사용하는 연산자입니다. 각각의 연산자는 서로 다른 방식으로 테이블을 결합합니다. ### 1. **`JOIN` (INNER JOIN)** **`JOIN`** 또는 **`INNER JOIN`**은 두 테이블 간의 공통된 값이 있는 행만 반환합니다. 기본적으로 `JOIN`은 두 테이블에서 일치하는 행만 결과에 포함됩니다. **구문:** ```sql SELECT columns FROM table1 JOIN table2 ON table1.column = table2.column; ``` **예제:** ```sql SELECT e.EmployeeID, e.EmployeeName, d.DepartmentName F..

`DISTINCT`를 사용하여 문자열을 결합할 때, SQL에서 `||` 연산자를 사용해 두 문자열을 연결하는 방법을 설명합니다. ### `DISTINCT`와 문자열 결합 - **`DISTINCT`**는 결과 집합에서 중복된 행을 제거합니다. - **`||`**는 문자열 결합 연산자로, 두 문자열을 이어붙입니다. ### 사용 예시 다음은 `DISTINCT`와 `||`를 함께 사용하는 예제입니다: ```sql SELECT DISTINCT a || b AS combined_string FROM table_name; ``` 여기서 `a`와 `b`는 테이블의 문자열 컬럼이며, `table_name`은 데이터를 조회할 테이블입니다. #### 예제 데이터 가정할 수 있는 테이블 `example_table`은 다음과 ..

`CUST_DIST()`는 일반적인 SQL 표준 함수나 함수 이름은 아닙니다. 이 함수는 사용 중인 데이터베이스 시스템이나 특정 응용 프로그램에서 정의된 사용자 정의 함수일 수 있습니다. 일반적인 SQL 표준에서 제공하는 함수는 아닙니다. ### 사용자 정의 함수 - **사용자 정의 함수 (User-Defined Function, UDF)**: 특정 요구사항에 맞게 데이터베이스 사용자 또는 개발자가 작성한 함수입니다. - **예시**: 데이터베이스에서 특정 계산을 수행하거나, 특정 데이터 처리 작업을 자동화하는 데 사용됩니다. ### 예제 시나리오 `CUST_DIST()`가 사용자 정의 함수라고 가정해보겠습니다. 이 함수는 특정 데이터 집합에서 사용자 정의 로직을 실행하는 함수일 수 있습니다. **예시로..