7-2. 응용 SQL

1-1. 요구사항 분석 https://minjh1126.tistory.com/44

1-2. 현행시스템 분석 https://minjh1126.tistory.com/45

1-3. 요구사항 확인 https://minjh1126.tistory.com/46

2-1. UI 요구사항 확인 https://minjh1126.tistory.com/47

2-2. UI 설계 https://minjh1126.tistory.com/48

7-1. 데이터베이스 기본 https://minjh1126.tistory.com/49

 

1. 집계성 SQL

1. 데이터 분석 함수

• 다중 행 함수: 행을 그룹별로 모아 놓고 그룹 당 단일 계산 겨과를 반환. GROUP BY로 복수행을 그룹핑.
  • 연산자
    • IN: 리턴되는 값 중 조건에 해당되는 게 있으면 T
    • ANY: 서브 쿼리에 의해 리턴되는 값과 조건을 비교해 하나 이상을 만족하면 T
    • ALL: 값을 서브쿼리에 의해 리턴되는 모든 값이 조건 값을 만족하면 T
    • EXISTS: 메인 쿼리 비교 조건이 서브 쿼리의 결과 중 만족하는 값이 하나라도 있으면 T
  • 데이터 분석 함수 종류
    • 집계 함수: 여러 행 또는 테이블 전체 행으로부터 하나의 결과 반환.
      • COUNT: 줄 수를 반환
      • SUM: 컬럼들의 합계를 계산
      • AVG: 컬럼들의 평균을 계산
      • MAX: 컬럼 중 최대값 계산
      • MIN: 컬럼 중 최소값 계산
      • STDDEV: 컬럼 간의 표준편차 계산
      • VARIANCE: 컬럼 간 분산 계산
    • 그룹 함수: 소그룹 간의 중간 합계 데이터 산출.
      • ROLLUP: 집계 대상이 아니면 GROUP BY, 집계 대상이면 ROLLUP에 기술. 행을 하나 더 추가해 합계 등을 표시.
      • CUBE: 결합 가능한 모든 값에 대해 다차원 집계를 생성.
      • GROUPING SETS: 집계 대상 칼럼들에 대한 집계를 구할 수 있고, 나머지 함수들과 달리 칼럼 간 순서와 무관한 결과를 얻을수 있음.
    • 윈도 함수(OLAP): DB를 사용한 온라인 분석 처리 용도로 사용하기 위해 표준 SQL에 추가된 기능.
      • PARTITION BY: 선택항목이고 레코드 구분 가능. FROM 전에 쓰여짐
      • 순위
        • RANK: 동일 순위 레코드 존재 시 그 뒤의 요소들은 그만큼 순위가 밀림. (1, 2, 2, 2, 5, 6...)
        • DENSE_RANK: 동일 순위 레코드가 있어도 밀리지 않음. (1, 2, 2, 2, 3, 4...)
        • ROW_NUMBER: 동일 순위가 존재해도 연속 번호 부여. (1, 2, 3, 4, 5, 6...)