이것저것

성능 데이터 모델링 고려사항1) 정규화를 수행하여 데이터베이스 모델의 유연성을 확보한다.2) 데이터베이스의 전체 용량, 월간, 연간 증감율을 예측한다.3) 애플리케이션의 트랜잭션의 유형(CRUD: Create Read Update Delete)을 파악한다.4) 합계 및 정산 등을 수행하는 반정규화를 수행한다.(성능향상을 위한 튜닝)5) 기본키와 외래키, 수퍼타입과 서브타입 등을 조정한다.6) 성능관점에서 데이터 모델을 검증하고 확인한다. [ 3가지 모델링 알아두기 ]개념적 모델링: 개체와 개체들 간의 관계에서 ER다이어그램을 만드는 과정논리적 모델링: ER다이어그램을 사용하여 관계 스키마 모델을 만드는 과정물리적 모델링: 관계 스키마 모델의 물리적 구조를 정의하고 구현하는 과정파생속성 → 어떤 데이터를 ..

SET OPERATOR- UNION : 합집합  UNION ALL : 중복 행도 그대로 결과로 표시- INTERSECT : 교집합- MINUS / EXCEPT : 차집합 GROUPING- SELECT 절에 사용되어 소계에 해당하는 행과 그렇지 않은 행 구분- CASE 문을 사용하여 의미에 맞는 테스트를 값으로 지정- 소계에 해당되는 경우 1 반환, 이외의 경우 0 반환윈도우 함수OVER 키워드와 함께 사용 순위 함수- RANK : 1,2,2,4,4,4,7- DENSE_RANK : 1,2,2,3,3,3- ROW_NUMBER : 1,2,3,4,5 집계 함수-> PRATITION BY 사용- 윈도우 함수는 결과에 대한 함수 처리로 건수가 줄지 않음- PARTITION BY 절이 없으면 전체 집합을 하나의 PA..

SQL 구문 실행 순서FROM -> WHERE -> GROUP BY -> HAVING -> SELECT -> ORDER BYTRIM 함수- LEADING맨 앞부분의 문자만 제거SELECT TRIM (LEADING 'A' FROM 'ABCD')## 결과 BCD - TRAILING맨 뒷부분의 문자만 제거SELECT TRIM (TRAILING 'D' FROM 'ABCD')## 결과 ABC - BOTH맨 앞, 맨 뒷 부분의 문자 제거SELECT TRIM (LEADING 'A' FROM 'ABCDA')## 결과 BCD조건문- DECODE## 형식DECODE (컬럼, 조건1, 결과1, 조건2, 결과2, ...)## 예시SELECT DECODE (CHECK, 1, 'ADULT', 2, 'MINOR')## 설명# CH..

식별자1. 대표성- 주 식별자- 보조 식별자 2. 스스로 생성 여부- 내부 식별자- 외부 식별자 3. 속성의 수- 단일 식별자- 복합 식별자 4. 대체 여부- 본질 식별자- 인조 식별자  식별자 관계- 엔터티간의 강한 연결 관계 표현- ERD에서 실선 표현- 부모 엔터티 인스턴스 소멸 시 자식 엔터티 인스턴스 같이 소멸- 조인 최소화를 위해서는 식별자 관계로 연결 비식별자 관계- 엔터티 간의 약한 연결 관계- ERD에서 점선 표현- 부모 엔터티 인스턴스 참 값이 없어도, 자식 엔터티 인스턴스 생성 될 수 있을 때 적합 PK가 식별자로 들어가는지, 일반 속성으로 들어가는지를 확인 해준다. 키 종류키 종류유일성최소성특징슈퍼키OX고유한 데이터 속성후보키OO행을 유일하게 식별기본키OO후보키 중 하나대체키OO기본..

데이터베이스란- 여러 데이터들을 모아 통합적으로 관리하는 기술- 여러 사람들이 함께 사용하고 공유 가능 데이터베이스가 없었을 때는 여러 파일을 보유해야 했고 한 사람이 파일을 바꾸면 다른 파일들도 똑같이 수정해야 했다. 데이터베이스를 사용하므로서 데이터를 한 곳에 모아 저장하고 공유를 할 수 있게 되었다. 데이터베이스요구사항 접수 - 개념적 데이터 모델링 - 논리적 데이터 모델링 - 물리적 데이터 모델링엔터티(Entity, 개체)업무에 필요한 정보를 저장/관리하기 위한 집합적인 명사 개념 단순화 / 추상화 / 명확화 EX) 직원직원부서...       인스턴스(Instance)엔터티 집합 내에 존재하는 개별적인 대상 EX) 직원 - 이름(인스턴스)직원부서...가나다  이마음   엔터티 특징- 반드시 업무..