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1 옵티마이저와 실행계획 옵티마이저 사용자가 질의한 SQL문에 대한 최적의 실행방법을 결정 비용기반 옵티마이저 SQL문을 처리하는데 예상되는 시간 또는 자원이 가장 적게 드는 실행 계획을 선택 옵티마이저 구성요소 질의 변환기 : 보다 용이한 SQL문으로 변환 비용 예측기 : 계획의 비용을 예측(중간 집합 크기, 결과 집합 크기, 분포도 등 예측) 대안계획생성기 : 다양한 대안 계획 생성

1 표준 조인(STANDARD JOIN) UNION(합집합) : 시스템 부하 정렬 INTERSECTION(교집합) : 공통 집합 추출 EXCEPT(oracle: MINUS)(차집합) CROSS JOIN(곱집합) : 모든 데이터 조합 조인의 형태 INNER JOIN : 동일한 값이 있는 행만 반환 NATURAL JOIN : 동일한 이름을 갖는 모든 컬럼 USING 조건절 ON 조건절 : 컬럼명이 달라도 JOIN 사용가능 CROSS JOJIN OUTER JOIN : 동일한 값이 없는 행도 반환 2 집합 연산자(SET OPERATOR) UNION : 합집합, 중복된 행 한나로 UNION ALL : 합집합, 중복된 행 전체 INTERSECT : 교집합, 중복된 행 하나로 EXCEPT : 차집합 3 계층 형 질의..

1 관계형 데이터베이스 개요 데이터 베이스 : 데이터를 일정한 형태로 저장해놓은 것 DBMS(Database Management System) : 데이터의 손상을 피하고, 데이터 복구 기능을 만족시켜주는 시스템 관계형 데이터 베이스 : 이상현상 제거, 데이터 중복을 피함, 동시성 관리, 병행 제어/ 보안 기능, 데이터 무결성 보장 회복/복구 SQL(Structured Query Language) : 관계형 데이터 베이스에서 데이터 정의/조작/제어하기 위한 언어 DML(Data Manipulation Language), DDL(Definition), DCL(Control), TCL(Transaction Control) 테이블 : 관계형 데이터베이스의 기본 단위 정규형 : 테이블을 분할하여 정합성 확보, 중..

1 성능 데이터 모델링의 개요 성능 데이터 모델링 : 데이터 베이스 성능 향상을 목적으로 설계단계의 데이터 모델링때부터 성능과 관련된 사항이 데이터 모델링에 반영될 수 있도록 하는 것 성능 데이터 모델링 고려사항 정규화, 용량 산정, 트랜잭션의 유형 파악, 반 정규화 수행, 조정 등 수행, 데이터 모델 검증 2 정규화와 성능 결정자에 의해 함수적 종속을 가지고 있는 일반속성을 의존자로 하여 이상 현상 제거 데이터 중복 속성을 제거하고 결정자에 의하 동일한 일반 속성이 하나의 테이블로 집약되어 데이터 용량 최소화 조회 성능은 향상 or 저하/ 입력 수정 삭제 시에는 성능 향상 정규화 : 작은 단위의 테이블로 설계하는 과정 정규형 : 정규화 결과에 의해 도출된 데이터 모델이 갖춰야 할 특성 다치종속 : 다른..

1 데이터모델의 이해 모델링 : 복잡한 현실세계를 단순화 시켜 표현하는 것 모델링의 특징 : 추상화, 단순화 , 명확화 모델링의 세 가지 관점 : 데이터 관점, 프로세스 관점, 상관 관점 데이터 모델 기능 가시화, 명세화, 구조화, 문서화, 다양한 관점, 구체화 데이터 모델링의 중요성 및 유의점 파급효과, 복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현, 데이터 품질 데이터 모델링 3단계 개념 데이터 모델링 > 논리 데이터 모델링(분석) > 물리 데이터 모델링(설계) 데이터 베이스 3단계 구조(데이터 독립성) 외부 단계 (사용자 관점) -----------논리적 데이터 독립성------------> 외부스키마에 영향 X 개념적 단계 (통합 관점) -----------물리적 데이터 독립성------------> 외부/..

5주차 SQL로 시작하는 데이터 분석 첫걸음 와 이제 사이트에서 문제를 찾아푸는데 한글도 어려운데 영어라 더 어렵다. 점점 일도 바빠져 시간 투자를 못하는 게 느껴질만큼... 그래도 정리 잘해둬서 강의가 끝나서 공부할 수 있도록 해야겠다. 천천히 꾸준히 해나가다보면 늘거라고 확신하고 믿어야지 Hacker Rank도 잘 활용해봐야겠다. 내가 원하는 업무를 할 수 있도록 강의를 다 들으면서 SQL의 문법, 활용을 전체적으로 리뷰할 수 있어서 좋은 강의였다. 패스트 캠퍼스 강의를 통해서 SQL에 가까워지고 내가 원하는 작업을 할 수 있어서 좋았다. 다음에 다른 강의도 여기서 들어야지 룰루 CH 09. AGGREGATION 01. The Blunder 키보드 '0'이 고장나 월급여 잘못 입력, 실제 평균 급여와..

4주차 SQL로 시작하는 데이터 분석 첫걸음 4주차부턴 새로운 강사님이 강의를 진행한다. 데이터를 쿼리로 만드는 것이 아니라 실무에서 자주 쓰이는 데이터를 활용하였다. 매출 관련 데이터라 매출액을 찾거나 구매 유저 수 등을 찾는 것이 주요 문제였다. 해당 데이터를 다뤄본 적이 거의 없어서 데이터가 낯설었다. 그래도 실무에 자주 쓰이는 부분을 알려줘서 유용하게 쓰일 것 같다. 시간데이터를 잘 다루면 충분히 모든 서비스에 적용할 수 있을 것만 같았다. 아직 미숙하지만 완강하고도 연습해서 SQL를 잘 쓸 수 있도록 해야겠다. CH 03. 서비스 이해 01. Revenue -- 2020년 7월의 Revenue를 구해주세요 select sum(price) from fastcampus.tbl_purchase whe..

3주차 SQL로 시작하는 데이터 분석 첫걸음 함수 조건은 다른 언어랑 비슷한 IF, CASE라서 이해가 금방 되었는데... 함수 만들기 실습은 좀 힘들긴 했다. 남의 꺼 쓰기도 어렵고 만들기는 더더욱 어렵고.. 느낌은 알겠는데 명확히가 어렵다. 연습만이 살길..! DAY8까지 오니 점점 낯선 키워드들이 생긴다. 내 언어로 이해하고 사용할 수 있도록 해봐야겠다. 길어질수록 쿼리 작성이 복잡해지는건 어쩔 수 없는 거 같다. 그래도 강사님이 설명 잘 해줘서 어느 정도 SQL 기본은 다 잡은 것 같다. 추후 실습을 많이 하면서 공부를 많이 해야겠다. DAY 7. 규칙 만들기 01. 조건 만들기 (IF) SELECT [컬럼 이름], IF(조건식, 참일때 값, 거짓일때 값) FROM ~ : 조건식에 따른 결과를 새..