sqld 문제

***  일반 + 신유형

오라클, sql server 차이 봐두기

 

oracle에서 빈문자열은 null로 저장 / sql server에서는 빈문자열 그대로 저장되어 

4번은 null이 아니자나... 그래서 조회가 안됩니다...

 

논리 연산자 우선순위 : NOT > AND > OR

 

null 은 포함하지 않고 계산하면

 

1. (20 + 0) / 2 = 10

2. (20 + null (x)) / 1  = 20

3. (20 + null (x)) / 1  = 20

 

NVL(대상데이터 , NULL일때 데이터)

값이 null 인 경우, 2번째 지정값을 출력하고 그렇지 않으면 대상데이터를 출력한다.

 

SELECT TOP(3) WITH TIES 팀명, 승리건수   // TOP(3) 만 적는다면 그냥 3개만 출력
	FROM 팀별 성적
    ORDER BY 승리건수 DESC;

 

=> 3번째 행과 동일한 값을 가진 추가 행이 있다면 이 행들도 포함(SQL Server에서 사용)

 

SELECT 팀명. 승리건수
	FROM 팀별성적
    WHERE ROWNM <= 3
    ORDER BY 승리건수 DESC;

 

=> 3번째 행과 동일한 값을 가지 추가행이 있더라도 포함 x (Oracle에서 사용)

=> Oracle에서서 TOP(3) WITH TIES와 유사한 기능을 구현하려면 DENSE_RANK()의 윈도우 함수를 사용할 수 있다

 

 

RANK()와 DENSE_RANK()의 차이....

 

EmployeeIDNameSalary

1	Alice	5000
2	Bob	4000
3	Carol	4000
4	Dave	3000
5	Eve	2000

RANK() 사용 예시

SELECT *
FROM (
    SELECT e.*, RANK() OVER (ORDER BY Salary DESC) AS rnk
    FROM Employees e
)
WHERE rnk <= 3;

 

EmployeeIDNameSalaryrnk

EmployeeID	Name	Salary	rank
1	Alice	5000	1
2	Bob	4000	2
3	Carol	4000	2
4	Dave	3000	4

 

RANK() 함수는 Salary가 같은 Bob과 Carol에게 동일한 2순위를 부여하고, 다음 순위인 3을 건너뛰고 4를 Dave에게 부여

DENSE_RANK() 사용 예시

SELECT *
FROM (
    SELECT e.*, DENSE_RANK() OVER (ORDER BY Salary DESC) AS rnk
    FROM Employees e
)
WHERE rnk <= 3;

 

EmployeeIDNameSalaryrnk

1	Alice	5000	1
2	Bob	4000	2
3	Carol	4000	2
4	Dave	3000	3

DENSE_RANK() 함수는 Salary가 같은 Bob과 Carol에게 동일한 2순위를 부여하고, 다음 순위를 3으로 부여하여 연속성을 유지합니다.

 

• RANK(): 동일한 값을 가진 행들이 있으면 순위에 공백이 생깁니다.
• DENSE_RANK(): 동일한 값을 가진 행들이 있더라도 순위에 공백이 생기지 않고 연속적으로 부여됩니다.

 

단, auto commit은 false로 설정 되어 있다는 말은 sql server라는 말..

oracle은 수정후에 create하면 자동으로 저장된다

    

헷갈리기 쉬운 문제...

ROWNUM 을 정렬 전에 쓰면 아무 의미 없다....

정답은 3번

 

' \d+', 'xxx', 1, 2 => 문자를 xxx로 바꾸는데 처음부터 시작해서 2번째 위치꺼를 REPLACE 바꿔라

 

 

*** 노랭이 모르는거

 

TCL :  논리적인 작업의 단위를 묶어 DML에 의해 조작된 결과를 작업 단위(Transaction) 별로 제어하는 명령어인 Commit, Rollback, Savepoint 등이 여기에 해당하며, 일부에서는 DCL로 분류하기도 한다

 

UNIQUE는 NULL 입력이 가능하다!!! PK는 불가능함 ㅋㅋㅋ

 

 

****  노랭이 정리

 

데이터 모델링

1. 개념적 데이터 모델링 : 추상화 수준이 높고 업무중심적이고 포괄적인 수준의 모델링 진행, 전사적 데이터 모델링, EA 수립시 많이 이용

2. 논리적 데이터 모델링 : 시스템으로 구축하고자 하는 업무에 대해 Key 속성, 관계 등을 정확하게 표현, 재사용성이 높음

3. 물리적 데이터 모델링 : 실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계 

 

 

데이터 모델링을 하는 주요한 이유

1. 업무정보를 구성하는 기초가 되는 정보들에 대해 일정한 표기법에 의해 표현함으로써 정보시스템 구축의 대상이 되는 업무 내용을 정확하게 분석하기 위해서

2. 분석된 모델을 가지고 실제 데이터베이스를 생성하여 개발 및 데이터 관리에 사용하기 위해서

 

=> 데이터 모델링 이라는 것은 단지 데이터베이스만을 구축하기 위한 용도로 쓰이는 것이 아니라 데이터모델링 자체로서 업무를 설명하고 분석하는 부분에서도 매우 중요한 의미를 가짐

 

데이터 모델링 유의점 : 중복, 비유연성, 비일관성

 

데이터베이스 스키마 구조 3단계

- 외부 스키마 : 사용자가 보는 데이터베이스의 부분적 뷰를 정의

- 개념 스키마 : 통합 관점의 스키마 구조를 표현한 것으로 데이터 모델링은 통합관점의 뷰를 가지고 있는 개념 스키마를 만들어가는 과정임.

- 내부 스키마 : 데이터의 물리적 저장 구조를 정의

 

ERD 작성 순서

1. 엔터티를 그린다

2. 엔터티를 적절하게 배치한다

3. 엔터티 간 관계를 설정한다

4. 관계명을 기술한다

5, 관계의 참여도를 기술한다

6. 관계의 필수여부를 기술한다

 

엔터티의 특징

1.반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보여야 한다

2. 유일한 식별자에 의해 식별이 가능해야 한다

3. 영속적으로 존재하는 (두개 이상의)인스턴스의 집합이어야 한다

4. 엔터티는 업무 프로세스에 의해 이용되어야 한다

5. 엔터티는 반드시 속성이 있어야 한다

6. 엔터티는 다른 엔터티와 최소 한 개 이상의 관계야 있어야 한다 

 

기본엔터티(키엔터티) 

- 원래 존재하는 정보로서 다른 엔터티와의 관계에 의해 생성되지 않고 독립적으로 생성이 가능하고 자신은 타 엔터티의 부모의 역할을 하게 된다

- 다른 엔터티로부터 주식별자를 상속받지 않고 자신의 고유한 주식별자를 가지게 된다

- 예를 들어 사원, 부서, 고객...

-  vs) 중심엔터티(메인엔터티) : 데이터 모델에서 다른 여러 엔터티와 관계를 맺는 중심적인 역할을 하는 엔터티로 여러 엔터티와의 관계를 맺고 관계를 통해 데이터를 연결한다

 

속성(Attribute) 

: 업무에서 필요로 하는 인스턴스에서 관리하고자 하는 의미상 더 이상 분리되지 않는 최소의 데이터 단위

=> 업무상 관리가 가능한 최소의 의미 단위(엔터티의 한 분야)

 

속성의 특성에 따른 분류

- 기본속성 :  엔터티가 본질적으로 가지고 있는 속성('고객' 엔터티의  '이름', '주소', '전화번호')

- 설계 속성 : 데이터베이스 설계를 위해 추가된 속성('주문' 엔터티의 '주문번호', '고객ID')

- 파생 속성 : 다른 속성 값에서 계산되거나 유도되는 속성, 조회할 때 빠른 성능을 내도록 함('주문' 엔터티의 총금액)

 

 속성의 도메인

:  각 속성은 가질 수 있는 값의 범위가 있는데 이를 속성의 도메인이라하며, 엔터티 내에서 속성에 대한 데이터타입과 크기 그리고 제약사항을 저장하는 것

 

두개의 엔터티 사이에 체크해야 할 사항

1. 두 개의  엔터티 사이에 관심있는 연관규칙이 존재하는가?

2. 두 개읜 엔터티 사이에 정보의 조합이 발생하는가?

3. 업무기술서, 장표에 관계연결에 대한 규칙이 서술되어 있는가?

4. 업무기술서, 장표에 관계연결을 가능하게 하는 동사가 있는가?

 

주식별자를 저장할 때 고려해야 할 사항

- 주식별자에 의해 엔터티내에 모든 인스턴스들이 유일하게 구분되어야 한다(유일성)

- 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되어야 한다(최소성)

- 지정된 주식별자의 값은 자주 변하지 않는 것이어야 한다(불변성)

- 주식별자가 지정이 되면 반드시 값이 들어와야 한다(존재성)                                                                                                                                                                                                                                                                              

식별자의 종류

- 엔터티 내에서 대표성을 가지는가에 따라 주식별자와 보조식별자로 구분

- 엔터티 내에서 스스로 생성되었는지 여부에 따라 내부식별자와 외부식별자로 구분

- 단일 속성으로 식별이 되는가에 따라 단일식별자와 복합 식별자로 구분

- 원래 업무적으로 의미가 있던 식별자 속성을 대체하여 일련번호와 같이 새롭게 만든 식별자를 구분하기 위해 본질식별자와 인조식별자로 구분

 

성능 데이터 모델링 수행 절차에 대한 설명..

1. 데이터모델링을 할 때 정규화를 정확하게 수행

2. 데이터베이스 용량산정을 수행

3. 데이터베이스에 발생되는 트랜잭션의 유형을 파악

4. 용량과 트랜잭션 유형에 따라 반정규화를 수행

5. 이력모델의 조정, PK/FK 조정, 슈퍼 타입/서브타입 조정 등을 수행

6. 성능관점에서 데이터모델을 검증