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SQL

  • SUBQUERY 와 JOIN 의 차이 (下)

    2021.01.25 by kimsyoung

  • SUBQUERY 와 JOIN 의 차이 (上)

    2021.01.24 by kimsyoung

  • SQL에서 이동평균 구현하는 법

    2021.01.23 by kimsyoung

  • SQL 외래 키에 대한 이해

    2021.01.21 by kimsyoung

  • SQL 기본 키에 대한 이해

    2021.01.20 by kimsyoung

  • 3개 이상의 테이블 LEFT JOIN 하기

    2021.01.19 by kimsyoung

  • SQL에서 시간 데이터 분석하는 법

    2021.01.18 by kimsyoung

  • GROUP BY vs. PARTITION BY: 유사점과 차이점

    2021.01.17 by kimsyoung

SUBQUERY 와 JOIN 의 차이 (下)

이전 편 SUBQUERY 와 JOIN 의 차이 (上) 에서는 서브 쿼리를 조인으로 대체하여 작성할 수 있는 경우를 살펴보았습니다. 서브 쿼리를 조인으로 굳이 재작성하는 가장 큰 이유는 쿼리의 수행력 때문입니다. 서브 쿼리로 작성하면 최종 결과 테이블을 얻을 때까지 매번 쿼리가 실행되어야 하기 때문에, 단순히 공통된 값을 중심으로 여러 개의 테이블을 연결한 후 필요한 값만 조회하는 조인에 비해 속도가 느릴 수밖에 없습니다. 이에 관해서는 이전 편에서 자세히 다루었으니, 해당 글을 참조해 주시면 됩니다. 이번 글에서는 반대로 서브 쿼리를 조인으로 대체할 수 없는 경우, 즉 서브 쿼리가 유일한 해결책인 경우에 대해 알아볼 것입니다. 서브 쿼리를 조인으로 대체할 수 없는 경우조인은 쿼리의 효율성 측면에서 바라보..

자료 번역 : SQL 2021. 1. 25. 22:44

SUBQUERY 와 JOIN 의 차이 (上)

SQL 쿼리문을 작성하면서 마주할 고민 중 하나는 바로 서브 쿼리와 조인 중 어떤 문법을 사용하는 것이 좋을지 판단하는 것입니다. 상황에 따라 조인을 사용하는 것이 훨씬 좋을 때도 있고, 반면에 서브 쿼리를 사용하는 것이 좋을 때도 있습니다. 그래서 이번 글에서는 각 상황을 훑어보려고 합니다. 서브 쿼리는 복잡한 SQL 쿼리문에 많이 사용됩니다. 보통은 메인 쿼리라고 부르는 외부 쿼리가 있고, 외부 쿼리 내에 다른 쿼리문, 즉 내부 쿼리가 있는 구조입니다. 서브 쿼리의 구조는 간단할 수도 있고 조금 복잡할 수도 있습니다. 간단한 형태의 서브 쿼리는 내부 쿼리가 외부 쿼리의 열에 의존하지 않습니다. 내부 쿼리만으로도 충분히 쿼리가 실행 가능해야 합니다. 반면에 좀 더 복잡한 형태의 서브 쿼리는 내부 쿼리가..

자료 번역 : SQL 2021. 1. 24. 15:23

SQL에서 이동평균 구현하는 법

시계열 분석을 통해 장기적인 트렌드를 살펴보고 싶으신가요? 이동 평균의 개념과 이를 SQL에서 구현하는 법을 알고 싶으신가요? 그렇다면 이 글을 읽는 것을 추천드립니다. 이 글을 통해 윈도우 함수를 사용하여 이동 평균을 구하는 법에 관해 살펴보고자 합니다. 이동 평균이란? 이동 평균은 데이터의 트렌드를 분석하는데 자주 사용되는 개념입니다. 이동 평균은 종종 움직이는 평균이라고도 불리는데, 그 이유는 시계에 따라 특정 숫자의 앞과 뒷 숫자의 평균을 구하기 때문입니다. 이동 평균의 핵심은 기존 데이터 값의 정적인 평균값을 살펴보기보다는 그런 정적인 평균값들이 시간에 따라 어떤 식으로 변화를 보이는지 확인하는 데 있습니다. 이동 평균을 구하면 단순 평균 값을 보는 것보다 장기적인 트렌드를 읽어내는데 용이합니다..

자료 번역 : SQL 2021. 1. 23. 15:35

SQL 외래 키에 대한 이해

SQL 데이터베이스를 공부하다 보면 기본 키와 함께 등장하는 개념이 있습니다. 바로 외래 키(Foreign Key)입니다. 외래 키는 무엇일까요? 외래 키가 하는 역할은 무엇일까요? 외래 키는 왜 필요한 것일까요? 이번 글에서는 외래 키에 관해 알아보도록 하겠습니다. 외래 키는 SQL 데이터베이스와 관련된 중요한 개념입니다. 외래 키는 데이터가 일관될 수 있도록 돕습니다. 보통은 두 개의 데이터베이스 테이블을 잇고자 기본 키와 함께 사용됩니다. 마치 가상의 다리처럼 말입니다. 모든 SQL 개발자들은 외래 키에 대한 이해도를 갖추고 있어야 합니다. 외래 키란 무엇인가? 데이터베이스를 설계할 때, 하나의 테이블 만으로는 해당 테이블이 대표하는 데이터를 하나로 정리하기 힘들 수 있습니다. 이런 경우에는 테이블..

자료 번역 : SQL 2021. 1. 21. 22:53

SQL 기본 키에 대한 이해

기본 키(Primary Key)는 SQL 데이터베이스에서 중요한 개념입니다. 기본 키는 데이터베이스 테이블 내의 모든 행에게 고유한 아이디를 제공합니다. 만약 여러분이 SQL를 다루신다면, 기본 키가 무엇이며 기본 키에는 어떠한 값들이 저장되고 이들은 어떻게 생성할 수 있는지에 관해 아셔야 합니다. 그래서 이번 글에서는 기본 키에 관한 공부를 해보도록 하겠습니다. 테이블 내 행을 식별하는 법 SQL 데이터베이스는 데이터가 담긴 테이블을 가지고 있습니다. 그리고 그 테이블은 행으로 이루어져 있고요. 테이블 내의 각 행을 식별하기 위해서는 모든 행이 다른 값을 가지고 있는 열을 찾아야 합니다. 예를 들어, 만약 우리가 미국 시민에 관한 정보를 저장하는 테이블을 갖고 있습니다. 그렇다면, 모든 미국 시민을 식..

자료 번역 : SQL 2021. 1. 20. 23:57

3개 이상의 테이블 LEFT JOIN 하기

우리는 SQL에서 2개의 테이블을 합칠 수 있다는 사실을 압니다. 바로 JOIN 이라는 개념을 사용해서요. 그렇다면, 세 개 혹은 그것보다 많은 테이블을 LEFT JOIN 할 수 있을까요? 네, 할 수 있습니다. 이 글은 여러 개의 테이블을 LEFT JOIN 하는 법에 관해 살펴볼 것입니다. 또한, 그 과정에서 우리가 우연히 놓칠 수 있는 개념에 대해서도 함께 다뤄보도록 하겠습니다. LEFT JOIN이란? LEFT JOIN이 무엇이었는지 되짚어보는 것부터 시작해보죠. 혹시 SQL의 조인 중에서 INNER JOIN을 기억하시나요? INNER JOIN은 조인하는 두 테이블에 공통으로 존재하는 값만 반환합니다. 반면에 LEFT JOIN의 경우, 왼쪽 테이블에서는 모든 값을 오른쪽 테이블에서는 왼쪽 테이블과 일..

자료 번역 : SQL 2021. 1. 19. 23:47

SQL에서 시간 데이터 분석하는 법

시간 차례대로 값을 정렬한 것을 시계열이라고 부릅니다. 이 글에서는 분석에서 자주 등장하는 시계열 패턴에 관해 살펴볼 것입니다. 그리고 해당 패턴들을 SQL 내에서 윈도우 함수를 사용하여 구하는 방법을 다룰 것입니다. 여러분은 이미 시간과 관련된 데이터를 분석을 해보신 적이 있나요? 좀전에 설명하긴 했지만, 시간의 차례대로 정렬된 값을 우리는 시계열 데이터라고 일컫습니다. 시계열 데이터는 실제 비즈니스 상황에서 정말 자주 사용되므로 해당 데이터를 분석 시 사용하는 몇 가지 분석 패턴을 익혀두는 것이 중요합니다. 시계열 데이터의 예시 시계열 데이터는 어떤 값에 시간이라는 부가적인 요소가 붙어있는 데이터를 말합니다. 다시 말해, 어떤 값이 날짜 혹은 시간과 연결되어 있다는 뜻입니다. 대표적인 시계열 데이터를..

자료 번역 : SQL 2021. 1. 18. 23:38

GROUP BY vs. PARTITION BY: 유사점과 차이점

윈도우 함수는 SQL의 유용한 기능 중 하나입니다. 윈도우 함수를 잘 사용할 줄 안다면 여러분의 인생은 보다 편안해질 것입니다. 이 글에서는 GROUP BY와 PARTITION BY의 차이점을 살펴보고자 합니다. PARTITION BY 대 GROUP BY PARTITION BY와 GROUP BY절은 복잡한 분석을 할 때 꽤나 자주 쓰게 될 SQL 문법입니다. 물론 데이터를 단순히 반환하는 것만으로도 유용할 때가 있겠지만, 우리가 마주하는 상황은 종종 더 복잡한 계산을 하는 상황이기 때문입니다. 한 단계 발전된 분석을 위해 우리는 GROUP BY와 PARTITION BY를 사용합니다. 이 둘은 데이터를 "그룹화"한다는 점에서 유사하지만, 둘 사이에는 아주 큰 차이점이 존재합니다. 그 차이점을 지금부터 살펴..

자료 번역 : SQL 2021. 1. 17. 18:53

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