kim’s work log

고정 헤더 영역

글 제목

메뉴 레이어

kim’s work log

메뉴 리스트

  • 홈
  • 태그
  • 방명록
  • 분류 전체보기 (34)
    • SQL 가르쳐 드려요 (2)
    • 자료 번역 : SQL (21)
    • 자료 번역 : 그외 (9)
    • 도메인 지식 쌓기 (0)
    • 공지 (2)

검색 레이어

kim’s work log

검색 영역

컨텐츠 검색

SQL

  • SQL CTE를 잘 활용하려면?

    2021.01.06 by kimsyoung

  • 서브 쿼리의 종류에는 무엇이 있을까?

    2021.01.04 by kimsyoung

  • SQL 내 집계 함수 vs. 윈도우 함수: 유사점과 차이점

    2021.01.03 by kimsyoung

  • DATE_TRUNC : 기댈 수 있는 SQL 타임스탬프 함수

    2020.11.29 by kimsyoung

SQL CTE를 잘 활용하려면?

SQL문을 작성하면서 어떤 경우에 CTE를 사용하면 좋을지 궁금한 적이 있었나요? 이 글은 언제 CTE를 사용하면 좋을지, 그리고 어떻게 사용하면 좋을지를 다뤄볼 것입니다. 만약 여러분이 SQL CTEs에 대해 들어본 적이 있으시다면, 아마 CTE는 서브 쿼리와 함께 언급된다는 것을 눈치채셨을 수도 있습니다. 종종, 사람들은 CTE와 서브 쿼리 간의 차이가 없다고 생각합니다. 그리고 특정 결과를 얻기 위해 CTE를 사용할지 서브 쿼리를 사용할 지에 대한 의견도 분분하고요. 사실, CTE로 쓴 대부분의 쿼리문은 서브 쿼리로도 작성할 수 있습니다. 여기서 중요한 단어는 "대부분"인데요. 물론 경우에 따라 CTE만이 여러분이 원하는 결과를 얻어낼 수 있도록 도와주기도 합니다. 또, CTE와 서브 쿼리 중 골라..

자료 번역 : SQL 2021. 1. 6. 09:30

서브 쿼리의 종류에는 무엇이 있을까?

서브 쿼리는 다양한 비즈니스 상황에 사용됩니다. SQL의 서브 쿼리의 종류에는 어떤 것들이 있을까요? 그리고 그것들을 어떻게 효율적으로 사용할 수 있을까요? 이번 글에서는 서브 쿼리 종류를 살펴보고 그것들이 유용하게 쓰일 수 있는 상황에 대해 살펴보고자 합니다. 서브 쿼리는 무엇인가요? 서브 쿼리는 쿼리 안에 또 다른 쿼리가 들어간 것을 의미합니다. 상황에 따라 메인 쿼리의 WHERE, FROM, SELECT 절에 새로운 쿼리를 넣고 싶을 때가 생긴답니다. 새로운 개념을 이해할 때는 예시를 보면서 이해하는 게 가장 쉽죠. 이제 예시를 가지고 살펴보도록 합시다. 우리가 몇 개의 미술관을 운영한다고 가정해 봅시다. 그리고 우리의 데이터베이스 내에는 아래와 같은 테이블이 존재하고요. 첫 번째 테이블 : gal..

자료 번역 : SQL 2021. 1. 4. 12:05

SQL 내 집계 함수 vs. 윈도우 함수: 유사점과 차이점

만약 여러분이 SQL 윈도우 함수와 아직 친숙하지 않다면, 윈도우 함수가 기존의 집계 함수와 어떻게 다른지 궁금할 수 있습니다. 윈도우 함수는 언제 쓰는 걸까요? 이 글에서 윈도우 함수와 집계 함수를 살펴볼 건데, 이 둘의 유사점과 차이점을 중심으로 살펴보려고 합니다. 그러고 난 후 어떤 분석을 하고 싶은지에 따라 무엇을 사용하는 것이 좋을지 보려고 합니다. 만약 SQL의 기초 문법을 공부하셨다면 그다음 단계의 함수들에 관해 알아보고 싶을 겁니다. 이런 함수들은 분석을 더 용이하게 하죠. SQL 공부를 하다 보면 곧 2개 유형의 그룹핑과 관련된 함수를 마주하게 됩니다. 바로 윈도우 함수(window functions)와 집계 함수(aggregate functions)이죠. 이 두 함수가 하는 역할은 무엇..

자료 번역 : SQL 2021. 1. 3. 01:19

DATE_TRUNC : 기댈 수 있는 SQL 타임스탬프 함수

계속 커져만 가는 데이터 홍수 속에서, 우리는 시간별로 데이터를 정돈하고자 타임스탬프라는 것에 의지합니다. 하지만 시간스탬프의 0.001초 정도까지의 디테일은 오히려 분석에 방해가 될 수 있어요. 예를 들어, 유저 회원가입의 트렌드를 살펴보고 싶다고 가정해 봅시다. 아마, 회원가입이 발생한 시간에 따라 총 회원가입 수를 살펴보겠죠. 아마도 분석에는 회원가입 이벤트가 가지고 있는 타임스탬프를 살펴볼 텐데, 아마 그 타임스탬프가 가지고 있는 모든 정보를 필요로 하지는 않을 겁니다. 연별, 월별, 일별 회원가입 수를 보고자 할 수는 있어도 시간별, 분별, 초별 회원가입의 경향을 파악하는 건 오히려 당신의 분석을 괴롭게 만들 겁니다. 이럴 때 아주 유용하게 사용되는 기능이 바로 DATE_TRUNC() 함수 입니..

자료 번역 : SQL 2020. 11. 29. 00:11

추가 정보

인기글

최신글

페이징

이전
1 2 3
다음
TISTORY
kim’s work log © Magazine Lab
페이스북 트위터 인스타그램 유투브 메일

티스토리툴바