Part 3 - 02. SQL 활용

□ EQUI 조인

- 두 개의 테이블 간에 일치하는 것을 조인

- "="의 비교 연산자를 사용

- ISO 표준 SQL로 INNER JOIN을 사용해야 함

 

□ HASH JOIN

- EQUI 조인에서만 나타나는 실행 계획

 

□ OUTER JOIN

- 두 개의 테이블 간에 교집합을 조회하고 한쪽 테이블에만 있는 데이터도 포함시켜서 조회

- 왼쪽 테이블에 있는 행도 포함하면 LEFT OUTER JOIN, 오른쪽 테이블에 있는 행도 포함하면 RIGHT OUTER JOIN, 양쪽 모두 포함시키면 FULL OUTER JOIN이라 함

 

□ CROSS JOIN

- 조인구가 없이 조인이 되며, 카테시안 곱이 발생하여 많은 행이 조회

 

□ UNION

- 두 개의 테이블을 하나로 합치면서 중복된 데이터를 제거 / 이 과정에서 정렬 과정 발생

- 두 개의 테이블의 칼럼 수, 데이터 형식 모두 일치해야 가능

- 두 개의 테이블을 하나로 합치면서 중복된 데이터를 제거

 

□ UNION ALL

- UNION처럼 두 개의 테이블을 하나로 합치나, 중복된 것을 제거하거나 정렬을 유발하지 않음

 

□ MINUS

- 두 개의 테이블에서 차집합을 조회

- MINUS와 동일한 연산은 EXCEPT

 

□ 계층형 조회(CONNET BY)

- 가장 상위 레벨(LEVEL)의 값은 1

- LPAD는 트리 형태를 보기 위해 사용

 

□ 서브쿼리(Subquery)

- SELECT문 내에 다시 SELECT문을 사용하는 SQL문

- 인라인 뷰(View)와 스칼라 서브쿼리(Scala Subquery) 등이 있음

- WHERE구에 SELECT문을 사용하면 서브쿼리라고 함

- FROM구에 SELECT문을 사용한 것은 인라인 뷰임

- 서브쿼리 밖에 있는 SELECT문을 메인쿼리(Main Query)라고 함

 

□ 다중 행 비교 연산자

- IN: 하나만 동일하면 참

- ALL: 모두 동일하면 참
- ANY: 하나 이상 동일하면 참

- EXISTS: 결과가 하나라도 존재하면 참

 

□ GROUPING

- ROLLUP, CUBE, GROUPING SET에서 생성되는 합 값을 구분하기 위해서 만들어진 함수

 

□ GROUPING SETS

- GROUP BY에 나오는 컬럼의 순서와 관계없이 다양한 소계를 만들수 있고, 개별적으로 처리

 

□ ROLLUP

- GROUP BY의 컬럼에 대하여 Subtotal을 만듦

 

□ CUBE

- 다차원 집계를 제공하여 다양하게 데이터 분석 수행

- 조합할 수 있는 경우의 수가 모두 조합되는 것

 

□ 파티션(Partition) 기능

- 대용량 테이블을 여러 개의 데이터 파일에 분리해서 저장

- 입력, 수정, 삭제, 조회 성능 향상

- 파티션 별로 독립적으로 관리될 수 있음

- 테이블 스페이스 간에 이동 가능

- 데이터 범위를 줄여 성능 향

 

□ 파티션 종류

- Range Partition: 값의 범위를 기준으로 분할

- List Partition: 특정 값을 기준으로 분할

- Hash Partition: 해시함수를 사용하여 데이터를 분할

 

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Reference:

임호진 외 1명, 「SQL 개발자 이론서 + 문제집」, 영진닷컴(2020)