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DB/RDBMS4

6. SQL(3) 데이터 검색(2) 그룹 질의 집계 함수 특점 컬럼에통계 연산 수행 SELECT절 or HAVING절에서 사용 집계 함수의 종류 -> COUNT, SUM, AVG, MAX ,MIN DSITINCT 중복제거 그룹 질의 특정 기준으로 레코드를 그룹화, 각 레코드별 집계 함수 사용 SELECT 질의 GROUP BY 컬럼; // SELECT 절에 집계 함수에 사용되는 컬럼의 값이 존재해야함 SELECT 학과, COUNT *)AS 학생 수 FROM 학생 GROUP BY 학과; H HAVING 절 GROUP BY(그룹 질의) 결과 레코드에 조건 적용 WHERE : 레코드에 대한 조건 기술, HAVING:집계 결과 레코드에 대한 조건 기술 중첩 질의 (서브 쿼리) SELECT문 안에 SELECT문 내부 질의의 처리결과.. 2021. 4. 29.
4. SQL(1) SQL의 개요 database 데이터의 관리와 사용을 완벽히 분리하기 위해 db사용, database 프로그램의 언어가 필요하게 되었다 SQL은 관계대수에 기초하여 RDBMS의 관리를 위해 설계된 언어 1986년 ANSI, 1987년 ISO에서 표준으로 제정 국제표준을 확장한 독자적 버전이 존재 특징 비절차적(선언형) 언어, 필요한 데이터만 기술 인간의 언어(자연어)와 매유 유사하고 간단, 명료하다 데이터 정의 언어 (DDL) 데이터베이스 내의 객체를 생성 및 삭제, 구조를 조작 데이터가 준수해야하는 제약조건 기술 CREATE, ALTER, DROP 등 데이터 조작 언어 (DML) DDL에 의해 정의된 테이블의 데이터를 조작하는 명령어의 집합 데이터에 대한 CRUD(생성, 검색, 삭제, 수정) INSER.. 2021. 4. 19.
3. 관계형 모델 데이터베이스 모델링 과정 개념적 데이터 모델링의 결과 계좌와 학생 사이에 보유라는 관계가 있는 경우 학생이 없으면 계좌가 존재할 수 없기 때문에 계좌는 약한 개체가 되고 학생은 강한 개체가 된다 -> 약한 개체는 2중 사각형, 관계는 2중 마름모로 표현 논리적 데이터 모델링 단계 DMBS에서 사용하는 데이터 모델에 맞추어 데이터를 표현하는 과정 데이터 정의 언어로 기술된 개념 스키마 생성이 최종 목표 관계형 모델 1969년 에드가F.코드에 의해 제안 릴레이션(관계)으로 데이터를 표현하는 모델 데이터 표현이 단순하고 직관적 구조화 모델 대다수의 DBMS의 기초 : RDBMS - Oracle, MySQL, MSSQL등 릴레이션의 구성 2개의 메타데이터에 의해서 하나의 값이 만나면 데이터가 된다 특정 시점에서.. 2021. 3. 31.
2. 데이터베이스 모델링 2-1. 데이터베이스 모델링의 필요 비즈니스적 관점 어떤 데이터를 저장해야 하는가? 프로그래머의 관점 데이터를 어떻게 저장해야하 하는가? 데이터베이스 시스템의 구현 과정 요구사항 분석 -> 개념 스키마 -> 내부 스키마 개념 스키마 : 개념적, 논리적 데이터 모델링 내부 스키마 : 물리적 데이터 모델링 요구사항 분석 -> 개념적 데이터 모델링 -> 논리적 -> 내부 스키마 -> 물리적 -> 내부스키마 데이터베이스 모델링의 개념 데이터의 의미를 파악하고 데이터와 관여하는 업무 프로세스를 개념적으로 정의하고 분석하는 작업 모델링의 단계 데이터 모델 사용할 데이터를 선별하여 데이터베이스에 체계적으로 구조화하여 저장/사용할 방법이 필요 데이터 모델 : 의미 데이터 타입, 연산 등을 명시하기 위해 사용할 수 있는.. 2021. 3. 13.
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