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| </p> | | </p> |
| == ORACLE ==
| | {{틀:타이틀 라운드 |
| = [[ORACLE SQL 30일 학습|오라클 SQL 30일 학습]]= | | |제목=[[:Category:oracle|오라클]]: {{PAGESINCATEGORY: oracle}} 건 , [[:Category:postgresql|PostgreSql]] : {{PAGESINCATEGORY: postgresql}} 건 , [[:Category:mysql|MySQL]]: {{PAGESINCATEGORY: mysql}} 건, [[:Category:linux|LINUX]]: {{PAGESINCATEGORY: linux}} 건 |
| == [[SQL 기본]] ==
| | |아이콘=emoji_objects |
| === [[데이터 베이스 용어 설명]] ===
| | }} |
| === [[SELECT 구문]] ===
| |
| ==== [[GROUP BY 절]] ====
| |
|
| |
|
| 물론이죠! Oracle의 GROUP BY 절에 대해 초보자도 이해하기 쉽게 설명해드릴게요.
| | = ORACLE = |
| | == [[ORACLE SQL 튜닝]] == |
| | === [[튜닝 개론]]=== |
| | :::# [[카디널리티 와 셀렉티비티]] |
| | :::# [[성능을 고려한 설계]] |
| | :::# [[효율적인 SQL 작성법]] |
|
| |
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| ⸻
| | === [[튜닝 환경 구축]] === |
| | :::# [[DBMS_XPLAN 사용법]] |
| | :::# [[REAL PLAN 사용법]] |
| | :::# [[SQL 트레이스 방법]] |
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| 1. GROUP BY 절이란?
| | === [[인덱스 설계]] === |
| • 뜻 (영문): GROUP BY is used to group rows that have the same values in specified columns into summary rows.
| | :::# [[인덱스 아키텍처]] |
| • 뜻 (한글): GROUP BY는 특정 컬럼 값을 기준으로 같은 값들끼리 묶어서 결과를 보여주는 SQL 절입니다.
| | :::# [[오라클 인덱스 종류|인덱스 종류]] |
| | :::# [[엑세스 패스]] |
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| ⸻
| | === [[옵티마이져]] === |
| | ==== [[JPPD(Join Predicate PushDown,조인절 PUSHDOWN)]]==== |
| | ==== [[View pushed predicate (조건절 PUSHDOWN)]]==== |
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| |
|
| 2. 특징
| | === [[튜닝 힌트]] === |
| • 집계 함수(예: COUNT(), SUM(), AVG(), MAX(), MIN())와 함께 자주 사용됩니다.
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| • 데이터를 그룹별 요약하거나 분류해서 볼 수 있습니다.
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| ⸻
| | === [[대용량 데이터 튜닝]] === |
| | ==== [[병렬 쿼리 튜닝]] ==== |
| | === [[ORACLE 튜닝 대상 조회]] === |
| | === [[성능 문제 식별 방법론과 튜닝 접근법]]=== |
| | ---- |
|
| |
|
| 3. 사용 방법
| | == [[ORACLE 아키텍쳐의 이해]] == |
| | === [[테이블 조인 방식|오라클 조인 과 알고리즘 ]] === |
| | ==== [[NL 조인]]==== |
| | ==== [[HASH 조인]]==== |
| | ==== [[MERGE 조인|SORT MERGE 조인]]==== |
| | ==== [[세미조인]] ==== |
| | ==== [[안티조인]] ==== |
| | === [[파라미터 설계]] === |
| | === [[오라클 테이블의 구조]]=== |
| | === [[오라클 파티션테이블의 구조]] === |
| | === [[데이터 블럭의 구조]] === |
| | === [[오라클 컬럼의 구조]] === |
| | ==== [[오라클 컬럼의 저장순서]] ==== |
| | ==== [[컬럼의 순서가 변경시 ROW의 물리적 구조변화|컬럼 순서 변경시 ROW의 물리구조 변화]]==== |
| | ==== [[오라클 컬럼저장 방식 개선 (12c 업그레이드) ]] ==== |
| | === [[오라클 인덱스의 구조]] === |
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| |
|
| SELECT 컬럼명, 집계함수
| | ---- |
| FROM 테이블명
| |
| GROUP BY 컬럼명;
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| | = [[DBA_수행_방법론_(공공/대기업_SI_프로젝트)]]= |
| | == [[DBA_수행_방법론_(공공/대기업_SI_프로젝트)#개요|개요]] == |
| | == [[단계별 수행 방법론]] == |
| | === [[분석 단계]] === |
| | ==== [[산출물]] ==== |
| | ==== [[주요 작업 TASK]] ==== |
| | === [[설계 단계]] === |
| | ==== [[산출물]] ==== |
| | ==== [[주요 작업 TASK]] ==== |
| | === [[구축 단계]] === |
| | ==== [[산출물]] ==== |
| | ==== [[주요 작업 TASK]] ==== |
| | === [[테스트 단계]] === |
| | ==== [[산출물]] ==== |
| | ==== [[주요 작업 TASK]] ==== |
| | === [[전개 단계]] === |
| | ==== [[산출물]] ==== |
| | ==== [[주요 작업 TASK]] ==== |
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| 4. 예제
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| 예제 테이블: employees
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| emp_id name department salary
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| 1 John Sales 3000
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| 2 Alice Sales 3200
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| 3 Bob IT 4000
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| 4 Carol IT 4200
| |
| 5 David HR 2800
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| 예제 1: 부서별 평균 급여 구하기
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| SELECT department, AVG(salary) AS avg_salary
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| FROM employees
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| GROUP BY department;
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| | |
| 결과
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| department avg_salary
| |
| Sales 3100
| |
| IT 4100
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| HR 2800
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| 설명: department(부서)별로 묶어서, 각 부서의 salary(급여) 평균을 구한 것입니다.
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| 예제 2: 부서별 직원 수 구하기
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| SELECT department, COUNT(*) AS num_employees
| |
| FROM employees
| |
| GROUP BY department;
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| | |
| 결과
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| | |
| department num_employees
| |
| Sales 2
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| IT 2
| |
| HR 1
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| 설명: GROUP BY department를 통해 부서별로 직원 수를 센 것입니다.
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| 5. 주의사항
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| • GROUP BY에 사용하지 않은 컬럼은 SELECT절에 직접 쓸 수 없습니다. (단, 집계 함수 안에 들어가는 경우는 예외)
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| • GROUP BY는 정렬 기능이 아닙니다. 정렬은 ORDER BY를 사용해야 합니다.
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| 좋습니다! 이제 GROUP BY의 복잡한 예제와 함께 자주 같이 쓰이는 **고급 개념 (HAVING, 다중 컬럼 그룹화 등)**도 설명해드릴게요.
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| 1. HAVING 절
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| 개념
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| • HAVING은 GROUP BY로 그룹화한 결과에 조건을 거는 절입니다.
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| • WHERE는 그룹화 전에 조건, HAVING은 그룹화 후 조건입니다.
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| 예제 테이블: sales
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| id product region amount
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| 1 Laptop Seoul 2000
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| 2 Laptop Busan 1500
| |
| 3 Phone Seoul 1000
| |
| 4 Phone Busan 1200
| |
| 5 Laptop Seoul 2200
| |
| 6 Phone Seoul 1300
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| 예제 1: 지역별로 제품 판매 총합이 3000 이상인 경우만 보기
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| SELECT region, SUM(amount) AS total_sales
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| FROM sales
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| GROUP BY region
| |
| HAVING SUM(amount) >= 3000;
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| | |
| 결과
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| | |
| region total_sales
| |
| Seoul 5500
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| | |
| 설명: GROUP BY region으로 지역별로 묶고, HAVING을 통해 총합이 3000 이상인 지역만 필터링합니다.
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| ⸻
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| 2. 다중 컬럼 GROUP BY
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| 개념
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| • 두 개 이상의 컬럼을 기준으로 복합적으로 그룹화할 수 있습니다.
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| ⸻
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| 예제 2: 지역 + 제품별 판매 총액 구하기
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| SELECT region, product, SUM(amount) AS total_sales
| |
| FROM sales
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| GROUP BY region, product;
| |
| | |
| 결과
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| | |
| region product total_sales
| |
| Seoul Laptop 4200
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| Seoul Phone 2300
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| Busan Laptop 1500
| |
| Busan Phone 1200
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| | |
| 설명: region과 product를 동시에 그룹화하여, 각 지역-제품 조합별로 총 판매량을 계산했습니다.
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| ⸻
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| 3. GROUP BY + JOIN 활용
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| 복잡한 데이터 분석에는 JOIN과 GROUP BY를 함께 사용합니다.
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| 예제 테이블
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| employees
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| emp_id name dept_id
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| 1 John 10
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| 2 Alice 10
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| 3 Bob 20
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| departments
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| dept_id dept_name
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| 10 Sales
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| 20 IT
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| salaries
| |
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| emp_id salary
| |
| 1 3000
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| 2 3500
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| 3 4000
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| ⸻
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| 예제 3: 부서별 평균 급여 구하기 (JOIN 사용)
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| SELECT d.dept_name, AVG(s.salary) AS avg_salary
| |
| FROM employees e
| |
| JOIN departments d ON e.dept_id = d.dept_id
| |
| JOIN salaries s ON e.emp_id = s.emp_id
| |
| GROUP BY d.dept_name;
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| | |
| 결과
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| dept_name avg_salary
| |
| Sales 3250
| |
| IT 4000
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| 설명: 여러 테이블을 JOIN해서 dept_name 기준으로 묶고 평균 급여를 계산했습니다.
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| ⸻
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| 4. ROLLUP (고급)
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| ROLLUP은 그룹별 합계 외에 **전체 합계(총계)**까지 같이 보여줍니다.
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| ⸻
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| 예제 4: 제품별 판매 총액과 전체 총액까지 보여주기
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| SELECT product, SUM(amount) AS total_sales
| |
| FROM sales
| |
| GROUP BY ROLLUP(product);
| |
| | |
| 결과
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| | |
| product total_sales
| |
| Laptop 3700
| |
| Phone 3500
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| NULL 7200
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| | |
| 설명: NULL은 전체 총합을 의미합니다. 제품별 합계 + 전체 합계를 한 번에 볼 수 있습니다.
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| ⸻
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| 요약
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| 개념 설명
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| GROUP BY 특정 컬럼으로 그룹화
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| HAVING 그룹화된 결과에 조건을 거는 절
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| 다중 그룹화 두 개 이상 컬럼으로 그룹화
| |
| JOIN + GROUP BY 여러 테이블 연결 후 그룹화
| |
| ROLLUP 그룹별 합계 + 전체 합계까지 한 번에 출력
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| ⸻
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| [[category:oracle]]
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| ==== [[WITH 절]] ====
| |
| ==== [[SQL 조인]] ====
| |
| === [[INSERT 구문]] ===
| |
| === [[UPDATE 구문]] ===
| |
| === [[MERGE 구문]] ===
| |
| | |
| == [[SQL 활용]] ==
| |
| === [[오라클SQL 과 안시SQL]] ===
| |
| === [[SQL 실행원리 와 과정 ]]===
| |
| === [[최적의 SQL 작성법]] ===
| |
| === [[스칼라 인라인뷰 서브쿼리|서브쿼리(스칼라/인라인뷰/서브쿼리)]]===
| |
| | |
| === [[원도우 함수]]===
| |
| === [[집계함수 (aggregate function)]]===
| |
| | |
| === [[그룹 함수]]===
| |
| === [[인덱스]] ===
| |
| === [[CONNECT BY 절]] ===
| |
| === [[LATERAL]] ===
| |
| == [[PL/SQL 기초]] ==
| |
| === [[함수]] ===
| |
| === [[프로시져]] ===
| |
| === [[패키지]] ===
| |
| === [[트리거]] ===
| |
| == [[SQL 고급]] ==
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| === [[ORACLE DBA 30일 학습]] ===
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