데이터 모델링의 3단계(추상화 수준에 따라 나뉜다)
- 개념적 데이터 모델링(먼저 진행함): 추상화 수준이 높고 업무 중심적, 포괄적인 수준의 모델링 진행, 전사적 데이터 모델링
- 논리적 데이터 모델링: 시스템으로 구축하고자 하는 업무에 대해 key, 속성, 관계 등을 정확하게 표현, 재사용성이 높음
- 물리적 데이터 모델링: 실제로 데이터베이스에 이식할 수 있도록 성능, 저장 등 물리적인 성격을 고려하여 설계
속성
속성의 특성에 따른 분류 : 기본속성, 파생속성, 설계속성
구성방식에 따른 분류 : PK, FK, 일반속성
주식별자의 특징
- 유일성: 주식별자에 의해 엔터티 내에 모든 인스턴스들을 유일하게 구분한다.
- 최소성: 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수여야 한다.
- 불변성: 주식별자가 특정 엔터티에 지정되면, 그 값은 변하지 않아야 한다.
- 존재성: 주식별자가 정해지면 값이 꼭 정해져야한다.(NOT NULL)
실행순서
FROM-WHERE-GROUP BY-HAVING-SELECT-ORDER
TRUNCATE
TRUNCATE는 테이블의 모든 행(row)의 데이터를 삭제한다. DDL에 속함
- 참고) DROP은 테이블 정의 자체를 삭제한다.
또 다른 DDL : CREATE, ALTER, DROP
함수
LPAD('X', 5, 'X') => XXXXX : 총 다섯자리를 'X'로 채운다.
ROUND(12345.678, -2) => 십의자리에서 반올림하여 12300
SIGN(120) => 양수면 1, 음수면 -1, 0이면 0을 반환한다.
NULL 관련 함수들
COMM
NULL
500
NVL(COMM, 100), ISNULL(COMM, 100) : 100, 500
- COMM이 NULL이면 2번째 지정값을 출력하고 NULL이 아니면 COMM을 그대로 출력한다.
NULLIF(COMM, 100) : NULL, 500
- COMM와 100이 같으면 NULL을 리턴하고 다르면 첫 번째 값을 반환한다.
COALESCES(COMM, 100) : 100, 500
- NULL이 아닌 첫번째 값을 반환한다.
DECODE(A, B, X, Y)
- A=B 이면 X, A !=B 이면 Y 출력
시간 계산
30/24/60은 30x1/24/60으로 생각하자. 1일을 24시간으로 나누면 1시간이고 1시간을 60으로 나누면 1분이다.
논리연산자 실행 순서
NOT > AND > OR
집계함수와 NULL
SUM(NULL)은 NULL을 리턴하고
COUNT(NULL)은 0을 리턴한다.
중복 순위 처리
RANK는 2등이 2명일 경우 1,2,2,4
DENSE_RANK는 2등이 2명일 경우 1,2,2,3
데이터 형식
NUMBER(5,2)는 XXX.YY 로 표현되야 한다. XXXX.Y는 불가함! 소수는 숫자가 더 많아져도 OKAY
CHAR(10)으로 컬럼이 정의되어 있을 때 NULL값은 들어갈 수 있다.
기타
COUNT를 사용할 때 CASE ~ ELSE 0가 있으면 안된다.
OR는 중복을 1번만 카운트한다.
GROUP BY 절에는 컬럼 별칭 사용 불가, 그룹 합수도 사용 불가하다.
별칭을 사용했으면 별칭으로 정렬해야한다.(테이블.별칭 사용 불가)
<= ALL(20,30,40)은 20,30,40보다 작은 값을 구하는 것이니 20보다 작은 수를 찾으면 된다.
