1만시간의법칙

join

교집합을 만드는 것, 두 개의 테이블 간에 일치하는 것을 조인한다.

emp와 dept 테이블에 deptno라는 공통 테이블이 있다.

where 절에 emp.deptno 와 같이 테이블을 구분해서 조인이 가능하다.

예시)

select ename,dname
from emp,dept
where emp.deptno=dept.deptno
and ename='SCOTT';

inner join

on을 사용해서 테이블을 연결한다, using도 사용 가능하다.

on 사용시 각각테이블의 값을 = 로 묶어줘야함

예시)

select ename,dname
from emp inner join dept
on emp.deptno=dept.deptno
where ename='SCOTT';

using은 인자값을 ( ) 로 입력한다

예시)
select ename,dname
from emp inner join dept
using(deptno)
where ename='SCOTT';

셋 다 모두 같은 결과가 나온다.

outer join

left outer join, right outer join, full outer join

어느 한쪽의 데이터를 모두 출력한다. 조건에 맞는 것을 다른 쪽에 출력한다.

조건에 맞지 않은 것은 null로 표시한다.

natural join

select loc, ename, sal
from emp natural join dept
where loc='new york';

self join

한 테이블이 자기 자신과 join을 다시 하는 경우

dual은 의미없는 빈 테이블임

[숫자함수]

abs : 절대값을 구함

 > select abs(-100) from dual;

floor : 소수점 아래를 자른다

trunc: 특정 자리수까지 나오게 가능

 >select floor(34.1234) from dual;
 >select trunc(34.1234,2) from dual;

round : 특정 자리수에서 반올림(반올림하는 자릿수 지정가능)

 >select round(34.1234,1) from dual;

mod : 나누기를 하고 나머지를 결과로 돌려줌

> select mod(5201,10) from dual;

[연습]

select empno, ename
from emp
where mod(empno,2)=0;

!! 시험에 잘 나옴 !!

*in 뒤에 해당 하는 값 보여줌, or랑 똑같음

in, not in 300, 500

> not을 붙이면 300, 500이 아닌 데이터를 보여줌

*like 특정 글자만 알 때,

like, not like

>F% 

% : 개수도 모를 때

_ : 글자를 모르지만 개수는 알 때

ex) 세번째가 A인 값의 개수 구하기

select count(*) from emp
where ename  like '__A%

*null 빈 값

null > is null, is not null. 사용 =는 사용하지 않음

null은 데이터에서 가장 큰 값으로 친다.

ex)null 값이 아닌 데이터 구하기

select * from emp
where comm is not NULL;

*order by 절

크기순으로 나열하는 절

ascending 오름차순(디폴트), descending 내림차순 순서대로

ex) 입사일이 가장 최근인 사람 구하기

select empno,ename,job,hiredate
from emp
order by hiredate desc;

테이블 만드는 법

create table 테이블명(

(컬럼명 테이터타입(숫자) 기본키입력));

예시 )

create table dept(
deptid number(3) ,
dname char(20),
budget char(5),
primary key(deptid));

프라이머리 키 지정 아래처럼 따로 할 수도 있음

primary key(empid),

외래 키 지정 foreign key(dept) references dept(id)--> 아버지 키

부분함수 종속이 존재, 제거해야함 = 1정규화

회원ID와 계좌번호가 고객ID를 알 수 있다 > 엔터티 분해

회원 ID가 고객 정보를 알 수 있다 > 엔터티 분해(결정자이다) = 2정규화

관리코드가 관리점을 찾아낼 수 있다 = 이행적 함수 종속

관리코드, 관리점 분해 = 무손실 분해

일반식별 영역으로 관리점포가 아버지, 계좌가 자식으로 분해함 = 3정규화

PART 2

1. 3층 스키마

데이터 독립성을 확보하기 위한 방법

3단계 계층으로 분리(각 계층=뷰)

3층 스키마의 독립성

-논리적 독립성 : 외부 스키마가 영향을 받지 않는 것

-물리적 독립성 : 개념 스키마가 영향을 받지 않는 것

2. 3층 스키마 구조

◇외부 스키마

-사용자 관점, 응용 프로그램이 접근하는 데이터베이스

◇개념 스키마

-설계자 관점, 통합 데이터 베이스 구조

◇내부 스키마

-개발자 관점, 물리적 저장 구조(데이터 저장 구조, 레코드 구조, 필드 정의, 인덱스)

3. sqld 실습

1. 권한

sysdba system. hr, scott

system 1234

connect == conn

1. 엔티티생성--테이블

create table emp(

empno number(4) primary key,

ename varchar2(12) not null, 

sal number(8),

job char(15));

스키마, 엔티티, 테이블 만듬

select empom ename

from emp

:

select empnom ename

from emp:

edit

PART 1 데이터 모델링의 이해

◇데이터 모델링이란

- 현실세계를 데이터 베이스로 표현하기 위해서 추상화한다..

- 고객과의 의사소통을 통해 고객의 업무 프로세스를 이해해야 한다

- 고객의 업무 프로세스를 이해한 후 데이터 모델링 표기법을 사용한다.

- 고객이 쉽게 이해할 수 있도록 복잡하지 않게 한다.

- 고객의 비즈니스 프로세스를 이해하고 비즈니스 프로세스의 규칙을 정의한다.

엔티티 : 데이터 중에 내가 관리하고자 하는 집합, 관리해야하는 데이터

속성 : 엔티티가 가지는 항목, 칼럼

관계 : 엔티티간의 관계

정규화 : 삽입, 삭제에 이상 발생하면

◇데이터 모델링의 특징

추상화 - 간략하게

단순화 - 쉽게 이해하게

명확성 - 명확하게, 한 가지 의미만

◇데이터 모델링의 단계

1) 개념적 모델링 :

- 전사적 관점에서 기업의 데이터를 모델링한다.

- 추상화 수준의 가장 높은 수준의 모델링이다.

- 계층형 데이터(tree) 모델, 네트워크 모델(망형), 관계형(테이블) 모델에 관계 없이 업무 측면에서 모델링한다.

2) 논리적 모델링 :

- 특정 데이터 베이스 모델에 종속한다.

- 식별자응 정의하고 관계, 속성 등을 모두 표현한다.

- 정규화를 통해 재사용성을 높인다

3) 물리적모델링

- 구축할 데이터베이스 관리 시스템에 테이블, 인덱스 등을 생성하는 단계이다.

- 성능, 보안, 가용성 등을 고려하여 데이터 베이스를 구축한다.

4) 데이터 모델링을 위한 ERD (Entity Relationship Diagram)

-엔티티를 도출하고 그린다

-엔티티를 배치한다

-엔티티 간의 관계를 설정한다

-관계명을 서술한다

-관계 참여도를 표현한다

-관계의 필수 여부를 표현한다

관점

데이터 - 비즈니스 프로세스에서 사용되는 데이터를 구조 분석, 정적 분석 -> 원자값으로 만드는 것이 목정

프로세스 - 비즈니스 프로세스에서 수행하는 작업을 모두 시나리오 분석, 도메인 분석, 동적 분석

데이터와 프로세스 - 프로세스와 데이터 간의 관계를 의미한다.

5)데이터 모델링 고려사항

1)데이터 모델의 독립성

2)고객 요구사항이 표현

3) 데이터 품질 확보