### Connect by prior
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주어진 문제는 계층형 쿼리를 통해 조직 구조를 나타내는 SQL문을 작성하는 문제입니다. 이 문제를 풀기 위해 필요한 개념과 각 선택지를 분석해보겠습니다.
### SQL 쿼리 분석
주어진 SQL 쿼리는 다음과 같은 구성 요소로 이루어져 있습니다:
```sql
SELECT *
FROM Mytest
START WITH ( ㄱ ) IS NULL
CONNECT BY PRIOR ( ㄴ )
AND today BETWEEN '2017-01-01' AND '2022-12-31'
ORDER SIBLINGS BY empid;
```
[[CONNECT by PRIOR 구문 이해]]
### 쿼리 구조 설명
1. **START WITH 절**: `START WITH`는 트리 구조에서 루트 노드를 정의하는 부분입니다. `IS NULL` 조건을 보면, 이 부분에 들어가는 것은 `MGRID`일 가능성이 큽니다. `MGRID`가 `NULL`인 경우가 루트 노드이기 때문입니다. 따라서 `( ㄱ )`에는 `MGRID`가 들어갈 가능성이 큽니다.
2. **CONNECT BY 절**: `CONNECT BY`는 부모 자식 관계를 정의하는 절입니다. `PRIOR` 키워드를 사용하여 부모 자식 관계를 설정합니다. `( ㄴ )`에 들어갈 부분은 부모와 자식 관계를 연결할 수 있는 컬럼이어야 하므로, 여기에는 `EMPID`나 `MGRID`가 들어갈 수 있습니다.
3. **ORDER SIBLINGS BY**: 이 구문은 동일한 계층 레벨에서 형제 노드들을 정렬하는 데 사용됩니다. 이 문제에서는 `empid`를 기준으로 정렬하고 있습니다.
### 데이터 분석
주어진 테이블 `Mytest`는 다음과 같은 구조입니다:
| EMPID | NAME | TODAY | MGRID |
|-------|-------|-------------|-------|
| 1000 | 조조 | 2017-01-01 | NULL |
| 1001 | 유비 | 2017-01-01 | 1000 |
| 1002 | 관우 | 2020-01-01 | 1000 |
| 1003 | 조자룡 | 2020-01-01 | 1000 |
| 1004 | 여포 | 2020-01-01 | NULL |
| 1005 | 동탁 | 2022-01-01 | 1004 |
| 1006 | 사마의 | 2022-01-01 | 1004 |
| 1007 | 순욱 | 2022-01-01 | 1004 |
조조(1000)와 여포(1004)가 최상위에 위치하며, 나머지 인물들은 각각 조조와 여포의 하위에 위치합니다.
### 선택지 분석
1. **1번 선택지**: (ㄱ) `empid`, (ㄴ) `empid = mgrid`
- 이 경우 `START WITH empid IS NULL` 조건이 성립하지 않기 때문에 루트 노드를 찾지 못하게 됩니다.
2. **2번 선택지**: (ㄱ) `empid`, (ㄴ) `mgrid = empid`
- 마찬가지로 `START WITH empid IS NULL`이 성립하지 않습니다.
3. **3번 선택지**: (ㄱ) `mgrid`, (ㄴ) `empid = mgrid`
- 이 경우 `START WITH mgrid IS NULL`로 루트 노드를 올바르게 찾을 수 있으며, `empid = mgrid`를 통해 부모 자식 관계를 올바르게 설정할 수 있습니다.
4. **4번 선택지**: (ㄱ) `mgrid`, (ㄴ) `mgrid = empid`
- `CONNECT BY PRIOR` 절에서 `mgrid = empid`가 되어 부모 자식 관계가 역으로 설정되므로 올바르지 않습니다.
### 정답
위 분석에 따르면, 가장 적절한 쿼리 구성은 **3번 선택지**입니다. (ㄱ) `mgrid`, (ㄴ) `empid = mgrid`이 정답입니다.
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계층적 쿼리에서 데이터를 실제로 어떻게 조회하고 찾아가는지, 단계별로 설명드리겠습니다. 이 설명은 `CONNECT BY PRIOR` 구문을 이해하는 데 도움이 될 것입니다.
### 데이터 테이블
우선, 주어진 `Mytest` 테이블을 다시 한 번 보겠습니다:
| 부서ID | 부서코드 | 상위부서코드 |
|--------|----------|--------------|
| 10 | 50 | 0 |
| 20 | 400 | 50 |
| 30 | 150 | 400 |
| 40 | 200 | 150 |
| 50 | 250 | 200 |
### 목표
**부서코드 400**을 시작점으로, 상위 부서들을 계층적으로 찾아가면서 조회하는 것입니다.
### 쿼리 분석
쿼리:
```sql
SELECT 상위부서코드
FROM Mytest
WHERE 부서코드 = 400
START WITH 상위부서코드 = 0
CONNECT BY PRIOR 상위부서코드 = 부서코드;
```
### 단계별로 설명
1. **초기 조건: WHERE 부서코드 = 400**
- `WHERE 부서코드 = 400` 조건에 의해 부서코드가 `400`인 레코드를 먼저 필터링합니다.
- 이 조건에 맞는 행은 다음과 같습니다:
| 부서ID | 부서코드 | 상위부서코드 |
|--------|----------|--------------|
| 20 | 400 | 50 |
1. **루트 노드 찾기: START WITH 상위부서코드 = 0**
- `START WITH 상위부서코드 = 0`은 루트 노드를 설정합니다. 상위부서코드가 `0`인 행이 루트로 간주됩니다.
- 이 조건에 맞는 행은 다음과 같습니다:
| 부서ID | 부서코드 | 상위부서코드 |
|--------|----------|--------------|
| 10 | 50 | 0 |
- 이 루트 노드는 아직 최종 결과와는 관련이 없지만, 계층의 시작점을 정의하는 역할을 합니다.
3. **계층적 탐색: CONNECT BY PRIOR 상위부서코드 = 부서코드**
- 이제 쿼리는 `PRIOR 상위부서코드`와 `부서코드` 간의 관계를 기반으로 계층을 탐색합니다.
- `PRIOR` 키워드는 직전(부모) 노드의 값을 참조합니다.
**첫 번째 단계:**
- `부서코드 400`의 상위부서코드가 `50`입니다.
- 이 값을 가진 부모 노드를 찾습니다.
- `부서코드 = 50`인 행이 탐색됩니다:
| 부서ID | 부서코드 | 상위부서코드 |
|--------|----------|--------------|
| 10 | 50 | 0 |
**두 번째 단계:**
- 이제, `부서코드 50`의 상위부서코드가 `0`입니다.
- 이 값은 `START WITH` 조건에서 설정된 루트 노드이므로, 더 이상 부모를 탐색하지 않고 이 단계에서 계층 탐색이 종료됩니다.
4. **결과 정리:**
- 상위 부서의 코드를 탐색하는 쿼리이므로, 각 단계에서 `상위부서코드` 값이 반환됩니다.
- 이 쿼리는 부서코드 `400`의 상위 부서인 `50`과 그 상위 부서인 `0`을 탐색해 내고, 이 결과를 반환합니다.
### 최종 결과
결과는 상위부서코드들이 반환됩니다:
```text
50
0
```
이 과정에서, `PRIOR` 키워드는 현재 탐색 중인 노드의 상위부서코드를 기준으로 이전에 탐색된 노드(부모 노드)의 `부서코드`와 비교하며 계층적 탐색을 진행합니다. 이렇게 계층적으로 데이터를 탐색하며, 각 노드의 부모-자식 관계를 통해 전체 계층 구조를 탐색합니다.
### 정답
위의 분석을 통해 **4번 선택지**가 가장 적절한 SQL 쿼리입니다. 이 쿼리는 부서코드 400부터 시작하여 상위 부서코드를 올바르게 찾을 수 있도록 구성되어 있습니다.
---
### SQL 연산자 : IN
in은 or을 의미한다.
```sql
SELECT * FROM Mytest WHERE (COL1, COL2) IN (('x', 'y'), ('KK', 'BB'));
```
![[Screenshot 2024-08-17 at 11.30.52 AM.png]]
---
### 계층형 쿼리 중 connect by 키워드 종류
![[Screenshot 2024-08-17 at 11.29.18 AM.png]]
1. **LEVEL**
- `LEVEL`은 계층형 쿼리에서 현재 행이 트리 구조에서 어느 깊이에 위치하는지를 나타냅니다. 계층형 쿼리에서 자주 사용되는 함수입니다.
2. **TRIM**
- `TRIM`은 문자열에서 앞뒤의 공백이나 특정 문자를 제거하는 함수입니다. 문자열 처리를 위한 함수이며, 계층형 쿼리와는 직접적인 관련이 없습니다.
3. **SYS_CONNECT_BY_PATH**
- `SYS_CONNECT_BY_PATH`는 계층형 쿼리에서 특정 노드까지의 경로를 문자열로 반환하는 함수입니다. 계층형 쿼리에서 사용되는 중요한 함수입니다.
4. **CONNECT_BY_ROOT**
- `CONNECT_BY_ROOT`는 계층형 쿼리에서 루트 노드의 값을 반환하는 함수입니다. 계층형 쿼리에서 사용됩니다.
- ---
### 분산 데이터 베이스 투명성
- 분할, 위치, 지역사상, 중복 투명성이 관계 잇음
**분산 데이터베이스의 투명성 종류**
1. **분할 투명성 (Fragmentation Transparency)**:
- 데이터가 여러 조각으로 나뉘어 저장되어 있어도, 사용자는 이를 하나의 테이블처럼 사용할 수 있는 투명성을 의미합니다.
2. **위치 투명성 (Location Transparency)**:
- 데이터가 물리적으로 어디에 저장되어 있는지와 관계없이, 사용자는 데이터를 동일한 방식으로 접근할 수 있는 투명성을 의미합니다.
3. **지역사상 투명성 (Local Mapping Transparency)**:
- 데이터베이스의 논리적 구조와 실제 저장소의 물리적 구조 간의 관계를 숨겨주는 투명성을 의미합니다.
4. **이행 투명성 (Execution Transparency)**:
- 분산 트랜잭션이 여러 노드에서 실행될 때, 사용자는 이러한 복잡한 실행 과정을 알 필요가 없게 하는 투명성을 의미합니다.
---
### 중복제거 = distinct
![[Screenshot 2024-08-17 at 11.36.07 AM.png]]
### 문제 설명
이 문제에서 원하는 결과는 `CLASS` 칼럼에 따라 그룹화한 후, 각 그룹에서 `NAME` 값이 중복되지 않은 개수를 세어 결과를 반환하는 것입니다.
### 주어진 데이터 테이블 (`Mytest`):
| CLASS | NAME |
|-------|------|
| A | 조조 |
| A | 조조 |
| A | 조조 |
| B | 유비 |
| B | 관우 |
| C | 여포 |
| C | 여포 |
### 원하는 결과:
| CLASS | Result |
|-------|--------|
| A | 1 |
| B | 2 |
| C | 1 |
### 쿼리 분석
문제에서 주어진 SQL 문 중, `NAME`의 중복된 값을 제거하고 각 `CLASS`별로 `NAME`의 고유한 값의 개수를 세어야 합니다.
### 올바른 쿼리:
```sql
SELECT CLASS, COUNT(DISTINCT NAME) AS "Result"
FROM Mytest
GROUP BY CLASS;
```
이 쿼리는 각 `CLASS`를 기준으로 `NAME`의 중복을 제거한 후, 고유한 `NAME` 값의 개수를 세어줍니다.
### 쿼리 실행 과정
1. **GROUP BY CLASS**:
- `CLASS` 칼럼을 기준으로 그룹화합니다.
- 그룹 A: {조조, 조조, 조조}
- 그룹 B: {유비, 관우}
- 그룹 C: {여포, 여포}
2. **COUNT(DISTINCT NAME)**:
- 각 그룹 내에서 중복된 `NAME`을 제거한 후 고유한 `NAME` 값의 개수를 셉니다.
- A 그룹: 고유한 값은 "조조" 하나이므로, 결과는 1.
- B 그룹: 고유한 값은 "유비", "관우" 두 개이므로, 결과는 2.
- C 그룹: 고유한 값은 "여포" 하나이므로, 결과는 1.
### 실행 결과
위의 쿼리를 실행하면 다음과 같은 결과를 얻습니다:
| CLASS | Result |
|-------|--------|
| A | 1 |
| B | 2 |
| C | 1 |
### 결론
- **DISTINCT**: 중복을 제거하여 고유한 값을 추출하는 데 사용됩니다.
- **COUNT(DISTINCT 컬럼명)**: 중복을 제거한 후 고유한 값의 개수를 세는 기능을 합니다.
이 문제에서는 `COUNT(DISTINCT NAME)`을 사용하여 `CLASS`별로 중복되지 않은 `NAME` 값의 개수를 세는 것이 핵심입니다.
---
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### 문제 설명
이 문제는 SQL에서 **집계 함수**를 사용할 때 발생하는 동작 방식을 이해하고, 주어진 쿼리의 결과를 계산하는 것을 목표로 합니다. 이 문제를 풀기 위해서는 `SUM()`과 `COUNT()` 함수의 동작 방식을 이해해야 하며, 특히 `COUNT(NO)`가 NULL 값을 어떻게 처리하는지에 대한 이해가 필요합니다.
### 핵심 개념
1. **SUM() 함수**:
- `SUM()` 함수는 특정 열의 모든 값의 합계를 계산합니다. 이 함수는 NULL 값을 무시하고 합계를 계산합니다.
2. **COUNT() 함수**:
- `COUNT()` 함수는 특정 열의 값이 NULL이 아닌 행의 개수를 계산합니다. `COUNT(*)`는 테이블의 전체 행 수를 계산하지만, `COUNT(열이름)`은 NULL이 아닌 값의 개수만을 계산합니다.
3. **NULL 값의 처리**:
- SQL에서는 NULL 값은 "알 수 없는 값"으로 처리되며, 대부분의 집계 함수는 NULL 값을 계산에서 제외합니다.
### 예시 데이터와 개념 설명
`Mytest` 테이블의 데이터는 다음과 같습니다:
| NO | SCORE |
|------|-------|
| 001 | 150 |
| NULL | 250 |
| 003 | 50 |
| 004 | 150 |
| NULL | 600 |
주어진 SQL 쿼리는 다음과 같습니다:
```sql
SELECT SUM(SCORE) / COUNT(NO) FROM Mytest;
```
이 쿼리는 다음 두 가지를 계산합니다:
- `SUM(SCORE)`: `SCORE` 열의 모든 값의 합계입니다. 이 경우 `150 + 250 + 50 + 150 + 600 = 1200`입니다.
- `COUNT(NO)`: `NO` 열에서 NULL이 아닌 값의 개수를 계산합니다. 이 경우 `001`, `003`, `004` 세 개의 값만 NULL이 아니므로 `3`이 됩니다.
따라서, 결과는 `1200 / 3 = 400`이 됩니다.
### 선택지 분석
1. **1번 선택지: 100**
- 이 결과는 계산과 일치하지 않습니다.
2. **2번 선택지: 200**
- 이 결과는 계산과 일치하지 않습니다.
3. **3번 선택지: 300**
- 이 결과는 계산과 일치하지 않습니다.
4. **4번 선택지: 400**
- 이 결과는 올바른 계산과 일치합니다.
### 결론
주어진 SQL 쿼리의 결과값은 **4번 선택지: 400**입니다.
---
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### 문제 설명
이 문제는 SQL에서 `UNION`과 `UNION ALL`의 차이와, `GROUP BY`를 사용하여 각 `JOB_ID`별로 최대 급여와 최소 급여를 선택하는 방법을 이해해야 풀 수 있는 문제입니다. 주어진 테이블과 SQL 쿼리를 비교하여, 주어진 결과와 동일한 결과를 반환하는 쿼리를 찾아야 합니다.
### 핵심 개념
1. **GROUP BY**:
- `GROUP BY`는 특정 컬럼을 기준으로 데이터를 그룹화하여 집계 함수(`MAX`, `MIN`, `SUM`, `AVG` 등)를 적용할 수 있습니다.
- 예를 들어, `GROUP BY JOB_ID`는 `JOB_ID`별로 데이터를 그룹화하여 각각의 그룹에 대해 집계 함수를 계산합니다.
2. **UNION vs UNION ALL** :
- `UNION`은 두 개 이상의 SELECT 결과를 합칠 때 중복된 행을 제거하고 합친 결과를 반환합니다.
- `UNION ALL`은 중복된 행을 제거하지 않고 합친 결과를 반환합니다.
- 두 결과 집합이 중복된 행을 포함하고 있으면, `UNION ALL`을 사용할 때 중복된 행이 나타날 수 있습니다.
3. **SELECT 서브쿼리**:
- 서브쿼리는 SELECT 문의 결과를 다른 SELECT 문의 FROM 절에서 사용하는 것입니다.
- 이 문제에서는 서브쿼리를 사용하여 최대값과 최소값을 각각 구한 후, 이를 하나의 결과로 합치는 방법을 사용합니다.
### 예시 데이터
다음은 `Mytest` 테이블의 예시 데이터입니다:
| JOB_ID | SALARY |
|---------|--------|
| manager | 1300 |
| manager | 1500 |
| manager | 1900 |
| helper | 1500 |
| helper | 2500 |
이 데이터를 기준으로 `JOB_ID`별로 최대 급여와 최소 급여를 구하고, 결과를 합친 후 정렬한 결과가 다음과 같습니다:
| JOB_ID | SALARY |
|---------|--------|
| helper | 2500 |
| helper | 1500 |
| manager | 1900 |
| manager | 1300 |
### 선택지 분석
1. **1번 선택지:**
```sql
select *
from (
select job_id, max(salary) from Mytest group by job_id
union
select job_id, min(salary) from Mytest group by job_id
);
```
- 이 쿼리는 `JOB_ID`별로 최대 급여와 최소 급여를 구한 다음, `UNION`으로 중복을 제거하고 합친 결과를 반환합니다. 주어진 결과와 일치할 가능성이 큽니다. 왜냐하면 `UNION`은 중복을 제거하고 결과를 반환하기 때문입니다.
2. **2번 선택지:**
```sql
select *
from (
select job_id, max(salary) from Mytest group by salary
union
select job_id, min(salary) from Mytest group by salary
);
```
- 이 쿼리는 잘못된 `GROUP BY` 조건을 사용하고 있습니다. `GROUP BY job_id`로 그룹핑해야 하는데, `GROUP BY salary`로 그룹핑하고 있습니다. 따라서 이 쿼리는 잘못된 결과를 반환할 것입니다.
3. **3번 선택지:**
```sql
select *
from (
select job_id, max(salary) from Mytest group by job_id
union all
select job_id, min(salary) from Mytest group by job_id
);
```
- 이 쿼리는 `UNION ALL`을 사용하여 중복을 제거하지 않고 최대값과 최소값을 합칩니다. 만약 중복된 값이 있는 경우 중복된 결과가 나타날 수 있습니다. 주어진 결과와는 다를 수 있습니다.
4. **4번 선택지:**
```sql
select *
from (
select job_id, max(salary) from Mytest group by salary
union all
select job_id, min(salary) from Mytest group by salary
);
```
- 이 쿼리도 잘못된 `GROUP BY` 조건을 사용하고 있으며, `UNION ALL`을 사용하여 중복을 제거하지 않습니다. 이 쿼리는 주어진 결과와는 전혀 다른 결과를 반환할 것입니다.
### 결론
주어진 결과와 일치하는 쿼리는 **1번 선택지**입니다. 이 쿼리는 `GROUP BY job_id`를 사용하여 각 `JOB_ID`별로 최대 급여와 최소 급여를 구하고, `UNION`을 사용하여 중복을 제거한 후 정렬된 결과를 반환합니다.
---
![[Screenshot 2024-08-17 at 11.51.00 AM.png]]
### 문제 설명
이 문제는 SQL의 `GROUP BY` 절에서 데이터를 그룹화할 때 사용하는 고급 기능인 **GROUPING SETS**, **ROLLUP**, **CUBE**의 개념을 이해하는 것을 목표로 합니다. 주어진 결과를 얻기 위해 적절한 SQL 구문을 선택해야 합니다.
### 핵심 개념
1. **GROUP BY**:
- `GROUP BY`는 특정 열을 기준으로 데이터를 그룹화하고, 각 그룹에 대해 집계 함수를 적용할 때 사용됩니다.
- 예를 들어, `DEPTNO`와 `JOB`을 기준으로 그룹화하면, 각 부서와 직업 조합에 대해 집계된 결과를 얻을 수 있습니다.
2. **GROUPING SETS**:
- `GROUPING SETS`는 여러 개의 그룹을 한 번에 정의할 수 있는 기능입니다.
- 예를 들어, `GROUPING SETS((DEPTNO, JOB), (DEPTNO), (JOB))`은 `DEPTNO`와 `JOB`별, `DEPTNO`별, `JOB`별로 그룹화된 결과를 반환합니다.
- 특정 그룹화 조합에 대해서만 집계를 계산할 수 있습니다.
3. **ROLLUP**:
- `ROLLUP`은 `GROUP BY`에서 계층적으로 그룹화하여, 각 단계에서 부분 합계를 포함한 결과를 제공합니다.
- 예를 들어, `ROLLUP(DEPTNO, JOB)`은 `DEPTNO`와 `JOB`별로 그룹화된 결과와 함께 `DEPTNO`별 전체 합계, 전체 합계를 반환합니다.
4. **CUBE**:
- `CUBE`는 `ROLLUP`과 유사하지만, 가능한 모든 조합의 그룹화와 그에 따른 집계를 반환합니다.
- 예를 들어, `CUBE(DEPTNO, JOB)`은 `DEPTNO`와 `JOB`별, `DEPTNO`별, `JOB`별, 전체 합계를 반환합니다.
### 예시 데이터와 개념 설명
#### 예시 데이터
다음은 `Mytest` 테이블의 예시 데이터입니다:
| DEPTNO | JOB | SAL |
|--------|---------|-----|
| 100 | 중견사 | 1300 |
| 100 | 관리자 | 2400 |
| 200 | 중견사 | 1900 |
| 200 | 데이터분석가 | 6000 |
| 200 | 관리자 | 2975 |
#### 예시 쿼리
만약 데이터를 `DEPTNO`와 `JOB`별로 그룹화하고 각각의 `SAL` 합계를 계산하려면:
```sql
SELECT DEPTNO, JOB, SUM(SAL)
FROM Mytest
GROUP BY DEPTNO, JOB;
```
이 쿼리는 `DEPTNO`와 `JOB`의 조합으로만 데이터를 그룹화합니다.
#### GROUPING SETS
```sql
SELECT DEPTNO, JOB, SUM(SAL)
FROM Mytest
GROUP BY GROUPING SETS((DEPTNO, JOB), (DEPTNO), (JOB));
```
이 쿼리는 각각의 그룹화 조합에 대해 집계를 계산하며, `DEPTNO`와 `JOB`별, `DEPTNO`별, `JOB`별로 집계된 결과를 제공합니다.
#### ROLLUP
```sql
SELECT DEPTNO, JOB, SUM(SAL)
FROM Mytest
GROUP BY ROLLUP(DEPTNO, JOB);
```
이 쿼리는 `DEPTNO`와 `JOB`별로 데이터를 그룹화하고, 추가로 `DEPTNO`별 총합과 전체 총합을 포함합니다.
#### CUBE
```sql
SELECT DEPTNO, JOB, SUM(SAL)
FROM Mytest
GROUP BY CUBE(DEPTNO, JOB);
```
이 쿼리는 가능한 모든 그룹화 조합에 대해 집계된 결과를 반환합니다.
### 주어진 결과 분석
주어진 결과는 다음과 같습니다:
| DEPTNO | JOB | SUM(SAL) |
|--------|-------------|----------|
| 100 | 중견사 | 1300 |
| 100 | 관리자 | 2400 |
| 100 | | 3700 |
| 200 | 중견사 | 1900 |
| 200 | 데이터분석가 | 6000 |
| 200 | 관리자 | 2975 |
| 200 | | 10875 |
| | | 14575 |
이 결과는 `DEPTNO`와 `JOB`에 따라 그룹화된 결과뿐만 아니라, `DEPTNO`별 합계와 전체 합계가 포함되어 있습니다.
### 선택지 분석
1. **1번 선택지:**
```sql
GROUP BY DEPTNO, JOB
```
- 이 선택지는 `DEPTNO`와 `JOB`별로만 데이터를 그룹화하며, 주어진 결과와 일치하지 않습니다.
2. **2번 선택지:**
```sql
GROUP BY GROUPING SETS(DEPTNO, JOB)
```
- 이 선택지는 `DEPTNO`와 `JOB`별로만 그룹화된 결과를 제공합니다. 주어진 결과와 일치하지 않습니다.
3. **3번 선택지:**
```sql
GROUP BY ROLLUP(DEPTNO, JOB)
```
- 이 선택지는 `DEPTNO`와 `JOB`별로 데이터를 그룹화하며, 추가로 `DEPTNO`별 총합과 전체 총합을 포함한 결과를 제공합니다. 주어진 결과와 정확히 일치합니다.
4. **4번 선택지:**
```sql
GROUP BY CUBE(DEPTNO, JOB)
```
- 이 선택지는 모든 그룹화 조합에 대한 결과를 반환합니다. 주어진 결과는 일부 조합만 포함하고 있으므로, 주어진 결과와 일치하지 않습니다.
### 결론
주어진 결과와 동일한 결과를 반환하는 쿼리는 **3번 선택지**입니다. 이 쿼리는 `ROLLUP`을 사용하여 `DEPTNO`와 `JOB`별로 데이터를 그룹화하며, `DEPTNO`별 합계와 전체 합계를 포함하는 결과를 제공합니다.
---
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### 문제 설명
이 문제는 SQL에서 **`IN` 절**과 **`EXISTS 절`**의 사용을 이해하고, 두 절을 사용한 쿼리가 동일한 결과를 반환하도록 하는 방법을 찾는 것을 목표로 합니다. 두 쿼리가 동일한 결과를 반환하려면 `IN` 절을 `EXISTS` 절로 변환할 때 조건을 정확히 맞춰야 합니다.
### 핵심 개념
1. **`IN` 절**:
- `IN` 절은 특정 값이 서브쿼리에서 반환된 값 중 하나와 일치할 때 참이 됩니다.
- 주로 값 목록이나 서브쿼리에서 반환된 값들과 비교할 때 사용됩니다.
2. **`EXISTS` 절**:
- `EXISTS` 절은 서브쿼리가 하나 이상의 행을 반환하면 참이 됩니다.
- 서브쿼리 내에서 조건이 만족되면 행이 존재하는지 여부에 따라 참 또는 거짓을 반환합니다.
3. **서브쿼리의 사용**:
- `IN` 절에서는 서브쿼리 결과에 특정 값이 포함되어 있는지 확인합니다.
- `EXISTS` 절에서는 서브쿼리가 결과를 반환할 수 있는지 여부를 확인합니다.
### 예시 데이터와 개념 설명
`MytestA`와 `MytestB` 테이블의 예시 데이터는 다음과 같습니다:
**MytestA**:
| COL1 | COL2 | COL3 |
|------|------|------|
| 1 | 200 | 2000 |
| 2 | 310 | 3000 |
| 3 | 400 | 4000 |
| 4 | 500 | 5000 |
**MytestB**:
| COL1 | COL2 | COL3 |
|------|------|------|
| 1 | 200 | 1000 |
| 2 | 350 | 2000 |
| 3 | 400 | 3000 |
| 4 | 550 | 4000 |
### SQL1 분석
```sql
SELECT *
FROM MytestA a
WHERE (a.col1, a.col2)
IN (SELECT b.col1, b.col2
FROM MytestB b
WHERE b.col3 > 1400);
```
이 쿼리는 `MytestB`에서 `COL3 > 1400`인 행의 `COL1`과 `COL2`를 가져와서, 그 값들과 `MytestA`의 `COL1`, `COL2`를 비교하여 일치하는 행을 반환합니다.
### SQL2 분석
SQL2에서 `EXISTS` 절을 사용해 동일한 결과를 얻기 위해서는, `MytestB`의 `COL1`, `COL2`와 `MytestA`의 `COL1`, `COL2`를 비교하고, `MytestB`의 `COL3`이 1400보다 큰 경우에만 `MytestA`의 행이 반환되도록 해야 합니다.
### 선택지 분석
1. **1번 선택지**:
```sql
SELECT 1 FROM MytestB b
WHERE a.col1 = b.col1
AND a.col2 = b.col2
AND b.col3 > 1400;
```
- 이 선택지는 `MytestB`의 `COL3`이 1400보다 큰 경우에만 일치하는 `MytestA`의 행을 반환하므로, `SQL1`과 동일한 결과를 반환합니다.
2. **2번 선택지**:
```sql
SELECT 1 FROM MytestB b
WHERE a.col1 = b.col1
AND a.col2 = b.col2
AND b.col3 < 1400;
```
- 이 선택지는 `MytestB`의 `COL3`이 1400보다 작은 경우에만 반환되므로, `SQL1`과는 다른 결과를 반환합니다.
3. **3번 선택지**:
```sql
SELECT 1 FROM MytestB b
WHERE a.col1 = b.col1
AND a.col2 = b.col2
AND b.col3 > 1400;
```
- 이 선택지도 `MytestB`의 `COL3`이 1400보다 큰 경우에만 반환되므로, `SQL1`과 동일한 결과를 반환합니다. 따라서 1번 선택지와 동일한 내용입니다.
4. **4번 선택지**:
```sql
SELECT 1 FROM MytestB b
WHERE a.col1 = b.col1
AND a.col2 = b.col2
AND b.col3 < 1400;
```
- 이 선택지도 `MytestB`의 `COL3`이 1400보다 작은 경우에만 반환되므로, `SQL1`과는 다른 결과를 반환합니다.
### 결론
주어진 `SQL1`과 동일한 결과를 반환하는 올바른 `SQL2` 쿼리는 **1번 선택지**입니다. 이 선택지는 `EXISTS` 절을 사용하여 `MytestA`의 각 행이 `MytestB`에서 `COL1`, `COL2` 값이 일치하고 `COL3`이 1400보다 큰 행이 존재하는지 확인합니다.
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이 문제를 풀기 위해 이해해야 하는 핵심 개념은 **트랜잭션 처리 방식**입니다. 트랜잭션은 데이터베이스에서 일련의 작업이 모두 성공적으로 완료되거나, 전혀 완료되지 않도록 보장하는 단위입니다. Oracle과 SQL Server는 트랜잭션을 처리하는 방식에서 몇 가지 차이가 있으며, 이 문제에서는 그 차이에 대한 이해가 필요합니다.
### 핵심 개념: 트랜잭션(Transaction) 처리 방식
1. **AUTO COMMIT:**
- 대부분의 SQL 시스템에서는 `DML`(Data Manipulation Language) 명령어(예: `INSERT`, `UPDATE`, `DELETE`)를 실행할 때, 명시적으로 `COMMIT`을 호출하지 않으면 트랜잭션이 유지됩니다.
- 그러나 `DDL`(Data Definition Language) 명령어(예: `CREATE`, `ALTER`, `DROP`)는 대부분의 데이터베이스 시스템에서 자동으로 커밋됩니다.
- `AUTO COMMIT` 모드에서는 각 SQL 문이 실행될 때마다 자동으로 `COMMIT`이 수행됩니다. 이 모드는 주로 SQL Server에서 기본 설정으로 사용됩니다.
2. **명시적 트랜잭션:**
- 사용자가 `BEGIN TRANSACTION` 명령어를 사용하여 트랜잭션의 시작을 명시적으로 지정할 수 있으며, 이후 `COMMIT` 또는 `ROLLBACK`을 통해 트랜잭션의 성공 또는 실패를 명시적으로 결정할 수 있습니다.
3. **암시적(묵시적) 트랜잭션:**
- `암시적 트랜잭션` 모드에서는 `BEGIN TRANSACTION`을 명시적으로 호출하지 않아도, 데이터 변경 작업이 실행되면 자동으로 트랜잭션이 시작됩니다. 이 트랜잭션은 사용자가 명시적으로 `COMMIT` 또는 `ROLLBACK`을 실행할 때까지 지속됩니다.
4. **Oracle의 트랜잭션 처리:**
- Oracle에서는 `DML` 문을 실행한 후, 트랜잭션을 완료하기 위해 `COMMIT`을 명시적으로 호출해야 합니다. `INSERT`, `UPDATE`, `DELETE` 등의 작업은 `COMMIT`이 수행되지 않으면 실제로 데이터베이스에 영구적으로 반영되지 않습니다.
- 그러나 `DDL` 문은 자동으로 `COMMIT`을 수행합니다.
### 문제 풀이:
각 선택지를 검토해 보겠습니다.
1. **SQL의 DML과 DDL을 실행할 때 COMMIT을 자동으로 처리하는 것이 AUTO COMMIT이다.**
- 이는 일반적으로 SQL Server에서 적용됩니다. SQL Server에서는 `AUTO COMMIT` 모드가 기본이며, DML 문이 실행되면 자동으로 `COMMIT`이 수행됩니다. 그러나 Oracle에서는 `DML`이 자동으로 `COMMIT`되지 않습니다.
2. **명시적 트랜잭션의 시작과 끝은 모두 SQL을 실행하는 사용자가 지정한다.**
- 맞습니다. 명시적 트랜잭션에서는 사용자가 트랜잭션의 시작과 끝을 명시적으로 지정합니다.
3. **암시적(묵시적) 트랜잭션 처리는 트랜잭션이 자동으로 시작되며 자동으로 완료 혹은 취소되는 것이다.**
- 맞습니다. 암시적 트랜잭션에서는 사용자가 트랜잭션의 시작을 명시적으로 지정하지 않더라도, DML 문이 실행되면 자동으로 트랜잭션이 시작됩니다.
4. **Oracle에서 INSERT를 실행하면 자동으로 COMMIT까지 완료된다.**
- 이 설명은 틀렸습니다. Oracle에서는 `INSERT`, `UPDATE`, `DELETE`와 같은 DML 문이 실행된 후, 명시적으로 `COMMIT`을 실행해야만 변경 사항이 데이터베이스에 영구적으로 반영됩니다. 자동으로 `COMMIT`되지 않습니다.
### 결론:
따라서, 정답은 **4번: Oracle에서 INSERT를 실행하면 자동으로 COMMIT까지 완료된다**가 올바르지 않은 설명입니다. Oracle에서는 `INSERT`를 실행한 후, 자동으로 `COMMIT`되지 않으며, 명시적으로 `COMMIT`을 실행해야 합니다.
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이 문제를 풀기 위해 이해해야 할 핵심 개념은 **SQL 실행 계획(Execution Plan)** 입니다. SQL 실행 계획은 데이터베이스가 SQL 쿼리를 실행할 때 어떤 순서로 작업을 수행하는지, 그리고 어떤 접근 방법을 사용하는지를 보여줍니다. 이를 이해하면 쿼리가 효율적으로 작동하는지, 혹은 비효율적으로 작동하는지를 판단할 수 있습니다.
### 핵심 개념 설명:
1. **TABLE ACCESS**:
- **FULL**: 테이블의 모든 행을 스캔합니다. 이는 일반적으로 효율이 떨어지지만, 인덱스가 없거나 인덱스를 사용할 수 없는 경우에 발생합니다.
- **BY INDEX ROWID**: 인덱스를 통해 특정 행을 찾은 후, 테이블에서 해당 행을 참조합니다.
2. **JOIN**:
- **HASH JOIN**: 두 테이블의 데이터를 결합할 때 사용됩니다. 한 테이블을 메모리에 로드하고, 다른 테이블을 스캔하면서 해시 값을 이용해 매칭합니다.
- **NESTED LOOPS JOIN**: 작은 테이블의 각 행에 대해 큰 테이블을 반복적으로 스캔하여 매칭되는 행을 찾습니다. 작은 데이터 세트에 효과적입니다.
- **MERGE JOIN**: 두 테이블이 정렬되어 있을 때 사용됩니다. 두 테이블을 순차적으로 읽으면서 매칭되는 행을 찾습니다.
3. **FILTER**:
- 특정 조건에 맞는 데이터를 필터링합니다. 이는 WHERE 절이나 HAVING 절에서 사용된 조건에 따라 수행됩니다.
### 예시를 통한 설명:
다음은 간단한 실행 계획의 예시입니다:
```sql
EXPLAIN PLAN FOR
SELECT emp.name, dept.name
FROM employees emp
JOIN departments dept ON emp.department_id = dept.department_id
WHERE dept.name = 'Sales';
```
이 실행 계획의 결과는 아래와 같이 나올 수 있습니다:
```
1. SELECT STATEMENT
2. HASH JOIN
3. TABLE ACCESS FULL (employees)
4. TABLE ACCESS FULL (departments)
```
여기서 데이터베이스는 두 테이블을 전체 스캔하고, 해시 조인을 사용하여 'Sales' 부서에 속한 직원을 찾습니다.
### 선택지 분석:
이제 각 선택지를 실행 계획과 비교하여 분석하겠습니다.
1. **선택지 1: EMP TABLE에 대한 행 제한 구문이 있다.**
- 실행 계획을 보면, `filter(ROWNUM<10)`이라는 조건이 있습니다. 이는 EMP 테이블의 행 수를 제한하는 구문입니다. 따라서 이 설명은 맞습니다.
2. **선택지 2: EMP TABLE과 DEPT TABLE은 LEFT OUTER JOIN으로 수행되고 있다.**
- 실행 계획에서 `HASH JOIN`이 사용되고 있습니다. 그러나 LEFT OUTER JOIN이 아니라 일반적인 INNER JOIN에 해당하는 JOIN 방식입니다. 이 설명은 틀렸습니다.
3. **선택지 3: EMP TABLE과 DEPT TABLE에서 EMP 테이블을 FULL Access하다가 9개의 행을 읽으면 멈춘다.**
- 실행 계획에 따르면, EMP 테이블은 FULL ACCESS로 읽혀지고, 필터 조건 `filter(ROWNUM<10)`에 따라 9개의 행을 읽으면 멈추게 됩니다. 이 설명은 맞습니다.
4. **선택지 4: EMP 테이블과 DEPT 테이블은 HASH JOIN을 하고 있다.**
- 실행 계획에서 `HASH JOIN`이 명확히 나타나 있습니다. 이 설명은 맞습니다.
### 정답:
따라서 **정답은 2번**입니다. EMP 테이블과 DEPT 테이블이 LEFT OUTER JOIN이 아닌 HASH JOIN으로 수행되고 있으므로, 선택지 2번이 잘못된 설명입니다.