![[Screenshot 2024-08-17 at 10.56.27 AM.png]]
주어진 문제는 분산 데이터베이스 시스템에 대한 설명 중 옳지 않은 것을 찾는 것입니다. 분산 데이터베이스는 여러 지리적 위치에 분산된 데이터베이스들이 네트워크로 연결되어 하나의 시스템처럼 작동하는 것을 말합니다. 각 보기의 내용을 분석해보겠습니다.
### 보기 분석:
1. **지역 데이터베이스에서 사용자 Query를 실행하고 빠르게 응답할 수 있다.**
- **올바른 설명**입니다. 분산 데이터베이스는 사용자가 가까운 지역의 데이터베이스에 접근하여 데이터를 처리할 수 있으므로 응답 속도가 빠를 수 있습니다.
2. **여러 개의 데이터베이스가 존재하므로 관리하기가 어렵다.**
- **올바른 설명**입니다. 분산 데이터베이스는 여러 위치에 데이터베이스가 분산되어 있어 중앙 집중형 데이터베이스보다 관리가 더 복잡할 수 있습니다.
3. **보안 통제가 쉽고 비용이 절감된다.**
- **틀린 설명**입니다. 분산 데이터베이스는 여러 위치에 데이터가 분산되어 있어 보안 통제가 더 어려울 수 있으며, 네트워크 비용, 데이터 동기화, 백업 비용 등이 증가할 수 있습니다.
4. **장애 시에 다른 데이터베이스가 서비스하게 하여 가용성이 좋아진다.**
- **올바른 설명**입니다. 분산 데이터베이스는 특정 데이터베이스에 장애가 발생하더라도 다른 위치의 데이터베이스가 이를 대체하여 서비스를 유지할 수 있습니다.
### 결론:
**③번**이 분산 데이터베이스에 대한 잘못된 설명입니다. 분산 데이터베이스는 보안 관리가 더 어렵고, 네트워크 및 동기화 비용 등이 추가되므로 비용 절감이 반드시 이루어진다고 할 수 없습니다.
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![[Screenshot 2024-08-17 at 10.57.17 AM.png]]
주어진 문제는 데이터베이스 모델링 관점 중에서 **CRUD 메트릭스**와 관련된 관점을 찾는 것입니다. CRUD 메트릭스는 Create, Read, Update, Delete의 약자로, 데이터베이스에서 데이터의 생성, 조회, 수정, 삭제를 의미합니다. 이 메트릭스를 통해 데이터와 프로세스 간의 상관관계를 분석할 수 있습니다.
### 각 선택지 분석:
1. **프로세스 관점**:
- 이 관점은 시스템이 수행하는 업무나 기능에 초점을 맞추며, CRUD 메트릭스보다는 업무 시나리오 분석과 관련이 있습니다.
2. **데이터 관점**:
- 이 관점은 업무에서 사용되는 데이터를 구조적으로 분석하는 것에 중점을 둡니다. CRUD 메트릭스보다는 데이터 모델링과 직접적으로 관련됩니다.
3. **데이터와 데이터 간의 상관 관점**:
- 이 관점은 데이터 간의 관계와 연관성을 분석하는 것으로, 데이터의 연결성과 관계 모델링에 초점을 맞추지만 CRUD 메트릭스와 직접적인 관련은 없습니다.
4. **데이터와 프로세스의 상관 관점**:
- **이 관점이 정답입니다**. 이 관점은 데이터와 프로세스 간의 상호작용을 분석하며, CRUD 메트릭스는 이 관점에서 주요한 역할을 합니다. CRUD 메트릭스를 통해 어떤 프로세스가 어떤 데이터에 영향을 미치는지 파악할 수 있습니다.
### 결론:
CRUD 메트릭스와 관련된 관점은 **④ 데이터와 프로세스의 상관 관점**입니다.
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![[Screenshot 2024-08-17 at 10.57.37 AM.png]]
### 요약
Hash Join은 Vlookup 함수와 비슷하다. 두 테이블 중 작은 테이블을 메모리에 올려두고, 큰 테이블을 하나씩 프로빙 해나가면서 조인을 한다.
이 문제는 **Hash Join**에 대한 설명 중에서 옳지 않은 것을 찾는 것입니다. Hash Join은 데이터베이스에서 두 테이블을 조인할 때, 특히 큰 데이터셋을 조인하는 데 효율적인 알고리즘입니다.
[[Hash Join 개념 및 예시 데이터]]
### 각 선택지 분석:
- Hash Join은 일반적으로 테이블을 구분하지 않고 수행합니다. 아닌 것 같아. 먼저 해쉬 테이블을 먼저 만들어야 하잖아?
- 해시 조인은 Equal Join(동등 조인)에서 주로 사용되며, Non-Equal Join에서는 사용되지 않는 것이 일반적입니다.
- 해시 테이블을 메모리에 올려두기 때문에 CPU 사용량이 증가할 수 있으며, Random Access(임의 접근)가 발생할 수 있습니다.
- 작은 테이블이 해시 테이블로 선택되어야 하며, 큰 테이블을 프로브(probe)로 사용합니다.
정답 4번.
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![[Screenshot 2024-08-17 at 10.58.16 AM.png]]
이 문제는 데이터베이스 설계에서 속성(Attribute)의 종류를 묻고 있습니다. 특히 "주소"와 같은 속성이 어떤 유형의 속성에 해당하는지를 묻고 있습니다.
### 각 선택지 분석:
1. **파생 속성**:
- 파생 속성은 다른 속성의 값을 이용하여 계산되거나 유도된 속성입니다. 예를 들어, `나이` 속성이 `생년월일`로부터 계산된다면, `나이`는 파생 속성입니다. 이 경우, 주소는 파생 속성이 아닙니다.
2. **일반 속성**:
- 일반 속성은 기본적인 데이터 항목을 의미합니다. 예를 들어, 고객의 이름이나 ID는 일반 속성에 해당합니다. 주소도 독립된 데이터 항목으로 간주될 수 있지만, 주소는 더 복잡한 형태를 가질 수 있기 때문에 보통 복합 속성으로 분류됩니다.
3. **설계 속성**:
- 설계 속성은 데이터베이스 설계 단계에서 추가되는 속성으로, 실제 비즈니스와 직접적인 연관이 없는 속성입니다. 예를 들어, 외래 키(foreign key) 등이 설계 속성에 해당합니다. 이 경우, 주소는 설계 속성이 아닙니다.
4. **복합 속성**:
- **복합 속성**은 여러 개의 세부 속성으로 구성된 속성을 말합니다. 예를 들어, 주소는 "도시", "우편번호", "도로명" 등의 여러 하위 항목으로 구성될 수 있습니다. 따라서 **주소**는 복합 속성에 해당합니다.
### 결론:
"주소"는 **복합 속성**에 해당합니다. 정답은 **④번**입니다.
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![[Screenshot 2024-08-17 at 10.59.44 AM.png]]
이 문제는 데이터베이스의 **3층 스키마 구조**에 대해 묻고 있습니다. 데이터베이스의 3층 스키마 구조는 다음과 같은 세 가지 단계로 구성됩니다:
1. **외부 단계 (External Level)**:
- 사용자나 응용 프로그램이 데이터를 어떻게 보는지를 정의합니다. 이 단계에서는 개별 사용자가 데이터를 어떻게 인식하고 접근하는지를 나타냅니다.
2. **개념 단계 (Conceptual Level)**:
- 데이터베이스 전체의 논리적 구조를 정의합니다. 이 단계에서는 데이터베이스의 전체적인 논리적 모델을 정의하며, 모든 사용자가 공유하는 공통적인 데이터베이스 구조를 나타냅니다.
3. **내부 단계 (Internal Level)**:
- 데이터가 실제로 저장되는 물리적 구조를 정의합니다. 데이터가 저장되는 방식과 관련된 세부 사항이 이 단계에서 다뤄집니다.
### 선택지 분석:
1. **외부 단계**: 3층 스키마에 해당합니다.
2. **사용 단계**: 3층 스키마의 공식적인 단계는 아닙니다.
3. **개념 단계**: 3층 스키마에 해당합니다.
4. **내부 단계**: 3층 스키마에 해당합니다.
[[스키마의 실제 데이터 예시]]
### 결론:
**"사용 단계"**는 데이터베이스 3층 스키마의 구성 요소가 아닙니다. 따라서 정답은 **②번**입니다.
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![[Screenshot 2024-08-17 at 11.00.24 AM.png]]
이 문제는 데이터베이스 설계에서 **반정규화**를 적용하는 이유에 대해 묻고 있습니다. 반정규화는 데이터베이스의 성능을 향상시키기 위해 일부러 데이터의 중복을 허용하거나, 데이터베이스 설계를 정규화하지 않는 것을 의미합니다. 각 선택지를 분석하여 반정규화를 적용하지 않아도 되는 상황을 찾아보겠습니다.
[[반정규화 예시데이터]]
### 각 선택지 분석:
1. **데이터를 조회할 때 디스크 입출력량이 많아서 성능이 저하되는 경우**:
- **반정규화를 적용할 수 있는 이유**입니다. 반정규화를 통해 디스크 I/O를 줄여 성능을 향상시킬 수 있습니다.
2. **여러 개의 테이블을 조인으로 인한 성능 저하가 예상되는 경우**:
- **반정규화를 적용할 수 있는 이유**입니다. 조인 연산을 줄이기 위해 데이터를 중복 저장하여 성능을 개선할 수 있습니다.
3. **칼럼의 합계 및 평균 등을 계산하여 읽을 때 성능이 저하될 것이 예상되는 경우**:
- **반정규화를 적용할 수 있는 이유**입니다. 합계나 평균을 미리 계산해두어 성능을 향상시킬 수 있습니다.
4. **정규화의 함수를 충족하지 않지만 데이터의 중복성을 감소시켜 데이터 조회의 성능을 향상시켜야 하는 경우**:
- **옳지 않은 설명**입니다. 반정규화는 오히려 데이터의 중복성을 증가시켜 성능을 향상시키기 위한 방법입니다. 중복성을 감소시키려는 목적은 반정규화와 반대되는 개념인 **정규화**의 목적입니다.
### 결론:
반정규화를 적용하는 이유로 올바르지 않은 설명은 **④번**입니다.
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![[Screenshot 2024-08-17 at 11.00.44 AM.png]]
이 문제는 **슈퍼타입과 서브타입 변환 방법**의 종류에 대해 묻고 있습니다. 슈퍼타입과 서브타입은 데이터베이스 설계에서 상속 관계를 나타내며, 이를 표현하기 위해 여러 가지 변환 방법이 사용됩니다.
[[슈퍼타입과 서브타입 개념 및 예시데이터]]
### 각 선택지 분석:
1. **One To One Type**:
- 슈퍼타입과 서브타입 간의 관계를 1:1로 대응시키는 방법입니다. 각 서브타입이 슈퍼타입과 1:1로 매칭됩니다.
2. **Plus Type**:
- 특정 속성을 추가하여 서브타입을 나타내는 방법입니다. 슈퍼타입에 서브타입을 구분할 수 있는 속성을 추가하여 구현합니다.
3. **Single Type**:
- 슈퍼타입과 서브타입을 하나의 테이블로 통합하여 관리하는 방법입니다. 서브타입을 별도로 분리하지 않고 슈퍼타입 테이블에 모든 속성을 포함시킵니다.
4. **Integration Type**:
- **이 옵션이 가장 의심스럽습니다**. "Integration Type"은 슈퍼타입과 서브타입 변환 방법으로 일반적으로 사용되지 않는 용어입니다.
### 결론:
슈퍼타입과 서브타입 변환 방법의 종류에 해당하지 않는 것은 **④ Integration Type**입니다.
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![[Screenshot 2024-08-17 at 11.01.07 AM.png]]
이 문제는 데이터베이스에서 **카디널리티(Cardinality)**를 계산하는 올바른 식을 찾는 것입니다. 카디널리티는 보통 특정 조건에 맞는 결과 집합의 크기, 즉 결과 레코드 수를 나타냅니다.
### 선택지 분석:
1. **2 \* 전체 레코드 수**
- 이 식은 카디널리티를 계산하는 일반적인 방법이 아닙니다. 특정 조건에 따라 두 배로 증가할 가능성은 있지만, 이 식이 보편적으로 사용되지 않습니다.
2. **0.5 \* 전체 레코드 수**
- 이 식도 마찬가지로, 카디널리티를 계산하는 표준적인 방법이 아닙니다. 특정 상황에서 레코드 수가 절반이 될 수 있지만, 이 또한 일반적인 카디널리티 계산 방식은 아닙니다.
3. **선택도 \* 전체 레코드 수**
- **올바른 식입니다.** 카디널리티는 선택도(Selectivity)와 전체 레코드 수를 곱하여 계산하는 것이 일반적입니다. 선택도는 특정 조건에 맞는 레코드의 비율을 나타내며, 이를 전체 레코드 수와 곱하여 해당 조건에 맞는 결과 집합의 크기(카디널리티)를 계산합니다.
4. **Blevel \* 전체 레코드 수**
- Blevel은 일반적으로 B-트리 인덱스의 레벨을 의미하며, 카디널리티를 계산하는 식으로 사용되지는 않습니다.
### 결론:
카디널리티를 계산하는 올바른 식은 **③ 선택도 \* 전체 레코드 수**입니다.
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![[Screenshot 2024-08-17 at 11.01.50 AM.png]]
이 문제는 데이터베이스 **정규화** 과정에서 특정 정규화 단계의 개념을 묻고 있습니다. 특히, **칼럼 간의 종속성**이 발생할 때 테이블을 분할하는 정규화 단계를 찾는 것입니다.
[[정규화 실제 예시 데이터]]
### 정규화 단계 개요:
1. **제1정규화 (1NF)**:
- 테이블의 모든 속성이 원자값(단일값)을 가지도록 하는 단계입니다. 즉, 중복된 데이터를 제거하고, 각 컬럼에 하나의 값만 있도록 테이블을 구조화합니다.
2. **제2정규화 (2NF)**:
- 제1정규화를 만족하면서, 기본 키가 아닌 속성들이 기본 키의 **일부**에만 종속되지 않도록 하는 단계입니다. 즉, 부분 함수 종속성을 제거합니다. 이 단계에서는 기본 키와 다른 속성 간의 관계에 주목합니다.
3. **제3정규화 (3NF)**:
- 제2정규화를 만족하면서, 기본 키가 아닌 속성 간의 **[[이행적 함수 종속성]]** 을 제거하는 단계입니다. 즉, 기본 키가 아닌 속성들 간의 종속 관계가 있을 때 이를 분리합니다. 이 단계가 바로 **칼럼 간의 종속성이 발생할 때 테이블을 분할하는 과정**입니다.
4. **제4정규화 (4NF)**:
- 다치 종속성(Multi-valued dependency)을 제거하여 테이블을 분할하는 단계입니다. 이는 제3정규화 이후의 단계에서 다중값 종속이 발생할 때 해당합니다.
### 결론:
칼럼 간에 종속성이 발생할 때, 이를 해결하기 위해 테이블을 분할하는 단계는 **제3정규화 (3NF)**입니다. 따라서 정답은 **③ 제3정규화**입니다.
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![[Screenshot 2024-08-17 at 11.02.44 AM.png]]
주어진 ERD(Entity-Relationship Diagram)를 분석하여 각 설명이 맞는지 확인해 보겠습니다.
### ERD 분석:
- **고객** 엔터티는 **그룹ID**를 외래 키(FK)로 가지고 있으며, **사용자 계정**과 연결되어 있습니다.
- **사용자 계정** 엔터티는 **사용자ID**와 **그룹ID**를 가지고 있으며, **그룹ID** 역시 외래 키(FK)입니다.
- **그룹 마스터** 엔터티는 **그룹ID**와 **그룹명**을 가지고 있으며, **그룹ID**는 기본 키로 설정되어 있습니다.
### 각 설명의 검토:
1. **그룹마스터는 여러 개의 동일한 그룹ID를 가질 수 있다.**
- 잘못된 설명입니다. **그룹마스터**에서 **그룹ID**는 기본 키(PK)로 설정되어 있어, 중복된 값이 있을 수 없습니다. 따라서 하나의 **그룹ID**는 하나의 레코드에만 존재해야 합니다.
2. **한 명의 사용자는 여러 개의 그룹에 속해야 한다.**
- 잘못된 설명입니다. ERD 상에서 **사용자 계정**은 **그룹ID**를 외래 키로 가지고 있어, 한 명의 사용자는 하나의 그룹에만 속하는 것으로 보입니다. 복수의 그룹에 속할 수 있다는 설명과는 맞지 않습니다.
3. **그룹 계정에 사용자 계정이 없을 수 있다.**
- 맞는 설명일 가능성이 큽니다. ERD 상에서는 **고객**과 **그룹 마스터** 간에 직접적인 필수 종속 관계를 나타내는 제약조건이 보이지 않으므로, **그룹 계정**에 사용자 계정이 없을 수도 있습니다.
4. **그룹 계정에 여러 명의 사용자가 반드시 속해야 한다.**
- 잘못된 설명입니다. ERD에서 이를 나타내는 강제성 제약 조건이 보이지 않으며, 특정 그룹에 사용자가 반드시 있어야 한다는 규칙은 명시되어 있지 않습니다.
### 결론:
올바른 설명은 **③번**입니다. "그룹 계정에 사용자 계정이 없을 수 있다."라는 설명이 ERD와 일치합니다.
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![[Screenshot 2024-08-17 at 11.03.36 AM.png]]
이 문제는 데이터 정의 언어(DDL)를 사용하여 기존 테이블의 컬럼을 `NOT NULL`로 수정하는 방법을 묻고 있습니다. 주어진 선택지 중에서 올바른 DDL 문장을 선택해야 합니다.
[[ALTER 함수 사용 예시]]
### 각 선택지 분석:
1. **ALTER table Mytest alter column 칼럼명 not null**
- 이 문장은 SQL 표준에서 `ALTER COLUMN` 구문을 사용할 때 주로 데이터베이스에서 지원하지 않는 구문입니다. 일부 DBMS에서는 사용할 수 있지만 일반적으로 지원되지 않는 구문이므로 올바르지 않습니다.
2. **ALTER table Mytest add column 칼럼명 default not null **
- 이 문장은 테이블에 새로운 컬럼을 추가할 때 사용하는 구문이며, 기존 컬럼의 `NOT NULL` 제약 조건을 추가하는 데 사용되지 않습니다. 따라서 이 문장은 올바르지 않습니다.
3. **ALTER table Mytest modify (칼럼명 not null)**
- **이 문장이 올바릅니다.** 이 구문은 기존 컬럼의 속성을 변경할 때 사용됩니다. `MODIFY` 구문을 통해 기존 컬럼에 `NOT NULL` 제약 조건을 추가할 수 있습니다.
4. **ALTER table Mytest add constraint column 칼럼명 default not null**
- 이 문장은 새로운 제약 조건을 추가할 때 사용하는 구문인데, 기본값과 `NOT NULL` 제약을 추가하는 구문으로는 적절하지 않습니다. 특히 `ADD CONSTRAINT`는 주로 외래 키, 고유 키 등을 추가할 때 사용됩니다.
### 결론:
올바른 DDL 문장은 **③번**입니다. `"ALTER table Mytest modify (칼럼명 not null)"`가 기존 테이블의 컬럼을 `NOT NULL`로 수정하는 데 사용됩니다.
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![[Screenshot 2024-08-17 at 11.04.01 AM.png]]
이 문제는 DDL (Data Definition Language) 문에 해당하지 않는 것을 묻고 있습니다. DDL은 데이터베이스의 구조를 정의하거나 수정하는 데 사용되는 SQL 명령어입니다.
[[DDL 구문의 종류]]
### 각 선택지 분석:
1. **CREATE TABLE**:
- **DDL 문**입니다. 테이블을 생성하는 명령어로, 데이터베이스의 구조를 정의합니다.
2. **RENAME**:
- **DDL 문**입니다. 테이블, 열, 인덱스 등의 이름을 변경하는 데 사용됩니다.
3. **COMMIT**:
- **DDL 문이 아닙니다.** COMMIT은 트랜잭션을 종료하고, 그동안 수행된 모든 변경 사항을 영구적으로 데이터베이스에 반영하는 명령어입니다. 이는 DDL이 아닌 **DML (Data Manipulation Language)**이나 **TCL (Transaction Control Language)**에 해당합니다.
4. **ALTER**:
- **DDL 문**입니다. 테이블이나 데이터베이스 객체의 구조를 수정하는 명령어입니다.
### 결론:
**③번 COMMIT**이 DDL 문에 해당하지 않습니다.
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![[Screenshot 2024-08-17 at 11.04.30 AM.png]]
이 문제는 테이블에 새로운 컬럼을 추가하는 올바른 SQL 구문을 묻고 있습니다. 테이블에 컬럼을 추가하기 위해서는 `ALTER TABLE` 명령어를 사용하며, 이때 `ADD` 키워드를 사용하여 새로운 컬럼을 추가할 수 있습니다.
### 각 선택지 분석:
1. **ALTER table Mytest alter add column JOB**
- 이 문장은 잘못된 구문입니다. `alter add column`이라는 표현은 SQL에서 사용되지 않습니다.
2. **ALTER table Mytest modify add JOB**
- 이 문장도 잘못된 구문입니다. `MODIFY`와 `ADD`는 동시에 사용할 수 없습니다. `MODIFY`는 기존 컬럼을 수정할 때 사용됩니다.
3. **ALTER table Mytest add JOB**
- 이 문장은 일부 구문이 생략되어 있어 완전한 SQL 구문이 아닙니다. `ADD` 다음에 `COLUMN` 키워드를 사용해야 합니다.
4. **ALTER table Mytest add column JOB**
- **이 문장이 올바릅니다.** 이 구문은 테이블에 새로운 컬럼 `JOB`을 추가하는 표준적인 방법입니다.
### 결론:
올바른 답변은 **1번**입니다. `"ALTER table Mytest add column JOB"`이 테이블에 새로운 컬럼을 추가하는 올바른 방법입니다.
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![[Screenshot 2024-08-17 at 11.05.04 AM.png]]
주어진 SQL 코드의 실행 결과를 분석하여 테이블에 남아 있는 값을 확인해 보겠습니다.
### SQL 코드 분석:
1. **테이블 생성**:
```sql
Create table Mytest(COL1 number(10));
```
- `Mytest` 테이블이 생성되며, `COL1`이라는 숫자 타입의 컬럼이 있습니다.
2. **데이터 삽입**:
```sql
INSERT INTO Mytest VALUES(2);
INSERT INTO Mytest VALUES(2);
```
- `2`라는 값이 두 번 삽입됩니다.
3. **세이브포인트 설정**:
```sql
SAVEPOINT SV1;
```
- 첫 번째 세이브포인트 `SV1`이 설정됩니다.
4. **데이터 업데이트**:
```sql
UPDATE Mytest SET COL1=7 WHERE COL1=2;
```
- `COL1`이 `2`인 모든 행이 `7`로 업데이트됩니다. 현재 테이블에는 `7, 7`이 있습니다.
5. **데이터 삽입**:
```sql
INSERT INTO Mytest VALUES(9);
```
- `9`가 추가되어, 현재 테이블에는 `7, 7, 9`가 있습니다.
6. **두 번째 세이브포인트 설정**:
```sql
SAVEPOINT SV2;
```
- 두 번째 세이브포인트 `SV2`가 설정됩니다.
7. **데이터 삭제**:
```sql
DELETE Mytest WHERE COL1=7;
```
- `COL1`이 `7`인 모든 행이 삭제됩니다. 현재 테이블에는 `9`만 남아 있습니다.
8. **데이터 삽입**:
```sql
INSERT INTO Mytest VALUES(11);
```
- `11`이 추가되어, 현재 테이블에는 `9, 11`이 있습니다.
9. **세 번째 세이브포인트 설정**:
```sql
SAVEPOINT SV3;
```
10. **데이터 삽입**:
```sql
INSERT INTO Mytest VALUES(20);
```
- `20`이 추가되어, 현재 테이블에는 `9, 11, 20`이 있습니다.
11. **롤백**:
```sql
ROLLBACK TO SV2;
```
- 두 번째 세이브포인트 `SV2`로 롤백되므로, 테이블 상태는 `7, 7, 9`가 있습니다.
12. **커밋**:
```sql
COMMIT;
```
- 현재 상태가 커밋됩니다.
13. **결과 조회**:
```sql
SELECT * FROM mytest;
```
### 최종 테이블 상태:
롤백 이후에는 `7, 7, 9`이 남아 있게 됩니다.
### 결론:
SQL 문장의 실행 결과로 올바른 것은 4번 7, 7, 9**입니다.
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![[Screenshot 2024-08-17 at 11.11.03 AM.png]]
이 문제는 `GROUP BY CUBE(DEPTNO, JOB)` 구문과 동일한 기능을 수행하는 SQL 구문을 찾는 것입니다.
### CUBE 연산의 개요:
- `CUBE`는 여러 차원에 대해 모든 가능한 그룹의 집합을 생성합니다. `GROUP BY CUBE(DEPTNO, JOB)`는 다음과 같은 모든 조합을 생성합니다:
1. `(DEPTNO, JOB)`별 그룹
2. `(DEPTNO)`별 그룹
3. `(JOB)`별 그룹
4. 전체 집계 (즉, 아무 조건도 없는 그룹)
[[CUBE 연산 함수의 실제 데이터 예시]]
### 선택지 분석:
1. **GROUP BY ROLLUP(DEPTNO, JOB);**
- `ROLLUP`은 계층적 집계를 생성하지만, `CUBE`와는 다르게 일부 조합만 생성합니다. `ROLLUP`은 `(DEPTNO, JOB)`, `(DEPTNO)`, `()`의 조합을 생성하며, `CUBE`에서 제공하는 모든 조합을 제공하지 않습니다.
2. **GROUP BY GROUPING SETS(DEPTNO, JOB, (DEPTNO), (JOB), ());**
- **이 구문은 CUBE와 동일한 결과를 생성합니다.** `GROUPING SETS`는 명시된 그룹의 모든 조합을 생성할 수 있습니다. 여기서는 `(DEPTNO, JOB)`, `(DEPTNO)`, `(JOB)`, `()`의 조합을 모두 포함하고 있습니다.
[[GROUPING SETS 함수 실제 데이터 예시]]
3. **GROUP BY DEPTNO UNION GROUP BY JOB UNION GROUP BY (DEPTNO, JOB)**
- 이 구문은 모든 필요한 조합을 포함하지 않습니다. 특히, 전체 집계 `()`가 빠져 있습니다.
4. **GROUP BY (DEPTNO, JOB, (DEPTNO, JOB), ());**
- 이 구문은 올바르지 않으며, SQL 문법적으로도 맞지 않습니다.
### 결론:
`GROUP BY CUBE(DEPTNO, JOB)`와 동일한 결과를 생성하는 구문은 **②번**입니다. `"GROUP BY GROUPING SETS(DEPTNO, JOB, (DEPTNO), (JOB), ());"`
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![[Screenshot 2024-08-17 at 11.17.34 AM.png]]
이 문제는 주어진 SQL 구문을 실행했을 때, 결과로 반환되는 행(Row)의 수를 묻고 있습니다. 주어진 SQL 구문을 단계별로 분석하여, 결과를 도출해 보겠습니다.
### 주어진 SQL 구문:
```sql
select * from A1
union
select * from B1
minus
select * from C1;
```
### 각 테이블의 데이터:
- **A1 테이블**:
- 1, 2, 3, 4
- **B1 테이블**:
- 3, 5
- **C1 테이블**:
- 4, 5
### SQL 구문 단계별 분석:
1. **`select * from A1 union select * from B1`**:
- **UNION** 연산은 두 테이블의 모든 행을 결합하며, 중복된 값을 제거합니다.
- A1과 B1의 결합 결과:
- A1: 1, 2, 3, 4
- B1: 3, 5
- 결합된 결과: 1, 2, 3, 4, 5 (중복된 3은 하나로 병합)
2. **`minus select * from C1`**:
- **MINUS** 연산은 첫 번째 집합에서 두 번째 집합에 있는 모든 행을 제거합니다.
- 결합된 결과에서 C1의 값을 뺍니다:
- 결합된 결과: 1, 2, 3, 4, 5
- C1: 4, 5
- 남은 값: 1, 2, 3
### 최종 결과:
- 최종적으로 남은 행(Row) 값은 **1, 2, 3**입니다.
- 따라서, 반환되는 행(Row) 값의 수는 **3**입니다.
### 결론:
정답은 **③ 3**입니다.
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![[Screenshot 2024-08-17 at 11.18.40 AM.png]]
이 문제는 계층형 쿼리(Hierarchical Query)와 관련된 내용입니다. 계층형 쿼리는 데이터베이스에서 계층 구조(트리 구조)를 표현하고 질의할 때 사용되는 방법입니다. 이를 이해하기 위해 계층형 쿼리의 핵심 개념들을 설명하고, 실제 예시 데이터를 통해 이를 어떻게 사용하는지 살펴보겠습니다.
### 1. **계층형 쿼리(Hierarchical Query)란?**
==계층형 쿼리는 부모-자식 관계를 가지는 데이터 구조를 질의할 때 사용==합니다. 예를 들어, 회사의 조직도, 카테고리 구조, 제품 구성 등이 트리 형태의 계층 구조를 가질 수 있습니다.
### 2. **PRIOR 키워드**
`PRIOR`는 Oracle SQL에서 계층형 쿼리를 작성할 때 사용되는 키워드입니다. `PRIOR`는 자식 노드에서 부모 노드로 이동하는 관계를 지정합니다.
### 3. **CONNECT BY 절**
`CONNECT BY`는 부모-자식 관계를 정의하는 SQL 절입니다. 이 절을 통해 데이터가 어떻게 연결되어 있는지를 정의할 수 있습니다.
### 4. **CONNECT_BY_ISLEAF 함수**
이 함수는 해당 노드가 리프(leaf) 노드인지 판단하는데 사용됩니다. 리프 노드는 자식 노드가 없는 마지막 노드를 의미합니다.
### 5. **예시 데이터**
다음은 회사의 조직도를 표현한 간단한 데이터입니다:
| EMPLOYEE_ID | EMPLOYEE_NAME | MANAGER_ID |
|-------------|---------------|------------|
| 1 | John | NULL |
| 2 | Sarah | 1 |
| 3 | Mike | 1 |
| 4 | Kate | 2 |
| 5 | Tom | 2 |
이 데이터는 다음과 같은 계층 구조를 가집니다:
- John이 최상위(루트) 노드이고, 그의 밑에 Sarah와 Mike가 있습니다.
- Sarah는 Kate와 Tom의 상사입니다.
### 6. **계층형 쿼리 예시**
```sql
SELECT EMPLOYEE_NAME, LEVEL
FROM EMPLOYEES
START WITH MANAGER_ID IS NULL
CONNECT BY PRIOR EMPLOYEE_ID = MANAGER_ID;
```
위 쿼리는 회사의 조직도를 계층적으로 표현합니다. `LEVEL`은 계층의 깊이를 나타냅니다.
![[계층형 데이터에서 level 결과.jpg]]
### 7. **CONNECT_BY_ISLEAF 예시**
```sql
SELECT EMPLOYEE_NAME, CONNECT_BY_ISLEAF AS IS_LEAF
FROM EMPLOYEES
START WITH MANAGER_ID IS NULL
CONNECT BY PRIOR EMPLOYEE_ID = MANAGER_ID;
```
이 쿼리는 각 직원이 리프 노드인지 여부를 `IS_LEAF` 열에 표시합니다. 리프 노드라면 1, 그렇지 않으면 0이 반환됩니다.
### 8. **문제 설명**
이미지를 통해 제시된 문제는 계층형 쿼리에 대한 이해를 묻고 있습니다. 질문에서 옳지 않은 설명을 찾으려면 각 선택지에서 설명된 기능이 실제로 어떻게 작동하는지 이해해야 합니다.
#### 선택지 분석
1. **PRIOR 지시문에 대한 설명**: 이 설명은 맞습니다. `PRIOR`는 부모-자식 관계를 설정하는 데 사용됩니다.
2. **계층형 쿼리의 사용 용도**: 계층 구조 데이터를 질의할 때 사용되므로 이 설명도 맞습니다.
3. **CONNECT BY 설명**: 부모 자식을 정의하는 절이므로 맞습니다.
4. **CONNECT_BY_ISLEAF 함수 설명**: 리프 노드에 대해 1을 반환하고, 그렇지 않으면 0을 반환하므로 이 설명도 맞습니다.
따라서 모든 설명이 올바른 것으로 보이는데, 문제에서 요구하는 것은 "올바르지 않은 것"을 찾는 것이므로 이 점에서 잘못된 내용이 있는지 꼼꼼히 다시 살펴볼 필요가 있습니다.
이렇게 계층형 쿼리에 대한 기본 개념을 이해하면 문제를 보다 명확하게 풀 수 있습니다.
##### 정답이 3번인 것으로 보임.
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![[Screenshot 2024-08-17 at 11.23.11 AM.png]]
![[Screenshot 2024-08-17 at 11.23.21 AM.png]]
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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![[Screenshot 2024-08-17 at 11.26.38 AM.png]]
![[Screenshot 2024-08-17 at 11.26.49 AM.png]]
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.
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![[Screenshot 2024-08-17 at 11.29.18 AM.png]]
주어진 문제는 계층형 쿼리문에서 사용되지 않는 함수를 찾는 것입니다. 각 선택지의 기능을 간단히 설명하며, 계층형 쿼리에서 사용되는지 여부를 확인해 보겠습니다.
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.
### 정답
위 설명을 토대로 볼 때, **계층형 쿼리문에서 사용되지 않는 함수는 2번 TRIM**입니다. `TRIM`은 문자열 처리 함수로, 계층형 쿼리와는 직접적인 관련이 없습니다.
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![[Screenshot 2024-08-17 at 11.30.20 AM.png]]
주어진 문제는 SQL문의 실행 순서를 묻고 있습니다. SQL 쿼리가 실행될 때, SQL 엔진이 내부적으로 쿼리를 처리하는 순서를 이해해야 합니다.
### SQL 실행 순서
1. **FROM**: 먼저, 데이터베이스에서 테이블을 가져옵니다.
2. **WHERE**: 가져온 데이터에서 조건에 맞는 행을 필터링합니다.
3. **GROUP BY**: 조건에 맞게 그룹화합니다.
4. **HAVING**: 그룹화된 데이터에서 조건에 맞는 그룹을 필터링합니다.
5. **SELECT**: 원하는 열을 선택합니다.
6. **ORDER BY**: 선택된 데이터를 정렬합니다.
이 순서는 SQL 쿼리의 논리적 처리 순서이며, 쿼리문에 작성된 순서와는 다를 수 있습니다.
### 선택지 분석
1. **1번 선택지**: `FROM – WHERE – GROUP BY – HAVING – ORDER BY – SELECT`
- `SELECT`가 마지막에 와서 틀렸습니다.
2. **2번 선택지**: `FROM – WHERE – HAVING – GROUP BY – ORDER BY – SELECT`
- `GROUP BY`가 `HAVING`보다 먼저 실행되어야 하므로 틀렸습니다.
3. **3번 선택지**: `FROM – WHERE – GROUP BY – SELECT – HAVING – ORDER BY`
- `SELECT`가 `HAVING`보다 먼저 나왔으므로 틀렸습니다.
4. **4번 선택지**: `FROM – WHERE – GROUP BY – HAVING – SELECT – ORDER BY`
- 올바른 순서입니다. `FROM`, `WHERE`, `GROUP BY`, `HAVING`, `SELECT`, `ORDER BY` 순서로 맞습니다.
### 정답
**4번 선택지**가 SQL문의 실행 순서로 올바른 답입니다.
---
![[Screenshot 2024-08-17 at 11.30.52 AM.png]]
### 문제 설명
이 문제는 SQL 쿼리에서 `WHERE` 절을 사용하여 두 컬럼(COL1, COL2)의 값을 비교하고 필터링하는 방법을 이해하는 데 중점을 둡니다. 주어진 SQL 쿼리와 동일한 결과를 반환하지 않는 쿼리를 찾는 것이 목표입니다. 이 문제를 풀기 위해 이해해야 할 핵심 개념은 **튜플 비교**와 **조건 절의 논리**입니다.
### 핵심 개념: 튜플 비교
**튜플 비교**는 SQL에서 두 개 이상의 컬럼을 함께 비교할 때 사용하는 기법입니다. 이 방법은 특정 행이 여러 조건에 동시에 일치하는지를 확인할 수 있습니다. 예를 들어, `(COL1, COL2)`와 같은 형태로 두 컬럼의 값을 묶어서 비교할 수 있습니다.
#### 예시 데이터
다음은 예시 데이터입니다:
| COL1 | COL2 |
|------|------|
| x | y |
| A | B |
| a | b |
| KK | BB |
| 1 | 2 |
| x | KK |
| y | BB |
### 예시 쿼리
```sql
SELECT * FROM Mytest WHERE (COL1, COL2) IN (('x', 'y'), ('KK', 'BB'));
```
이 쿼리는 `COL1`이 'x'이고 `COL2`가 'y'인 행 또는 `COL1`이 'KK'이고 `COL2`가 'BB'인 행을 반환합니다. 따라서 결과는 다음과 같습니다:
| COL1 | COL2 |
|------|------|
| x | y |
| KK | BB |
### 선택지 분석
1. **1번 선택지:**
```sql
SELECT * FROM Mytest WHERE NOT (COL1, COL2) IN (('A', 'B'), ('x', 'KK'), ('a', 'b'), ('1', '2'), ('y', 'BB'))
```
- 이 쿼리는 `(COL1, COL2)`가 쿼리에서 지정한 값과 일치하지 않는 행을 반환합니다. 이는 주어진 쿼리와 다르므로 다른 결과를 반환할 가능성이 큽니다.
2. **2번 선택지:**
```sql
SELECT * FROM Mytest WHERE (COL1 = 'x' and COL2 = 'y') or (COL1 = 'KK' and COL2 = 'BB');
```
- 이 쿼리는 `COL1`과 `COL2`가 각각 'x'와 'y', 또는 'KK'와 'BB'인 행을 선택합니다. 주어진 쿼리와 같은 결과를 반환합니다.
3. **3번 선택지:**
```sql
SELECT * FROM Mytest WHERE (COL1 = 'x' and COL2 = 'KK') or (COL1 = 'y' and COL2 = 'BB');
```
- 이 쿼리는 `COL1`과 `COL2`가 각각 'x'와 'KK', 또는 'y'와 'BB'인 행을 선택합니다. 주어진 쿼리와는 전혀 다른 조합을 반환하므로, 결과가 다릅니다.
4. **4번 선택지:**
```sql
SELECT * FROM Mytest WHERE (COL1 = 'x' or COL1 = 'KK') and (COL2 = 'y' or COL2 = 'BB');
```
- 이 쿼리는 `COL1`이 'x' 또는 'KK'이고, 동시에 `COL2`가 'y' 또는 'BB'인 모든 행을 선택합니다. 이 쿼리는 주어진 쿼리와는 일부 겹치는 결과를 반환할 수 있지만, 전체적으로 다른 결과를 반환합니다.
### 결론
주어진 쿼리와 비교했을 때, **3번 선택지**가 가장 명확하게 다른 결과를 반환합니다. 이는 `COL1`과 `COL2`의 조합이 주어진 쿼리와 다르기 때문입니다. 따라서 **3번 선택지**가 정답입니다.
---
![[Screenshot 2024-08-17 at 11.32.55 AM.png]]
이 문제는 데이터베이스에서 권한 위임 및 그 취소와 관련된 개념을 이해해야 풀 수 있습니다. 특히, "WITH GRANT OPTION"을 사용한 권한 위임이 어떻게 작동하는지를 이해하는 것이 중요합니다.
### 핵심 개념: WITH GRANT OPTION
1. **WITH GRANT OPTION**:
- 사용자가 특정 권한을 다른 사용자에게 부여할 수 있는 권한을 추가로 부여하는 옵션입니다.
- 예를 들어, 사용자 A가 사용자 B에게 `WITH GRANT OPTION`을 통해 SELECT 권한을 부여하면, 사용자 B는 이 권한을 다른 사용자에게도 부여할 수 있습니다.
2. **권한의 계층 구조**:
- 권한이 부여될 때, 그것은 계층 구조를 형성합니다. 만약 상위 사용자(B)가 권한을 잃게 되면, 그 권한을 부여받은 모든 하위 사용자(C, D 등)도 권한을 잃게 됩니다.
### 문제 분석
1. **사용자 A가 사용자 B에게 WITH GRANT OPTION을 통해 권한 부여**:
- 사용자 B는 SELECT 권한을 부여받았고, 다른 사용자에게도 권한을 부여할 수 있습니다.
2. **사용자 B가 사용자 C에게 WITH GRANT OPTION을 통해 권한 부여**:
- 사용자 C는 B로부터 권한을 부여받았으며, 다른 사용자에게도 이 권한을 부여할 수 있습니다.
3. **사용자 C가 사용자 D에게 WITH GRANT OPTION을 통해 권한 부여**:
- 사용자 D는 C로부터 권한을 부여받았으며, 이는 A → B → C → D 순으로 계층적으로 연결됩니다.
4. **사용자 A가 사용자 B의 권한을 취소**:
- B의 권한이 취소되면, B가 부여한 권한도 모두 취소됩니다. 따라서 B가 부여한 권한을 받은 C와 D의 권한도 취소됩니다.
### 선택지 분석
1. **1번 선택지: C와 D의 권한은 유지되고, D의 권한은 취소된다.**
- 잘못된 설명입니다. B가 권한을 잃으면, C와 D도 모두 권한을 잃습니다.
2. **2번 선택지: C와 D의 권한은 취소되고, D의 권한은 유지된다.**
- D의 권한이 유지된다는 것은 틀린 설명입니다. B의 권한이 취소되면 C와 D도 권한을 잃습니다.
3. **3번 선택지: C와 D의 권한이 유지된다.**
- B의 권한이 취소되면 C와 D도 권한을 잃게 되므로, 이 선택지도 틀렸습니다.
4. **4번 선택지: C와 D의 권한이 취소된다.**
- 정확한 설명입니다. B의 권한이 취소되면, C와 D가 가진 권한도 모두 취소됩니다.
### 정답
**4번 선택지: C와 D의 권한이 취소된다**가 정답입니다. 이는 WITH GRANT OPTION을 통해 부여된 권한이 상위 사용자의 권한 취소 시 자동으로 하위 사용자들에게도 적용되기 때문입니다.
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![[Screenshot 2024-08-17 at 11.33.18 AM.png]]
이 문제는 분산 데이터베이스의 **투명성**과 관련된 개념을 이해하는 것이 중요합니다. 분산 데이터베이스에서 투명성은 사용자가 시스템의 복잡성을 느끼지 않도록 해주는 성질을 의미합니다.
### 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.
### 정답
**4번: 이행 투명성**이 분산 데이터베이스의 투명성과 관련이 없는 것으로 판단됩니다.
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![[Screenshot 2024-08-17 at 11.34.07 AM.png]]
이 문제는 `DROP TABLE` 명령어의 `CASCADE CONSTRAINT` 옵션에 대한 이해를 요구합니다. 이 옵션은 데이터베이스 테이블을 삭제할 때 사용되는 중요한 기능 중 하나입니다. 각 선택지를 분석하여 옳은 설명을 찾아보겠습니다.
### 핵심 개념: DROP TABLE ... CASCADE CONSTRAINT
1. **DROP TABLE**:
- `DROP TABLE` 명령어는 데이터베이스에서 테이블을 삭제하는 명령어입니다. 이 명령어는 테이블에 저장된 데이터뿐만 아니라 테이블의 구조도 삭제합니다.
2. **CASCADE CONSTRAINT**:
- `CASCADE CONSTRAINT` 옵션은 테이블을 삭제할 때 해당 테이블이 참조하고 있거나 참조되는 모든 제약 조건(Foreign Key)도 함께 삭제하는 옵션입니다. 이 옵션이 없을 경우, 참조된 테이블이 존재할 때 테이블 삭제가 불가능할 수 있습니다.
[[CASADE CONSTRAINT 옵션 실제 예시]]
### 선택지 분석
1. **1번 선택지: 테이블의 구조만 삭제된다.**
- 잘못된 설명입니다. `DROP TABLE`은 테이블의 데이터와 구조를 모두 삭제합니다.
2. **2번 선택지: CASCADE는 Oracle, SQL Server, MySQL, PostgreSQL 모두 지원한다.**
- `CASCADE CONSTRAINT` 옵션은 모든 DBMS에서 동일하게 지원되지 않습니다. 주로 Oracle에서 사용되는 옵션입니다. 따라서 이 설명은 틀렸습니다.
3. **3번 선택지: SQL Server에서는 테이블을 먼저 삭제한 뒤 참조하는 FOREIGN KEY 제약 조건, 참조하는 테이블을 삭제한다.**
- `CASCADE CONSTRAINT`와는 무관한 설명입니다. SQL Server에서는 기본적으로 `CASCADE CONSTRAINT`를 명시적으로 지원하지 않으며, 이 설명은 이와 관련이 없습니다.
4. **4번 선택지: CASCADE CONSTRAINT 옵션은 해당 테이블에서 참조되는 제약조건도 삭제를 수행한다.**
- 이 설명이 정확합니다. `CASCADE CONSTRAINT`는 참조하고 있는 모든 외래 키 제약 조건을 함께 삭제하는 역할을 합니다.
### 정답
**4번 선택지: CASCADE CONSTRAINT 옵션은 해당 테이블에서 참조되는 제약조건도 삭제를 수행한다.** 가 올바른 설명입니다.
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![[Screenshot 2024-08-17 at 11.34.47 AM.png]]
이 문제는 SQL의 4가지 주요 범주인 DDL, DML, DCL, 그리고 TCL에 대한 이해를 요구합니다. 각 범주의 정의를 명확히 이해하고, 각 선택지에서 제공하는 설명이 올바른지 확인해야 합니다.
### SQL의 4가지 범주
1. **DDL (Data Definition Language)**:
- **정의**: 데이터베이스의 구조를 정의하거나 변경하는 명령어입니다.
- **예**: `CREATE`, `ALTER`, `DROP` 등이 포함됩니다.
- **설명**: DDL은 테이블, 인덱스, 뷰 등의 데이터 구조를 정의하고 변경하는 데 사용됩니다.
2. **DML (Data Manipulation Language)**:
- **정의**: 데이터베이스의 데이터에 대한 조작을 수행하는 명령어입니다.
- **예**: `SELECT`, `INSERT`, `UPDATE`, `DELETE` 등이 포함됩니다.
- **설명**: DML은 테이블에 데이터를 입력하거나 수정하고 삭제하는 데 사용됩니다.
3. **DCL (Data Control Language)**:
- **정의**: 데이터베이스에 대한 권한을 관리하는 명령어입니다.
- **예**: `GRANT`, `REVOKE` 등이 포함됩니다.
- **설명**: DCL은 사용자 권한을 부여하거나 회수하는 데 사용됩니다. 데이터 자체를 변경하지는 않습니다.
4. **TCL (Transaction Control Language)**:
- **정의**: 트랜잭션을 제어하는 명령어입니다.
- **예**: `COMMIT`, `ROLLBACK`, `SAVEPOINT` 등이 포함됩니다.
- **설명**: TCL은 트랜잭션의 시작, 종료, 롤백 등을 제어하는 데 사용됩니다.
### 선택지 분석
1. **1번 선택지: DDL - 테이블과 같은 데이터 구조를 정의하거나 변경한다.**
- 정확한 설명입니다. DDL은 데이터 구조를 정의하거나 변경하는 데 사용됩니다.
2. **2번 선택지: DCL - 데이터베이스의 테이블에 있는 데이터를 변경한다.**
- 이 설명은 잘못되었습니다. DCL은 데이터 자체가 아닌 데이터에 대한 **권한**을 관리하는 명령어입니다. 데이터를 직접 변경하지 않습니다.
3. **3번 선택지: DML - 테이블에 데이터를 입력하거나 변경, 삭제한다.**
- 정확한 설명입니다. DML은 데이터를 삽입하고 수정하며 삭제하는 데 사용됩니다.
4. **4번 선택지: TCL - 트랜잭션을 제어하며 Commit과 Rollback이 있다.**
- 정확한 설명입니다. TCL은 트랜잭션을 제어하는 데 사용되며, `COMMIT`과 `ROLLBACK` 명령어가 포함됩니다.
### 정답
**2번 선택지: DCL - 데이터베이스의 테이블에 있는 데이터를 변경한다.** 가 올바르지 않은 설명입니다. DCL은 데이터 변경이 아니라 권한을 관리하는 데 사용됩니다.
---
![[Screenshot 2024-08-17 at 11.35.21 AM.png]]
이 문제는 주어진 `SELECT` 문들을 실행했을 때, 그 결과가 다른 하나를 찾는 문제입니다. 각 쿼리가 어떻게 작동하는지를 이해하기 위해 `NVL` 함수와 SQL의 집계 함수들이 어떻게 작동하는지 알아보겠습니다.
### 핵심 개념: NVL 함수
**`NVL(expr1, expr2)`**는 첫 번째 표현식(`expr1`)이 `NULL`일 경우 두 번째 표현식(`expr2`)을 반환합니다. 그렇지 않으면 `expr1`을 반환합니다. 이 함수는 Oracle에서 주로 사용되며, NULL 값을 처리할 때 유용합니다.
### 데이터 테이블
주어진 테이블 `Mytest`는 다음과 같습니다:
| ID | CNT |
|-----|------|
| 가 | 5 |
| 나 | NULL |
| 다 | 5 |
| 라 | NULL |
| 마 | 10 |
### 선택지 분석
1. **1번 선택지:**
```sql
SELECT COUNT(nvl(CNT, 0)) FROM Mytest;
```
- `COUNT(nvl(CNT, 0))`는 모든 행의 CNT 값이 `NULL`이면 0으로 대체된 후 그 개수를 세는 것입니다. 이 경우 결과는 `5`가 됩니다 (5개의 행이 있음).
2. **2번 선택지:**
```sql
SELECT SUM(nvl(CNT, 0)) / 4 FROM Mytest;
```
- `SUM(nvl(CNT, 0))`는 `CNT` 값이 `NULL`인 경우 0으로 대체하여 총합을 구한 후, 4로 나누는 것입니다. `CNT`의 합은 20이므로 결과는 `20 / 4 = 5`가 됩니다.
3. **3번 선택지:**
```sql
SELECT AVG(nvl(CNT, 0)) FROM Mytest;
```
- `AVG(nvl(CNT, 0))`는 `CNT` 값이 `NULL`인 경우 0으로 대체하여 평균을 구합니다. `CNT`의 합은 20이고, 개수는 5이므로 결과는 `20 / 5 = 4`가 됩니다.
4. **4번 선택지:**
```sql
SELECT MIN(nvl(CNT, 5)) FROM Mytest;
```
- `MIN(nvl(CNT, 5))`는 `CNT` 값이 `NULL`이면 5로 대체하고, 최솟값을 구합니다. 이 경우, `CNT`의 가능한 값은 5, 5, 10, 5, 10이며, 최솟값은 5입니다.
### 결과 비교
각 선택지의 결과를 정리하면 다음과 같습니다:
1. **1번**: 5 (총 행 수)
2. **2번**: 5 (`CNT` 총합을 4로 나눈 값)
3. **3번**: 4 (`CNT`의 평균값)
4. **4번**: 5 (`CNT`의 최솟값)
### 결론
**3번 선택지: `SELECT AVG(nvl(CNT, 0)) FROM Mytest;`** 이 다른 결과를 반환합니다. 이 쿼리는 `CNT`의 평균을 구하는데, 다른 선택지들과 비교했을 때 유일하게 결과가 4로 나옵니다. 나머지는 모두 5입니다.
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이 문제는 `CLASS`별로 `NAME`의 중복을 고려하여 그룹화한 후, 각 `CLASS`의 결과 값을 계산하는 SQL 쿼리를 묻고 있습니다. 주어진 데이터와 결과를 분석한 후, 각 선택지를 검토하여 주어진 결과를 반환하는 쿼리를 찾아보겠습니다.
### 데이터 분석
`Mytest` 테이블의 데이터는 다음과 같습니다:
| CLASS | NAME |
|-------|------|
| A | 조조 |
| A | 조조 |
| A | 조조 |
| B | 유비 |
| B | 관우 |
| C | 여포 |
| C | 여포 |
이 테이블에서 각 `CLASS`별로 고유한 `NAME`의 수를 세어야 하며, 결과는 다음과 같습니다:
| CLASS | Result |
|-------|--------|
| A | 1 |
| B | 2 |
| C | 1 |
### 선택지 분석
1. **1번 선택지:**
```sql
SELECT CLASS, count(*) AS "Result"
FROM Mytest
GROUP BY CLASS;
```
- 이 쿼리는 각 `CLASS`의 전체 행 개수를 셉니다. 따라서 `A`는 3, `B`는 2, `C`는 2가 반환되므로, 주어진 결과와 다릅니다.
2. **2번 선택지:**
```sql
SELECT CLASS, count(distinct NAME) AS "Result"
FROM Mytest
GROUP BY CLASS;
```
- 이 쿼리는 각 `CLASS`에서 고유한 `NAME`의 수를 셉니다. `A`는 고유 `NAME`이 하나이므로 1, `B`는 유비와 관우 두 개가 있으므로 2, `C`는 여포 하나가 있으므로 1이 반환됩니다. 이 쿼리는 주어진 결과와 일치합니다.
3. **3번 선택지:**
```sql
SELECT CLASS, count(1) AS "Result"
FROM Mytest
GROUP BY CLASS;
```
- 이 쿼리는 각 `CLASS`의 전체 행 개수를 셉니다. `count(1)`은 `count(*)`와 동일하게 작동하므로, 결과는 1번 선택지와 같습니다. 따라서 주어진 결과와 일치하지 않습니다.
4. **4번 선택지:**
```sql
SELECT
COUNT(CASE WHEN CLASS ='A' THEN 1 END) AS "Result",
COUNT(CASE WHEN CLASS ='B' THEN 1 END) AS B,
COUNT(CASE WHEN CLASS ='C' THEN 1 END) AS C
FROM Mytest;
```
- 이 쿼리는 각 `CLASS`에 대해 별도로 COUNT를 계산합니다. 그러나 결과를 한 열로 표현하지 않으므로 주어진 결과와 다릅니다.
### 결론
주어진 결과와 일치하는 쿼리는 **2번 선택지**입니다. 이 쿼리는 각 `CLASS`에서 고유한 `NAME`의 수를 정확히 계산하여, 주어진 결과와 동일한 값을 반환합니다.
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![[Screenshot 2024-08-17 at 11.37.04 AM.png]]
이 문제는 SQL의 **WINDOW 함수**를 사용하여 순위를 구할 때, 주어진 결과와 일치하는 함수를 찾는 것입니다. 각 선택지에 주어진 함수들이 어떻게 작동하는지 이해하고, 주어진 결과와 비교하여 올바른 답을 선택해야 합니다.
### WINDOW 함수의 종류
1. **RANK()**:
- 동일한 값에 동일한 순위를 부여합니다. 그러나 동일한 순위가 여러 개 있을 경우 다음 순위는 그 개수만큼 건너뛰게 됩니다.
- 예를 들어, 1위가 2명이면 다음 순위는 3위가 됩니다.
2. **DENSE_RANK()**:
- 동일한 값에 동일한 순위를 부여하지만, 순위가 건너뛰지 않습니다.
- 예를 들어, 1위가 2명이면 다음 순위는 2위가 됩니다.
3. **ROW_NUMBER()**:
- 순위를 부여할 때 동일한 값이라도 각 행에 고유한 순위를 부여합니다.
- 동일한 값이 있어도 순위가 중복되지 않고 1, 2, 3, 4,... 순으로 부여됩니다.
4. **ROW()**:
- 일반적인 윈도우 함수가 아니므로 주어진 문맥에 맞지 않습니다.
### 주어진 데이터와 결과 비교
`Mytest` 테이블의 데이터를 살펴보면:
| 이름 | 급여 |
|------|------|
| A | 300 |
| B | 260 |
| C | 260 |
| D | 200 |
| E | 150 |
| F | 100 |
주어진 결과는:
| 순위 | 이름 | 급여 |
|------|------|------|
| 1 | A | 300 |
| 2 | B | 260 |
| 2 | C | 260 |
| 3 | D | 200 |
| 4 | E | 150 |
| 5 | F | 100 |
### 선택지 분석
1. **RANK()**:
- 동일한 값에 동일한 순위를 부여하고, 그 뒤에 순위는 건너뛰게 됩니다. 주어진 결과에서 2위가 두 명이고, 그 뒤에 3위가 나와야 하는데, 건너뛰지 않았습니다. 따라서 이 함수는 올바르지 않습니다.
2. **DENSE_RANK()**:
- 동일한 값에 동일한 순위를 부여하고, 그 뒤에 순위를 건너뛰지 않습니다. 주어진 결과에서 2위가 두 명이고, 그 뒤에 3위가 아닌 4위가 나옵니다. 이와 일치합니다.
3. **ROW_NUMBER()**:
- 동일한 값에 대해 고유한 순위를 부여하므로, 동일한 순위가 존재하지 않습니다. 주어진 결과와 일치하지 않습니다.
4. **ROW()**:
- 이 함수는 존재하지 않으므로 선택할 수 없습니다.
### 결론
주어진 결과와 일치하는 함수는 **2번 선택지: DENSE_RANK()** 입니다. 이 함수는 동일한 값에 대해 순위를 부여하면서 순위를 건너뛰지 않으므로, 주어진 결과와 정확히 일치합니다.
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이 문제는 **WINDOW 함수**의 사용법에 대해 묻고 있습니다. WINDOW 함수는 SQL에서 집계 함수나 순위 함수를 다양한 방법으로 사용하여 데이터 집합을 분석할 때 유용합니다. 주어진 선택지 중에서 잘못된 사용법을 찾아야 합니다.
### WINDOW 함수의 기본 개념
**WINDOW 함수**는 `OVER()` 구문을 통해 데이터의 특정 구간을 정의하고, 그 구간에 대해 집계나 분석을 수행합니다. `OVER()` 구문에는 다음과 같은 구성 요소가 포함될 수 있습니다:
1. **PARTITION BY**: 데이터 그룹을 나누는 기준을 설정합니다. (예: JOB별로 구분)
2. **ORDER BY**: 데이터 정렬 기준을 설정합니다.
3. **RANGE BETWEEN**: 데이터의 범위를 설정합니다. (`UNBOUNDED PRECEDING`와 `UNBOUNDED FOLLOWING` 등으로 구간을 설정)
### 선택지 분석
1. **1번 선택지:**
```sql
SUM(급여) OVER()
```
- 이 구문은 `OVER()` 구문이 빈 상태로, 전체 데이터 집합에 대해 `SUM(급여)`를 계산합니다. 이는 올바른 사용법입니다.
2. **2번 선택지:**
```sql
SUM(급여) OVER(
PARTITION BY JOB
ORDER BY EMPNO
RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING
) SAL
```
- 이 구문은 `JOB`별로 데이터를 나누고, `EMPNO`를 기준으로 정렬한 후, 전체 범위(`UNBOUNDED PRECEDING`에서 `UNBOUNDED FOLLOWING`까지)에 대해 `SUM(급여)`를 계산합니다. 이는 올바른 사용법입니다.
3. **3번 선택지:**
```sql
SUM(급여) OVER(
PARTITION BY JOB
ORDER BY EMPNO
RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED PRECEDING
) SAL
```
- 이 구문에서 `RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED PRECEDING`는 잘못된 사용입니다. `UNBOUNDED PRECEDING`은 범위의 시작을 나타내며, 시작과 끝이 동일하므로 하나의 행만 선택하는 의미가 됩니다. 이는 논리적으로 맞지 않는 사용법입니다.
4. **4번 선택지:**
```sql
SUM(급여) OVER(
PARTITION BY JOB
ORDER BY JOB
RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
) SAL
```
- 이 구문은 `JOB`별로 데이터를 나누고, `JOB`을 기준으로 정렬한 후, 현재 행까지의 모든 데이터에 대해 `SUM(급여)`를 계산합니다. 이는 올바른 사용법입니다.
### 결론
**3번 선택지**가 잘못된 사용법을 나타내고 있습니다. `RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED PRECEDING`는 의미적으로 적절하지 않은 구문입니다.
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이 문제는 SQL에서 **WINDOW 함수**와 **PARTITION**의 사용법을 이해하는 것을 요구합니다. 특히, `PARTITION BY`, `ORDER BY`, 그리고 `RANGE`와 `ROWS` 옵션에 대한 이해가 필요합니다. 이 핵심 개념들을 하나씩 설명하고, 예시 데이터를 통해 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.
### 핵심 개념
1. **PARTITION BY**:
- `PARTITION BY`는 데이터를 특정 컬럼 값에 따라 그룹으로 나누는 역할을 합니다. 이 그룹 안에서 WINDOW 함수가 실행됩니다.
- 예를 들어, 직원 데이터를 `DEPARTMENT`별로 나누어 각 부서에서의 순위를 매길 수 있습니다.
2. **ORDER BY**:
- `ORDER BY`는 WINDOW 함수 내에서 데이터의 순서를 정합니다. 데이터는 이 순서에 따라 계산됩니다.
3. **RANGE**:
- `RANGE`는 `ORDER BY`로 정렬된 값의 범위를 기준으로 행을 선택합니다. 이는 실제 값의 범위에 따라 행을 선택하는 것이 아닌, 정렬된 데이터의 범위를 의미합니다.
- 예를 들어, `RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW`는 첫 번째 행부터 현재 행까지의 값을 포함합니다.
4. **ROWS**:
- `ROWS`는 현재 행을 기준으로 앞뒤 몇 개의 행을 포함할지를 지정합니다. 실제 행의 수를 기준으로 합니다.
- 예를 들어, `ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING`은 현재 행과 그 앞뒤 한 행을 포함합니다.
### 예시 데이터
다음은 예시 데이터입니다:
| DEPARTMENT | SALARY | EMP_ID |
|------------|--------|--------|
| Sales | 5000 | 1 |
| Sales | 4500 | 2 |
| Sales | 6000 | 3 |
| HR | 7000 | 4 |
| HR | 5000 | 5 |
| HR | 6000 | 6 |
이 데이터를 기준으로 각 부서별로 급여 순위를 매기는 예를 들어보겠습니다.
### 예시 쿼리
```sql
SELECT EMP_ID, DEPARTMENT, SALARY,
RANK() OVER(PARTITION BY DEPARTMENT ORDER BY SALARY DESC) AS SALARY_RANK
FROM Employees;
```
위 쿼리는 각 부서(`PARTITION BY DEPARTMENT`)에서 급여(`SALARY`)를 기준으로 높은 순서(`ORDER BY SALARY DESC`)로 순위를 매깁니다.
결과는 다음과 같이 나타납니다:
| EMP_ID | DEPARTMENT | SALARY | SALARY_RANK |
|--------|------------|--------|-------------|
| 3 | Sales | 6000 | 1 |
| 1 | Sales | 5000 | 2 |
| 2 | Sales | 4500 | 3 |
| 4 | HR | 7000 | 1 |
| 6 | HR | 6000 | 2 |
| 5 | HR | 5000 | 3 |
### 선택지 분석
1. **1번 선택지:**
```sql
RANK() OVER (PARTITION BY JOB ORDER BY SAL ASC) JOB_RANK
```
- 이 쿼리는 `JOB`별로 데이터를 나누고(`PARTITION BY JOB`), `SAL`을 오름차순으로 정렬하여(`ORDER BY SAL ASC`) 순위를 매깁니다. 설명은 이 쿼리와 일치합니다.
2. **2번 선택지:**
```sql
SUM(SAL) OVER (PARTITION BY MGR ORDER BY SAL RANGE UNBOUNDED PRECEDING)
```
- 이 쿼리는 `MGR`별로 데이터를 나누고, `SAL`을 기준으로 정렬하여 현재 행까지의 `SAL`의 합계를 계산합니다. 설명은 이 쿼리와 일치합니다.
3. **3번 선택지:**
```sql
COUNT(*) OVER (ORDER BY SAL RANGE BETWEEN 10 PRECEDING AND 150 FOLLOWING)
```
- 이 쿼리는 `SAL`을 기준으로 정렬하고, 현재 행의 값에서 -10에서 +150까지의 범위 내의 행을 계산한다고 설명하고 있지만, 실제로 `RANGE`는 `SAL` 값의 범위가 아닌 논리적 순서 범위를 기반으로 작동합니다. 따라서 이 설명은 틀렸습니다.
4. **4번 선택지:**
```sql
AVG(SAL) OVER (PARTITION BY MGR ORDER BY TODAY ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING)
```
- 이 쿼리는 `MGR`별로 데이터를 나누고, 현재 행을 기준으로 앞뒤 한 행을 포함하여 급여의 평균을 계산합니다. 설명은 이 쿼리와 일치합니다.
### 결론
이 문제에서 잘못된 설명은 **3번 선택지**입니다. `RANGE`는 실제 값의 범위가 아닌 논리적 순서를 기준으로 작동하므로, 설명이 잘못되었습니다.
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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 11.45.54 AM.png]]
### 문제 설명
이 문제는 SQL에서 **NULL 값**을 처리하는 다양한 방법에 대한 이해를 요구합니다. 주어진 SQL 쿼리들은 모두 NULL 값을 특정 값으로 대체하거나, NULL 값을 체크하는 방법을 사용하고 있습니다. 이 문제를 풀기 위해서는 `CASE`, `DECODE`, `NVL` 함수의 동작 방식을 이해해야 합니다.
### 핵심 개념
1. **NULL 값 처리**:
- **NULL**은 데이터베이스에서 "존재하지 않는 값" 또는 "알 수 없는 값"을 의미합니다. SQL에서는 NULL 값을 비교하거나 계산할 때 주의가 필요하며, 이를 처리하기 위해 여러 가지 방법이 있습니다.
2. **CASE 문**:
- `CASE` 문은 조건을 확인하고 그 조건이 참일 때 특정 값을 반환합니다. NULL 값에 대한 조건을 추가하여 NULL일 때 대체 값을 반환할 수 있습니다.
- 예시:
```sql
CASE WHEN COL1 IS NULL THEN -1 ELSE COL1 END
```
이 문장은 COL1이 NULL이면 -1을 반환하고, 그렇지 않으면 COL1의 값을 반환합니다.
3. **DECODE 함수**:
- `DECODE` 함수는 특정 값이 NULL인지, 특정 값과 일치하는지를 확인하고, 그에 따라 다른 값을 반환합니다.
- 예시:
```sql
DECODE(COL1, NULL, -1, COL1)
```
이 문장은 COL1이 NULL이면 -1을 반환하고, 그렇지 않으면 COL1의 값을 반환합니다.
4. **NVL 함수**:
- `NVL` 함수는 첫 번째 인자가 NULL이면 두 번째 인자를 반환하고, 그렇지 않으면 첫 번째 인자를 반환합니다.
- 예시:
```sql
NVL(COL1, -1)
```
이 문장은 COL1이 NULL이면 -1을 반환하고, 그렇지 않으면 COL1의 값을 반환합니다.
### 예시 데이터
`Mytest` 테이블의 예시 데이터는 다음과 같습니다:
| COL1 |
|-------|
| NULL |
| 0 |
| NULL |
| 0 |
| NULL |
이 데이터에서 NULL 값을 -1로 변환하고, 0을 그대로 반환하도록 하는 SQL 쿼리들을 비교합니다.
### 선택지 분석
1. **1번 선택지**:
```sql
select case a.COL1 when null then -1 else 0 end as data from Mytest a;
```
- 이 문장은 `CASE a.COL1 WHEN NULL`을 사용하고 있습니다. 하지만 `CASE WHEN` 구문에서 `COL1 = NULL`과 같은 조건 비교는 작동하지 않습니다. NULL은 어떤 값과도 같지 않기 때문에, 이 문장은 의도한 대로 작동하지 않습니다. 이 경우 NULL을 -1로 변환하지 못하고, 모든 값을 0으로 반환하게 됩니다.
2. **2번 선택지**:
```sql
select case when a.COL1 is null then -1 else 0 end as data from Mytest a;
```
- 이 문장은 `CASE WHEN a.COL1 IS NULL` 조건을 사용하여 NULL 값을 -1로 변환합니다. 이 문장은 올바르게 작동하여 NULL 값을 -1로 변환하고, 그렇지 않은 경우 0을 반환합니다.
3. **3번 선택지**:
```sql
select DECODE(a.COL1, null, -1, a.COL1) as data from Mytest a;
```
- 이 문장은 `DECODE` 함수를 사용하여 NULL 값을 -1로 변환합니다. 이 함수는 NULL 값을 정확히 처리하므로 올바르게 작동합니다.
4. **4번 선택지**:
```sql
select NVL(a.COL1, -1) as data from Mytest a;
```
- 이 문장은 `NVL` 함수를 사용하여 NULL 값을 -1로 변환합니다. 이 함수 역시 NULL을 정확히 처리하므로 올바르게 작동합니다.
### 결론
**1번 선택지**는 잘못된 결과를 반환합니다. `CASE` 구문에서 `a.COL1 WHEN NULL`은 올바른 조건 비교가 아니기 때문에, NULL 값을 올바르게 처리하지 못하고 모든 경우에 대해 0을 반환하게 됩니다. 나머지 선택지들은 모두 NULL 값을 올바르게 처리하여 주어진 조건에 맞는 결과를 반환합니다.
---
![[Screenshot 2024-08-17 at 11.47.00 AM.png]]
### 문제 설명
이 문제는 SQL 쿼리에서 **데이터 필터링**과 **정렬**의 개념을 이해하는 것을 요구합니다. 주어진 테이블에서 특정 조건에 맞는 데이터를 선택하고, 그 데이터를 정렬하여 원하는 결과를 얻는 것이 핵심입니다.
### 핵심 개념
1. **데이터 필터링 (`WHERE` 절)**:
- `WHERE` 절은 SQL에서 특정 조건에 맞는 행을 선택할 때 사용됩니다.
- 예를 들어, 특정 회원번호에 해당하는 데이터를 가져오고 싶다면 `WHERE 회원번호 = 103`과 같이 사용할 수 있습니다.
- 필터링된 데이터는 `WHERE` 조건을 충족하는 데이터만 반환합니다.
2. **데이터 정렬 (`ORDER BY` 절)**:
- `ORDER BY` 절은 SQL에서 데이터를 정렬할 때 사용됩니다.
- 정렬은 기본적으로 오름차순(ASC)으로 이루어지며, 내림차순(DESC)으로 정렬하려면 `ORDER BY 컬럼명 DESC`를 사용합니다.
- 예를 들어, `주문금액`을 기준으로 높은 금액 순으로 데이터를 정렬하려면 `ORDER BY 주문금액 DESC`를 사용합니다.
### 예시 데이터와 개념 설명
주어진 테이블 `Mytest`는 다음과 같은 데이터를 가지고 있습니다:
| 회원번호 | 주문일자 | 주문금액 |
|----------|-----------|----------|
| 100 | 20221101 | 10000 |
| 100 | 20221102 | 15000 |
| 103 | 20221101 | 10000 |
| 103 | 20221102 | 30000 |
| 103 | 20221101 | 15000 |
| 103 | 20221103 | 10000 |
| 104 | 20221101 | 20000 |
| 104 | 20221101 | 15000 |
#### 데이터 필터링
예를 들어, 회원번호가 `103`인 데이터만 선택하려면 다음과 같은 쿼리를 사용할 수 있습니다:
```sql
SELECT * FROM Mytest WHERE 회원번호 = 103;
```
이 쿼리는 회원번호가 `103`인 행을 반환합니다:
| 회원번호 | 주문일자 | 주문금액 |
|----------|-----------|----------|
| 103 | 20221101 | 10000 |
| 103 | 20221102 | 30000 |
| 103 | 20221101 | 15000 |
| 103 | 20221103 | 10000 |
#### 데이터 정렬
선택된 데이터를 `주문금액` 기준으로 내림차순 정렬하려면 다음과 같은 쿼리를 사용할 수 있습니다:
```sql
SELECT * FROM Mytest WHERE 회원번호 = 103 ORDER BY 주문금액 DESC;
```
이 쿼리는 회원번호가 `103`인 행을 주문금액이 높은 순서로 정렬하여 반환합니다:
| 회원번호 | 주문일자 | 주문금액 |
|----------|-----------|----------|
| 103 | 20221102 | 30000 |
| 103 | 20221101 | 15000 |
| 103 | 20221101 | 10000 |
| 103 | 20221103 | 10000 |
### 선택지 분석
1. **1번 선택지:**
```sql
SELECT * FROM Mytest ORDER BY 주문금액 ASC;
```
- 이 쿼리는 전체 데이터를 `주문금액` 기준으로 오름차순(낮은 금액에서 높은 금액 순)으로 정렬합니다. 그러나 주어진 문제의 결과는 `회원번호`가 103인 데이터만 선택하고 있으므로, 이 쿼리는 주어진 결과와 일치하지 않습니다.
2. **2번 선택지:**
```sql
SELECT * FROM Mytest WHERE 회원번호 = 103;
```
- 이 쿼리는 `회원번호`가 103인 데이터만 필터링하지만, 정렬하지 않습니다. 주어진 결과는 주문금액 기준으로 내림차순 정렬이 되어 있으므로, 이 쿼리도 주어진 결과와 일치하지 않습니다.
3. **3번 선택지:**
```sql
SELECT * FROM Mytest WHERE 회원번호 = 103 ORDER BY 주문금액 ASC;
```
- 이 쿼리는 `회원번호`가 103인 데이터를 필터링하고, `주문금액`을 오름차순으로 정렬합니다. 그러나 주어진 결과는 내림차순으로 정렬되어 있으므로, 이 쿼리도 주어진 결과와 일치하지 않습니다.
4. **4번 선택지:**
```sql
SELECT * FROM Mytest WHERE 회원번호 = 103 ORDER BY 주문금액 DESC;
```
- 이 쿼리는 `회원번호`가 103인 데이터를 필터링하고, `주문금액`을 내림차순으로 정렬합니다. 이 쿼리는 주어진 결과와 정확히 일치합니다.
### 결론
주어진 결과와 동일한 결과를 반환하는 쿼리는 **4번 선택지**입니다. 이 쿼리는 `회원번호`가 103인 데이터를 필터링하고, `주문금액`을 내림차순으로 정렬하여 정확한 결과를 반환합니다.
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### 문제 설명
이 문제는 SQL에서 데이터를 삽입할 때 발생할 수 있는 오류를 식별하는 것을 목표로 합니다. 주어진 `Mytest` 테이블의 구조와, 데이터 삽입 시 발생할 수 있는 오류를 이해하는 것이 중요합니다.
### 핵심 개념
1. **데이터 타입**:
- SQL 테이블을 생성할 때 각 열에 대해 지정된 데이터 타입이 있습니다. 예를 들어, `NUMBER` 타입은 숫자 값을 저장하고, `DATE` 타입은 날짜 값을 저장하며, `VARCHAR2`는 문자열 값을 저장합니다. 삽입되는 값은 이 데이터 타입과 일치해야 합니다.
2. **PRIMARY KEY**:
- PRIMARY KEY는 테이블의 각 행을 고유하게 식별하는 열입니다. PRIMARY KEY로 지정된 열은 NULL 값을 가질 수 없으며, 테이블 내에서 중복된 값을 가질 수 없습니다.
3. **날짜 형식과 TO_DATE 함수**:
- SQL에서는 날짜 값을 삽입할 때 `TO_DATE` 함수를 사용하여 문자열을 날짜 형식으로 변환할 수 있습니다. 변환할 문자열과 변환 패턴이 일치해야 합니다.
4. **SYSDATE**:
- `SYSDATE`는 SQL에서 현재 시스템 날짜와 시간을 반환하는 함수입니다. `DATE` 타입의 열에 값을 삽입할 때 주로 사용됩니다.
### 예시 데이터와 개념 설명
다음은 `Mytest` 테이블의 구조입니다:
```sql
Create table Mytest (
A number(10) primary key,
B number(10),
C date,
D varchar2(10)
);
```
- **A**: 숫자 (10자리까지 가능), PRIMARY KEY
- **B**: 숫자 (10자리까지 가능)
- **C**: 날짜
- **D**: 문자열 (최대 10자리)
이 테이블에 데이터를 삽입할 때, 데이터 타입과 PRIMARY KEY의 고유성 등이 맞지 않으면 오류가 발생할 수 있습니다.
### 선택지 분석
1. **1번 선택지**:
```sql
INSERT into Mytest values (1, 12, sysdate, 002);
```
- `A`에 숫자 `1`이 입력되고, `B`에 숫자 `12`, `C`에 `sysdate` (현재 날짜), `D`에 `002`가 입력됩니다.
- `D`에 입력된 `002`는 문자열처럼 보이지만 SQL에서 숫자로 해석될 수 있습니다. 이를 문자열로 처리하려면 `'002'`로 표현해야 하지만, SQL은 자동으로 이를 문자열로 처리하므로 오류는 발생하지 않습니다.
2. **2번 선택지**:
```sql
INSERT into Mytest values (2, 1111, to_date('20230101', 'YYYYMMDD'), '003');
```
- `A`에 숫자 `2`, `B`에 숫자 `1111`, `C`에 날짜 형식으로 변환된 값(`2023-01-01`), `D`에 문자열 `'003'`이 입력됩니다.
- 모든 값이 올바르게 입력되므로 오류가 발생하지 않습니다.
3. **3번 선택지**:
```sql
INSERT into Mytest values (3, 200, sysdate-10, '004');
```
- `A`에 숫자 `3`, `B`에 숫자 `200`, `C`에 `sysdate-10` (현재 날짜보다 10일 이전), `D`에 문자열 `'004'`이 입력됩니다.
- 이 역시 모든 값이 올바르게 입력되므로 오류가 발생하지 않습니다.
4. **4번 선택지**:
```sql
INSERT into Mytest values (4, 32, 20220420, '004');
```
- `A`에 숫자 `4`, `B`에 숫자 `32`, `C`에 `20220420`, `D`에 문자열 `'004'`이 입력됩니다.
- 여기서 문제가 발생할 수 있는 부분은 `C`에 입력된 `20220420`입니다. 이는 날짜 형식이 아닌 숫자로 해석되며, `DATE` 형식으로 변환되지 않기 때문에 오류가 발생합니다. 날짜 형식으로 삽입하려면 `TO_DATE('20220420', 'YYYYMMDD')`와 같이 변환해야 합니다.
### 결론
**4번 선택지**에서 오류가 발생합니다. 이 쿼리는 날짜 값이 숫자로 해석되기 때문에, `DATE` 형식으로 변환되지 않아 오류가 발생하게 됩니다.
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### 문제 설명
이 문제는 SQL 쿼리에서 `ORDER BY` 절을 사용하여 데이터를 정렬하는 방법에 대한 이해를 요구합니다. 주어진 SQL 쿼리를 실행했을 때, 결과가 어떻게 정렬되는지를 분석하여 올바른 결과를 선택해야 합니다.
### 핵심 개념: ORDER BY
1. **ORDER BY 절**:
- SQL에서 `ORDER BY` 절은 데이터를 특정 열을 기준으로 정렬할 때 사용됩니다.
- 기본 정렬 순서는 오름차순(ASC)입니다. 내림차순으로 정렬하려면 `DESC` 키워드를 사용해야 합니다.
- 여러 열을 기준으로 정렬할 수 있으며, 이때 첫 번째 열부터 우선순위에 따라 정렬됩니다. 첫 번째 열이 동일한 값일 경우, 두 번째 열이 정렬 기준이 됩니다.
2. **NULL 값의 정렬**:
- `ORDER BY`에서 NULL 값은 일반적으로 가장 작은 값으로 취급되어 오름차순 정렬에서는 처음에, 내림차순 정렬에서는 마지막에 위치합니다.
### 주어진 데이터
`Mytest` 테이블의 데이터는 다음과 같습니다:
| COL1 | COL2 | COL3 |
|------|------|------|
| 1 | NULL | 1 |
| 2 | 10 | 14 |
| 2 | 10 | 12 |
### 주어진 쿼리
주어진 쿼리는 다음과 같습니다:
```sql
SELECT * FROM Mytest ORDER BY COL1 DESC, COL2 DESC, COL3 DESC;
```
이 쿼리는 `COL1`을 기준으로 내림차순으로 정렬한 다음, `COL1`이 동일한 값일 경우 `COL2`를 내림차순으로, 다시 `COL2`가 동일한 경우 `COL3`을 내림차순으로 정렬합니다.
### 정렬 과정 분석
1. **COL1**에 대해 내림차순 정렬:
- `COL1` 값은 1, 2, 2입니다. 이 중 2가 가장 크므로 `COL1`이 2인 행들이 먼저 나옵니다.
2. **COL2**에 대해 내림차순 정렬:
- `COL1`이 2인 두 행이 있는데, 이 행들은 `COL2` 값이 동일하게 10입니다. 따라서 여전히 순서는 유지됩니다.
3. **COL3**에 대해 내림차순 정렬:
- 이제 `COL3`을 기준으로 내림차순 정렬하면, `14`가 `12`보다 크므로 `COL3`이 14인 행이 먼저 오게 됩니다.
4. **NULL 값의 정렬**:
- NULL 값은 내림차순에서 가장 마지막에 위치하게 됩니다. 따라서 `COL1`이 1인 행이 마지막에 위치하게 됩니다.
### 선택지 분석
1. **1번 선택지:**
- 이 결과는 잘못된 순서입니다. `COL1`이 2인 두 행이 `COL3` 기준으로 정렬되지 않았습니다.
2. **2번 선택지:**
- `COL1`이 2인 두 행이 `COL3` 기준으로 정렬되어야 하지만, `COL2`에 NULL 값이 잘못 처리되었습니다.
3. **3번 선택지:**
- `COL1`이 2인 두 행이 `COL3` 기준으로 정확히 정렬되고, `COL1`이 1인 행이 마지막에 위치하여 올바른 순서입니다.
4. **4번 선택지:**
- `COL1`이 2인 두 행의 순서가 뒤바뀌어 있으며, `COL1`이 1인 행도 잘못된 위치에 있습니다.
### 결론
올바른 정렬 순서를 가진 결과는 **3번 선택지**입니다. 이 결과는 `COL1`, `COL2`, `COL3` 모두 내림차순으로 정확히 정렬되어 있습니다.
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### 문제 설명
이 문제는 SQL의 집계 함수(aggregate functions)를 사용하여 데이터를 집계하고, 원하는 결과를 얻는 방법을 이해하는 것을 목표로 합니다. 주어진 데이터에서 특정 열에 대해 최대값, 최소값, 합계를 구하여 결과를 도출하는 것이 문제의 핵심입니다.
### 핵심 개념
1. **집계 함수 (Aggregate Functions)**:
- **`MAX()`**: 주어진 열에서 가장 큰 값을 반환합니다.
- **`MIN()`**: 주어진 열에서 가장 작은 값을 반환합니다.
- **`SUM()`**: 주어진 열의 모든 값을 합산하여 반환합니다.
- 이 함수들은 주로 숫자 데이터에 대해 사용되며, NULL 값은 무시하고 계산됩니다.
2. **NULL 값 처리**:
- SQL에서 NULL 값은 "알 수 없는 값"으로 취급되며, 집계 함수들은 NULL 값을 무시하고 계산합니다.
### 예시 데이터와 개념 설명
`Mytest` 테이블의 데이터는 다음과 같습니다:
| COL1 | COL2 | COL3 |
|------|------|------|
| NULL | 0 | 30 |
| 0 | NULL | 0 |
| 10 | 20 | NULL |
| 11 | 21 | 31 |
| 13 | 22 | 33 |
이 데이터를 사용하여 각 열에 대해 최대값, 최소값, 합계를 구할 수 있습니다.
#### 예시 쿼리
```sql
SELECT
MAX(COL1) AS A,
MIN(COL2) AS B,
SUM(COL3) AS C
FROM Mytest;
```
이 쿼리는 각 열에 대해 다음과 같이 집계를 수행합니다:
- **A**: `COL1`의 최대값
- **B**: `COL2`의 최소값
- **C**: `COL3`의 합계
### 주어진 결과
결과는 다음과 같습니다:
| A | B | C |
|----|----|----|
| 13 | 0 | 94 |
이 결과는 각 열에 대해 다음과 같은 계산을 통해 도출됩니다:
- **A** (`COL1`의 최대값): `NULL`, `0`, `10`, `11`, `13` 중 최대값은 `13`
- **B** (`COL2`의 최소값): `0`, `NULL`, `20`, `21`, `22` 중 최소값은 `0`
- **C** (`COL3`의 합계): `30 + 0 + 0 + 31 + 33 = 94`
### 선택지 분석
1. **1번 선택지:**
```sql
max(COL2), min(COL2), sum(COL1)
```
- 이 선택지는 `COL2`의 최대값, `COL2`의 최소값, `COL1`의 합계를 계산합니다. 이는 주어진 결과와 일치하지 않습니다.
2. **2번 선택지:**
```sql
max(COL1), min(COL2), sum(COL1)
```
- 이 선택지는 `COL1`의 최대값, `COL2`의 최소값, `COL1`의 합계를 계산합니다. `COL3`의 합계가 필요하므로 이 선택지도 주어진 결과와 일치하지 않습니다.
3. **3번 선택지:**
```sql
max(COL1), min(COL2), sum(COL3)
```
- 이 선택지는 `COL1`의 최대값, `COL2`의 최소값, `COL3`의 합계를 계산합니다. 이 선택지가 주어진 결과와 정확히 일치합니다.
4. **4번 선택지:**
```sql
min(COL1), max(COL2), max(COL3)
```
- 이 선택지는 `COL1`의 최소값, `COL2`의 최대값, `COL3`의 최대값을 계산합니다. 이 선택지는 주어진 결과와 일치하지 않습니다.
### 결론
주어진 결과와 동일한 결과를 반환하는 쿼리는 **3번 선택지**입니다. 이 쿼리는 `COL1`의 최대값, `COL2`의 최소값, `COL3`의 합계를 정확히 계산하여 주어진 결과와 일치합니다.
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### 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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![[Screenshot 2024-08-17 at 11.51.43 AM.png]]
### 문제 설명
이 문제는 SQL에서 **ANSI 표준 SQL**과 **구식 SQL 문법**(즉, 비-ANSI SQL)을 변환하는 방법을 이해하는 것을 목표로 합니다. 주어진 SQL 쿼리를 ANSI 표준 SQL로 변환할 때 올바른 방법을 선택하는 것이 이 문제의 핵심입니다.
### 핵심 개념
1. **ANSI 표준 SQL vs. 구식 SQL**:
- ANSI 표준 SQL은 SQL의 최신 표준을 따르는 쿼리 문법입니다. 여기에는 `JOIN` 절을 사용하는 것이 포함됩니다.
- 구식 SQL은 `JOIN` 절을 사용하지 않고, WHERE 절을 통해 조인을 수행하는 문법입니다.
2. **JOIN의 종류**:
- **INNER JOIN**: 두 테이블에서 공통된 값을 가지는 행만 반환합니다.
- **LEFT OUTER JOIN**: 왼쪽 테이블의 모든 행과 오른쪽 테이블에서 일치하는 행을 반환합니다. 일치하지 않는 경우 NULL을 반환합니다.
- **RIGHT OUTER JOIN**: 오른쪽 테이블의 모든 행과 왼쪽 테이블에서 일치하는 행을 반환합니다. 일치하지 않는 경우 NULL을 반환합니다.
- **CROSS JOIN**: 두 테이블의 모든 행의 조합을 반환합니다. (Cartesian product)
### 예시 데이터와 개념 설명
#### 예시 데이터
다음은 두 개의 테이블 `EMP`와 `DEPT`의 예시입니다:
**EMP 테이블:**
| EMPNO | ENAME | DEPTNO |
|-------|-------|--------|
| 101 | John | 10 |
| 102 | Jane | 20 |
| 103 | Mike | 30 |
**DEPT 테이블:**
| DEPTNO | DNAME |
|--------|-------|
| 10 | SALES |
| 20 | HR |
| 30 | IT |
#### 구식 SQL 쿼리
```sql
SELECT *
FROM EMP A, DEPT B
WHERE A.DEPTNO = B.DEPTNO
AND B.DNAME = 'SALES';
```
이 쿼리는 `EMP`와 `DEPT` 테이블을 조인하여, `DEPTNO`가 일치하고 `DNAME`이 'SALES'인 행을 반환합니다.
#### ANSI 표준 SQL로 변환
```sql
SELECT *
FROM EMP A
INNER JOIN DEPT B
ON A.DEPTNO = B.DEPTNO
WHERE B.DNAME = 'SALES';
```
위의 ANSI 표준 SQL 쿼리는 동일한 결과를 반환합니다.
### 선택지 분석
1. **1번 선택지:**
```sql
SELECT *
FROM SCOTT.EMP A
LEFT OUTER JOIN SCOTT.DEPT B
ON A.DEPTNO = B.DEPTNO
AND B.DNAME = 'SALES';
```
- 이 쿼리는 `LEFT OUTER JOIN`을 사용하여 `EMP` 테이블의 모든 행과 `DEPT` 테이블에서 `DEPTNO`가 일치하고 `DNAME`이 'SALES'인 행을 반환합니다. 원래 구식 SQL 쿼리는 `INNER JOIN`의 결과를 원하므로, 이 선택지는 잘못된 변환입니다.
2. **2번 선택지:**
```sql
SELECT *
FROM SCOTT.EMP A
RIGHT OUTER JOIN SCOTT.DEPT B
ON A.DEPTNO = B.DEPTNO
AND B.DNAME = 'SALES';
```
- 이 쿼리는 `RIGHT OUTER JOIN`을 사용합니다. 이는 원래 구식 SQL 쿼리와 다른 결과를 반환하므로, 이 선택지도 잘못된 변환입니다.
3. **3번 선택지:**
```sql
SELECT *
FROM SCOTT.EMP A
CROSS JOIN SCOTT.DEPT B
ON A.DEPTNO = B.DEPTNO
AND B.DNAME = 'SALES';
```
- `CROSS JOIN`은 모든 조합을 반환하므로, 원래 구식 SQL 쿼리와 다른 결과를 반환합니다. 따라서 이 선택지도 올바른 변환이 아닙니다.
4. **4번 선택지:**
```sql
SELECT *
FROM SCOTT.EMP A
INNER JOIN SCOTT.DEPT B
ON A.DEPTNO = B.DEPTNO
WHERE B.DNAME = 'SALES';
```
- 이 쿼리는 `INNER JOIN`을 사용하여 `EMP`와 `DEPT` 테이블을 조인하고, `DEPTNO`가 일치하며 `DNAME`이 'SALES'인 행을 필터링합니다. 이는 원래 구식 SQL 쿼리와 동일한 결과를 반환하므로, 올바른 ANSI 표준 SQL 변환입니다.
### 결론
구식 SQL 쿼리를 ANSI 표준 SQL로 올바르게 변환한 쿼리는 **4번 선택지**입니다. 이 쿼리는 `INNER JOIN`을 사용하여 `EMP`와 `DEPT` 테이블을 조인하고, 원하는 조건에 맞는 결과를 정확히 반환합니다.
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![[Screenshot 2024-08-17 at 11.52.55 AM.png]]
### 문제 설명
이 문제는 SQL에서 테이블을 조인할 때 각 조인 유형에 따라 반환되는 결과의 행 수를 계산하는 것을 목표로 합니다. 각 조인의 유형에 따라 결과 행 수가 다르기 때문에, 주어진 SQL 쿼리의 결과를 정확히 이해하고 각 조인 유형의 동작 방식을 이해하는 것이 중요합니다.
### 핵심 개념: JOIN의 유형
1. **INNER JOIN**:
- 두 테이블 간의 공통된 값이 있는 행만 반환합니다. 조인 조건을 만족하는 행들만 결과에 포함됩니다.
2. **LEFT OUTER JOIN**:
- 왼쪽 테이블의 모든 행을 반환하고, 오른쪽 테이블에서 일치하는 행이 없으면 NULL을 반환합니다.
3. **RIGHT OUTER JOIN**:
- 오른쪽 테이블의 모든 행을 반환하고, 왼쪽 테이블에서 일치하는 행이 없으면 NULL을 반환합니다.
4. **FULL OUTER JOIN**:
- 왼쪽 테이블과 오른쪽 테이블의 모든 행을 반환하고, 일치하지 않는 경우 NULL을 반환합니다.
5. **CROSS JOIN**:
- 두 테이블의 모든 행의 조합(카테시안 곱)을 반환합니다. 두 테이블의 행 수를 곱한 만큼의 결과가 반환됩니다.
### 예시 데이터
`MytestA` 테이블:
| COL1 | COL2 | KEY1 |
|--------|------|------|
| 관우 | 100 | B |
| 유비 | 200 | C |
| 조자룡 | 300 | D |
| 동탁 | 400 | E |
`MytestB` 테이블:
| KEY2 | COL2 | COL3 |
|------|------|------|
| A | 100 | 조조 |
| B | 200 | 관우 |
| C | 300 | 유비 |
### 각 조인에 대한 결과 분석
1. **INNER JOIN**:
```sql
SELECT * FROM MytestA A INNER JOIN MytestB B ON A.KEY1 = B.KEY2;
```
- A.KEY1 = B.KEY2 조건을 만족하는 행만 반환됩니다.
- 일치하는 행: `B - 관우`, `C - 유비`
- 결과: 2개 행
2. **LEFT OUTER JOIN**:
```sql
SELECT * FROM MytestA A LEFT OUTER JOIN MytestB B ON A.KEY1 = B.KEY2;
```
- `MytestA`의 모든 행을 반환하며, 일치하지 않는 경우 `MytestB`의 값은 NULL이 됩니다.
- 결과: 4개 행
3. **RIGHT OUTER JOIN**:
```sql
SELECT * FROM MytestA A RIGHT OUTER JOIN MytestB B ON A.KEY1 = B.KEY2;
```
- `MytestB`의 모든 행을 반환하며, 일치하지 않는 경우 `MytestA`의 값은 NULL이 됩니다.
- 결과: 3개 행
4. **FULL OUTER JOIN**:
```sql
SELECT * FROM MytestA A FULL OUTER JOIN MytestB B ON A.KEY1 = B.KEY2;
```
- 양쪽 테이블의 모든 행을 반환하고, 일치하지 않는 경우 NULL이 반환됩니다.
- 결과: 5개 행
5. **CROSS JOIN**:
```sql
SELECT * FROM MytestA A CROSS JOIN MytestB B;
```
- 두 테이블의 모든 행의 조합을 반환합니다.
- 결과: 12개 행 (4 * 3)
### 정답 선택
각 쿼리의 결과 행 수는 다음과 같습니다:
- INNER JOIN: 2개
- LEFT OUTER JOIN: 4개
- RIGHT OUTER JOIN: 3개
- FULL OUTER JOIN: 5개
- CROSS JOIN: 12개
따라서 주어진 결과 행 수는 **2, 4, 3, 5, 12**입니다.
정답은 **1번 선택지**입니다.
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### 문제 설명
이 문제는 SQL에서 그룹화와 집계 연산을 수행할 때, 가능한 모든 조건에 대해 합계를 계산하는 방법을 이해하는 것을 목표로 합니다. 주어진 선택지 중에서 **모든 조건에 대해 합계를 계산할 수 있는 방법**을 찾아야 합니다.
### 핵심 개념
1. **GROUP BY**:
- `GROUP BY`는 특정 열을 기준으로 데이터를 그룹화하고, 각 그룹에 대해 집계 함수를 적용하는 데 사용됩니다.
- 예를 들어, `GROUP BY DEPTNO, JOB`을 사용하면 `DEPTNO`와 `JOB`의 조합별로 데이터를 그룹화하고, 각 그룹의 합계를 계산할 수 있습니다.
- 그러나 이 방법은 모든 조건에 대해 합계를 계산하지 않습니다. 단지 주어진 그룹에 대해서만 합계를 계산합니다.
2. **GROUPING SETS**:
- `GROUPING SETS`는 여러 개의 그룹화를 한 번에 정의할 수 있게 합니다. 예를 들어, `GROUPING SETS((DEPTNO, JOB), (DEPTNO), (JOB))`은 `DEPTNO`와 `JOB`별, `DEPTNO`별, `JOB`별로 그룹화된 결과를 반환합니다.
- 이는 특정 조합에 대해 선택적으로 집계를 계산할 수 있지만, 모든 가능한 조합을 계산하지는 않습니다.
3. **ROLLUP**:
- `ROLLUP`은 계층적으로 그룹화하여 부분 합계를 포함한 결과를 제공합니다.
- 예를 들어, `ROLLUP(DEPTNO, JOB)`은 `DEPTNO`와 `JOB`별로 그룹화된 결과와 함께 `DEPTNO`별 전체 합계, 전체 합계를 포함한 결과를 반환합니다.
- 그러나 이는 모든 가능한 조합에 대해 계산하지는 않습니다.
4. **CUBE**:
- `CUBE`는 가능한 모든 조합의 그룹화와 그에 따른 집계를 반환합니다.
- 예를 들어, `CUBE(DEPTNO, JOB)`은 `DEPTNO`와 `JOB`별, `DEPTNO`별, `JOB`별, 전체 합계를 포함한 결과를 반환합니다.
- 이는 모든 가능한 조합에 대해 합계를 계산하므로, 모든 조건에 대한 집계를 제공할 수 있습니다.
### 예시 데이터와 개념 설명
#### 예시 데이터
다음은 `EMP` 테이블의 예시 데이터입니다:
| EMPNO | ENAME | DEPTNO | JOB | SALARY |
|-------|-------|--------|---------|--------|
| 101 | John | 10 | Manager | 3000 |
| 102 | Jane | 20 | Analyst | 4000 |
| 103 | Mike | 10 | Analyst | 3500 |
| 104 | Anna | 30 | Manager | 4500 |
| 105 | Tom | 20 | Manager | 5000 |
#### CUBE 예시
```sql
SELECT DEPTNO, JOB, SUM(SALARY)
FROM EMP
GROUP BY CUBE(DEPTNO, JOB);
```
이 쿼리는 다음과 같은 결과를 반환할 수 있습니다:
| DEPTNO | JOB | SUM(SALARY) |
|--------|---------|-------------|
| 10 | Manager | 3000 |
| 10 | Analyst | 3500 |
| 20 | Analyst | 4000 |
| 20 | Manager | 5000 |
| 30 | Manager | 4500 |
| 10 | NULL | 6500 |
| 20 | NULL | 9000 |
| 30 | NULL | 4500 |
| NULL | Manager | 12500 |
| NULL | Analyst | 7500 |
| NULL | NULL | 20000 |
이 결과는 `DEPTNO`와 `JOB`의 모든 조합에 대해 합계를 계산하고, `DEPTNO`별, `JOB`별, 그리고 전체 합계를 제공합니다.
### 선택지 분석
1. **1번 선택지:**
- `GROUP BY DEPTNO, JOB`: 특정 그룹에 대한 합계를 계산하지만, 모든 가능한 조합에 대해 계산하지는 않습니다.
2. **2번 선택지:**
- `GROUPING SETS(DEPTNO, JOB)`: 특정 그룹화 조합을 선택적으로 계산할 수 있지만, 모든 가능한 조합에 대해 계산하지는 않습니다.
3. **3번 선택지:**
- `ROLLUP(DEPTNO, JOB)`: 계층적으로 부분 합계를 계산하지만, 모든 가능한 조합을 계산하지는 않습니다.
4. **4번 선택지:**
- `CUBE(DEPTNO, JOB)`: 가능한 모든 조합에 대해 합계를 계산하므로, 모든 조건에 대한 집계를 제공합니다.
### 결론
모든 가능한 조합에 대해 합계를 계산할 수 있는 방법은 **4번 선택지: `CUBE(DEPTNO, JOB)`**입니다. `CUBE`는 가능한 모든 그룹화 조합에 대해 합계를 계산하며, 문제의 조건을 충족합니다.
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### 문제 설명
이 문제는 SQL에서 **JOIN** 연산을 사용하여 두 테이블의 행을 결합할 때, 어떤 JOIN 유형이 주어진 조건에 맞는지 찾는 것을 목표로 합니다. 두 테이블의 조인 결과가 총 12개의 행이 되어야 합니다.
### 핵심 개념
1. **INNER JOIN**:
- 두 테이블에서 공통된 값을 가지는 행만 반환합니다. 조인 조건을 만족하는 행들만 결과에 포함됩니다.
2. **LEFT OUTER JOIN**:
- 왼쪽 테이블의 모든 행을 반환하고, 오른쪽 테이블에서 일치하는 행이 없으면 NULL을 반환합니다.
3. **RIGHT OUTER JOIN**:
- 오른쪽 테이블의 모든 행을 반환하고, 왼쪽 테이블에서 일치하는 행이 없으면 NULL을 반환합니다.
4. **CROSS JOIN**:
- 두 테이블의 모든 행의 조합(카테시안 곱)을 반환합니다. 두 테이블의 행 수를 곱한 만큼의 결과가 반환됩니다.
### 예시 데이터
`MytestA` 테이블:
| COL1 | COL2 |
|------|------|
| 1 | A1 |
| 2 | A2 |
| 3 | B1 |
| 4 | C1 |
`MytestB` 테이블:
| COL1 | COL2 |
|------|------|
| 1 | A1 |
| 2 | B1 |
| 3 | B1 |
### 조인 유형에 따른 결과
1. **INNER JOIN**:
- `MytestA.COL1`과 `MytestB.COL1`이 일치하는 행만 반환됩니다.
- 결과 행 수: 공통된 값이 있는 행만 반환되므로, 전체 12개의 행이 될 수 없습니다.
2. **LEFT OUTER JOIN**:
- `MytestA`의 모든 행과 `MytestB`에서 일치하는 행이 조인되며, 일치하지 않는 경우 `NULL`로 채워집니다.
- 결과 행 수: 일치하지 않는 행이 NULL로 채워지지만, 12개의 행이 되지는 않습니다.
3. **RIGHT OUTER JOIN**:
- `MytestB`의 모든 행과 `MytestA`에서 일치하는 행이 조인되며, 일치하지 않는 경우 `NULL`로 채워집니다.
- 결과 행 수: 이 조인도 12개의 행이 되지 않습니다.
4. **CROSS JOIN**:
- `MytestA`의 각 행이 `MytestB`의 각 행과 조합됩니다.
- 행 수 = `MytestA`의 행 수 × `MytestB`의 행 수 = 4 × 3 = 12
- 이 조인의 결과가 주어진 조건에 맞게 총 12개의 행을 반환합니다.
### 결론
주어진 조건에서 두 테이블의 조인 결과가 12개의 행이 되려면 **CROSS JOIN**이 사용되어야 합니다. 따라서 정답은 **3번 선택지: CROSS JOIN**입니다.
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![[Screenshot 2024-08-17 at 11.55.29 AM.png]]
### 문제 설명
이 문제는 Oracle에서 사용되는 구식 외부 조인(`OUTER JOIN`) 문법을 ANSI 표준 SQL로 변환하는 것을 목표로 합니다. Oracle의 특정 문법에서 사용된 외부 조인 기호 `(+)`를 표준 SQL의 `LEFT OUTER JOIN`, `RIGHT OUTER JOIN`, 또는 `FULL OUTER JOIN`으로 변환하는 것이 핵심입니다.
### 핵심 개념
1. **Oracle OUTER JOIN 문법 (`(+)`)**:
- Oracle에서 `(+)` 기호는 외부 조인을 나타냅니다. `(+)`가 오른쪽 테이블에 있으면, 이것은 **LEFT OUTER JOIN**을 의미하며, `(+)`가 왼쪽 테이블에 있으면 **RIGHT OUTER JOIN**을 의미합니다.
2. **ANSI 표준 SQL에서의 OUTER JOIN**:
- **LEFT OUTER JOIN**: 왼쪽 테이블의 모든 행을 반환하고, 오른쪽 테이블에서 일치하는 행이 없으면 NULL을 반환합니다.
- **RIGHT OUTER JOIN**: 오른쪽 테이블의 모든 행을 반환하고, 왼쪽 테이블에서 일치하는 행이 없으면 NULL을 반환합니다.
- **FULL OUTER JOIN**: 양쪽 테이블의 모든 행을 반환하며, 일치하지 않는 경우 NULL을 반환합니다.
### 예시 데이터와 개념 설명
#### 예시 데이터
**EMP 테이블:**
| EMPNO | ENAME | 부서코드 |
|-------|-------|----------|
| 101 | John | 10 |
| 102 | Jane | 20 |
| 103 | Mike | 30 |
**DEPT 테이블:**
| 부서코드 | DNAME |
|----------|-------|
| 10 | HR |
| 20 | IT |
| 40 | SALES |
#### 구식 Oracle OUTER JOIN
```sql
SELECT *
FROM EMP, DEPT
WHERE EMP.부서코드(+) = DEPT.부서코드;
```
이 쿼리는 `EMP` 테이블의 모든 행과 `DEPT` 테이블의 일치하는 행을 가져옵니다. `EMP` 테이블에서 일치하는 행이 없는 경우 `NULL`로 채워집니다. 이것은 ANSI 표준 SQL의 `RIGHT OUTER JOIN`에 해당합니다.
#### ANSI 표준 SQL로 변환
```sql
SELECT *
FROM EMP
RIGHT OUTER JOIN DEPT
ON EMP.부서코드 = DEPT.부서코드;
```
위의 ANSI 표준 SQL 쿼리는 동일한 결과를 반환합니다.
### 선택지 분석
1. **1번 선택지:**
- `FULL OUTER JOIN`은 양쪽 테이블의 모든 행을 반환하며, 일치하지 않는 경우 `NULL`을 반환합니다. 주어진 Oracle 문법의 `(+)`는 한쪽 테이블에서만 NULL을 반환하므로, `FULL OUTER JOIN`은 이 경우에 맞지 않습니다.
2. **2번 선택지:**
- `LEFT OUTER JOIN`은 왼쪽 테이블의 모든 행을 반환하고, 오른쪽 테이블에서 일치하는 행이 없으면 NULL을 반환합니다. 그러나 주어진 `(+)`가 오른쪽 테이블에 있으므로, 이 선택지도 맞지 않습니다.
3. **3번 선택지:**
- `RIGHT OUTER JOIN`은 오른쪽 테이블의 모든 행을 반환하고, 왼쪽 테이블에서 일치하는 행이 없으면 NULL을 반환합니다. 주어진 `(+)`가 오른쪽 테이블에 있으므로, 이 선택지가 올바른 변환입니다.
4. **4번 선택지:**
- `CROSS JOIN`은 두 테이블의 모든 행을 조합하여 반환하는 것으로, 이 문제와는 관련이 없습니다.
### 결론
주어진 Oracle OUTER JOIN 문법을 ANSI 표준 SQL로 변환한 올바른 선택지는 **3번 선택지: `RIGHT OUTER JOIN`** 입니다. 이는 `(+)`가 오른쪽 테이블에 있는 상황에 맞는 변환입니다.
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![[Screenshot 2024-08-17 at 11.56.11 AM.png]]
### 문제 설명
이 문제는 Oracle 데이터베이스에서 사용되는 구식 OUTER JOIN 문법을 ANSI 표준 SQL로 변환하는 방법을 묻고 있습니다. Oracle의 OUTER JOIN 문법에서 사용하는 `(+)` 기호를 표준 SQL에서 적절한 `LEFT OUTER JOIN`, `RIGHT OUTER JOIN`, 또는 `FULL OUTER JOIN`으로 변환해야 합니다.
### 핵심 개념
1. **Oracle OUTER JOIN 문법 (`(+)`)**:
- Oracle에서는 `(+)` 기호를 사용하여 OUTER JOIN을 나타냅니다. `(+)`가 오른쪽 테이블에 있으면, 이는 **LEFT OUTER JOIN**을 의미하며, `(+)`가 왼쪽 테이블에 있으면 **RIGHT OUTER JOIN**을 의미합니다.
2. **ANSI 표준 SQL에서의 OUTER JOIN**:
- **LEFT OUTER JOIN**: 왼쪽 테이블의 모든 행을 반환하고, 오른쪽 테이블에서 일치하는 행이 없으면 NULL을 반환합니다.
- **RIGHT OUTER JOIN**: 오른쪽 테이블의 모든 행을 반환하고, 왼쪽 테이블에서 일치하는 행이 없으면 NULL을 반환합니다.
- **FULL OUTER JOIN**: 양쪽 테이블의 모든 행을 반환하며, 일치하지 않는 경우 NULL을 반환합니다.
3. **조건의 위치**:
- `WHERE` 절에 포함된 조건이 `ON` 절로 이동되어야 하는지 여부를 판단해야 합니다. ANSI 표준에서는 조인 조건은 `ON` 절에, 필터 조건은 `WHERE` 절에 두어야 합니다.
### 예시 데이터와 개념 설명
#### 예시 데이터
**EMP 테이블:**
| EMPNO | ENAME | 부서코드 | 급여 |
|-------|-------|----------|-------|
| 101 | John | 10 | 5000 |
| 102 | Jane | 20 | 4500 |
| 103 | Mike | 30 | 4000 |
**DEPT 테이블:**
| 부서코드 | DNAME | 부서명 |
|----------|--------|----------|
| 10 | HR | 보안팀 |
| 20 | IT | 기술팀 |
| 40 | SALES | 영업팀 |
#### 구식 Oracle OUTER JOIN
```sql
SELECT *
FROM EMP, DEPT
WHERE EMP.부서코드(+) = DEPT.부서코드
AND DEPT.부서명(+) = '보안팀'
AND 급여 > 4000;
```
이 쿼리는 `EMP` 테이블과 `DEPT` 테이블을 조인하고, 다음 조건들을 적용합니다:
- `부서코드`가 일치해야 하고, 일치하지 않으면 `EMP`에서 NULL로 채웁니다.
- `부서명`이 "보안팀"이어야 합니다.
- `급여`가 4000보다 커야 합니다.
#### ANSI 표준 SQL로 변환
이 경우, ANSI 표준으로 변환할 때 조인 조건과 필터 조건을 구분해야 합니다.
### 선택지 분석
1. **1번 선택지:**
- **FULL OUTER JOIN**은 양쪽 테이블의 모든 행을 반환하며, 일치하지 않는 경우 `NULL`을 반환합니다. 이 문제에서는 `LEFT OUTER JOIN` 또는 `RIGHT OUTER JOIN`만 해당되므로, `FULL OUTER JOIN`은 맞지 않습니다.
2. **2번 선택지:**
- **LEFT OUTER JOIN**은 왼쪽 테이블의 모든 행을 반환하고, 오른쪽 테이블에서 일치하는 행이 없으면 `NULL`을 반환합니다. 주어진 `(+)`가 오른쪽 테이블 `DEPT`에 있으므로, **LEFT OUTER JOIN**이 올바른 변환입니다.
3. **3번 선택지:**
- **RIGHT OUTER JOIN**은 오른쪽 테이블의 모든 행을 반환하고, 왼쪽 테이블에서 일치하는 행이 없으면 `NULL`을 반환합니다. 그러나 주어진 상황에서 `(+)`는 오른쪽 테이블에 있으므로, **RIGHT OUTER JOIN**은 맞지 않습니다.
4. **4번 선택지:**
- **CROSS JOIN**은 두 테이블의 모든 행의 조합을 반환하는 것으로, 이 문제와 관련이 없습니다.
### 결론
구식 Oracle OUTER JOIN 문법을 ANSI 표준 SQL로 변환할 때 올바른 선택지는 **2번 선택지: `LEFT OUTER JOIN`** 입니다. `(+)`가 오른쪽 테이블 `DEPT`에 있으므로, 이는 `LEFT OUTER JOIN`으로 변환되어야 합니다.
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![[Screenshot 2024-08-17 at 11.57.09 AM.png]]
### 문제 설명
이 문제는 데이터베이스 키의 종류 중에서 **유일성**과 **최소성**을 만족하는 키가 무엇인지 묻고 있습니다. 이러한 키가 무엇인지 이해하고, 주어진 선택지에서 올바른 답을 선택하는 것이 문제의 핵심입니다.
### 핵심 개념
1. **유일성 (Uniqueness)**:
- 데이터베이스에서 **유일성**을 만족하는 키는 각 행(레코드)을 고유하게 식별할 수 있는 키를 의미합니다. 즉, 키의 값이 테이블 내에서 중복되지 않아야 합니다.
2. **최소성 (Minimality)**:
- **최소성**을 만족하는 키는 유일성을 유지하면서 더 이상 속성을 줄일 수 없는 키를 의미합니다. 즉, 키를 구성하는 속성 중 일부를 제거하면 유일성을 유지할 수 없는 상태가 됩니다.
### 데이터베이스 키의 종류
1. **인조키 (Surrogate Key)**:
- 인조키는 데이터베이스에서 자동으로 생성되는 고유한 값으로, 일반적으로 테이블의 각 행을 고유하게 식별하는 데 사용됩니다. 그러나 인조키는 실제 데이터 속성과는 관련이 없으므로 최소성을 만족하지 않습니다.
2. **수퍼키 (Super Key)**:
- 수퍼키는 테이블 내에서 각 행을 고유하게 식별할 수 있는 하나 이상의 속성(열) 집합을 의미합니다. 모든 수퍼키는 유일성을 만족하지만, 반드시 최소성을 만족하지는 않습니다. 즉, 수퍼키는 다른 속성을 포함할 수 있어, 이를 줄여도 유일성이 유지될 수 있습니다.
3. **후보키 (Candidate Key)**:
- 후보키는 유일성과 최소성을 모두 만족하는 키입니다. 테이블에서 후보키는 여러 개가 있을 수 있으며, 그중 하나가 주키(Primary Key)로 선택됩니다.
4. **외래키 (Foreign Key)**:
- 외래키는 다른 테이블의 기본 키(Primary Key)와 연결된 속성으로, 참조 무결성을 유지하는 데 사용됩니다. 외래키는 유일성과 최소성을 만족하지 않습니다.
### 정답 선택
주어진 설명에 따르면, 데이터베이스 키의 종류 중에서 **유일성**과 **최소성**을 모두 만족하는 키는 **후보키 (Candidate Key)**입니다.
따라서 올바른 답은 **3번 후보키**입니다.
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![[Screenshot 2024-08-17 at 11.57.47 AM.png]]
### 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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![[Screenshot 2024-08-17 at 11.58.19 AM.png]]
### 문제 설명
이 문제는 SQL에서 `ROUND` 함수를 사용하여 숫자를 반올림할 때, 결과가 어떻게 나오는지를 이해하는 것을 목표로 합니다. `ROUND` 함수는 숫자를 지정된 자릿수까지 반올림합니다.
### 핵심 개념
1. **ROUND 함수**:
- `ROUND(숫자, 자릿수)` 형태로 사용됩니다.
- `숫자`는 반올림할 대상 숫자이고, `자릿수`는 반올림할 위치를 지정합니다.
- 자릿수가 0이면 소수점 첫째 자리에서 반올림하여 정수로 만듭니다.
- 자릿수가 양수이면 소수점 아래 해당 자릿수에서 반올림합니다.
- 자릿수가 음수이면 소수점 위의 자릿수에서 반올림합니다.
### 예시 데이터와 개념 설명
주어진 SQL 쿼리는 다음과 같습니다:
```sql
SELECT ROUND(10.51234, 1) FROM DUAL;
```
이 쿼리는 숫자 `10.51234`를 소수점 첫째 자리에서 반올림합니다 (`1`은 소수점 첫째 자리를 의미).
#### 반올림 과정
- `10.51234`에서 소수점 첫째 자리는 `5`입니다.
- 소수점 둘째 자리는 `1`이므로, 반올림 기준에 따라 그대로 `10.5`가 됩니다.
### 선택지 분석
1. **1번 선택지: 10**
- 소수점 이하의 자릿수를 고려하지 않았으므로, 이 결과는 잘못된 것입니다.
2. **2번 선택지: 10.5**
- 주어진 쿼리의 올바른 결과입니다. `10.51234`를 소수점 첫째 자리에서 반올림하면 `10.5`가 됩니다.
3. **3번 선택지: 10.51**
- 소수점 둘째 자리를 고려하는 반올림이므로, 이 결과는 잘못된 것입니다.
4. **4번 선택지: 11**
- 소수점 첫째 자리를 올림했을 때의 결과이므로, 이 결과는 잘못된 것입니다.
### 결론
주어진 SQL 쿼리의 실행 결과는 **2번 선택지: 10.5**입니다.
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![[Screenshot 2024-08-17 at 11.58.57 AM.png]]
### 문제 설명
이 문제는 SQL의 **윈도우 함수**를 사용하여 주어진 테이블에서 각 행의 특정 집계 결과를 계산하는 것을 목표로 합니다. 주어진 쿼리에서, 각 직원의 `SAL`에 대해 해당 범위 내의 급여 값의 개수를 계산하는 방법을 묻고 있습니다.
### 핵심 개념
1. **윈도우 함수**:
- 윈도우 함수는 SQL에서 각 행에 대해 집계된 결과를 반환하는 함수입니다.
- `OVER` 절을 사용하여 특정 순서로 데이터를 그룹화하거나 정렬할 수 있습니다.
- 윈도우 함수에서 `RANGE`나 `ROWS`를 사용하여 범위를 지정할 수 있습니다.
2. **COUNT() 윈도우 함수**:
- `COUNT()` 함수는 지정된 범위 내에서의 행의 개수를 계산합니다.
- `ORDER BY` 절과 함께 사용하여 특정 열을 기준으로 정렬된 후, 그 범위 내에서 계산됩니다.
3. **RANGE**와 **ROWS**의 차이:
- **RANGE**는 값의 범위에 따라 행을 포함시킵니다.
- **ROWS**는 물리적인 행의 개수를 기준으로 범위를 지정합니다.
### 예시 데이터와 개념 설명
`Mytest` 테이블:
| ENAME | SAL |
|---------|------|
| 유비 | 1000 |
| 관우 | 1100 |
| 장비 | 1200 |
| 제갈량 | 1300 |
| 조운 | 1400 |
| 황충 | 1500 |
결과 테이블은 각 `SAL`에 대해 해당 범위 내에 몇 개의 값이 있는지 나타내는 `CNT` 열을 포함하고 있습니다.
### 주어진 결과 분석
결과는 다음과 같습니다:
| ENAME | SAL | CNT |
|---------|------|-----|
| 유비 | 1000 | 2 |
| 관우 | 1100 | 2 |
| 장비 | 1200 | 2 |
| 제갈량 | 1300 | 2 |
| 조운 | 1400 | 2 |
| 황충 | 1500 | 1 |
여기서 각 `SAL` 값에 대해 `CNT`는 `SAL`을 기준으로 바로 다음 값까지 포함된 행의 개수를 세고 있습니다.
### 선택지 분석
1. **1번 선택지**:
```sql
MAX(SAL) OVER(ORDER BY SAL RANGE BETWEEN 50 PRECEDING AND 100 FOLLOWING)
```
- 이 쿼리는 `SAL` 값의 최대값을 특정 범위 내에서 계산합니다. 그러나 주어진 결과는 `SAL` 값의 개수를 계산하는 것이므로 맞지 않습니다.
2. **2번 선택지**:
```sql
COUNT(*) OVER(ORDER BY SAL RANGE BETWEEN 50 PRECEDING AND 100 FOLLOWING)
```
- 이 쿼리는 `SAL` 값에서 이전 50과 이후 100 사이의 값의 개수를 계산합니다. 이 범위는 주어진 결과와 일치합니다.
3. **3번 선택지**:
```sql
COUNT(*) OVER(ORDER BY SAL RANGE BETWEEN 0 PRECEDING AND 100 FOLLOWING)
```
- 이 쿼리는 `SAL` 값에서 현재 값과 이후 100 사이의 값의 개수를 계산합니다. 그러나 주어진 결과는 `SAL` 값의 개수를 특정 범위로 계산한 것이므로 맞지 않습니다.
4. **4번 선택지**:
```sql
COUNT(*) OVER(ORDER BY CNT RANGE BETWEEN 50 PRECEDING AND 100 FOLLOWING)
```
- 이 쿼리는 `CNT` 값에 대해 계산을 시도하지만, `CNT` 값은 원래 테이블에 존재하지 않으므로 이 쿼리는 의미가 없습니다.
### 결론
주어진 결과와 일치하는 올바른 쿼리는 **2번 선택지**입니다:
```sql
COUNT(*) OVER(ORDER BY SAL RANGE BETWEEN 50 PRECEDING AND 100 FOLLOWING)
```
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![[Screenshot 2024-08-17 at 11.59.33 AM.png]]
### 문제 설명
이 문제는 데이터베이스에서 식별자의 종류를 묻고 있으며, **식별자의 생성 여부**에 따라 구분되는 두 가지 종류의 식별자에 대해 묻고 있습니다. 각각의 식별자가 어떤 의미를 가지는지 이해하고, 주어진 설명에 맞는 용어를 선택하는 것이 문제의 핵심입니다.
### 핵심 개념
1. **내부 식별자 (Intrinsic Identifier)**:
- 내부 식별자는 엔터티 스스로 생성되는 식별자를 의미합니다. 이러한 식별자는 엔터티 자체에서 유일하게 식별할 수 있는 속성을 가지고 있습니다.
- 예시: 주민등록번호, 학생 ID 등 엔터티 자체에서 고유하게 생성된 값.
2. **외부 식별자 (Extrinsic Identifier)**:
- 외부 식별자는 다른 엔터티 간의 관계에 의해서 만들어지는 식별자를 의미합니다. 이 식별자는 다른 테이블에서 가져온 값을 사용하여 엔터티를 식별합니다.
- 예시: 외래키(Foreign Key) 등 다른 엔터티와의 관계를 통해 생성된 값.
### 주어진 설명 분석
- **(A) 식별자**는 엔터티 스스로 생성되는 식별자입니다.
- **(B) 식별자**는 다른 엔터티 간의 관계에 의해서 만들어지는 식별자입니다.
### 선택지 분석
1. **1번 선택지**: A: 기본키, B: 대체키
- 기본키(Primary Key)는 엔터티 스스로 생성되는 식별자가 맞지만, 대체키(Alternate Key)는 기본키가 아닌 다른 속성을 식별자로 사용할 때의 이름입니다. 따라서 외부 식별자와는 관련이 없습니다.
2. **2번 선택지**: A: 외부 식별자, B: 내부 식별자
- 이 선택지는 주어진 설명과 반대되는 내용을 담고 있습니다. 외부 식별자가 A에, 내부 식별자가 B에 위치해야 하지만, 이 선택지는 정반대로 되어 있어 맞지 않습니다.
3. **3번 선택지**: A: 내부 식별자, B: 외부 식별자
- 이 선택지는 주어진 설명과 정확히 일치합니다. 내부 식별자는 엔터티 스스로 생성되는 식별자를 의미하고, 외부 식별자는 다른 엔터티 간의 관계에 의해서 만들어지는 식별자를 의미합니다.
4. **4번 선택지**: A: 인조 식별자, B: 본질 식별자
- 인조 식별자(Surrogate Key)와 본질 식별자(Natural Key)는 각각 데이터베이스에서 사용되는 식별자의 종류를 나타내지만, 주어진 설명과는 직접적으로 일치하지 않습니다.
### 결론
주어진 설명과 일치하는 올바른 선택지는 **3번 선택지: A: 내부 식별자, B: 외부 식별자**입니다.
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![[Screenshot 2024-08-17 at 12.00.11 PM.png]]
### 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.