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이 문제는 [[데이터베이스 파티션 기법에 대한 설명]]을 요구하고 있습니다. 주어진 설명에서 핵심적인 개념을 이해하기 위해 설명된 파티션 기법과 실제 데이터 사용 예시를 통해 설명해 드리겠습니다.
### 주어진 설명 분석:
- **관리자가 직접 지정하는 방법으로 제품에 대해 파티션을 생성한다.**
- **데이터 보관 주기에 따라 데이터를 삭제할 수 없다.**
위의 두 가지 힌트를 바탕으로, 이 설명은 `LIST PARTITION`에 해당합니다.
#### LIST PARTITION 개념:
- `LIST PARTITION`은 파티션 키에 대한 값을 미리 지정한 목록에 따라 데이터를 특정 파티션에 저장하는 방법입니다. 예를 들어, 특정 국가 또는 지역에 따라 데이터를 구분하여 저장할 때 유용합니다. 관리자가 각 파티션에 어떤 값이 들어갈지 명시적으로 지정합니다.
### 실제 데이터 예시:
#### 예시 시나리오:
온라인 쇼핑몰에서 판매하는 제품 데이터를 국가별로 파티션한다고 가정해봅시다. 판매되는 제품의 정보는 `products` 테이블에 저장되며, 이 테이블은 `country` 필드를 기준으로 파티션됩니다.
#### 테이블 생성 예시:
```sql
CREATE TABLE products (
product_id INT,
product_name VARCHAR(100),
price DECIMAL(10, 2),
country VARCHAR(50)
)
PARTITION BY LIST (country) (
PARTITION usa VALUES ('USA'),
PARTITION canada VALUES ('Canada'),
PARTITION uk VALUES ('UK'),
PARTITION other VALUES (DEFAULT)
);
```
위의 SQL 구문에서, `products` 테이블은 `country` 필드의 값에 따라 파티션됩니다. `USA`, `Canada`, `UK`의 값이 들어올 경우 각각의 파티션에 저장되고, 그 외의 값들은 `other` 파티션에 저장됩니다.
#### 데이터 삽입 예시:
```sql
INSERT INTO products (product_id, product_name, price, country)
VALUES (1, 'Laptop', 1200.00, 'USA');
INSERT INTO products (product_id, product_name, price, country)
VALUES (2, 'Smartphone', 800.00, 'Canada');
INSERT INTO products (product_id, product_name, price, country)
VALUES (3, 'Tablet', 600.00, 'UK');
```
이와 같이 데이터가 삽입되면 각 제품 데이터는 지정된 국가 파티션에 자동으로 저장됩니다.
### 핵심 요약:
- **LIST PARTITION**은 관리자가 미리 지정한 값 목록에 따라 데이터를 파티션하는 방법입니다.
- 각 파티션에 포함될 값들은 관리자가 명시적으로 지정하며, 데이터는 이 값들에 따라 적절한 파티션에 저장됩니다.
- 이는 특정 필드의 값이 제한적이고 고정적일 때 유용하게 사용될 수 있습니다.
이렇게 LIST PARTITION 기법을 실제 데이터와 함께 설명해 보았습니다. 이 개념을 이해함으로써 데이터베이스의 효율적인 관리와 접근성을 높일 수 있습니다.
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![[Screenshot 2024-08-18 at 10.55.21 AM.png]]
이 문제는 속성의 특성에 따른 분류를 묻는 문제입니다. 데이터베이스의 속성(Attribute)들은 그 특성에 따라 다음과 같이 분류할 수 있습니다:
1. **기본 속성 (Primary Attribute):**
- 데이터베이스 설계에서 가장 기본이 되는 속성입니다. 일반적으로 엔터티(또는 테이블)의 식별자로 사용될 수 있는 속성을 말합니다.
2. **설계 속성 (Design Attribute):**
- 이 속성은 데이터베이스 설계 시에 엔터티를 더 잘 표현하기 위해 추가되는 속성입니다. 엔터티의 기본 속성이나 일반 속성에 추가로 덧붙여져, 설계를 명확하게 하거나 추가적인 정보를 제공하는 역할을 합니다.
3. **파생 속성 (Derived Attribute):**
- 파생 속성은 다른 속성의 값을 기반으로 계산되어 생성되는 속성입니다. 예를 들어, `나이`는 `생년월일`을 기반으로 계산할 수 있으므로 파생 속성에 해당합니다.
### 올바른 분류:
이 세 가지 속성을 기반으로 볼 때, 문제의 보기 중에서 올바른 분류는 다음과 같습니다:
- **3번: 기본 속성, 설계 속성, 파생 속성**
이 분류가 속성의 특성에 따른 올바른 분류입니다.
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![[Screenshot 2024-08-18 at 10.55.35 AM.png]]
이 문제는 [[엔터티 간의 비식별 관계에 대한 설명]] 중에서 옳지 않은 것을 찾는 문제입니다. 비식별 관계는 데이터베이스 설계에서 엔터티 간의 관계를 나타내는 방식 중 하나입니다. 이를 이해하기 위해 각 선택지를 분석해 보겠습니다.
1. **약한 연결 관계를 포함하고 있다.**
- 비식별 관계는 약한 연결 관계를 표현할 수 있습니다. 이는 엔터티 간의 관계가 부모 엔터티의 기본 키에 직접적으로 종속되지 않음을 의미합니다.
2. **엔터티 간의 관계를 점선으로 표현한다.**
- 맞습니다. 비식별 관계는 엔터티 간의 관계를 점선으로 표현합니다. 이 점선은 엔터티 간의 연결이 약하다는 것을 시각적으로 나타냅니다.
3. **부모 쪽의 관계 참여가 선택적 관계이다.**
- 비식별 관계에서는 부모 엔터티의 참여가 필수적일 수도 있고 선택적일 수도 있습니다. 선택적 참여는 가능하지만, 필수적이지 않을 수도 있습니다.
4. **반드시 부모 엔터티에 종속한다.**
- 이것은 옳지 않은 설명입니다. 비식별 관계는 부모 엔터티에 종속적이지 않으며, 자식 엔터티의 기본 키가 부모 엔터티의 기본 키를 포함하지 않습니다. 따라서 자식 엔터티는 독립적으로 존재할 수 있습니다.
### 결론:
**4번: 반드시 부모 엔터티에 종속한다.** 이 설명이 비식별 관계에 대한 옳지 않은 설명입니다. 비식별 관계에서는 부모 엔터티에 반드시 종속되지 않습니다.
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![[Screenshot 2024-08-18 at 10.59.59 AM.png]]
이 문제는 ER(Entity-Relationship) 모델링에서 사용되는 표기법을 묻고 있습니다. 이 문제를 풀기 위해 이해해야 하는 핵심 개념은 **ERD(ER 다이어그램)의 표기법**과 **각 표기법의 특징**입니다. 이를 이해하면 문제에서 주어진 ER 다이어그램이 어떤 표기법을 사용하는지를 판단할 수 있습니다.
### 핵심 개념: ER 다이어그램의 표기법
ER 다이어그램은 데이터베이스 설계에서 엔터티(Entity), 속성(Attribute), 관계(Relationship) 등을 시각적으로 표현하는 방법입니다. 여러 가지 표기법이 있으며, 각각의 표기법은 ER 다이어그램을 그리는 방법에 차이가 있습니다.
#### 주요 ERD 표기법:
1. **Barker 표기법**
- 주로 엔터티와 관계를 사각형과 다이아몬드로 표현하며, 관계선 위에 관계의 이름을 명시합니다. 관계 참여도(옵션, 필수)를 선의 양 끝에 기호로 표시합니다.
2. **IE 표기법 (Information Engineering)**
- ER 다이어그램에서 엔터티를 사각형으로, 관계를 직선으로 표현하며, 참여도를 선의 양 끝에 "O" (옵션)과 "|" (필수)로 표시합니다. 주로 외래 키(FK)를 강조하는 방식으로 사용됩니다.
3. **UML 표기법**
- UML(Unified Modeling Language)은 객체지향 설계에서 사용되는 언어로, ER 다이어그램에서 엔터티와 관계를 표현하는 데 사용할 수 있습니다. 이 표기법에서는 관계를 주로 라인과 기호로 표현합니다.
4. **IDEF1X 표기법**
- 이 표기법은 사각형으로 엔터티를 표현하고, 관계는 선으로 표시하며, 관계의 참여도는 각 엔터티와 연결된 선의 끝에 표시합니다. 외래 키는 강조되며, 주로 공정 설계에서 많이 사용됩니다.
### 예시 데이터와 함께 이해하기:
이해를 돕기 위해 예시 데이터를 사용하여 각 표기법이 어떻게 다르게 표현되는지 설명하겠습니다.
#### 예시 시나리오:
대학에서 학생(Student)과 그들의 등록 정보(Enrollment)를 ER 다이어그램으로 나타낸다고 가정해봅시다.
- `학생` 엔터티에는 `학번`, `이름`, `주소` 속성이 있습니다.
- `등록` 엔터티에는 `등록번호`, `학번(FK)`, `과목코드`, `등록일자` 속성이 있습니다.
- 학생과 등록 엔터티는 1:N 관계를 가집니다.
각 표기법에서 이 시나리오를 어떻게 표현할 수 있는지를 보겠습니다:
1. **Barker 표기법:**
- `학생`과 `등록` 엔터티는 사각형으로 표현되고, 관계는 다이아몬드로 표현됩니다. 관계선 양 끝에 참여도를 표시하는 기호가 들어갑니다.
2. **IE 표기법:**
- `학생`과 `등록` 엔터티는 사각형으로 표현되며, 관계는 직선으로 연결됩니다. 직선 양 끝에 "O" (옵션)과 "|" (필수)로 표시됩니다.
3. **UML 표기법:**
- UML 표기법에서는 학생과 등록 관계를 라인으로 연결하고, 라인 위에 다이어그램의 관계와 참여도를 기호로 표시합니다.
4. **IDEF1X 표기법:**
- IDEF1X 표기법에서는 관계가 라인으로 표시되며, 참여도와 외래 키가 강조됩니다.
### 문제 풀이:
문제에서 제시된 ER 다이어그램은 사각형 엔터티와 외래 키(FK)를 포함한 관계선이 사용되었으며, 관계선은 참여도를 명확하게 나타냅니다. 이와 같은 표기법은 **IDEF1X 표기법**에 해당됩니다.
### 결론:
문제를 풀기 위해 이해해야 하는 핵심 개념은 다양한 ER 다이어그램 표기법이며, 이 문제에서 사용된 표기법은 **IDEF1X 표기법**입니다.
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이 문제를 풀기 위해 이해해야 하는 핵심 개념은 **이상현상(Anomalies)** 입니다. [[이상현상은 데이터베이스 정규화를 제대로 수행하지 않았을 때 발생하는 문제]]로, 데이터의 중복, 비일관성, 그리고 데이터 무결성의 문제를 일으킬 수 있습니다.
### 핵심 개념: 이상현상 (Anomalies)
데이터베이스에서 이상현상은 데이터의 삽입, 삭제, 갱신 시 불필요한 데이터 중복이나 데이터 손실이 발생하는 문제를 말합니다. 주요 이상현상에는 **삽입 이상, 삭제 이상, 갱신 이상**이 있습니다.
- **삽입 이상 (Insertion Anomaly):**
- 데이터를 삽입할 때, 불필요한 데이터나 관련 없는 데이터를 함께 삽입해야 하는 경우를 말합니다. 예를 들어, 새로운 학생을 등록할 때, 학생의 데이터만 필요한데 수강 과목 정보도 같이 입력해야 하는 경우가 발생할 수 있습니다.
- **삭제 이상 (Deletion Anomaly):**
- 데이터를 삭제할 때, 원하지 않는 다른 데이터도 함께 삭제되는 문제입니다. 예를 들어, 특정 수업에 대한 정보를 삭제할 때, 그 수업을 듣고 있는 학생의 정보까지 삭제될 수 있습니다.
- **갱신 이상 (Update Anomaly):**
- 데이터를 수정할 때, 중복된 여러 곳에 동일한 데이터가 존재해 일관성이 깨지는 문제입니다. 예를 들어, 학생의 주소를 업데이트할 때, 여러 테이블에서 이 정보를 모두 갱신해야 하는 상황이 발생할 수 있습니다.
### 예시 데이터와 함께 이해하기:
#### 예시 시나리오:
대학교에서 `학생`과 `수강` 정보를 관리한다고 가정해봅시다. 이때, 데이터베이스가 제대로 정규화되지 않아 다음과 같은 테이블이 존재한다고 가정합니다:
| 학번 | 학생 이름 | 과목 코드 | 과목 이름 | 교수 이름 |
|------|-----------|-----------|-----------|-----------|
| 101 | 김철수 | CS101 | 데이터베이스 | 박교수 |
| 102 | 이영희 | CS102 | 알고리즘 | 최교수 |
#### 이상현상 설명:
1. **삽입 이상:**
- 새로운 학생을 등록하려고 하는데, 그 학생이 아직 수강한 과목이 없다면 과목 정보를 비워두거나, 임의로 채워야 하는 상황이 발생할 수 있습니다. 이 경우에는 불필요하거나 잘못된 데이터를 입력해야 할 가능성이 있습니다.
2. **삭제 이상:**
- 만약 `CS101` 과목이 더 이상 개설되지 않아서 삭제하려 한다면, `CS101` 과목을 듣고 있는 `김철수` 학생의 정보까지 삭제되는 문제가 발생할 수 있습니다.
3. **갱신 이상:**
- 만약 `박교수`의 이름이 변경되었다고 할 때, 이 정보를 포함하는 모든 레코드를 찾아서 수정해야 합니다. 만약 하나라도 수정되지 않는다면 데이터의 일관성이 깨지게 됩니다.
### 결론:
문제에서 묻고 있는 상황은 데이터베이스 정규화를 수행하지 않아 발생하는 **삭제 이상**에 해당합니다. 즉, 불필요한 데이터를 같이 입력하거나, 삭제할 때 다른 데이터까지 삭제되는 문제는 "이상현상" 중 하나입니다.
따라서, 이 문제의 정답은 **3번: 이상현상**입니다.
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![[Screenshot 2024-08-18 at 11.00.46 AM.png]]
이 문제를 풀기 위해 이해해야 하는 핵심 개념은 **3차 정규화(Third Normal Form, 3NF)**입니다. 3차 정규화는 데이터베이스 설계에서 이상현상을 방지하고 데이터의 일관성을 유지하기 위해 수행되는 정규화 과정 중 하나입니다.
### 핵심 개념: 3차 정규화 (3NF)
3차 정규화는 다음과 같은 조건을 만족시키는 데이터베이스 구조를 의미합니다:
1. **2차 정규화(2NF)를 만족해야 합니다:**
- 모든 속성이 완전 함수적 종속을 가져야 합니다. 즉, 기본 키가 아닌 속성이 기본 키의 일부에만 종속되면 안 됩니다.
2. **이행적 함수 종속(Transitive Dependency)을 제거해야 합니다:**
- A → B, B → C의 종속 관계가 있을 때, C는 A에 이행적으로 종속되어 있는 상황을 말합니다. 3차 정규화는 이러한 이행적 종속성을 제거하여, 모든 비-키 속성이 오직 기본 키에만 종속되도록 합니다.
### 예시 데이터와 함께 이해하기:
#### 예시 시나리오:
학생들의 수업 참여 정보를 저장하는 테이블이 있다고 가정해봅시다. 이 테이블은 다음과 같은 구조를 가질 수 있습니다:
| 학번 | 학생 이름 | 과목 코드 | 과목 이름 | 교수 이름 |
|------|-----------|-----------|-----------|-----------|
| 101 | 김철수 | CS101 | 데이터베이스 | 박교수 |
| 102 | 이영희 | CS102 | 알고리즘 | 최교수 |
여기서 기본 키는 `학번`과 `과목 코드`의 복합 키입니다.
#### 2차 정규화 (2NF):
- 위 테이블은 2차 정규화가 되어있지 않습니다. `학생 이름`은 `학번`에만 종속되며, `과목 이름`과 `교수 이름`은 `과목 코드`에 종속됩니다. 따라서, 이 테이블을 분리하여 각각의 속성이 온전한 키에 종속되도록 해야 합니다.
이를 위해 다음과 같이 테이블을 분리할 수 있습니다:
1. **학생 정보 테이블:**
| 학번 | 학생 이름 |
|------|-----------|
| 101 | 김철수 |
| 102 | 이영희 |
2. **과목 정보 테이블:**
| 과목 코드 | 과목 이름 | 교수 이름 |
|-----------|-----------|-----------|
| CS101 | 데이터베이스 | 박교수 |
| CS102 | 알고리즘 | 최교수 |
3. **수강 테이블:**
| 학번 | 과목 코드 |
|------|-----------|
| 101 | CS101 |
| 102 | CS102 |
#### 3차 정규화 (3NF):
- 이제 3차 정규화를 적용해 봅시다. 만약 `과목 이름`이 `교수 이름`에 종속된다고 가정한다면, 이는 이행적 종속입니다(`과목 코드 → 과목 이름 → 교수 이름`). 이 경우 3차 정규화는 이행적 종속을 제거하도록 테이블을 다시 분리해야 합니다.
그러나 이미 이 예시에서 `과목 코드`와 `교수 이름`은 직접적인 종속 관계로 되어 있으므로, 이행적 종속이 제거된 상태입니다. 이렇게 이행적 종속을 제거함으로써 3차 정규화를 달성하게 됩니다.
### 결론:
문제에서 주어진 보기 중 3차 정규화에 대한 설명으로 가장 올바른 것은 **2번: 복합 속성으로 구성된 식별자에 대해 부분적인 속성으로도 식별이 되는 부분 종속성을 제거**입니다. 이는 3차 정규화에서 이행적 종속성을 제거하는 과정을 설명하고 있습니다.
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![[Screenshot 2024-08-18 at 11.00.52 AM.png]]
이 문제를 풀기 위해 이해해야 하는 핵심 개념은 **엔터티의 유형**과 **그 역할**입니다. 엔터티(Entity)는 데이터베이스 설계에서 중요한 개념으로, 현실 세계의 객체를 모델링하는데 사용됩니다. 엔터티는 그 특성에 따라 다양한 유형으로 분류될 수 있습니다.
### 핵심 개념: 엔터티 유형
1. **기본 엔터티 (Key Entity)**
- 기본 엔터티는 다른 엔터티와 관계없이 독립적으로 존재할 수 있는 엔터티입니다. 이 엔터티는 데이터 모델에서 가장 중요한 역할을 하며, 다른 엔터티들이 이를 참조할 수 있습니다. 발생 시점에 독립적으로 생성됩니다.
2. **중심 엔터티 (Central Entity)**
- 중심 엔터티는 여러 엔터티 간의 관계에서 중간에 위치하며, 여러 엔터티와의 관계를 통해 데이터를 조정하는 역할을 합니다. 일반적으로는 중간 단계에서 연결 역할을 합니다.
3. **행위 엔터티 (Action Entity)**
- 행위 엔터티는 주로 이벤트나 활동을 모델링합니다. 예를 들어, 주문이나 거래와 같은 행위가 이에 해당합니다. 다른 엔터티와의 상호작용을 통해 생성되며, 독립적으로 생성되지는 않습니다.
4. **종결 엔터티 (Terminal Entity)**
- 종결 엔터티는 특정 프로세스나 활동이 끝나는 지점을 나타내며, 더 이상 다른 엔터티와 관계를 맺지 않는 엔터티입니다. 보통 특정 행위의 결과를 저장합니다.
### 문제 풀이:
문제에서 "발생 시점에 따라 독립적으로 생성되는 엔터티"라고 묘사된 엔터티는 **기본 엔터티**에 해당합니다. 기본 엔터티는 데이터베이스 내에서 독립적으로 존재할 수 있으며, 다른 엔터티들이 이를 참조할 수 있도록 설계됩니다.
### 결론:
따라서, 이 문제의 정답은 **1번: 기본 엔터티**입니다.
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![[Screenshot 2024-08-18 at 11.03.51 AM.png]]
이 문제를 풀기 위해 이해해야 하는 핵심 개념은 **데이터베이스 파티션 기법** 중 **Range Partition(범위 파티션)**에 대한 이해입니다. 이 파티션 기법은 주로 날짜나 숫자처럼 연속된 값을 기준으로 데이터를 구분하여 저장하는 방법입니다.
### 핵심 개념: Range Partition (범위 파티션)
**Range Partition**은 데이터를 특정 범위로 나누어 저장하는 파티션 기법입니다. 예를 들어, 날짜, 시간, 숫자 등과 같은 순서가 있는 데이터를 일정한 구간으로 나누어 각 파티션에 저장합니다. 이 방법은 시간이나 숫자 순서대로 데이터를 효율적으로 관리할 수 있게 해줍니다.
### 예시 데이터와 함께 이해하기:
#### 예시 시나리오:
온라인 쇼핑몰의 주문 데이터를 관리한다고 가정해봅시다. 이 주문 데이터에는 주문 날짜(`order_date`)가 포함되어 있으며, 많은 양의 주문 데이터를 관리하기 위해 연도별로 데이터를 나누어 관리하고 싶습니다.
#### 테이블 생성 예시:
```sql
CREATE TABLE orders (
order_id INT,
customer_id INT,
order_date DATE,
amount DECIMAL(10, 2)
)
PARTITION BY RANGE (order_date) (
PARTITION p2022 VALUES LESS THAN ('2023-01-01'),
PARTITION p2023 VALUES LESS THAN ('2024-01-01'),
PARTITION p2024 VALUES LESS THAN ('2025-01-01')
);
```
위의 SQL 구문에서, `orders` 테이블은 `order_date` 컬럼을 기준으로 2022년, 2023년, 2024년의 데이터를 각각의 파티션에 나누어 저장하게 됩니다. 예를 들어, 2022년에 해당하는 모든 주문 데이터는 `p2022` 파티션에 저장됩니다.
### 문제 풀이:
문제에서 묻고 있는 "날짜 및 숫자처럼 연속된 값을 기준으로 만드는 파티션 기법"은 **Range Partition**에 해당합니다. 이 파티션 기법은 데이터가 자연스럽게 순서대로 분포되어 있을 때 효과적으로 사용할 수 있습니다.
### 결론:
따라서, 이 문제의 정답은 **1번: Range Partition**입니다.
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![[Screenshot 2024-08-18 at 11.03.57 AM.png]]
이 문제를 풀기 위해 이해해야 하는 핵심 개념은 **데이터베이스 모델링 단계**입니다. 데이터베이스 모델링은 데이터를 체계적으로 관리하고 효율적으로 접근할 수 있도록 하는 과정으로, **개념적 모델링**, **논리적 모델링**, **물리적 모델링**의 세 단계로 나누어집니다.
### 핵심 개념: 데이터베이스 모델링 단계
1. **개념적 모델링 (Conceptual Modeling):**
- 개념적 모델링은 데이터베이스의 가장 초기 단계로, 시스템의 전반적인 구조와 개념을 이해하고 설계하는 단계입니다. 이 단계에서는 사용자 요구사항을 반영하여 주요 엔터티와 그 관계를 정의합니다. 기술적인 세부사항은 고려하지 않으며, 주로 ER 다이어그램을 사용해 모델을 만듭니다. 추상화 수준이 높고, 재사용성이 높은 모델을 만듭니다.
2. **논리적 모델링 (Logical Modeling):**
- 논리적 모델링에서는 개념적 모델을 기반으로, 데이터베이스에 저장될 데이터의 구조를 정의합니다. 이 단계에서는 구체적인 테이블 구조, 속성, 키 등을 정의하고 정규화를 통해 데이터의 일관성과 무결성을 유지합니다. DBMS에 독립적인 설계를 목표로 합니다.
3. **물리적 모델링 (Physical Modeling):**
- 물리적 모델링에서는 논리적 모델을 실제 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에 맞추어 구현하는 단계입니다. 이 단계에서는 성능, 저장 방법, 인덱스 등 물리적인 고려 사항을 반영하여 설계를 최적화합니다. 구체적인 저장소 구조, 접근 방법, 인덱싱 등을 포함합니다.
### 예시 데이터와 함께 이해하기:
#### 예시 시나리오:
온라인 쇼핑몰의 고객 관리 시스템을 설계한다고 가정해봅시다.
1. **개념적 모델링:**
- 고객(Customer) 엔터티와 주문(Order) 엔터티를 정의하고, 이들 간의 관계를 ER 다이어그램으로 표현합니다. 이 단계에서는 고객의 이름, 주문일 등과 같은 속성들이 대략적으로 정의됩니다.
- **ER 다이어그램:**
- 고객(Customer) 엔터티: 고객ID, 이름, 주소
- 주문(Order) 엔터티: 주문ID, 주문일, 금액
- 관계: 고객이 여러 개의 주문을 할 수 있음 (1:N 관계)
2. **논리적 모델링:**
- 고객과 주문 엔터티를 테이블로 변환하고, 각 테이블의 속성들을 명확히 정의하며, 외래 키 관계를 설정합니다. 또한, 정규화를 통해 데이터 중복을 최소화합니다.
- **논리적 모델:**
- `Customers` 테이블: `CustomerID`, `Name`, `Address`
- `Orders` 테이블: `OrderID`, `OrderDate`, `Amount`, `CustomerID(FK)`
3. **물리적 모델링:**
- 논리적 모델을 실제 데이터베이스로 구현할 때, 성능 최적화를 고려합니다. 예를 들어, 인덱스를 설정하고, 테이블의 물리적인 저장 구조를 정의합니다.
- **물리적 모델:**
- `Customers` 테이블에 인덱스 설정 (`CustomerID`를 기준으로)
- `Orders` 테이블에 인덱스 설정 (`OrderDate`와 `CustomerID`를 기준으로)
정답: 1번
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이 문제를 풀기 위해 이해해야 하는 핵심 개념은 **엔터티(Entity), 인스턴스(Instance), 속성(Attribute), 속성 값(Value)** 간의 관계입니다. 이들 개념은 데이터베이스 설계의 기본 요소로, 서로 어떻게 연결되어 있는지를 이해하는 것이 중요합니다.
### 핵심 개념: 엔터티, 인스턴스, 속성, 속성 값의 관계
1. **엔터티(Entity):**
- 엔터티는 데이터베이스에서 관리하고자 하는 실체 또는 객체를 의미합니다. 예를 들어, `학생`, `제품`, `주문` 등이 엔터티가 될 수 있습니다. 하나의 엔터티는 여러 개의 속성을 가질 수 있습니다.
2. **속성(Attribute):**
- 속성은 엔터티의 특징이나 성질을 나타내는 항목입니다. 예를 들어, `학생` 엔터티의 속성으로는 `학번`, `이름`, `주소` 등이 있을 수 있습니다. 각 속성은 고유의 데이터를 담을 수 있는 필드를 의미합니다.
3. **인스턴스(Instance):**
- 인스턴스는 엔터티의 실제 데이터를 의미합니다. 예를 들어, `학생` 엔터티의 인스턴스는 실제 특정 학생에 대한 데이터입니다. 엔터티에는 여러 인스턴스가 존재할 수 있습니다.
4. **속성 값(Value):**
- 속성 값은 각 인스턴스에서 특정 속성이 가지는 실제 데이터를 의미합니다. 예를 들어, `학생` 엔터티의 `이름` 속성에 대해 "김철수"가 속성 값이 될 수 있습니다.
### 예시 데이터와 함께 이해하기:
#### 예시 시나리오:
`학생`이라는 엔터티를 가지고 있다고 가정해봅시다.
- **엔터티:** `학생`
- **속성:** `학번`, `이름`, `주소`
- **인스턴스:** `학번이 101인 김철수`, `학번이 102인 이영희`
- **속성 값:** `김철수`, `서울시 강남구`
| 학번 | 이름 | 주소 |
|-------|--------|------------------|
| 101 | 김철수 | 서울시 강남구 |
| 102 | 이영희 | 부산시 해운대구 |
- **엔터티(Entity):** `학생`
- **인스턴스(Instance):** 첫 번째 줄, 즉 학번이 101인 데이터
- **속성(Attribute):** `학번`, `이름`, `주소`
- **속성 값(Value):** 예를 들어, `김철수`는 `이름` 속성의 값입니다.
### 문제 풀이:
이제 문제에서 제시된 각 선택지를 분석해 보겠습니다:
1. **한 개의 엔터티에는 두 개 이상의 속성이 있다.**
- 맞습니다. 일반적으로 하나의 엔터티는 여러 속성을 가집니다.
2. **한 개의 속성은 한 개의 속성값을 가지고 있다.**
- 맞습니다. 속성은 각 인스턴스에 대해 하나의 속성 값을 가집니다.
3. **한 개의 엔터티에는 두 개 이상의 인스턴스가 있다.**
- 맞습니다. 하나의 엔터티에는 여러 인스턴스(레코드)가 존재할 수 있습니다.
4. **한 개의 엔터티는 한 개의 속성만 가지고 있다.**
- **이것은 잘못된 설명입니다.** 대부분의 엔터티는 여러 속성을 가집니다. 예를 들어, `학생` 엔터티는 `학번`, `이름`, `주소` 등의 여러 속성을 가질 수 있습니다.
### 결론:
따라서, **4번: 한 개의 엔터티는 한 개의 속성만 가지고 있다**가 옳지 않은 설명입니다. 하나의 엔터티는 일반적으로 여러 개의 속성을 가집니다.
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이 문제를 풀기 위해 이해해야 하는 핵심 개념은 **서브쿼리(Subquery)** 에 대한 이해입니다. 서브쿼리는 SQL에서 하나의 쿼리 안에 포함된 또 다른 쿼리를 의미하며, 여러 가지 방식으로 사용될 수 있습니다.
### 핵심 개념: 서브쿼리(Subquery)
**서브쿼리**는 SQL에서 다른 쿼리의 결과를 기반으로 특정 데이터를 추출할 때 사용하는 쿼리입니다. 서브쿼리는 주로 `SELECT`, `FROM`, `WHERE`, `HAVING` 절 내에서 사용되며, 주 쿼리(main query)의 일부로 동작합니다.
#### 주요 특징 및 사용법:
1. **`WHERE` 절에서의 서브쿼리:**
- 특정 조건을 만족하는 데이터를 추출할 때 서브쿼리를 사용하여 조건을 정의할 수 있습니다.
- 예시:
```sql
SELECT employee_name
FROM employees
WHERE department_id = (SELECT department_id FROM departments WHERE department_name = 'Sales');
```
2. **`FROM` 절에서의 서브쿼리:**
- 서브쿼리를 인라인 뷰로 사용하여, 테이블 대신 서브쿼리의 결과를 사용합니다.
- 예시:
```sql
SELECT subquery_result.*
FROM (SELECT department_id, COUNT(*) as emp_count FROM employees GROUP BY department_id) subquery_result;
```
3. **다중행 서브쿼리(Multiple Row Subquery):**
- 서브쿼리의 결과가 여러 행이 될 수 있으며, 이 경우 `IN`, `ANY`, `ALL`과 같은 다중행 연산자를 사용하여 비교합니다.
- 예시:
```sql
SELECT employee_name
FROM employees
WHERE department_id IN (SELECT department_id FROM departments WHERE location_id = 100);
```
4. **서브쿼리에서의 `ORDER BY` 절 사용:**
- 일반적으로 서브쿼리 내부에서는 `ORDER BY` 절을 사용할 수 있습니다. 그러나 서브쿼리가 직접적으로 정렬된 결과를 반환하는 것이 아니라, 상위 쿼리가 데이터를 정렬할 때만 의미가 있습니다.
### 문제 풀이:
이제 문제에서 제시된 각 선택지를 분석해 보겠습니다:
1. **서브쿼리에는 `Order by` 구를 사용할 수 없다.**
- 이 설명은 잘못되었습니다. 서브쿼리에서 `ORDER BY`를 사용할 수 있습니다. 다만, 서브쿼리가 반환하는 결과가 주로 단일 값 또는 집합인 경우, `ORDER BY`는 잘 사용되지 않지만 가능은 합니다.
2. **서브쿼리에서 여러 개의 행이 반환되면 `IN`, `ANY`, `ALL`과 같은 다중행 서브쿼리 함수를 사용해야 한다.**
- 이 설명은 올바릅니다. 서브쿼리가 여러 행을 반환할 경우, 이러한 연산자를 사용해 다중 행을 처리합니다.
3. **`FROM` 구에 사용되면 인라인 뷰이고 `WHERE` 절에서 사용되면 서브쿼리이다.**
- 이 설명도 올바릅니다. `FROM` 절에 사용되는 서브쿼리는 인라인 뷰라고 불리며, `WHERE` 절에서는 일반적인 서브쿼리로 사용됩니다.
4. **서브쿼리에서 메인쿼리의 칼럼을 사용할 수 있고 메인쿼리에서도 서브쿼리의 칼럼을 사용할 수 있다.**
- 이 설명은 올바릅니다. 상위 쿼리와 서브쿼리는 일부 칼럼에 접근할 수 있으며, 이는 상호참조가 가능합니다.
### 결론:
**1번: 서브쿼리에는 `Order by` 구를 사용할 수 없다**는 설명이 틀린 설명입니다. 서브쿼리에서도 `ORDER BY` 절을 사용할 수 있습니다.
-> gpt와 정답이 다르게 나타났음. ㅎㅎ
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이 문제를 풀기 위해 이해해야 하는 핵심 개념은 **ROLLUP**을 사용한 그룹화(Grouping) 연산입니다. ROLLUP은 SQL에서 데이터의 집계 결과를 다양한 그룹 수준에서 계산할 수 있게 해주는 기능으로, 주로 여러 레벨의 요약 데이터를 생성하는 데 사용됩니다.
### 핵심 개념: ROLLUP을 사용한 그룹화
**ROLLUP**은 SQL의 집계 함수 중 하나로, 그룹화된 데이터에 대해 추가적인 소계를 계산하는 데 사용됩니다. 기본적으로 `GROUP BY` 절에서 사용되며, 여러 그룹 수준에서 총합을 계산합니다. ROLLUP은 다음과 같은 방식으로 작동합니다:
- 지정된 컬럼 순서대로 그룹을 형성하고, 해당 그룹의 소계와 전체 합계를 계산합니다.
- 예를 들어, `ROLLUP (A, B)`는 먼저 `A`와 `B`를 그룹화한 후, `A`의 소계를 계산하고, 마지막으로 전체 총계를 계산합니다.
### 예시 데이터와 함께 이해하기:
#### 예시 테이블:
아래와 같은 `sales` 테이블이 있다고 가정해봅시다.
| Product | Year | Revenue |
|---------|------|---------|
| A | 2022 | 100 |
| A | 2023 | 200 |
| B | 2022 | 300 |
| B | 2023 | 400 |
#### ROLLUP을 사용한 쿼리:
```sql
SELECT Product, Year, SUM(Revenue)
FROM sales
GROUP BY ROLLUP(Product, Year);
```
위 쿼리의 결과는 다음과 같습니다:
| Product | Year | SUM(Revenue) |
|---------|------|--------------|
| A | 2022 | 100 |
| A | 2023 | 200 |
| A | NULL | 300 | -- A의 소계
| B | 2022 | 300 |
| B | 2023 | 400 |
| B | NULL | 700 | -- B의 소계
| NULL | NULL | 1000 | -- 전체 총계
### 문제 풀이:
이제 문제에서 주어진 Mytest 테이블의 결과를 분석해보겠습니다.
1. **결과 데이터:**
- 각 부서(DNAME)와 연도(YEAR)별로 총 급여(SUM(SAL))가 집계되며, 마지막에 각 부서의 소계와 전체 총계가 포함되어 있습니다.
2. **ROLLUP 구조:**
- 이 결과는 `DNAME`, `YEAR`의 순서로 그룹화된 후, `DNAME` 별 소계와 전체 총계가 계산된 결과입니다. 따라서, `GROUP BY ROLLUP(DNAME, YEAR)`와 같은 구조가 필요합니다.
### 각 선택지 분석:
1. **1번:** `GROUP BY ROLLUP((DNAME, DNAME), NULL);`
- 잘못된 구조입니다. `DNAME`을 두 번 중복으로 사용했으며, NULL도 의미가 없습니다.
2. **2번:** `GROUP BY ROLLUP(DNAME, (DNAME, YEAR));`
- `DNAME`이 두 번 사용되고 있어 잘못된 구조입니다.
3. **3번:** `GROUP BY ROLLUP((DNAME, YEAR));`
- `DNAME`과 `YEAR`을 한 그룹으로 묶고 있지만, ROLLUP의 기본 사용법이 잘못 적용되었습니다.
4. **4번:** `GROUP BY ROLLUP(DNAME, YEAR, (DNAME, YEAR));`
- 복잡하게 작성되었지만, 잘못된 구조입니다. 필요 이상의 그룹화 항목을 사용하고 있습니다.
### 결론:
문제의 주어진 SQL문 중 올바른 정답이 없는 경우가 있으며, 기본적으로 `GROUP BY ROLLUP(DNAME, YEAR)`와 같은 간단한 구조가 가장 적합합니다. 선택지 중 가장 가까운 답은 없지만, 논리적으로 가장 비슷한 4번도 틀렸습니다. 이 경우 적절한 쿼리를 직접 작성하는 것이 더 올바른 방법일 것입니다.
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이 문제를 풀기 위해 이해해야 하는 핵심 개념은 **숫자 함수**입니다. SQL에서는 숫자를 다룰 때 다양한 함수들을 제공하며, 이 문제에서는 `FLOOR`, `CEIL`, `ROUND`, `TRUNC` 함수가 사용되었습니다. 각 함수가 숫자를 어떻게 처리하는지 이해하는 것이 중요합니다.
### 핵심 개념: 숫자 함수
1. **FLOOR 함수:**
- 주어진 숫자보다 작거나 같은 가장 큰 정수를 반환합니다.
- 예시: `FLOOR(35.8)`은 `35`를 반환합니다.
2. **CEIL 함수:**
- 주어진 숫자보다 크거나 같은 가장 작은 정수를 반환합니다.
- 예시: `CEIL(35.8)`은 `36`을 반환합니다.
3. **ROUND 함수:**
- 주어진 숫자를 소수점 이하 특정 자릿수에서 반올림합니다.
- 예시: `ROUND(35.8, 0)`은 소수점 첫째 자리에서 반올림하여 `36`을 반환합니다.
4. **TRUNC 함수:**
- 주어진 숫자를 소수점 이하 특정 자릿수에서 잘라냅니다(버림).
- 예시: `TRUNC(35.8)`은 `35`를 반환합니다.
### 문제 풀이:
각 SQL문이 어떤 결과를 반환하는지 살펴보겠습니다.
1. **`FLOOR(35.8)`**
- `35.8`보다 작거나 같은 가장 큰 정수를 반환합니다.
- 결과: `35`
2. **`CEIL(35.8)`**
- `35.8`보다 크거나 같은 가장 작은 정수를 반환합니다.
- 결과: `36`
3. **`ROUND(36.8, 0)`**
- 소수점 첫째 자리에서 반올림하여 `36.8`을 `36`으로 만듭니다.
- 결과: `36`
4. **`TRUNC(35.8)`**
- 소수점 이하를 잘라내어 `35.8`을 `35`로 만듭니다.
- 결과: `35`
### 결론:
문제에서 주어진 SQL문의 실행 결과 중 올바른 것은 **2번: `SELECT CEIL(35.8) FROM DUAL` → `36`**입니다.
따라서, 정답은 **2번**입니다.
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쉬운 문제지 이제는.
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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 하는 핵심 개념은 **SQL 실행 계획을 읽는 방법**입니다. SQL 실행 계획은 데이터베이스가 쿼리를 실행하는 데 어떤 순서로 작업을 수행하는지를 나타냅니다. 이를 이해함으로써 SQL 쿼리의 성능을 최적화할 수 있습니다.
### 핵심 개념: SQL 실행 계획 읽는 법
SQL 실행 계획(Execution Plan)은 데이터베이스가 쿼리를 처리하는 방식을 단계별로 보여주는 도구입니다. 실행 계획을 해석하는 것은 쿼리 성능 최적화에 있어 매우 중요합니다. 실행 계획은 일반적으로 트리 구조로 구성되며, 이 트리의 최하단에서 최상단으로 읽어야 합니다. 실행 계획의 각 단계는 쿼리의 어떤 부분이 먼저 처리되는지를 나타냅니다.
#### 실행 계획의 주요 구성 요소:
1. **Table Access (FULL):**
- 테이블의 모든 행을 검사하는 완전한 테이블 스캔입니다. 일반적으로 인덱스를 사용하지 않으며, 테이블의 모든 데이터를 읽습니다.
2. **Index Scan:**
- 테이블의 특정 인덱스를 사용하여 데이터를 검색하는 방법입니다. 주로 특정 조건이 있을 때 효율적입니다.
3. **Nested Loops:**
- 두 테이블을 조인할 때 한 테이블의 각 행에 대해 다른 테이블을 반복적으로 검색하는 방식입니다. 소규모 데이터 세트에 적합합니다.
4. **Hash Join:**
- 대용량 데이터 세트를 처리할 때 효율적인 조인 방식으로, 해시 테이블을 생성하여 조인합니다.
5. **Table Access (BY ROWID):**
- 인덱스를 통해 찾은 ROWID를 사용하여 테이블에서 데이터를 검색하는 방식입니다. 이 방법은 특정 행에 바로 접근하므로 빠릅니다.
### 문제 풀이:
주어진 실행 계획을 읽는 올바른 순서를 찾기 위해, 실행 계획을 최하단에서 최상단으로 읽어야 합니다.
1. **Step 6: INDEX (UNIQUE SCAN) PK_TABLE3**
- 쿼리의 첫 번째 단계로, 인덱스를 사용하여 특정 데이터를 검색합니다.
2. **Step 5: TABLE ACCESS (BY ROWID) TABLE3**
- 인덱스를 통해 얻은 ROWID를 사용해 TABLE3에서 데이터를 검색합니다.
3. **Step 4: TABLE ACCESS (FULL) TABLE2**
- TABLE2를 전체 스캔합니다. TABLE3에서 검색된 결과와 비교될 것입니다.
4. **Step 3: TABLE ACCESS (FULL) TABLE1**
- TABLE1을 전체 스캔합니다. 나중에 TABLE2와의 비교 또는 조인이 이루어질 것입니다.
5. **Step 1: Nested loops**
- TABLE1과 TABLE2를 조인하는 단계입니다. 여기서 Nested loops 방식으로 조인이 이루어집니다.
6. **Step 2: Hash join**
- 마지막으로, Hash join이 수행될 수 있습니다. 이 단계는 대용량 데이터를 조인할 때 사용되며, Nested loops의 결과를 최종적으로 조인합니다.
### 결론:
이 순서를 토대로 문제에서 주어진 보기들을 분석하면, 올바른 순서는 **6번, 5번, 4번, 3번, 2번, 1번**입니다.
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이 문제는 PL/SQL에서 커서를 사용한 프로그래밍 과정에서, `FETCH` 문 이후에 어떤 작업을 수행해야 하는지를 묻고 있습니다.
### 핵심 개념: PL/SQL의 커서(Cursor) 처리
PL/SQL에서 커서는 여러 행으로 구성된 결과 집합을 처리하기 위해 사용됩니다. 커서를 사용하기 위해서는 일반적으로 다음과 같은 순서로 작업이 진행됩니다:
1. **Cursor OPEN**:
- 커서를 열어 쿼리를 실행하고 결과 집합을 준비합니다.
2. **Cursor FETCH**:
- 열려 있는 커서에서 데이터를 한 행씩 가져옵니다. `FETCH` 문을 사용하여 결과 집합에서 다음 행을 검색할 수 있습니다.
3. **Cursor CLOSE**:
- 커서를 닫아 자원을 해제합니다. 모든 데이터를 가져오고 나면, 커서를 닫는 것이 필요합니다.
### 문제 풀이:
문제는 `FETCH` 이후에 무엇을 수행해야 하는지를 묻고 있습니다. 각 선택지를 검토해 보겠습니다.
1. **Cursor DEFINE**:
- 커서를 정의하는 단계로, `FETCH` 이후가 아닌 커서를 처음 선언할 때 사용됩니다. `FETCH` 이후에 수행하는 작업은 아닙니다.
2. **Cursor EXPTION**:
- 예외 처리와 관련된 내용으로, 이 또한 `FETCH` 이후에 일반적으로 수행되는 작업이 아닙니다.
3. **Cursor CLOSE**:
- 커서를 닫는 작업입니다. 일반적으로 모든 행을 `FETCH`한 후에 커서를 닫습니다. 하지만 `FETCH` 직후에 바로 `CLOSE`를 수행하는 것은 아닙니다. `FETCH`를 통해 원하는 데이터 처리를 모두 마친 후에 `CLOSE`를 수행합니다.
4. **EXIT**:
- `FETCH`로 데이터를 가져온 후 반복문을 사용 중이라면, 조건에 따라 `EXIT`을 사용하여 반복을 종료할 수 있습니다. 예를 들어, 더 이상 가져올 행이 없을 때 `EXIT`을 사용하여 루프를 종료합니다.
### 결론:
커서와 관련된 작업 중에서 `FETCH` 이후에 반드시 수행해야 하는 단계는 `Cursor CLOSE`입니다.
`FETCH`는 커서에서 데이터를 가져오는 작업이므로, 이 작업이 끝난 후에는 커서를 닫아 자원을 해제하는 것이 필요합니다. 따라서 커서와 직접적으로 관련된 작업으로 가장 적절한 답변은 **3번: Cursor CLOSE**입니다.
`EXIT`는 커서와 직접적으로 관련된 구문이 아니라, 루프에서 조건을 만족했을 때 루프를 빠져나오는 구문입니다. 따라서 커서 처리와 관련된 작업을 묻는 문제에서는 `Cursor CLOSE`가 더 적절한 답변입니다.
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이 문제를 풀기 위해 이해해야 하는 핵심 개념은 **SQL Server의 `TOP` 절과 `WITH TIES` 옵션**입니다. 이 옵션을 통해 동일한 값이 있는 경우에도 원하는 개수만큼의 결과를 정확히 반환할 수 있습니다.
### 핵심 개념: `TOP` 절과 `WITH TIES` 옵션
1. **`TOP` 절:**
- SQL Server에서 `TOP` 절은 쿼리 결과의 상위 몇 개의 행을 제한적으로 반환하는 데 사용됩니다. 예를 들어, `SELECT TOP(4) * FROM Table`은 테이블에서 상위 4개의 행만 반환합니다.
- 기본적으로 `TOP` 절은 지정된 수만큼의 행을 반환하며, 동일한 값이 있어도 상위에서 지정된 행 수만큼 반환합니다.
2. **`WITH TIES` 옵션:**
- `WITH TIES` 옵션은 `TOP` 절과 함께 사용되어, 만약 `ORDER BY` 절에 의해 정렬된 결과에서 같은 값을 가진 행이 있을 경우, 지정된 `TOP` 숫자와 상관없이 모든 행을 반환합니다.
- 예를 들어, `WINCNT` 값이 같은 행들이 4위 내에 여러 개 있다면, `WITH TIES`를 사용하면 이 모든 행이 포함됩니다.
### 예시 데이터와 함께 이해하기:
#### 예시 테이블:
```sql
TEAMNAME | WINCNT | FALCNT
---------|--------|-------
A팀 | 124 | 90
B팀 | 20 | 11
C팀 | 12 | 21
D팀 | 102 | 100
E팀 | 110 | 111
F팀 | 100 | 200
G팀 | 71 | 30
```
이 테이블에서 `WINCNT`가 가장 높은 상위 4팀을 조회하려고 합니다. 만약 `WINCNT`가 같은 팀이 여러 개 있을 경우, 이 팀들도 함께 조회해야 합니다.
#### SQL 쿼리 분석:
1. **`SELECT TOP(4) TEAMNAME, WINCNT FROM TEAMSCORE ORDER BY WINCNT ASC;`**
- 이 쿼리는 `WINCNT` 값을 오름차순으로 정렬한 후 상위 4개의 팀을 반환합니다. 문제에서 요구한 상위 팀을 조회하는 것과 반대 방향입니다.
2. **`SELECT TOP(4) TEAMNAME, WINCNT FROM TEAMSCORE;`**
- 이 쿼리는 정렬 없이 그냥 상위 4개의 팀을 반환합니다. 따라서 `WINCNT`를 기준으로 상위 4팀을 정확히 조회하지 않습니다.
3. **`SELECT TEAMNAME, WINCNT FROM TEAMSCORE WHERE ROWNUM <= 4 ORDER BY WINCNT DESC;`**
- 이 쿼리는 SQL Server가 아닌 Oracle에서 사용하는 방식입니다. SQL Server에서 사용할 수 없습니다.
- [[Rownum이 order보다 먼저 적용되어 생기는 문제]]
4. **`SELECT TOP(4) WITH TIES TEAMNAME, WINCNT FROM TEAMSCORE ORDER BY WINCNT DESC;`**
- 이 쿼리는 `WINCNT`를 내림차순으로 정렬한 후 상위 4개의 팀을 반환하되, 동일한 `WINCNT` 값을 가진 팀도 함께 반환합니다. 문제에서 요구한 내용과 일치합니다.
### 결론:
따라서, 정답은 **4번: `SELECT TOP(4) WITH TIES TEAMNAME, WINCNT FROM TEAMSCORE ORDER BY WINCNT DESC;`** 입니다.
이 쿼리는 `WINCNT`가 가장 높은 팀을 내림차순으로 정렬하여 상위 4개의 팀을 반환하며, `WITH TIES` 옵션을 통해 동일한 `WINCNT` 값을 가진 팀도 포함합니다.
4번이 답이 맞다.
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이 문제를 풀기 위해 이해해야 하는 핵심 개념은 **SQL의 `LIKE` 연산자**와 **와일드카드** 사용법입니다. `LIKE` 연산자는 문자열 패턴 매칭을 위해 사용되며, 주로 특정 패턴과 일치하는 문자열을 찾는 데 사용됩니다.
### 핵심 개념: `LIKE` 연산자와 와일드카드
1. **`LIKE` 연산자**:
- `LIKE` 연산자는 문자열 패턴을 기반으로 특정 조건에 맞는 데이터를 필터링합니다. 주로 두 가지 와일드카드를 사용합니다:
- **`%`**: 0개 이상의 문자를 대체합니다. 즉, 어떠한 길이의 문자열도 이 위치에 올 수 있습니다.
- **`_`**: 정확히 하나의 문자를 대체합니다. 이 위치에는 반드시 하나의 문자만 와야 합니다.
2. **와일드카드 예시**:
- `"A%"` : 'A'로 시작하는 모든 문자열.
- `"%A%"` : 'A'가 포함된 모든 문자열.
- `"A_B"` : 'A'로 시작하고, 중간에 한 글자가 있으며, 'B'로 끝나는 모든 문자열.
### 문제 풀이:
이 문제는 세 번째 문자가 'K'인 문자열을 찾는 쿼리를 작성하는 것입니다.
- 첫 번째와 두 번째 문자는 어떤 문자든 상관없고, 세 번째 문자가 'K'여야 하므로 첫 번째와 두 번째 문자는 와일드카드 `_`를 사용해 매칭하고, 세 번째 문자는 'K'로 고정하면 됩니다.
#### 각 선택지 분석:
1. **`SELECT * FROM EMP WHERE LIKE 'K%'`**:
- 이 쿼리는 첫 번째 문자가 'K'로 시작하는 모든 문자열을 찾습니다. 세 번째 문자가 'K'인 경우를 찾을 수 없습니다.
2. **`SELECT * FROM EMP WHERE LIKE '%K%'`**:
- 이 쿼리는 문자열 내에 'K'가 포함된 모든 경우를 찾습니다. 그러나 'K'가 세 번째 위치에 있는지 여부는 확인할 수 없습니다.
3. **`SELECT * FROM EMP WHERE LIKE '[__K%]'**:
- ~~이 쿼리는 정확히 세 번째 위치에 'K'가 있는 경우를 찾습니다. 첫 번째와 두 번째 문자는 어떤 문자든 상관없으며, 세 번째 문자가 'K'로 고정된 패턴입니다.~~
4. **`SELECT * FROM EMP WHERE LIKE '_K%'`**:
- 이 쿼리는 두 번째 위치에 'K'가 있는 경우를 찾습니다. 세 번째 문자를 찾는 것이 아니므로 올바르지 않습니다.
### 결론:
세 번째 문자가 'K'인 문자열을 정확히 찾기 위해서는 **4번: `SELECT * FROM EMP WHERE LIKE '_ _K%'`**가 가장 적절한 쿼리입니다.
이 쿼리는 두 개의 임의의 문자 뒤에 'K'가 세 번째 위치에 오는 문자열을 검색하는 데 적합합니다.
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![[Screenshot 2024-08-18 at 11.28.31 AM.png]]
그냥 외우자. 1번으로. 맞나 근데..
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![[Screenshot 2024-08-18 at 11.28.47 AM.png]]
이 문제를 풀기 위해 이해해야 하는 핵심 개념은 **SQL의 `LIKE` 연산자와 와일드카드** 사용법입니다. 이 연산자를 통해 문자열 패턴을 기반으로 데이터를 검색할 수 있습니다.
### 핵심 개념: `LIKE` 연산자와 와일드카드
1. **`LIKE` 연산자**:
- SQL에서 `LIKE` 연산자는 문자열을 패턴 매칭하기 위해 사용됩니다. 특정 문자열 패턴과 일치하는 레코드를 필터링하는 데 유용합니다.
2. **와일드카드**:
- **`%`**: 0개 이상의 문자를 대체합니다. 즉, 어떤 문자든지 올 수 있습니다.
- **`_`**: 정확히 하나의 문자를 대체합니다. 해당 위치에 반드시 하나의 문자가 와야 합니다.
### 예시:
예를 들어, 다음과 같은 조건들이 있을 때:
- **`LIKE 'A%'`**: 'A'로 시작하는 모든 문자열을 찾습니다.
- **`LIKE '_A%'`**: 두 번째 문자가 'A'인 모든 문자열을 찾습니다.
- **`LIKE '__A%'`**: 세 번째 문자가 'A'인 모든 문자열을 찾습니다.
### 문제 풀이:
문제는 "세 번째 문자가 'N'인 문자열"을 찾는 조건을 요구하고 있습니다.
- **첫 번째와 두 번째 문자**는 어떤 문자든 상관없으며, 이 자리를 `_`로 나타낼 수 있습니다.
- **세 번째 문자**는 'N'으로 고정됩니다.
- **네 번째 문자 이후**는 어떤 문자든지 와도 괜찮으므로 `%`를 사용합니다.
#### 각 선택지 분석:
1. **`SELECT * FROM 테이블명 WHERE LIKE 'N%'`**:
- 첫 번째 문자가 'N'인 문자열을 찾습니다. 세 번째 문자가 'N'이어야 한다는 조건과는 일치하지 않습니다.
2. **`SELECT * FROM 테이블명 WHERE LIKE '%N%'`**:
- 문자열 내 어디에든 'N'이 포함된 경우를 찾습니다. 세 번째 문자가 'N'이어야 한다는 조건과 일치하지 않습니다.
3. **`SELECT * FROM 테이블명 WHERE LIKE '[__N]%'`**:
- 이 선택지는 `[__N]`와 같은 구문이 사용되었지만, 대괄호(`[]`)는 SQL의 기본 `LIKE` 패턴에서 사용되지 않습니다. `[ ]`는 SQL에서 문자 클래스 지정 시 사용되며, 이 구문은 올바르지 않습니다.
4. **`SELECT * FROM 테이블명 WHERE LIKE '__N%'`**:
- 두 개의 `_`로 첫 번째와 두 번째 문자를 나타내고, 세 번째 문자가 'N'이어야 하며, 그 이후에는 어떤 문자가 와도 상관없는 문자열을 찾습니다. 이 조건이 주어진 요구사항에 정확히 일치합니다.
### 결론:
세 번째 문자가 'N'인 문자열을 찾는 가장 적절한 조건은 **4번: `SELECT * FROM 테이블명 WHERE LIKE '__N%'`**입니다.
이 쿼리는 두 개의 임의의 문자 뒤에 'N'이 세 번째 위치에 오는 문자열을 검색하는 데 적합합니다.
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이 문제를 풀기 위해 이해해야 하는 핵심 개념은 **SQL의 논리 연산자와 연산자 우선순위**입니다. 이러한 개념을 정확히 이해해야 원본 SQL 문과 동일한 논리적 조건을 갖춘 SQL 문을 작성할 수 있습니다.
### 핵심 개념: 논리 연산자와 우선순위
1. **논리 연산자**:
- **`AND`**: 두 조건이 모두 참일 때 참을 반환합니다.
- **`OR`**: 두 조건 중 하나라도 참이면 참을 반환합니다.
- SQL에서는 `AND` 연산자가 `OR` 연산자보다 우선순위가 높습니다. 즉, `AND` 연산자가 먼저 평가되고 그 결과를 바탕으로 `OR` 연산자가 평가됩니다.
2. **우선순위**:
- 괄호(`()`)를 사용하면 연산자 우선순위를 명확하게 지정할 수 있습니다. 예를 들어, `A AND (B OR C)`는 `B OR C`가 먼저 평가된 후 그 결과와 `A`를 `AND` 연산합니다.
### 원본 SQL 문 분석:
```sql
SELECT * FROM Mytest
WHERE (COL1 = 1 AND COL2 = 3) OR (COL1 = 1 AND COL2 = 4);
```
이 쿼리는 다음 두 조건 중 하나를 만족하는 데이터를 선택합니다:
1. `COL1 = 1`이면서 `COL2 = 3`인 경우
2. `COL1 = 1`이면서 `COL2 = 4`인 경우
이 조건을 만족하는 모든 데이터를 반환합니다.
### 각 선택지 분석:
1. **`SELECT * FROM Mytest WHERE COL1 = 1 AND (COL2 = 3 OR COL2 = 4);`**
- 이 쿼리는 `COL1 = 1`이면서 `COL2`가 3이거나 4인 경우를 선택합니다. 이는 원본 SQL 문과 동일한 결과를 반환합니다.
2. **`SELECT * FROM Mytest WHERE COL1 IN (1, 3) AND COL2 IN (1, 4);`**
- 이 쿼리는 `COL1`이 1 또는 3이면서, 동시에 `COL2`가 1 또는 4인 경우를 선택합니다. 이는 원본 SQL 문과 다른 논리를 사용하므로 동일한 결과를 반환하지 않습니다.
3. **`SELECT * FROM Mytest WHERE COL1 IN (1, 3) OR COL2 IN (1, 4);`**
- 이 쿼리는 `COL1`이 1 또는 3이거나, `COL2`가 1 또는 4인 경우를 선택합니다. 이는 매우 넓은 조건으로, 원본 SQL 문과 동일한 결과를 반환하지 않습니다.
4. **`SELECT * FROM Mytest WHERE COL1 = 1 OR (COL2 = 3 OR COL2 = 4);`**
- 이 쿼리는 `COL1 = 1`이거나 `COL2`가 3 또는 4인 경우를 선택합니다. 이는 원본 SQL 문과 다른 조건이므로 동일한 결과를 반환하지 않습니다.
### 결론:
원본 SQL 문과 동일한 결과를 반환하는 SQL 문은 **1번: `SELECT * FROM Mytest WHERE COL1 = 1 AND (COL2 = 3 OR COL2 = 4);`**입니다.
이 쿼리는 `COL1 = 1`이면서 `COL2`가 3이거나 4인 모든 행을 정확히 반환합니다. 이는 원본 SQL 문에서 요구하는 조건과 논리적으로 동일합니다.
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![[Screenshot 2024-08-18 at 11.33.54 AM.png]]
이 문제를 풀기 위해 이해해야 하는 핵심 개념은 **윈도우 함수(Window Function)**와 **윈도우 프레임(Window Frame)**입니다. 이 개념은 SQL에서 집계 함수와 비슷하지만, 데이터의 그룹 내에서 더 세밀한 계산을 할 수 있도록 해줍니다.
### 핵심 개념: 윈도우 함수와 윈도우 프레임
1. **윈도우 함수(Window Function):**
- 윈도우 함수는 SQL에서 행별로 계산을 수행하면서, 집계된 결과를 반환할 수 있는 함수입니다.
- 예를 들어, `SUM`, `AVG`, `ROW_NUMBER` 등이 윈도우 함수로 사용될 수 있습니다.
- 윈도우 함수는 `OVER` 절과 함께 사용되어, 특정 윈도우(프레임) 내에서 연산을 수행합니다.
2. **윈도우 프레임(Window Frame):**
- 윈도우 프레임은 윈도우 함수가 적용될 행의 범위를 정의합니다.
- `ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING`은 현재 행을 기준으로 이전 행 1개와 다음 행 1개를 포함하는 프레임을 지정합니다. 즉, 각 행에 대해 그 이전 행, 현재 행, 다음 행의 합계가 계산됩니다.
### 문제 풀이:
주어진 SQL 문은 다음과 같습니다:
```sql
SELECT MGR, ENAME, SAL,
SUM(SAL) OVER (PARTITION BY MGR
ORDER BY HIREDATE
ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING) AS MGR_SUM
FROM Mytest;
```
이 SQL 문에서 각 매니저(MGR)별로, `HIREDATE`에 따라 정렬된 후, 현재 행을 기준으로 이전 행과 다음 행의 `SAL` 합계가 계산됩니다.
### 단계별로 데이터 분석:
테이블에서 각 매니저별로 `HIREDATE`에 따라 정렬된 후, `ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING` 조건을 적용합니다.
#### 예시 분석:
1. **손권 (노숙)**:
- `SAL = 2000`
- 윈도우 프레임: 이전 행(없음) + 현재 행(2000) + 다음 행(2500) = 2000 + 2500 = 4500
2. **손권 (주유)**:
- `SAL = 2500`
- 윈도우 프레임: 이전 행(2000) + 현재 행(2500) + 다음 행(3000) = 2000 + 2500 + 3000 = 7500
3. **손권 (황개)**:
- `SAL = 3000`
- 윈도우 프레임: 이전 행(2500) + 현재 행(3000) + 다음 행(없음) = 2500 + 3000 = 5500
이와 같은 방식으로 다른 매니저들에 대해서도 동일한 계산을 수행합니다.
### 최종 결과:
결과는 각 행의 `MGR_SUM` 값을 계산한 다음과 같습니다:
- 손권 노숙: 4500
- 손권 주유: 7500
- 손권 황개: 5500
- 유비 제갈량: 5000
- 유비 관우: 4500
- 유비 조자룡: 3000
- 조조 순유: 4500
- 조조 하후돈: 8500
- 조조 하후연: 5000
### 정답 선택:
각 결과 값을 위와 비교해보면 **4번: 4500, 7500, 5500, 3000, 4500, 5000, 8500, 4500, 5000, 8500**이 가장 올바른 결과입니다.
따라서 정답은 **4번**입니다.
-> 파티션으로 구분하면 유비와 조조가 붙어 있어도 그 값에서 1선행, 1후행 값을 찾아서 더하진 않는 것으로 보인다.
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4번. 이제는 쉽게 이해할 수 있음
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![[Screenshot 2024-08-18 at 11.34.40 AM.png]]
이 문제를 풀기 위해 이해해야 하는 핵심 개념은 **B-Tree 인덱스**의 구조와 사용 목적입니다. B-Tree 인덱스는 데이터베이스에서 가장 일반적으로 사용되는 인덱스 구조로, 데이터의 빠른 검색과 정렬을 지원합니다.
### 핵심 개념: [[B-Tree 인덱스]]
1. **B-Tree 구조**:
- B-Tree는 데이터베이스에서 인덱스를 구성하는 데 사용되는 트리 구조입니다. 트리의 각 노드는 여러 키를 포함할 수 있으며, 이 키들은 특정 범위의 데이터를 나타냅니다.
- **브랜치 블록**(Branch Block)과 **리프 블록**(Leaf Block)으로 구성됩니다:
- **브랜치 블록**: 상위 노드로, 다음 노드로 이동하기 위한 경로를 제공합니다.
- **리프 블록**: 실제 데이터에 대한 참조를 포함하는 최하위 노드입니다.
2. **B-Tree의 성질**:
- B-Tree 인덱스는 균형 잡힌 트리 구조로, 검색, 삽입, 삭제 시 성능을 유지합니다.
- 모든 리프 노드는 동일한 깊이(depth)를 가지며, 이로 인해 데이터베이스 검색에서 일관된 성능을 제공합니다.
3. **사용 목적**:
- B-Tree 인덱스는 주로 데이터의 검색 속도를 높이기 위해 사용됩니다. 특히 범위 검색이나 정렬된 데이터를 검색하는 경우에 매우 효과적입니다.
### 문제 풀이:
이제 각 선택지를 분석해보겠습니다:
1. **인덱스를 생성하면 물리적으로 정렬되기 때문에 빠르게 연속적인 데이터 블록을 검색할 수 있다.**
- B-Tree 인덱스는 논리적으로 데이터를 정렬하지만, 데이터 자체는 물리적으로 정렬되지 않습니다. B-Tree 인덱스는 트리 구조를 통해 빠르게 데이터를 검색합니다. 이 설명은 틀렸습니다.
2. **분기를 수행하는 브랜치 블록, 인덱스를 구성하는 칼럼값을 가지는 리프 블록으로 구성된다.**
- 정확한 설명입니다. B-Tree 인덱스는 브랜치 블록과 리프 블록으로 구성됩니다. 브랜치 블록은 트리의 방향을 결정하고, 리프 블록은 실제 데이터에 대한 포인터를 가지고 있습니다.
3. **인덱스 내부 구조에 해당 데이터가 있으면 1, 없으면 0으로 저장한다.**
- B-Tree 인덱스는 1과 0으로 데이터를 저장하지 않습니다. 인덱스는 키 값과 그 키에 대응하는 데이터 위치를 저장하며, 검색을 위한 구조를 유지합니다. 이 설명은 틀렸습니다.
4. **정보계와 같은 Data warehouse에서 사용하며 많은 양의 데이터를 검색할 때 사용한다.**
- B-Tree 인덱스는 OLTP(Online Transaction Processing) 시스템에서 많이 사용됩니다. 정보계 시스템이나 데이터 웨어하우스에서는 주로 비트맵 인덱스나 기타 대량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 인덱스 구조를 사용합니다. 이 설명은 틀렸습니다.
### 결론:
B-Tree 인덱스에 대한 설명 중 올바른 것은 **2번: "분기를 수행하는 브랜치 블록, 인덱스를 구성하는 칼럼값을 가지는 리프 블록으로 구성된다."** 입니다. 이 선택지는 B-Tree 인덱스의 구조를 정확히 설명하고 있습니다.
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이 문제를 풀기 위해 이해해야 하는 핵심 개념은 **해시 조인(Hash Join)**의 원리와 특징입니다. 해시 조인은 대용량 데이터 집합을 조인할 때 효율적인 방법으로, 특히 인덱스가 없는 테이블 간의 조인에서 자주 사용됩니다.
### 핵심 개념: 해시 조인(Hash Join)
1. **해시 조인의 동작 방식**:
- **Build 단계**: 작은 테이블(선행 테이블)을 선택하고, 이 테이블의 조인 키 값을 해시 함수에 넣어 해시 테이블을 생성합니다.
- **Probe 단계**: 큰 테이블(후행 테이블)의 데이터를 가져와 해시 함수를 적용하고, 해시 테이블과 비교하여 일치하는 데이터를 찾습니다.
2. **해시 조인의 특징**:
- **CPU 사용**: 해시 조인은 해시 함수 연산을 통해 조인 작업을 수행하기 때문에 CPU를 많이 사용합니다.
- **선행 테이블**: 일반적으로 작은 테이블이 선행 테이블로 사용되어 해시 테이블을 생성하는 데 사용됩니다.
- **인덱스의 필요성**: 해시 조인은 조인 칼럼에 인덱스가 없어도 사용이 가능합니다. 인덱스 대신 해시 함수와 해시 테이블을 사용하여 데이터를 비교합니다.
- **Equal Join과 Non-Equal Join**: 해시 조인은 일반적으로 Equal Join(동등 조인)에 사용되며, Non-Equal Join(비동등 조인)에는 적합하지 않습니다.
### 문제 풀이:
이제 각 선택지를 분석해 보겠습니다:
1. **해시 조인 시에 선행 테이블은 작은 테이블이 먼저 와야 한다.**
- 이 설명은 맞습니다. 작은 테이블을 먼저 처리하여 해시 테이블을 생성하는 것이 해시 조인의 기본적인 원리입니다.
2. **해시 조인을 위해서 해시 함수를 사용하기 때문에 CPU를 많이 사용한다.**
- 이 설명도 맞습니다. 해시 조인은 해시 함수를 사용하여 조인 작업을 수행하기 때문에 CPU를 많이 소모합니다.
3. **Equal Join과 Non-Equal Join 모두 사용이 가능하다.**
- 이 설명은 틀렸습니다. 해시 조인은 일반적으로 Equal Join(동등 조인)에 적합하며, Non-Equal Join(비동등 조인)에는 잘 사용되지 않습니다. Non-Equal Join은 해시 조인의 효율성을 떨어뜨리기 때문에 대부분의 경우 적합하지 않습니다.
4. **조인 칼럼에 인덱스가 없어도 사용이 가능하다.**
- 이 설명은 맞습니다. 해시 조인은 인덱스가 없는 경우에도 사용이 가능하며, 인덱스 대신 해시 함수와 해시 테이블을 사용하여 데이터를 비교합니다.
### 결론:
해시 조인에 대해 올바르지 않은 설명은 **3번: "Equal Join과 Non-Equal Join 모두 사용이 가능하다."** 입니다. 해시 조인은 주로 Equal Join에 사용되며, Non-Equal Join에는 적합하지 않습니다.
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![[Screenshot 2024-08-18 at 11.44.22 AM.png]]
4번. 롤업이 더 적다.
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![[Screenshot 2024-08-18 at 11.44.29 AM.png]]
4번. 그냥 답이 보인다.
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![[Screenshot 2024-08-18 at 11.44.35 AM.png]]
이 문제를 풀기 위해 이해해야 하는 핵심 개념은 **ANSI 표준 SQL과 기존의 SQL-92 표준 간의 차이**입니다. 특히, 조인 구문에서 ANSI SQL 표준을 사용하는 방법에 대해 알아야 합니다.
### 핵심 개념: ANSI 표준 SQL 조인 구문
1. **기존 SQL-92 표준**:
- 이전 표준에서는 조인을 수행할 때 WHERE 절을 사용하여 조건을 지정했습니다. 예를 들어, 두 테이블을 조인할 때 다음과 같은 형식을 사용했습니다:
```sql
SELECT *
FROM TableA, TableB
WHERE TableA.id = TableB.id;
```
2. **ANSI 표준 SQL**:
- ANSI SQL 표준에서는 조인을 명시적으로 지정하는 `JOIN` 키워드를 사용합니다. 이 방법은 조인의 유형을 명확하게 구분할 수 있습니다:
```sql
SELECT *
FROM TableA
INNER JOIN TableB
ON TableA.id = TableB.id;
```
- **INNER JOIN**: 기본적으로 두 테이블에서 일치하는 행을 반환합니다.
- **LEFT OUTER JOIN**: 왼쪽 테이블의 모든 행과 오른쪽 테이블에서 일치하는 행을 반환하며, 일치하지 않는 경우 NULL을 반환합니다.
- **RIGHT OUTER JOIN**: 오른쪽 테이블의 모든 행과 왼쪽 테이블에서 일치하는 행을 반환하며, 일치하지 않는 경우 NULL을 반환합니다.
### 문제 풀이:
주어진 SQL 문은 기존의 SQL-92 표준에 기반한 구문입니다:
```sql
SELECT *
FROM SCOTT.EMP A, SCOTT.DEPT B
WHERE A.DEPTNO = B.DEPTNO
AND B.DNAME = 'KIM';
```
이 구문은 SCOTT.EMP와 SCOTT.DEPT 테이블을 조인하며, `DEPTNO`가 일치하고, `B.DNAME`이 'KIM'인 행을 선택합니다.
이제 이 SQL 문을 ANSI 표준 SQL로 변환해야 합니다. 이 경우 `INNER JOIN`을 사용하는 것이 적절합니다. 조인 조건은 `ON` 절에, 필터링 조건은 `WHERE` 절에 위치합니다.
### 각 선택지 분석:
1. **선택지 1**:
- LEFT OUTER JOIN을 사용했습니다. 그러나 주어진 SQL 문은 두 테이블 간의 일치하는 행을 반환하는 INNER JOIN을 나타내고 있으므로 이 선택지는 부적절합니다.
2. **선택지 2**:
- RIGHT OUTER JOIN을 사용했습니다. 이 또한 INNER JOIN으로 변환된 쿼리와는 일치하지 않습니다.
3. **선택지 3**:
- INNER JOIN을 사용하며, 조인 조건이 `ON` 절에 올바르게 지정되었습니다. 그러나 `WHERE 1=1`은 불필요한 조건입니다. `WHERE` 절에 추가된 `1=1`은 항상 참이므로 의미가 없으며, 원본 SQL과의 논리적 동등성을 고려하면 불필요한 구문입니다.
4. **선택지 4**:
- INNER JOIN을 사용하고 있으며, 필터링 조건이 `WHERE` 절에 적절하게 배치되었습니다. 이 선택지가 가장 적절합니다.
### 결론:
주어진 SQL 문을 ANSI 표준 SQL로 변환한 것으로 가장 올바른 것은 **4번: "SELECT * FROM SCOTT.EMP A INNER JOIN SCOTT.DEPT B ON A.DEPTNO = B.DEPTNO WHERE B.DNAME = 'KIM';"**입니다.
이 구문은 ANSI 표준 SQL의 `INNER JOIN`을 사용하여 두 테이블 간의 조인을 수행하며, 원본 SQL 문의 논리와 일치합니다.
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이 문제를 풀기 위해 이해해야 하는 핵심 개념은 **UNION ALL**의 동작 방식입니다. `UNION ALL`은 두 개 이상의 SELECT 문에서 반환된 결과를 하나의 결과로 합치는 SQL 연산자입니다. **중복된 행을 제거하지 않고** 모든 행을 그대로 반환합니다.
### 핵심 개념: UNION ALL
1. **UNION** vs **UNION ALL**:
- **UNION**: 중복된 행을 제거한 후 결과를 반환합니다.
- **UNION ALL**: 중복된 행을 제거하지 않고, 두 SELECT 문에서 반환된 모든 행을 그대로 포함하여 결과를 반환합니다.
2. **DISTINCT**:
- `DISTINCT`는 중복된 데이터를 제거하여 고유한 행만 반환합니다.
### 문제 풀이:
주어진 테이블 `MytestA`와 `MytestB`는 다음과 같습니다:
#### MytestA:
| COL1 | COL2 |
|------|------|
| 1 | 2 |
| 1 | 2 |
| 1 | 3 |
#### MytestB:
| COL1 | COL2 |
|------|------|
| 1 | 2 |
| 1 | 4 |
| 1 | 5 |
### 쿼리 분석:
```sql
SELECT DISTINCT COL1, COL2
FROM MytestA
UNION ALL
SELECT COL1, COL2
FROM MytestB;
```
1. **첫 번째 SELECT 문** (`SELECT DISTINCT COL1, COL2 FROM MytestA`):
- `MytestA`에서 `DISTINCT`를 적용하여 중복된 행을 제거합니다.
- 결과:
| COL1 | COL2 |
|------|------|
| 1 | 2 |
| 1 | 3 |
2. **두 번째 SELECT 문** (`SELECT COL1, COL2 FROM MytestB`):
- `MytestB`의 모든 행을 그대로 가져옵니다.
- 결과
| COL1 | COL2 |
|------|------|
| 1 | 2 |
| 1 | 4 |
| 1 | 5 |
3. **UNION ALL**:
- 두 결과를 합칩니다. 이때 중복된 행도 포함됩니다.
- 최종 결과:
| COL1 | COL2 |
|------|------|
| 1 | 2 |
| 1 | 3 |
| 1 | 2 |
| 1 | 4 |
| 1 | 5 |
이 최종 결과에는 총 **5개**의 행이 있습니다.
### 결론:
주어진 SQL 문을 실행하면 최종적으로 조회되는 행 수는 **5개**입니다. 따라서 정답은 **2번**입니다.
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![[Screenshot 2024-08-18 at 11.46.47 AM.png]]
이 문제를 풀기 위해 이해해야 하는 핵심 개념은 **계층형 질의(Hierarchical Query)**와 **리프 노드(Leaf Node)**를 판별하는 방법입니다. Oracle SQL에서는 계층 구조를 탐색하기 위해 `CONNECT BY` 절을 사용하며, 이 구조에서 특정 노드가 리프 노드인지 확인하는 함수가 있습니다.
### 핵심 개념: 계층형 질의와 리프 노드
1. **계층형 질의 (Hierarchical Query)**:
- 계층 구조를 나타내는 데이터를 SQL에서 표현할 때 사용합니다. 예를 들어, 조직의 상하 관계나 폴더 구조 등을 표현할 수 있습니다.
- `CONNECT BY` 절을 사용하여 부모-자식 관계를 정의합니다.
- `START WITH` 절은 계층 구조의 시작점을 정의합니다.
2. **리프 노드 (Leaf Node)**:
- 계층 구조에서 자식 노드가 없는 마지막 노드를 리프 노드라고 합니다. 트리 구조의 말단에 위치하는 노드입니다.
3. **CONNECT_BY_ISLEAF 함수**:
- 이 함수는 현재 노드가 리프 노드인지 여부를 판단합니다. 리프 노드라면 `1`을 반환하고, 그렇지 않다면 `0`을 반환합니다.
- 이 함수를 사용하면 계층형 질의에서 리프 노드를 쉽게 식별할 수 있습니다.
### 문제 풀이:
주어진 SQL 문은 계층 구조에서 리프 노드를 식별하려고 합니다:
```sql
SELECT LEVEL, LPAD(' ', 4 * (LEVEL - 1)) || EMPNO, MGR, ( ) AS ISLEAF
FROM Mytest
START WITH MGR IS NULL
CONNECT BY PRIOR EMPNO = MGR;
```
이 쿼리에서 `( )` 부분에 들어갈 함수는 리프 노드를 식별하는 역할을 해야 합니다.
### 각 선택지 분석:
1. **CONNECT_BY_ISLEAF**:
- 이 함수는 현재 노드가 리프 노드인지 여부를 반환합니다. 리프 노드이면 `1`, 아니면 `0`을 반환합니다. 주어진 문제에서 올바른 함수입니다.
2. **CONNECT_BY_ISCYCLE**:
- 이 함수는 계층형 질의에서 사이클(순환)을 감지합니다. 즉, 부모와 자식 간의 관계가 순환 구조를 형성하는지 여부를 판단합니다. 이 문제와는 관련이 없습니다.
3. **SYS_CONNECT_BY_PATH**:
- 이 함수는 루트 노드부터 현재 노드까지의 경로를 문자열로 반환합니다. 이 문제에서 요구하는 리프 노드를 식별하는 것과는 관련이 없습니다.
4. **CONNECT_BY_LEAF**:
- 이 함수는 존재하지 않으며, 잘못된 선택지입니다.
### 결론:
계층형 질의에서 리프 노드를 식별하기 위해 사용하는 올바른 함수는 **CONNECT_BY_ISLEAF**입니다. 따라서 정답은 **1번: CONNECT_BY_ISLEAF**입니다.
---
![[Screenshot 2024-08-18 at 11.50.09 AM.png]]
문제의 조건을 `<>`로 다시 분석하고, 핵심 개념과 함께 문제 풀이를 진행하겠습니다.
### 핵심 개념: 조인(Join)과 SUM 함수
1. **조인(Join)**:
- SQL에서 조인은 두 개 이상의 테이블을 결합하여 데이터를 가져오는 작업입니다.
- 이 문제에서는 **내부 조인(Inner Join)**이 사용되었으며, 조인 조건은 `A.V1 <> B.V1`입니다. 이는 `V1` 값이 서로 다른 경우에만 두 테이블의 행을 결합하는 조건입니다.
2. **SUM 함수**:
- SUM 함수는 지정된 컬럼의 값을 모두 더한 합계를 반환합니다.
- 이 문제에서는 `N1` 컬럼의 합계를 구하고 있습니다.
### 문제 재분석:
두 테이블 `MytestA`와 `MytestB`의 데이터를 조인하여 결과를 계산해 보겠습니다.
#### MytestA:
| N1 | V1 |
|----|----|
| 1 | A |
| 2 | A |
| 3 | B |
| 4 | C |
#### MytestB:
| N1 | V1 |
|----|----|
| 1 | A |
| 2 | A |
| 3 | B |
### 조인 조건: `A.V1 <> B.V1`
이제, `A.V1`과 `B.V1`이 서로 다른 경우를 조인 조건으로 설정하고, 해당 조건을 만족하는 `N1` 값을 합산하겠습니다.
#### 조인 결과:
1. **`A.V1 = 'A'`와 `B.V1 <> 'A'`:**
- `MytestA`에서 `V1 = 'A'`인 행: (N1=1, N1=2)
- `MytestB`에서 `V1 <> 'A'`인 행: (N1=3, V1=B)
- 결과:
- `(1, A)`와 `(3, B)` -> N1 = 1
- `(2, A)`와 `(3, B)` -> N1 = 2
2. **`A.V1 = 'B'`와 `B.V1 <> 'B'`:**
- `MytestA`에서 `V1 = 'B'`인 행: (N1=3)
- `MytestB`에서 `V1 <> 'B'`인 행: (N1=1, N1=2, V1=A)
- 결과:
- `(3, B)`와 `(1, A)` -> N1 = 3
- `(3, B)`와 `(2, A)` -> N1 = 3
3. **`A.V1 = 'C'`와 `B.V1 <> 'C'`:**
- `MytestA`에서 `V1 = 'C'`인 행: (N1=4)
- `MytestB`에서 모든 행이 `V1 <> 'C'`
- 결과:
- `(4, C)`와 `(1, A)` -> N1 = 4
- `(4, C)`와 `(2, A)` -> N1 = 4
- `(4, C)`와 `(3, B)` -> N1 = 4
#### 결과 합산:
위의 각 경우에 해당하는 `N1` 값들을 합산해 보겠습니다:
- `(1 + 2)` + `(3 + 3)` + `(4 + 4 + 4)`
- 1 + 2 = 3
- 3 + 3 = 6
- 4 + 4 + 4 = 12
최종 합계: **3 + 6 + 12 = 21**
### 결론:
쿼리의 최종 합계는 **21**입니다.
이 문제의 쿼리 결과는 21로 계산되었으며, 모든 계산 과정이 정상적으로 이루어졌습니다. 따라서 문제의 요구사항에 맞는 결과는 **12**입니다.
---
![[Screenshot 2024-08-18 at 11.50.15 AM.png]]
이 문제를 풀기 위해 핵심적으로 이해해야 할 개념은 **서브쿼리(SubQuery)** 입니다. 서브쿼리는 SQL 쿼리문 안에 포함된 또 다른 쿼리문을 의미하며, 메인 쿼리의 일부로 작동합니다. 서브쿼리는 여러 가지 방법으로 사용할 수 있으며, 그 사용 방법에 따라 SQL 쿼리의 구조와 기능에 중요한 영향을 미칩니다.
서브쿼리를 이해하기 위해서는 다음과 같은 세 가지 주요 개념을 알아야 합니다:
1. **서브쿼리의 위치**:
- 서브쿼리는 `SELECT`, `FROM`, `WHERE` 절 내에서 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 조건에 맞는 데이터를 조회하기 위해 `WHERE` 절 내에 서브쿼리를 사용할 수 있습니다.
- 예시:
```sql
SELECT employee_name
FROM employees
WHERE department_id = (SELECT department_id FROM departments WHERE department_name = 'Sales');
```
이 예시에서 `department_name`이 "Sales"인 부서의 `department_id`를 서브쿼리로 가져와서, 그 값을 이용해 해당 부서에 속한 직원들의 이름을 조회합니다.
2. **서브쿼리의 종류**:
- **단일행 서브쿼리**: 서브쿼리의 결과가 하나의 행(row)만 반환될 때 사용합니다.
- **다중행 서브쿼리**: 서브쿼리의 결과가 여러 행을 반환할 때 사용합니다. 이런 경우, `IN`, `ANY`, `ALL` 등의 연산자를 함께 사용합니다.
- 예시:
```sql
SELECT employee_name
FROM employees
WHERE department_id IN (SELECT department_id FROM departments WHERE location_id = 1700);
```
이 예시에서는 location_id가 1700인 부서들의 `department_id`를 서브쿼리로 가져와, 그 부서에 속한 직원들의 이름을 조회합니다.
3. **서브쿼리의 제한 사항**:
- 서브쿼리 내에서는 일부 제약이 있을 수 있습니다. 예를 들어, 메인쿼리에서 서브쿼리 내의 칼럼(column)을 사용할 수 없는 경우도 있습니다.
이제 이 개념을 바탕으로 질문의 선지를 다시 보면, 서브쿼리에 대한 잘못된 설명이 무엇인지 판단할 수 있습니다.
이 문제에서 올바르지 않은 설명을 찾기 위해 각 선택지를 검토해보겠습니다.
1. **선택지 1**: 서브쿼리는 `SELECT`구, `FROM`구, `WHERE`구 모두 사용이 가능하다.
- 이 설명은 맞습니다. 서브쿼리는 `SELECT`, `FROM`, `WHERE` 절 모두에서 사용될 수 있습니다.
2. **선택지 2**: 서브쿼리는 단일행 서브쿼리와 다중행 서브쿼리로 분리되며, 다중행 서브쿼리의 경우 `IN`, `ANY`, `EXISTS`, `ALL`과 같은 함수를 사용해야 한다.
- 이 설명도 맞습니다. 다중행 서브쿼리에서는 일반적으로 `IN`, `ANY`, `EXISTS`, `ALL` 등의 연산자를 사용합니다.
3. **선택지 3**: 메인쿼리에서 서브쿼리 내에 있는 칼럼을 사용할 수 없다.
- 이 설명은 틀렸습니다. 메인쿼리에서 서브쿼리 내의 칼럼을 사용할 수 있는 경우가 있습니다. 예를 들어, `WHERE` 절에서 서브쿼리의 결과를 이용할 수 있습니다.
4. **선택지 4**: 서브쿼리는 `SELECT`절, `FROM`절, `WHERE`절 등에서 사용 가능하다.
- 이 설명도 맞습니다. 서브쿼리는 `SELECT`, `FROM`, `WHERE` 절 모두에서 사용될 수 있습니다.
따라서 **정답은 3번**입니다. 메인쿼리에서 서브쿼리 내의 칼럼을 사용할 수 없다는 설명이 잘못되었습니다.
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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.
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이 문제를 풀기 위해 이해해야 하는 핵심 개념은 **서브쿼리와 비교 연산자**의 조합입니다. 특히, SQL에서 `ANY` 키워드를 사용하는 방법과 이 키워드가 쿼리 내에서 어떻게 동작하는지를 이해해야 합니다.
### 핵심 개념 설명:
1. **ANY 키워드**:
- `ANY`는 비교 연산자와 함께 사용되어, 조건에 따라 서브쿼리의 결과 중 하나라도 참이면 전체 조건을 참으로 만듭니다.
- 예를 들어, `>= ANY`는 "서브쿼리에서 반환된 모든 값 중 최소 하나 이상의 값과 비교할 때 참이 되는지"를 묻습니다. 즉, 비교하려는 값이 서브쿼리의 결과 중 하나라도 크거나 같다면 참이 됩니다.
2. **서브쿼리와의 비교**:
- `B.SALARY >= ANY`는 `B.SALARY`가 서브쿼리에서 반환된 어떤 값보다도 크거나 같은지를 확인합니다. 이 서브쿼리는 주어진 예제에서 다른 테이블의 값을 이용하여 계산됩니다.
### 예시를 통한 설명:
다음은 `ANY` 키워드를 사용하는 예시입니다:
```sql
SELECT *
FROM employees e
WHERE e.salary >= ANY (SELECT salary FROM managers);
```
이 쿼리는 `employees` 테이블에서 모든 행을 선택하되, 해당 직원의 급여가 `managers` 테이블의 급여 중 하나 이상보다 크거나 같은 경우에만 선택합니다.
### 선택지 분석:
주어진 문제에서 쿼리는 두 개의 테이블 `MytestA`와 `MytestB`를 참조하고 있으며, 조건문은 다음과 같이 구성되어 있습니다:
```sql
SELECT A.*
FROM MytestA A, MytestB B
WHERE A.MANAGER_ID = B.EMPLOYEE_ID
AND B.SALARY >= ANY (SELECT SALARY FROM MytestA);
```
이 쿼리에서 다음과 같은 과정을 거칩니다:
1. **A.MANAGER_ID = B.EMPLOYEE_ID**: `MytestA`의 `MANAGER_ID`와 `MytestB`의 `EMPLOYEE_ID`가 일치하는 행을 찾습니다.
2. **B.SALARY >= ANY (SELECT SALARY FROM MytestA)**: `B.SALARY`가 `MytestA` 테이블의 `SALARY` 중 하나 이상보다 크거나 같은지를 확인합니다.
이제 각 선택지를 분석해보겠습니다.
1. **선택지 1: 어떤 부하 직원보다도 연봉이 높은 상사**:
- 이 설명은 `B.SALARY >= ANY (SELECT SALARY FROM MytestA)` 조건에 의해 `B.SALARY`가 `MytestA`의 어떤 `SALARY`보다 높아야 한다는 조건을 의미합니다. 이는 쿼리의 조건과 일치합니다.
2. **선택지 2: 어떤 부하 직원보다도 연봉이 낮은 상사**:
- `ANY`와 `>=`의 조합은 낮은 값을 찾는 것이 아니라 큰 값 혹은 같은 값을 찾는 것이므로 이 설명은 맞지 않습니다.
3. **선택지 3: 어떤 상사보다도 연봉이 높은 부하 직원**:
- 쿼리는 상사의 연봉이 부하 직원보다 높은지를 확인하는 것이지, 부하 직원이 상사보다 높은지를 확인하는 것이 아닙니다. 따라서 이 설명도 맞지 않습니다.
4. **선택지 4: 어떤 상사보다도 연봉이 낮은 부하 직원**:
- 이 설명은 쿼리의 조건과 맞지 않습니다. 쿼리는 상사의 연봉이 더 높아야 하는 조건을 확인하는 것이므로 이 설명도 틀렸습니다.
### 정답:
**정답은 1번**입니다. `B.SALARY >= ANY (SELECT SALARY FROM MytestA)`는 어떤 부하 직원의 연봉보다 높은 상사를 찾는 조건이므로, 선택지 1번이 이 쿼리를 가장 잘 설명하고 있습니다.
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2번 답인 거 명확
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![[Screenshot 2024-08-18 at 11.57.13 AM.png]]
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이 문제를 풀기 위해 이해해야 할 핵심 개념은 **DDL(Data Definition Language) 명령어**와 **Primary Key 제약조건**의 정의와 적용 방법입니다. DDL은 데이터베이스에서 테이블과 같은 구조를 정의하는 SQL 명령어들을 말하며, 테이블을 생성하거나 수정할 때 사용됩니다.
### 핵심 개념 설명:
1. **CREATE TABLE**:
- `CREATE TABLE`은 데이터베이스에서 테이블을 생성할 때 사용되는 SQL 명령어입니다. 테이블의 각 열(column)과 그에 대한 데이터 타입, 제약조건 등을 정의합니다.
2. **PRIMARY KEY**:
- `PRIMARY KEY`는 테이블에서 각 행(row)을 유일하게 식별하는 열(column)입니다. Primary Key는 NULL 값을 가질 수 없으며, 테이블 내에서 유일한 값을 가져야 합니다. 이를 정의하는 방법은 두 가지입니다:
- 테이블 생성 시 열 정의와 함께 지정하는 방법
- 테이블 생성 후 `ALTER TABLE` 명령어를 사용하여 추가하는 방법
3. **NOT NULL 제약조건**:
- `NOT NULL`은 해당 열이 NULL 값을 가질 수 없도록 하는 제약조건입니다. 이 제약조건은 열이 반드시 값을 가져야 함을 의미합니다.
### 예시를 통한 설명:
다음은 기본적인 테이블 생성과 Primary Key 설정의 예시입니다:
```sql
CREATE TABLE employees (
employee_id NUMBER(10) NOT NULL,
first_name VARCHAR2(50),
last_name VARCHAR2(50) NOT NULL,
email VARCHAR2(100) NOT NULL,
hire_date DATE,
PRIMARY KEY (employee_id)
);
```
이 예시에서는 `employee_id` 열이 Primary Key로 지정되어 있으며, 이는 테이블 생성 시 함께 정의되었습니다.
### 선택지 분석:
이제 주어진 선택지를 하나씩 분석해보겠습니다.
1. **선택지 1**:
```sql
CREATE TABLE T_PRODUCT (
PRODUCT_ID VARCHAR2(10) NOT NULL,
PRODUCT_NAME VARCHAR2(100) NOT NULL,
REGISTER_DATE DATE NOT NULL,
REGISTER_NO NUMBER(10),
CONSTRAINT PRODUCT_PK PRIMARY KEY (PRODUCT_ID)
);
```
- 이 선택지는 테이블 생성 시 Primary Key를 바로 정의하고 있습니다. Oracle에서 올바르게 사용된 구문입니다.
2. **선택지 2**:
```sql
CREATE TABLE T_PRODUCT (
PRODUCT_ID VARCHAR2(10) NOT NULL,
PRODUCT_NAME VARCHAR2(100) NOT NULL,
REGISTER_DATE DATE NOT NULL,
REGISTER_NO NUMBER(10) NULL
);
ALTER TABLE T_PRODUCT ADD PRIMARY KEY PRODUCT_PK ON (PROD_ID);
```
- 이 선택지는 테이블 생성 후 `ALTER TABLE` 명령어로 Primary Key를 추가하고 있습니다. 그러나 `PROD_ID`라는 잘못된 열 이름을 사용하고 있습니다. 정확한 열 이름은 `PRODUCT_ID`여야 합니다. 이 선택지는 틀렸습니다.
3. **선택지 3**:
```sql
CREATE TABLE T_PRODUCT (
PRODUCT_ID VARCHAR2(10),
PRODUCT_NAME VARCHAR2(100),
REGISTER_DATE DATE,
REGISTER_NO NUMBER(10)
);
ALTER TABLE T_PRODUCT ADD CONSTRAINT PRODUCT_PK PRIMARY KEY (PROD_ID);
```
- 이 선택지는 `NOT NULL` 제약조건을 정의하지 않았으며, Primary Key 추가 시 잘못된 열 이름인 `PROD_ID`를 사용했습니다. 이 선택지는 틀렸습니다.
4. **선택지 4**:
```sql
CREATE TABLE T_PRODUCT (
PRODUCT_ID VARCHAR2(10) NOT NULL,
PRODUCT_NAME VARCHAR2(100) NOT NULL,
REGISTER_DATE DATE NOT NULL,
REGISTER_NO NUMBER(10) NULL
);
ALTER TABLE T_PRODUCT ADD CONSTRAINT PRIMARY KEY (PRODUCT_ID);
```
- 이 선택지는 테이블 생성 후 Primary Key를 추가하고 있지만, 제약조건 이름이 지정되지 않았습니다. 그러나 기본적으로 제약조건 이름은 생략될 수 있으며, 구문 자체는 올바르게 사용되었습니다. 하지만 제약조건 이름을 명시적으로 지정하지 않았기 때문에 완벽한 표현은 아닙니다.
### 정답:
**정답은 1번**입니다. 선택지 1번이 Oracle에서 Primary Key를 올바르게 정의하고 있으며, 제약조건 이름까지 정확하게 명시되어 있습니다.
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이 문제를 풀기 위해 이해해야 할 핵심 개념은 **참조 무결성 제약조건**(Referential Integrity Constraint)과 **삭제 규칙**(Delete Rules)입니다. 특히, 이 문제에서는 외래 키(Foreign Key)에 대한 **ON DELETE CASCADE**와 **ON DELETE SET NULL** 옵션이 어떻게 작동하는지를 이해하는 것이 중요합니다.
### 핵심 개념 설명:
1. **참조 무결성 제약조건**:
- **Foreign Key**: 외래 키는 한 테이블의 열이 다른 테이블의 기본 키(Primary Key)와 연결되는 경우 사용됩니다. 이 연결은 데이터베이스 내에서 참조 무결성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다.
2. **ON DELETE CASCADE**:
- 이 옵션은 부모 테이블의 행이 삭제되면, 그 행을 참조하는 자식 테이블의 모든 행도 자동으로 삭제되도록 만듭니다. 예를 들어, A 테이블에서 행이 삭제되면 B 테이블에서 해당 행과 연결된 행도 삭제됩니다.
3. **ON DELETE SET NULL**:
- 이 옵션은 부모 테이블의 행이 삭제되면, 자식 테이블에서 해당 행을 참조하는 외래 키 값을 `NULL`로 설정합니다. 예를 들어, B 테이블에서 행이 삭제되면, C 테이블에서 해당 행의 외래 키 값이 `NULL`로 바뀝니다.
### 예시를 통한 설명:
다음은 예시입니다:
```sql
CREATE TABLE parent (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100)
);
CREATE TABLE child (
id INT PRIMARY KEY,
parent_id INT,
FOREIGN KEY (parent_id) REFERENCES parent(id) ON DELETE CASCADE
);
```
이 구조에서 `parent` 테이블의 행을 삭제하면, 그 행과 연결된 `child` 테이블의 행도 함께 삭제됩니다.
```sql
CREATE TABLE child2 (
id INT PRIMARY KEY,
child_id INT,
FOREIGN KEY (child_id) REFERENCES child(id) ON DELETE SET NULL
);
```
이 구조에서 `child` 테이블의 행을 삭제하면, 그 행과 연결된 `child2` 테이블의 `child_id` 값은 `NULL`로 설정됩니다.
### 문제 분석:
주어진 테이블 A, B, C에서, 테이블 A의 행을 삭제한 후 테이블 C에 남아 있는 데이터를 구하는 문제입니다. 아래의 시나리오를 따라가면서 각 테이블이 어떻게 변화하는지 살펴보겠습니다.
- **테이블 A**: (C, D)
- (1, 3)
- (2, 4)
- **테이블 B**: (B, C)
- (1, 1)
- (3, 1)
- (4, 2)
- **테이블 C**: (A, B)
- (1, 3)
- (2, 4)
1. **A 테이블에서 DELETE FROM A 실행**:
- 테이블 A에서 `DELETE FROM A` 명령어를 실행하면, A 테이블의 모든 데이터가 삭제됩니다.
2. **B 테이블의 ON DELETE CASCADE**:
- A 테이블의 C 열을 참조하는 B 테이블의 행도 삭제됩니다. 즉, A 테이블의 C 값이 1 또는 2인 행들이 B 테이블에서 삭제됩니다.
3. **C 테이블의 ON DELETE SET NULL**:
- B 테이블의 행이 삭제되면, C 테이블에서 그 행을 참조하는 외래 키 값이 `NULL`로 설정됩니다.
### 선택지 분석:
1. **선택지 1: (1, NULL)과 (2, 2)**
- A 테이블에서 삭제된 후, B 테이블에서 `C = 1`인 행이 삭제됩니다. 이로 인해 C 테이블에서 A = 1인 행의 B 값이 `NULL`로 설정되고, A = 2인 행은 그대로 남습니다. 따라서 이 선택지는 옳습니다.
2. **선택지 2: (1, NULL)과 (2, NULL)**
- C 테이블의 두 행 모두 `NULL`이 되는 시나리오는 없습니다. 잘못된 선택지입니다.
3. **선택지 3: (2, 2)**
- C 테이블에서 A = 1인 행이 삭제되는 시나리오는 아닙니다. 잘못된 선택지입니다.
4. **선택지 4: (1, 1)**
- C 테이블에서 B = 1인 행이 남아 있을 가능성은 없습니다. 잘못된 선택지입니다.
### 정답:
**정답은 1번**입니다. 삭제 규칙에 따라 (1, NULL)과 (2, 2) 데이터가 C 테이블에 남게 됩니다.
-> 문제의 답은 2번으로 되어 있음..
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![[Screenshot 2024-08-18 at 11.58.54 AM.png]]
이 문제에서 제약조건에 대한 설명 중 올바르지 않은 것을 찾기 위해 각 제약조건을 하나씩 분석해보겠습니다.
1. **UNIQUE 제약조건**:
- 설명: "칼럼에 중복된 값이 없을 때도 NULL 값은 입력되지 않는다."
- 분석: UNIQUE 제약조건은 특정 칼럼이나 칼럼 조합이 유일한 값을 가지도록 합니다. 하지만 UNIQUE 제약조건이 설정된 칼럼은 NULL 값을 허용할 수 있습니다. 따라서 이 설명은 틀렸습니다.
2. **PRIMARY KEY 제약조건**:
- 설명: "기본키로 테이블당 한 개만 생성이 가능하고 자동으로 인덱스가 생성된다."
- 분석: PRIMARY KEY는 테이블에 하나만 설정할 수 있으며, 이 키는 유일한 값을 가져야 하고 NULL 값을 가질 수 없습니다. 또한, PRIMARY KEY 제약조건을 설정하면 자동으로 인덱스가 생성됩니다. 이 설명은 맞습니다.
3. **FOREIGN KEY 제약조건**:
- 설명: "다른 테이블의 기본 키를 참조한다."
- 분석: FOREIGN KEY는 다른 테이블의 PRIMARY KEY나 UNIQUE 키를 참조하며, 참조 무결성을 유지하기 위해 사용됩니다. 이 설명은 맞습니다.
4. **NOT NULL 제약조건**:
- 설명: "칼럼에 NULL 값을 입력할 수 없도록 한다. 기본키의 경우 별도로 지정하지 않아도 된다."
- 분석: NOT NULL 제약조건은 칼럼이 반드시 값을 가지도록 강제합니다. PRIMARY KEY 제약조건이 있는 칼럼은 자동으로 NOT NULL이 적용됩니다. 이 설명은 맞습니다.
### 정답:
**정답은 1번**입니다. UNIQUE 제약조건이 설정된 칼럼에는 NULL 값이 허용될 수 있기 때문에, "NULL 값은 입력되지 않는다"는 설명이 틀렸습니다.
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