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안녕하세요. 문범우입니다.

이번 글에서는 SQL Server에서의 순위함수들(RANK, DENSE_RANK, ROW_NUMBER, NTILE)에 대해서 알아보며 함께 PARTITION BY 절에 대해서도 함께 알아보도록 하겠습니다.



이번 실습 또한 과거 글에서 만들었던 SampleDB를 통해 진행하도록 하겠습니다.


SELECT * FROM employee;



먼저 RANK, DENSE_RANK, ROW_NUMBER 세가지 함수에 대해서 알아보겠습니다. 먼저 각각의 함수에 대해 간략한 설명과 함께 쿼리를 통해 결과를 확인해보고 세가지 함수의 차이에 대해서 함께 알아보도록 하겠습니다.



1. RANK


RANK 함수는 중복 값들에 대해서 동일 순위로 표시하고, 중복 순위 다음 값에 대해서는 중복 개수만큼 떨어진 순위로 출력하도록 하는 함수 입니다.


SELECT empNo, empName, salary,

RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) RANK등수

FROM employee;




2. DENSE_RANK


DENSE_RANK 함수는 중복 값들에 대해서 동일 순위로 표시하고, 중복 순위 다음 값에 대해서는 중복 값 개수와 상관없이 순차적인 순위 값을 출력하도록 하는 함수 입니다.


SELECT empNo, empName, salary,

DENSE_RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) DENSE_RANK등수

FROM employee;




3. ROW_NUMBER


ROW_NUMBER 함수는 중복 값들에 대해서도 순차적인 순위를 표시하도록 출력하는 함수 입니다.


SELECT empNo, empName, salary,

ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY salary DESC) ROW_NUMBER등수

FROM employee;




4. RANK / DENSE_RANK / ROW_NUMBER


위에서 3가지 함수에 대해서 각각 알아보았습니다.

크게 어려운 내용들은 아니기에 각 함수에 대한 설명과 쿼리문 그리고 그에 대한 결과를 보여드렸습니다.

하지만 세가지 함수의 차이에 대해서는 약간 헷갈릴 수 있기에 이번에는 3가지 함수를 동시에 사용해서 차이를 비교해보도록 하겠습니다.


SELECT empNo, empName, salary,

RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) RANK등수,

DENSE_RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) DENSE_RANK등수,

ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY salary DESC) ROW_NUMBER등수

FROM employee;



세가지 함수의 차이를 고려하려면 위 결과의 빨간색 박스를 보면 됩니다.

salary 값이 500으로 중복된 행이 총 3개 존재합니다.


먼저 RANK함수는

중복 값에 대해서 동일한 순위 그리고

중복 값 다음 값에 대해서 중복순위 + 중복값 개수 의 순위를 출력합니다.


DENSE_RANK함수는

중복 값에 대해서 동일한 순위 그리고

중복 값 다음 값에 대해서 중복순위 + 1 의 순위를 출력합니다.


ROW_NUMBER함수는

중복 값에 대해서 순차적인 순위 그리고

중복 값 다음 값에 대해서 또한 순차적인 순위를 출력합니다.



5. NTILE


NTILE 함수도 순위함수로 사용되지만 위에서 사용된 함수들과는 약간 다르게 느껴질 수 있습니다.

NTILE함수는 뒤에 함께 적어주는 숫자 만큼으로 등분을 하는 함수 입니다.

만약 직원들 데이터에 대해서 salary 순서를 기준으로 4등분을 하고자 한다면 다음과 같습니다.


SELECT empNo, empName, salary,

NTILE(4) OVER (ORDER BY salary DESC) NTILE등분

FROM employee;





6. PARTITION BY


PARTITION BY 절 또한 어렵지 않습니다.

만약 위와 같은 데이터에서 단순히 모든 사람의 salary를 순위 매기고 싶은 것이 아니라, 직급별 순위를 매기고 싶다면 어떻게 할까요?

직급 별로 구분을 해서 순위를 매기면 됩니다. 이렇게 특정 속성 별로 구분을 하고자 할 때 PARTITION BY절을 사용하면 됩니다.


SELECT empName, job, salary,

RANK() OVER (PARTITION BY job ORDER BY salary DESC) RANK등수

FROM employee;



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안녕하세요. 문범우입니다.

이번 포스팅에서는 SUM, AVG, MIN, MAX와 같은 집계함수들에 대해서 알아보면서 GROUP BY절HAVING절에 대해서 다뤄보도록 하겠습니다.


1. 집계함수


집계함수는 값에 대해서 특정 연산을 수행하는 함수들을 이야기합니다.

합계를 구하는 SUM함수나 평균을 구하는 AVG함수, 개수를 세는 COUNT함수 등이 대표적입니다.

그럼 아래와 같이 이전 포스팅에서 사용했던 SampleDB를 사용하여 몇가지 집계함수에 대해서 함께 알아보도록 하겠습니다.




- SUM


SUM함수는 말 그대로 합계를 구하는 함수 입니다.

employee 테이블에서 연봉의 합계를 구하고자 할 때와 같은 경우에 아래와 같이 사용할 수 있습니다.


SELECT SUM(salary) FROM employee;




그럼 이번에는 employee 테이블에서 commission의 합계를 구해볼까요?

하지만 commission에는 NULL값이 포함되어 있습니다. 이전에는 NULL에 대한 연산을 진행할 때 그 결과가 NULL이 나오게 되어서 ISNULL이라는 함수를 이용했습니다.

그럼 집계함수에서는 어떨지 한번 확인해볼까요?


SELECT SUM(commission) FROM employee;



위의 결과에서 볼 수 있듯이 집계함수에서의 NULL은 무시가 됩니다.



- AVG


이어서 AVG함수에 대해서 알아봅시다.

AVG함수는 평균을 구하는 함수입니다. 그럼 월급의 평균은 어떠한지 확인해보도록 하겠습니다.


SELECT AVG(salary) FROM employee;



AVG함수 또한 NULL값이 존재할 때에는 NULL값은 무시하고 평균을 구하게 됩니다.



- MIN, MAX


MIN과 MAX는 최대값과 최소값을 구하는 함수 입니다.

다음과 같이 월급의 최소값과 최대값을 구해보도록 하겠습니다.


SELECT MIN(salary), MAX(salary) FROM employee;




- COUNT


마지막으로 알아볼 COUNT 함수는 개수를 세는 함수입니다.

이때 COUNT 또한 NULL값은 무시하게 됩니다. 즉, 값이 존재하는 데이터에 대한 개수만 세는 것이죠.

따라서 salary의 COUNT값과 commission의 COUNT값은 서로 다릅니다.


SELECT COUNT(salary), COUNT(commission) FROM employee;





2. GROUP BY


그런데 만약, 직급별 월급 평균, 월급 합계 등 특정 그룹별로 집계함수를 사용하고 싶을때는 어떻게 할까요?

테이블에서 특정 그룹을 만들 수 있도록 하는 것이 바로 GROUP BY 절 입니다.


즉, GROUP BY 'A' 라고 한다면 A칼럼에서 같은 것끼리 묶어서 하나의 GROUP를 만드는 것이죠.


그럼 바로 GROUP BY를 활용해보도록 하겠습니다.

위에서 이야기한 바와 같이 직급별 월급 평균은 다음과 같이 구할 수 있습니다.


SELECT job 직급, AVG(salary) 월급평균

FROM employee GROUP BY job;



위와 같이 직급별로 GROUP이 되어 AVG함수의 값이 나오는 것을 볼 수 있습니다.


하지만 우리가 다음과 같이 SELECT 문을 구성한다면 어떻게 될까요?


SELECT empName 이름, job 직급, AVG(salary) 월급평균

FROM employee GROUP BY job;


위의 구문을 실행시키면 아래와 같이 오류가 발생하게 됩니다.



오류메세지를 읽으며 한번 왜 오류가 발생하는지 생각해봅시다.

우리가 출력하고자 하는 empName 값이 집계함수에도 없고, GROUP BY 절에도 없어서 사용할 수 없다고 하네요.

그럼 empName이 집계함수나 GROUP BY 절에 있어야 한다는 의미인데, 왜 그럴까요?


우리가 결과를 출력하는 입장이라고 한번 생각해봅시다.

empName이 없을 때는 이전의 결과와 같이 직급과 월급평균을 잘 출력할 수 있었습니다.

예를 들어 과장의 월급평균은 483이란 결과를 가져왔죠.

그런데 이때 해당 레코드(행)에 empName을 출력해야 한다면, 어떠한 empName을 출력해야 할까요?

즉, 과장 직급의 483의 평균월급이라는 레코드는 '과장'이라는 값으로 여러개의 레코드가 그룹이 되어 있는 레코드 입니다. 즉 해당 레코드에는 여러개의 empName이 존재하는 것이죠.

따라서 SQL에서는 그 여러개 중에서 하나를 출력할 수 없기에 오류가 발생하는 것입니다.

만약 empName이 집계함수를 적용시키면 집계함수에 따른 값이 나오겠죠, 물론 문자열 값이기에 또 다른 오류가 발생하겠지만..

또한 empName을 GROUP BY절에 다시 써주면 아래와 같이 job과 empName이 동일한 레코드끼리 묶여서 나오기 때문에 사실상 현재 데이터에서는 모든 데이터를 출력하는 것과 같게 됩니다.


SELECT empName 이름, job 직급, AVG(salary) 월급평균

FROM employee GROUP BY job, empName;




3. HAVING


이번 포스팅에서 마지막으로 알아볼 것은 HAVING절 입니다.

HAVING은 간단하게 말해서, 우리가 위에서 배운 GROUP BY절을 통해 만들어진 GROUP에 대해서 조건을 거는 것 입니다.


그런데 우리는 이전에 조건을 거는 WHERE절에 대해서 학습하였습니다.


WHERE절과 HAVING절의 차이는 무엇일까요?


기본적으로 WHERE절은 모든 레코드(행)에 대해서 조건을 적용하게 됩니다.

하지만 HAVING절은 GROUP BY절을 통해 만들어진 GROUP 들에만 조건을 적용하는 것이죠.


이를 잘 이해하지 못하면 추후에 HAVING과 WHERE 사용에 있어 헷갈릴 수 있습니다.


그럼 바로 사용해보도록 하겠습니다.

각 직급에 대해 3명 이상인 직급과 그 인원수를 출력해보도록 하겠습니다.


SELECT job 직급, COUNT(job) '직급 수' FROM employee

GROUP BY job HAVING COUNT(job) >= 3;



위와 같이 사용됩니다.


그럼 만약,

"월급이 300만원 이상인 사람들에 대해서 직급별로 2명이상인 직급과 그 직급의 월급 평균을 구해라."

라면 어떻게 해야 할까요?

위와 같은 경우에 바로 WHERE절과 HAVING절이 같이 사용하게 됩니다.


SELECT job 직급, AVG(salary) 월급평균 FROM employee

WHERE salary >= 300

GROUP BY job HAVING COUNT(job) >= 2;



추후에 더 많은 데이터들을 대상으로 복잡한 쿼리문을 다루게 되면 충분히 헷갈릴 수 있는 점들이니 꼭 스스로 쿼리문을 작성해보면서 이해하기를 바랍니다.



이렇게 해서 집계함수와 GROUP BY, HAVING 절에 대해서 알아보았습니다.

궁금하거나 잘못된 점은 언제든 댓글이나 이메일, 카카오톡을 통해서 문의주시면 감사하겠습니다.


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안녕하세요. 문범우입니다.

이번 포스팅에서는 먼저 샘플 데이터세트를 구성해보고, 이를 바탕으로 select 문에 대해서 보다 자세히 다뤄보도록 하겠습니다.



1. 샘플 데이터세트 구성하기


아래의 쿼리를 실행시킴으로써 샘플 데이터베이스 생성 부터 데이터 입력까지 진행합니다.

단순 CREATE 및 INSERT 문이기 때문에 복사 붙여넣기를 하셔도 되지만

복습 및 익숙해짐을 위해서 직접 타이핑 해보시는 것도 좋을 것 같습니다.


-- CREATE SAMPLE_DB

CREATE DATABASE SampleDB;


USE SampleDB;


-- CREATE TABLE

CREATE TABLE department(

deptNo INT PRIMARY KEY,

deptName NVARCHAR(20),

location NCHAR(20)

);


CREATE TABLE employee(

empNo INT PRIMARY KEY,

empName NVARCHAR(20),

job NVARCHAR(20),

manager INT,

hireDate DATETIME,

salary INT,

commission INT,

deptNo INT FOREIGN KEY REFERENCES DEPARTMENT(deptNo)

);


-- INSERT DATA

INSERT INTO department (deptNo, deptName, location)

VALUES (10, '경리부', '서울');

INSERT INTO department (deptNo, deptName, location)

VALUES (20, '인사부', '인천');

INSERT INTO department (deptNo, deptName, location)

VALUES (30, '영업부', '대전');

INSERT INTO department (deptNo, deptName, location)

VALUES (40, '전산부', '부천');


INSERT INTO employee (empNo, empName, job, manager, hireDate, salary, deptNo)

VALUES (1001, '최범우', '사원', 1013, '2007-03-21', 300, 20);

INSERT INTO employee (empNo, empName, job, manager, hireDate, salary, commission, deptNo)

VALUES (1002, '김범수', '대리', 1005, '2007-04-11', 250, 80, 30);

INSERT INTO employee (empNo, empName, job, manager, hireDate, salary, commission, deptNo)

VALUES (1003, '장태훈', '과장', 1005, '2005-02-01', 500, 100, 30);

INSERT INTO employee (empNo, empName, job, manager, hireDate, salary, deptNo)

VALUES (1004, '최상우', '부장', 1008, '2003-09-01', 600, 20);

INSERT INTO employee (empNo, empName, job, manager, hireDate, salary, commission, deptNo)

VALUES (1005, '변봉중', '과장', 1008, '2003-10-02', 450, 200, 30);

INSERT INTO employee (empNo, empName, job, manager, hireDate, salary, deptNo)

VALUES (1006, '송원철', '부장', 1005, '2003-08-02', 480, 30);

INSERT INTO employee (empNo, empName, job, manager, hireDate, salary, deptNo)

VALUES (1007, '문서연', '부장', 1008, '2004-03-08', 520, 10);

INSERT INTO employee (empNo, empName, job, manager, hireDate, salary, commission, deptNo)

VALUES (1008, '장웅', '차장', 1003, '2004-03-01', 500, 0, 30);

INSERT INTO employee (empNo, empName, job, hireDate, salary, deptNo)

VALUES (1009, '최상범', '사장', '1996-10-04', 1000, 20);

INSERT INTO employee (empNo, empName, job, manager, hireDate, salary, deptNo)

VALUES (1010, '이명근', '과장', 1003, '2005-04-01', 500, 10);

INSERT INTO employee (empNo, empName, job, manager, hireDate, salary, deptNo)

VALUES (1011, '서은혜', '사원', 1007, '2007-02-03', 280, 30);

INSERT INTO employee (empNo, empName, job, manager, hireDate, salary, deptNo)

VALUES (1012, '이철진', '사원', 1006, '2007-08-06', 300, 20);

INSERT INTO employee (empNo, empName, job, manager, hireDate, salary, deptNo)

VALUES (1013, '한태범', '부장', 1003, '2002-10-09', 560, 20);

INSERT INTO employee (empNo, empName, job, manager, hireDate, salary, deptNo)

VALUES (1014, '김광우', '사원', 1006, '2007-11-09', 250, 10);


위의 쿼리들을 이용해서 데이터세트를 구성하고 나서 아래의 기본 SELECT문을 이용하여 각각의 테이블을 조회하면 아래 사진과 같은 결과가 나와야 합니다.


-- SELECT TABLE

SELECT * FROM department;




SELECT * FROM employee;



그럼 위의 데이터들을 바탕으로 SELECT 문에 대해서 학습해보도록 하겠습니다.



2. SELECT


기본적으로 SELECT 문은 아래와 같은 형태를 띄고 있습니다.


SELECT <COLUMN NAME1, COLUMN NAME2, ...>

FROM <TABLE NAME>;


물론 해당 SELECT 문에 WHERE 문이라는, 조건절이 추가적으로 붙어서 사용되는 경우가 많지만 이번 포스팅에서 해당 내용은 제외하고 심플하게 SELECT문에 대해서만 알아보도록 하겠습니다.


SELECT문 에서는 특정 테이블에서 내가 원하는 컬럼에 대한 데이터만 조회할 수 있습니다.

이때 조회하고자 하는 테이블이름과 조회하고자 하는 컬럼명을 적어주어야 합니다.

그럼 employee 테이블에서 empName과 job, salary를 조회해보도록 하겠습니다.


SELECT empName, job, salary

FROM employee;




* SELECT문에서 연산자 이용하기


이번에는 SELECT 문에서 연산자를 이용해보는 실습을 진행해보겠습니다.

현재 우리는 salary에 대한 데이터를 가지고 있는데, 만약 연봉값을 알고 싶을 땐 어떻게 해야할까요?

간단하게 생각해보면, salary는 월급이므로 salary에 12를 곱하면 연봉이 될 것입니다.

SELECT 문에서는 연산자 이용이 가능합니다. 따라서 연봉을 구하기 위해 salary에 12를 곱해주면 되는 것이죠.


아래와 같이 쿼리문을 작성함으로써 employee들의 연봉 값을 같이 구할 수 있습니다.


SELECT empName, job, salary, salary*12

FROM employee;




위의 결과를 보면 salary에 12를 곱한 값들도 함께 출력되는 것을 확인할 수 있습니다.

하지만 해당 열이름을 보면 (열 이름 없음) 이라는 값으로 나와서 그것이 연봉인지는 모두가 알기 쉽지 않을 것 입니다.

그럼 우리가 원하는 열 이름을 지정해줄 수 있다면 어떨까요?

당연히 해당 기능을 지원하고 많이 이용되고 있습니다.



* as 를 이용한 열 이름 별칭 사용하기


해당 기능을 열 이름에 별칭을 사용한다고 표현합니다.

별칭이라는 말 그대로, 원래 이름대신 별명을 이용하는 것이라고 생각하시면 됩니다.

이는 위에서 본 (열 이름 없이)와 같이 새롭게 생성된 열 이외에도, 기존의 열에도 사용 가능합니다.

아래의 쿼리와 같이 작성함으로써 각각의 열에 대해서 우리가 원하는 이름을 지정할 수 있습니다.

SELECT empName as 사원이름, job as 직급, salary as 월급, salary*12 as 연봉

FROM employee;



위와 같이 as 뒤에 설정한 이름이 출력되는 열의 이름이 된 것을 확인할 수 있습니다.


추가로, 아래와 같이 as 라는 예약어는 생략가능하며, 만약 우리가 지어주는 열 이름에 띄어쓰기를 넣고 싶다면 아래와 같이 별칭 값을 홀 따옴표로 묶어줘야 합니다.




그런데 사실 연봉에는 commission 값도 포함되어야 합니다.

그럼 연봉에 해당 값을 같이 더해서 출력해보겠습니다.

우리가 * 연산을 활용한 것과 같이 그대로 + 연산을 활용하면 됩니다.


SELECT empName 사원이름, job 직급, salary 월급, (salary*12) + commission '연  봉'

FROM employee;



하지만 결과를 보면, 우리가 생각하지 못했던 NULL 값이 출력되고 있습니다.

왜 이런 결과가 나오는 것 일까요?



* NULL 값


먼저 그 이유를 알아보자면, NULL과 함께 연산했기 때문에 그 결과가 NULL로 나오는 것 입니다.


기존의 데이터를 살펴보면 commission 값을 NULL로 설정한 행들이 있습니다.

그리고 위의 결과와 대조해 보았을 때 commission 값이 NULL인 행들의 연봉이 NULL로 나온 것을 볼 수 있습니다.

즉, 덧셈 연산을 통해 특정 값에 NULL을 더했기 때문에 그 결과도 NULL이 나오는 것 입니다.

도대체 NULL이 정확이 무엇이길래, 그러한 결과가 될까요?


NULL은 0이라는 값이나, 문자열에서의 공백을 의미하는 것이 아닙니다.

그렇다고 해서 값이 저장되는 공간을 의미하는 것도 아닙니다.

NULL은 정말 단순하게, 인식되지 않는 값, 미확정 값을 의미합니다.


즉 NULL 값이란 어떠한 값이 존재하는 것이지만 어떠한 값인지 우리가 알 수 없는 것 입니다.

NULL 값이 단순하게 하나로 정의되기 보다는 우리가 인식하지 못하는, 어떠한 값이라고 이야기할 수 없는 모든 값이 NULL로 표현됩니다.

이해를 위해 특정 NULL의 값이 3a937f8b13 이라고 해봅시다.

그런데 만약 해당 값에 5000 이라는 값을 더하면, 우리가 인식할 수 있는 값이 될까요?

그렇지 않습니다. 우리가 5000 이라는 인식할 수 있는 값이 있었지만 해당 값과 인식하지 못하는 값을 더했기 때문에 결국 그 결과도 인식할 수 없는 결과가 되어 버립니다.


따라서 연산에서도, NULL을 이용한 연산을 한다면 그 결과 또한 항상 NULL이 되어버립니다.


그럼 이렇게 NULL이 포함된 값에 대해서 연산을 수행할 때, 그 결과가 NULL이 나오지 않게 하려면 어떻게 해야 할까요?



* isnull 함수 사용하기


바로, isnull() 이라는 내장함수를 사용하면 됩니다.

내장함수라는 것은 말 그대로, 외부에서 호출(import)을 하지 않아도 내부에 저장되어 있어 즉시에 사용할 수 있는 함수를 이야기합니다.

isnull함수는 다음과 같이 사용될 수 있습니다.


isnull(field, val)


위와 같이 사용되는 isnull함수는 field의 값이 null일때 val값으로 대치(변경)되어 처리됩니다.


말이 조금 어렵다면 바로 아래와 같이 쿼리를 작성하여 그 결과를 보고 이해해보도록 합시다.


SELECT empName 사원이름, job 직급, salary 월급, isnull(commission, 0) 보너스, (salary*12) + isnull(commission, 0) '연  봉' FROM employee;



아까와 달리 NULL이라는 결과가 나오지 않고, 제대로 결과가 출력됨을 볼 수 있습니다.



* distinct


그럼 이번에는 회사에 있는 직급들에 대해서만 한번 출력해보도록 하겠습니다.


SELECT job as 직급 FROM employee;


위와 같이 회사내의 직원들의 직급이 전부 출력되었습니다.

하지만 위의 결과에서는 직급에 대해 중복되는 결과들이 있기에 실제로 회사에 어떤 직급들이 존재하는지 보기가 편리한 결과는 아닙니다.

즉, 중복되는 값들을 출력되지 않게 한다면 회사 내에 존재하는 직급들을 확인하는데 보다 편리할 것 입니다.

이렇게, 중복되는 값들은 출력되지 않도록 하는 것이 distinct 입니다.

아래의 쿼리를 통해 확인해보도록 하겠습니다.


SELECT DISTINCT job as 직급 FROM employee;


그럼 아래와 같은 쿼리는 어떨까요?


SELECT DISTINCT job as 직급, empName as 사원이름 FROM employee;


이전의 쿼리와 달리, 직급의 중복 데이터가 존재합니다.

즉 DISTINCT는 특정 칼럼에 대해서만 중복을 확인하는 것이 아니라, 출력되는 각 행(레코드)의 중복을 체크하는 것입니다.

다시 말해서, 출력된 결과의 1번과 2번의 직급은 과장으로 동일하지만 사원이름이 서로 다르기 때문에 중복된 행이 아닙니다. 따라서 DISTINCT에 의해 생략되지 않고 둘 다 출력되는 것 입니다.



* 애스터리스크(*)


마지막으로는 애스터리스크라고도 불리는, 별표(*)에 대해서 알아보고 오늘 글을 마무리하려 합니다.

사실 이전에도 몇번 만나보았고 간단하게 설명드렸던 내용입니다.

이전에 우리가 아래와 같은 쿼리를 작성했던 것 기억하시나요?


SELECT * FROM employee;

위의 쿼리에서 *를 애스터리스트, 별표라고 합니다.

그리고 그 의미는 모든 값을 의미하는 것이죠.

즉, employee에 있는 모든 칼럼을 의미하기 때문에 해당 쿼리의 결과는 아래 사진과 같이 employee 테이블의 모든 칼럼에 대한 값을 출력하게 됩니다.




이렇게 해서 SELECT 문에 대한 글을 마무리합니다.


물론 추후에 WHERE절이 붙거나 JOIN, 서브쿼리를 이용하는 등의 작업에 있어서 SELECT 문에 대해서도 더 알아보아야 할 내용들이 많겠지만, 간단한 내용부터 하나씩 알아갈 예정입니다.

처음 SQL을 공부하시는 분들은 꼭 위의 내용에 대해서 이해해주셔야 추후에 더 복잡한 쿼리문에 있어서 어렵지 않게 공부하실 수 있을 것이라 생각됩니다.

더 궁금한 점이나 잘못된 부분에 대해서는 언제든지 거침없이 말씀해주시면 감사하겠습니다 :)


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