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ORALCE decode 입니다



if문과 비슷합니다 조건부가 가능합니다.



DECODE(컬럼,'홍길동','11','22')


이런식으로 비교 컬럼,비교데이터,true,false

입니다


컬럼이 홍길동과 같으면 11이

틀리면 22 입니다


예제로 select문 하나해보겟습니다

SELECT 

educnt,

edu,

etc,

DECODE(educnt,(select count(*) from table where edu_p = og_cd),'꽉참','꽉안참') as AKK

FROM table2


위처럼 서브쿼리도 안에다 비교에 넣을수있습니다

감사합니다~

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UNION과 UNION ALL 의 차이 및 주의 사항

ANSI SQL에서 제안하는 집합 연산 "UNION", "INTERSECT", "MINUS" 중에서
MySQL에서는 UNION 집합 연산만 제공하고 있다. 
(하지만 MySQL에서 INTERSECT나 MINUS를 다른 형태의 쿼리로 풀어서 사용할 수 있다.)


이 글에서는 UNION 에 대해서 좀 더 자세히 알아 보고자 한다.
UNION 집합 연산은 다시 아래와 같이 두가지 종류로 나누어진다.
  - UNION ALL
  - UNION DISTINCT


우리가 일반적으로 사용하는 방식인 아무런 추가 키워드 없이 UNION 만 사용하는 것은
UNION DISTINCT 를 줄여서 사용하고 있는 것이다
.

UNION ALL과 UNION DISTINCT를 레코드가 많은 결과에 대해서 적용해본 사람은 
아마도 둘의 처리 방식에 대해서 의구심을 가져본 적이 있을 것이다.

레코드 건수가 많아지면 많아질수록 그 성능 차이는 엄청난 차이를 보여줄 것이다.

우선, 아래와 같이 2개씩 동일한 레코드 데이터를 가지고 있는 tab1과 tab2라는 테이블이 있다.

mysql>SELECT fdpk, fddata FROM tab1;
+------+--------+
| fdpk | fddata |
+------+--------+
|    1 | data1  |
|    2 | data2  |
+------+--------+
2 rows in set (0.00 sec)


mysql>SELECT fdpk, fddata FROM tab2;
+------+--------+
| fdpk | fddata |
+------+--------+
|    1 | data1  |
|    2 | data2  |
+------+--------+
2 rows in set (0.01 sec)


그러면, 이 두개 테이블에 대해서 각각 UNION과 UNION ALL을 사용하는 쿼리를 실행해보자.

mysql>SELECT fdpk, fddata
    -> FROM (
    ->   SELECT fdpk, fddata FROM tab1
    ->   UNION ALL
    ->   SELECT fdpk, fddata FROM tab2
    -> ) x;
+------+--------+
| fdpk | fddata |
+------+--------+
|    1 | data1  |
|    2 | data2  |
|    1 | data1  |
|    2 | data2  |
+------+--------+
4 rows in set (0.00 sec)


mysql>SELECT fdpk, fddata
    -> FROM (
    ->   SELECT fdpk, fddata FROM tab1
    ->   UNION
    ->   SELECT fdpk, fddata FROM tab2
    -> ) x;
+------+--------+
| fdpk | fddata |
+------+--------+
|    1 | data1  |
|    2 | data2  |
+------+--------+
2 rows in set (0.00 sec)


두개의 퀴리 실행 결과 UNION은 레코드가 반으로 줄었다.
이미 다들 알고 있다시피 UNION은 UNION DISTINCT와 동일한 작업을 하기 때문에 중복되는 레코드를 제거했음을 알 수 있다.
하지만, UNION ALL의 경우에는 별도의 중복 제거 과정을 거치지 않고 그냥 결과를 내려준다.
아주 중요한 내용이지만, 사실 이 내용을 다들 별로 신경쓰지 않고 모두들 UNION을 즐겨 사용한다.


안타깝게도, MySQL의 실행계획에서는 둘의 차이를 전혀 느낄 수 없다.
+----+--------------+------------+------+..+------+..+------+------+-------+
| id | select_type  | table      | type |..| key  |..| ref  | rows | Extra |
+----+--------------+------------+------+..+------+..+------+------+-------+
|  1 | PRIMARY      | <derived2> | ALL  |..| NULL |..| NULL |    4 |       |
|  2 | DERIVED      | tab1       | ALL  |..| NULL |..| NULL |    2 |       |
|  3 | UNION        | tab2       | ALL  |..| NULL |..| NULL |    2 |       |
|NULL| UNION RESULT | <union2,3> | ALL  |..| NULL |..| NULL | NULL |       |
+----+--------------+------------+------+..+------+..+------+------+-------+


하지만 중복 제거는 그냥 얻을 수 있는 결과가 아니다.그러면, MySQL이 내부적으로 어떻게 중복을 제거하는 것일까 ?

내부적인 처리를 알아보기 전에, 레코드의 중복이라는 표현을 했는데 이 중복의 기준이 무었일까 ?
    1. 각 테이블의 Primary key ?
    2. 전체 테이블의 모든 필드 ?
    3. 각 서브 쿼리에서 SELECT된 튜플(레코드)의 모든 필드 ?


그렇다. 이미 SELECT된 결과를 가지고 UNION하기 때문에 SELECT되기 전의 테이블이나 레코드에 대한 정보는 알 수 없다.
그래서, 중복 여부의 판단은 SELECT된 튜플들에 속해있는 모든 컬럼의 값들 자체가 중복 체크의 기준이 되는 것이다.


자~, 그러면 이제 MySQL이 내부적으로 UNION ALL과 UNION을 처리하는 과정을 알아보자.
1. 최종 UNION [ALL | DISTINCT] 결과에 적합한 임시 테이블(Temporary table)을 메모리 테이블로 생성
2. UNION 또는 UNION DISTINCT 의 경우, Temporary 테이블의 모든 컬럼으로 Unique Hash 인덱스 생성3. 서브쿼리1 실행 후 결과를 Temporary 테이블에 복사
4. 서브쿼리2 실행 후 결과를 Temporary 테이블에 복사
5. 만약 3,4번 과정에서 Temporary 테이블이 특정 사이즈 이상으로 커지면 

    Temporary 테이블을 Disk Temporary 테이블로 변경 
    (이때 Unique Hash 인덱스는 Unique B-Tree 인덱스로 변경됨)
6. Temporary 테이블을 읽어서 Client에 결과 전송
7. Temporary 테이블 삭제


UNION 두 가지의 차이는 2번 과정 딱 하나이다. 중복 제거를 위해서 Temporary 테이블에 인덱스를 생성하느냐 ?. 그렇지 않느냐 ?.별로 중요하지 않은 것 같지만, 이 인덱스로 인해서 3,4번 과정의 작업이 작지 않은 성능 차이가 만들어 내게 된다.
실제 UNION을 실행하는 데이터의 건수에 따라서 다르겠지만, 1.5 ~ 4배 가량의 성능 차이로 UNION ALL이 빠르게 처리된다.
만약 처리중 데이터의 량이 작아서 5번 과정을 거치지 않는다면 메모리 Temporary 테이블에 Hash 인덱스를 사용하기 때문에 

속도 차이가 아주 미세할 것이다. 
하지만 데이터량이 커져서 5번 과정을 거치게 되면 Disk Temporary 테이블에 B-Tree 인덱스를 사용하기 때문에 큰 성능 차이를 보이게 될 것이다.
이 성능 차이는 UNION 하는 두 집합에 중복되는 레코드가 있든 없든 관계 없이 발생할 것이다.


위에서 잠깐 알아보았던, "중복의 기준"을 생각하면, UNION 하는 컬럼들의 수가 많아지고 레코드의 사이즈가 커질수록 두 작업 모두에게 불리하겠지만, UNION ALL보다는 UNION에 더 악영향이 클 것이다.

결론은,
0. UNION 이든지 UNION ALL이든지 사실 그리 좋은 SQL 작성은 아니다. 

    UNION이 필요하다는 것은 사실 두 엔터티(테이블)가 하나의 엔터티(테이블)로 통합이 되었어야 
    할 엔터티들이었는데, 알 수 없는 이유로 분리 운영되는 경우가 상당히 많다. 
    즉 모델링 차원에서 엔터티를 적절히 통합하여 UNION의 요건을 모두 제거하자.
1. 두 집합에 절대 중복된 튜플(레코드)가 발생할 수 없다는 보장이 있다면 UNION ALL을 꼭 사용하자.

    두 집합에서 모두 각각의 PK를 조회하는데, 그 두 집합의 PK가 절대 중복되지 않는 형태
2. 중복이 있다 하더라도 그리 문제되지 않는다면 UNION 보다는 UNION ALL을 사용하자.
3. 만약 UNION이나 UNION ALL을 사용해야 한다면, 최소 필요 컬럼만 SELECT 하자.

출처 : http://intomysql.blogspot.com/2011/01/union-union-all.html

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INTERSECT

 INTERSECT는 교집합을 의미한다. 사용 예와 결과 예는 아래와 같다.


사용 예

1
2
3
4
5
6
7
SELECT subject
FROM timetable
WHERE name='철수'
INTERSECT
SELECT subject
FROM timetable
WHERE name='영희';
cs


결과 예

1
2
3
4
subject
--------
국어
영어 
cs




MINUS

 MINUS는 차집합을 의미한다. 먼저 위치한 SELECT문을 기준으로, 다른 SELECT문과 공통된 레코드를 제외한 항목만 추출된다. 사용 예와 결과 예는 아래와 같다.


사용 예

1
2
3
4
5
6
7
SELECT subject
FROM timetable
WHERE name='철수'
MINUS
SELECT subject
FROM timetable
WHERE name='영희';
cs


결과 예

1
2
3
subject
--------
수학 
cs



출처: http://preamtree.tistory.com/45 [Preamtree의 행복로그]

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UNION ALL 쿼리 예

중복된 행이 발견되는 경우 결과에 이런 행을 유지해야 하므로, 다음 예제에서는 UNION ALL 연산자를 사용합니다. 이벤트 ID의 특정 시리즈에 대해, 쿼리는 각 이벤트와 관련된 각각의 판매에 대해 0개 이상의 행을 반환하고 그 이벤트의 각 목록에 대해 0개 또는 1개의 행을 반환합니다. 이벤트 ID는 LISTING 및 EVENT 테이블에서 각각의 행에 고유하지만, SALES 테이블에서 이벤트 및 목록 ID의 동일한 조합에 대해 여러 개의 판매 건이 있을 수 있습니다.

결과 집합의 세 번째 열은 행의 원본을 식별합니다. 행의 출처가 SALES 테이블인 경우 SALESROW 열에 "YES"로 표시됩니다. (SALESROW는 SALES.LISTID의 별칭입니다.) 행의 출처가 LISTING 테이블인 경우 SALESROW 열에 "No"로 표시됩니다.

이 경우, 결과 집합은 목록 500, 이벤트 7787에 대해 3개의 판매 행으로 구성됩니다. 즉, 이 목록 및 이벤트 조합에 대해 3가지 다른 트랜잭션이 발생했습니다. 다른 두 목록 501 및 502에서는 어떤 판매도 생성되지 않았으므로, 쿼리가 이들 목록 ID에 대해 생성하는 유일한 행의 출처는 LISTING 테이블입니다(SALESROW = 'No').

select eventid, listid, 'Yes' as salesrow from sales where listid in(500,501,502) union all select eventid, listid, 'No' from listing where listid in(500,501,502) order by listid asc; eventid | listid | salesrow ---------+--------+---------- 7787 | 500 | No 7787 | 500 | Yes 7787 | 500 | Yes 7787 | 500 | Yes 6473 | 501 | No 5108 | 502 | No (6 rows)

ALL 키워드 없이 같은 쿼리를 실행하는 경우 결과에는 판매 거래 중 하나만 유지됩니다.

select eventid, listid, 'Yes' as salesrow from sales where listid in(500,501,502) union select eventid, listid, 'No' from listing where listid in(500,501,502) order by listid asc; eventid | listid | salesrow ---------+--------+---------- 7787 | 500 | No 7787 | 500 | Yes 6473 | 501 | No 5108 | 502 | No (4 rows)

출처  : https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/redshift/latest/dg/c_example_unionall_query.html

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권한부여------------------
GRANT SELECT ON [TABLE NAME] TO [USER];
GRANT INSERT ON [TABLE NAME] TO [USER];
GRANT DELETE ON [TABLE NAME] TO [USER];
GRANT UPDATE ON [TABLE NAME] TO [USER];
 
-- 또는
GRANT SELECT, INSERT, DELETE, UPDATE ON [TABLE NAME] TO [USER] ;


권한부여 취소----------------------------

REVOKE SELECT ON [TABLE NAME] FROM [USER];
REVOKE INSERT ON [TABLE NAME] FROM [USER];
REVOKE DELETE ON [TABLE NAME] FROM [USER];
REVOKE UPDATE ON [TABLE NAME] FROM [USER];
 
-- 또는
REVOKE SELECT, INSERT, DELETE, UPDATE ON [TABLE NAME] FROM [USER] ;

출처 :http://hello-nanam.tistory.com/1


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select * FROM TABLE as of timestamp ( systimestamp - interval '30' minute)


위처럼

하면 과거 데이터 를 볼수있다


실수 데이터를 날렸을시 select inesrt하면 된다

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출처 : http://entireboy.egloos.com/4433510

레코드를 특정 column의 값을 기준으로 정렬하여 순서를 매길 수 있다. RANK() OVER 또는 ROW_NUMBER() OVER를 사용하면 된다. 간단히 아래와 같은 테이블을 생각하자:

SQL> SELECT * FROM TMP_TABLE;

USERID    |     SCORE
----------|----------
aaa       |        10
aaa       |        30
aaa       |        50
aaa       |        90
bbb       |        80
bbb       |        50
bbb       |        20
bbb       |        40
aaa       |        50

9 rows selected.

score column을 기준으로 순서를 매기고 싶다. 그러면 간단하게 다음과 같이 하면 된다:

SELECT USERID, SCORE, RANK() OVER (ORDER BY SCORE DESC) RANK
FROM TMP_TABLE;

USERID    |     SCORE|      RANK
----------|----------|----------
aaa       |        90|         1
bbb       |        80|         2
aaa       |        50|         3
aaa       |        50|         3
bbb       |        50|         3
bbb       |        40|         6
aaa       |        30|         7
bbb       |        20|         8
aaa       |        10|         9

9 rows selected.

SELECT USERID, SCORE, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY SCORE DESC) RANK
FROM TMP_TABLE;

USERID    |     SCORE|      RANK
----------|----------|----------
aaa       |        90|         1
bbb       |        80|         2
aaa       |        50|         3
aaa       |        50|         4
bbb       |        50|         5
bbb       |        40|         6
aaa       |        30|         7
bbb       |        20|         8
aaa       |        10|         9

9 rows selected.

위의 RANK()와 ROW_NUMBER()의 차이는 결과를 자세히 보면 알 수 있다. RANK()의 결과는 3, 4, 5번째 레코드의 점수가 50점으로 동일하기 때문에 때문에 같은 순서인 3번을 매겼다. 하지만 ROW_NUMBER()의 결과는 점수가 같더라도 레코드가 달라지면 다른 순서를 매긴다.

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오라클 CONCAT 함수는 두 문자열을 결합 할 때 사용하는 함수입니다.

오라클 연산자인 '||'과 같은 역할을 합니다. 

 두 문자열의 타입이 동일할 경우에는 문제가 없지만, 두 문자열의 타입이 다를경우에는 데이터 손실이 생길 수 있기때문에 두 문자열 타입 중 문자 결합 후 손실이 없는 쪽으로 리턴됩니다.

    • CONCAT(CLOB, NCLOB) 일 경우 NCLOB 리턴
    • CONCAT(NCLOB, NCHAR) 일 경우 NCLOB 리턴
    • CONCAT(NCLOB, CHAR) 일 경우 NCLOB 리턴
    • CONCAT(NCHAR, CLOB) 일 경우 NCLOB 리턴



출처: http://dongdongfather.tistory.com/29 [동동아빠의 두번째 삶]

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GROUP BY 절과 HAVING 절

지금까지 알아본 집계 함수의 예제는 모두 사원 전체를 기준으로 데이터를 추출했는데, 전체가 아닌 특정 그룹으로 묶어 데이터를 집계할 수도 있다. 이때 사용되는 구문이 바로 GROUP BY절이다. 그룹으로 묶을 컬럼명이나 표현식을 GROUP BY 절에 명시해서 사용하며 GROUP BY 구문은 WHERE와 ORDER BY절 사이에 위치한다.

입력

    SELECT department_id, SUM(salary)
      FROM employees
     GROUP BY department_id
     ORDER BY department_id;

결과

    DEPARTMENT_ID  SUM(SALARY)
    ------------- ------------
              10         4400
              20        19000
              30        24900
              40         6500
              50       156400
              60        28800
              70        10000
              80       304500
              90        58000
             100        51608
             110        20308
                         7000
     
    12개의 행이 선택됨.

사원 테이블에서 각 부서별 급여의 총액을 구했다. 위 결과를 보면 30번 부서에 속한 사원들의 급여를 모두 합하면 24900 임을 알 수 있다. 또 다른 쿼리를 수행해 보자.

입력

    SELECT *
      FROM kor_loan_status;

결과

    PERIOD   REGION    GUBUN               LOAN_JAN_AMT
    -------- -------- -------------------- --------------------
    201111   서울     주택담보대출          1.3E+14
    201112   서울     주택담보대출          1.3E+14
    201210   인천     주택담보대출          3.0E+13
    201211   인천     주택담보대출          3.0E+13
    201212   인천     주택담보대출          3.0E+13
    201111   광주     주택담보대출          8.7E+12
    201112   광주     주택담보대출          9.0E+12
    201210   광주     주택담보대출          9.5E+12
    ...
    238개의 행이 선택됨

kor_loan_status 테이블에는 월별, 지역별 가계대출 잔액(단위는 십억)이 들어 있고, 대출유형(gubun)은 ‘주택담보대출’과 ‘기타대출’ 두 종류만 존재한다. 그럼 2013년 지역별 가계대출 총 잔액을 구해 보자.

입력

    SELECT period, region, SUM(loan_jan_amt) totl_jan
      FROM kor_loan_status
     WHERE period LIKE '2013%'
     GROUP BY period, region
     ORDER BY period, region;

결과

    PERIOD   REGION     TOTL_JAN
    -------- ---------- -------------
    201310   강원       18190.5
    201310   경기       281475.5
    201310   경남       55814.4
    ....
     
    34개의 행이 선택됨.

이번엔 2013년 11월 총 잔액만 구해 보자.

입력

    SELECT period, region, SUM(loan_jan_amt) totl_jan
      FROM kor_loan_status
     WHERE period = '201311'
     GROUP BY region
     ORDER BY region;

결과

    SQL 오류: ORA-00979: GROUP BY 표현식이 아닙니다.

왜 오류가 발생한 것일까? 그룹 쿼리를 사용하면 SELECT 리스트에 있는 컬럼명이나 표현식 중 집계 함수를 제외하고는 모두 GROUP BY절에 명시해야 하는데, 앞의 쿼리는 period 컬럼을 명시하지 않아 오류가 난 것이다. 2013년 데이터는 2013년 10월과 11월만 존재하며 WHERE 절에서 기간을 201311로 주었으므로 굳이 period를 그룹에 포함시킬 필요는 없지만, 구문 문법상 GROUP BY 절에 포함시켜야 한다.

HAVING 절은 GROUP BY절 다음에 위치해 GROUP BY한 결과를 대상으로 다시 필터를 거는 역할을 수행한다. 즉 HAVING 필터 조건 형태로 사용한다. 예를 들어, 위 쿼리 결과에서 대출잔액이 100조 이상인 건만 추출한다면 다음과 같이 쿼리를 작성하면 된다.

입력

    SELECT period, region, SUM(loan_jan_amt) totl_jan
      FROM kor_loan_status
     WHERE period = '201311'
     GROUP BY period, region
    HAVING SUM(loan_jan_amt) > 100000
    ORDER BY region;

결과

    PERIOD  REGION     TOTL_JAN
    ------- ---------- -----------
    201311   경기      282816.4
    201311   서울      334062.7

경기도와 서울의 대출잔액이 100조 이상인 것을 보면, 대한민국에서는 수도권 인구가 타 지역에 비해 많고 집값도 높다는 점을 유추해 볼 수 있다. 주의할 점은 WHERE 절은 쿼리 전체에 대한 필터 역할을 하고, HAVING 절은 WHERE 조건을 처리한 결과에 대해 GROUP BY를 수행 후 산출된 결과에 대해 다시 조건을 걸어 데이터를 걸러낸다는 점을 잊지 말자.


출처 :https://thebook.io/006696/part01/ch05/02/

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