안녕하세요. 강사님의 강의를 잘 듣고 있는 와중, 일별 잔존율 SQL문에서 궁금증이 생겼습니다. SQL 로직을 보면 사용자 테이블과 세션 테이블을 left join 한 다음, 사용자 아이디, 생성일자, 방문일자로 그룹화하고, 다시 생성일자로 그룹화 한 후 생성일 기준 고유 사용자 수와 D+N 별 고유 사용자 수를 구하는 것으로 이해했습니다. 다만 세 컬럼으로 그룹화를 하게 되면, 아이디 생성일자 방문일자 U0179281 2016-10-24 2016-10-25 U0179281 2016-10-24 2016-10-26 와 같은 케이스가 나오게 되는데, 이를 다시 생성일자로 그룹화한 다음 count(*) 로 생성일 기준 모수를 구하게 되면 사용자 아이디는 중복으로 집계되는 것이 아닌지 궁금합니다. 생성일 기준 고유 사용자 수(모수)를 구하려면 10월 24일에 생성한 사용자 U0179281 1개만 집계되어야 하는게 아닌가 싶어 질문드립니다.
안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다. 다음과 같이 여러 테이블을 join 후 하나의 row를 뽑아내려고 하는데 성능은 어떻게 나오는지 궁금합니다. select * from table1 inner join table2 on table1.xxx = table2.XXX inner join table3 on table2.XXX = table3.xxx where table1.nnn = NNN 이렇게 되어있을 때 전체가 다 join이 된 후 where 조건을 테스트 하게 된다면 데이터가 많을 경우 성능이 떨어질 것 같아서요. where 조건으로 먼저 필터링 한다면 금방 끝날 거 같긴한데 DB의 동작은 어떻게 처리되는건가요? 1. where 로 필터링이 되면서 join 되는것인지 아니면 join 완료 후 where로 필터링되는것인지 궁금합니다. 2. join의 횟수를 네다섯번씩 걸어도 성능에 무리가 없을까요? 3. 위 경우 한개의 컬럼만 찾으려면 limit을 추가해 주는게 나을까요? 1개 찾았을 때 전부 다 loop를 돌지 않고 빠져나가면 빠를거 같긴한데요. 확인 부탁드립니다.
안녕하세요. 루키스님! 질문이 있는데요. "데이터베이스 원리" 챕터 강의는 CAP 이론을 물류 창고로 비유하여 설명하신 것 같습니다. 만약 그렇다면 3가지 항목이 다음과 같이 연결되는 것이 맞는지 궁금합니다. 1) 많이 - 네트워크 파티션 허용(Partition tolerance) - 2개의 물류 창고로 운영하면 많은 물건을 처리할 수 있지만 하나의 물류창고가 피해를 입어도 다른 하나를 사용할 수 있다고 생각합니다. 2) 빠르게 - 가용성(Availability) - 창고에서 언제나 물건을 꺼낼 수 있는 상황이라면 빠르 처리가 가능할 것으로 생각합니다. 3) 안전하게 - 일관성(Consistency) - 창고에서 꺼낸 물건이 정확하다는 것이 안전한 것이라고 생각합니다.
SELECT DATE_TRUNC('week', e1.occurred_at) AS week , COUNT(CASE WHEN e1.action = 'sent_weekly_digest' THEN e1.user_id ELSE NULL END) AS weekly_digest_email , COUNT(CASE WHEN e1.action = 'sent_weekly_digest' THEN e2.user_id ELSE NULL END) AS weekly_digest_email_open , COUNT(CASE WHEN e1.action = 'sent_weekly_digest' THEN e3.user_id ELSE NULL END) AS weekly_digest_email_clickthrough FROM tutorial.yammer_emails e1 LEFT JOIN tutorial.yammer_emails e2 ON e2.occurred_at BETWEEN e1.occurred_at AND e1.occurred_at + INTERVAL '5 MINUTE' AND e2.user_id = e1.user_id AND e2.action = 'email_open' LEFT JOIN tutorial.yammer_emails e3 ON e3.occurred_at BETWEEN e1.occurred_at AND e1.occurred_at + INTERVAL '5 MINUTE' AND e3.user_id = e1.user_id AND e3.action = 'email_clickthrough' WHERE occurred_at BETWEEN '2014-06-01 00:00:00' AND '2014-08-31 23:59:59' AND action IN ('sent_weekly_digest', 'sent_reengagement_email') GROUP BY week; 야머스 차트로부터의 쿼리말고 강의때 작성해주신 쿼리로 피봇테이블까지 작성해보고 싶은데 자꾸 오류가 나서요 쿼리문 혹시 따로 올려주실 수 있으실까요?
안녕하세요 오늘도 좋은 강의 감사합니다. 다름이 아니라 첫번째 with temp_01 as 쿼리를 시작하시는 부분에 질문이 있어요. 처음에 group by를 하실 때, product_id만 하시고 categroy_id는 크게 할 필요가 없으시다는 말씀을 하셨던 부분 이해를 완료했습니다. 그런데 선생님의 강의를 듣기 전에, 제가 문제를 먼저 풀었을 때 저는 group by에 category_id도 같이 추가를 하여 문제를 풀었습니다. 확인해보니 답은 동일하게 나왔더라고요. 그럼 제가 했던 방식으로 하여도 전혀 문제가 없는 것일까요? 혹시 몰라 제가 짰던 쿼리를 밑에 남겨놓겠습니다! (일부 알리아스 이름은 선생님께서 하신 부분과 비슷하게 맞춰놓았습니다) with temp_01 as ( select p.category_id , p.product_id , sum (oi.amount) sum_by_product -- 상품별 총합 from nw.order_items oi join nw.products p on oi.product_id = p.product_id group by p.category_id , p.product_id ), temp_02 as ( select category_id , product_id , sum_by_product , sum (sum_by_product) over ( partition by category_id) sum_by_category -- category별 총합 , row_number () over ( partition by category_id order by sum_by_product desc ) ranking_category -- 카테고리별 상품 순위 from temp_01 ) select * from temp_02 where sum_by_product >= 0.05*sum_by_category and ranking_category <= 3 order by category_id;
훌륭한 강의를 듣고 있는 와중에 궁금점이 생겼습니다. group by 를 수행한 후에 주문 건수를 집계할 때 count(*) 함수 혹은 count(distinct order_id)를 사용하시던데, 주문 번호가 중복되어있을 경우에는 distinct 함수를 통해 중복을 제거후 count() 집계를 사용해야 된다고 알고 있습니다. 그런데 order별 특정 상품 주문시 함께 가장 많이 주문된 다른 상품 추출하기 쿼리에서, select prod_01, prod_02, count(*) from temp_01 group by prod_01, prod_02 부분을 보면 count(*)를 사용한 것이 이해가 잘 가지 않습니다 ㅠㅠ 그 앞의 temp_01 절에서 ga.order_items 테이블을 사용하는 데 해당 테이블에는 order_id가 중복되어 있는 것으로 알고 있습니다. 그러면 후에 건수 집계시 count(distinct temp_01.order_id)로 해야 하는 것이 아닌가 궁금합니다. 아니면 count(*)의 의미가 애초에 주문 건수를 의미하는 것이 아닌지 궁금합니다. 늘 수고 많으십니다.
현업에서 일을 하면서 가끔 부딪히는 문제인데 쿼리 요청 횟수를 줄이기 위해서 해당 레코드에 필요없는 데이터를 부득이하게 가져와야 하는 경우가 있는데 불필요한 열 참조를 하지 않기 위해서 쿼리 횟수를 늘리는 것이 좋은지 불필요한 열까지 가져오되 쿼리 횟수를 한번으로 하는 것이 좋은지 여쭙고 싶습니다.
안녕하세요 select order_date from NorthWind.orders where order_id in ( select order_id from customers) ; 부분에서 쿼리에러는 발생하지 않지만 , 최종결과에서는 우리가 생각하는것과 달리 전체 데이터를 출력하고있잖아요 . 그 이유가 무엇이라고용 ?? 서브쿼리에서 외부 테이블의 칼럼을 참조하고있으면 그런건가용?? 왜그런걸까용 ? ㅎㅎ customers 테이블엔 order_id 칼럼이 존재하지 않고 , 외부에있는 order_id 를 참조하고있으니 그냥 값만 들어있어도 전체쿼리가 출력이 되는걸까요 ??
저는 주로 group by 할때 아래처럼 select 에 들어가는 칼럼을 몽땅 넣는데 select b.dname, a.empno, a.ename, round(avg(c.sal), 2) group by b.dname, a.empno, a.ename 선생님처럼 max 같은 집계함수로 처리하는거랑 어떤 차이가 있나요??
안녕하세요 강사님! 강의 너무 잘 수강하고 있는 학생입니다! 다름이 아니라 영속성 컨텍스트를 활용하여 em.persist(), tx.commit() 을 함에 따라 SQL 이 뿌려지는 시점 설명해주실 때 궁금증이 생겨서요! 우선 코드를 보시면 // 비영속 JpaMember memberA = new JpaMember() ; memberA.setName( " 얄리얄라 " ) ; JpaMember memberB = new JpaMember() ; memberA.setName( " 두둥실 " ) ; // 영속화 . 영컨에 등록 em .persist(memberA) ; em .persist(memberB) ; System. out .println( "=================== before commit" ) ; memberA.setName( " 조지밀러 " ) ; trans .commit() ; System. out .println( "=================== after commit" ) ; 위와 같은 코드를 진행하였을 시, ㅁㄴ다음과 같이 출력되고, SQL이 나가는 모습이 확인됩니다. =================== before commit Hibernate: /* insert jpa.demo.domain.JpaMember */ insert into jpa_member (name, id) values (?, ?) Hibernate: /* insert jpa.demo.domain.JpaMember */ insert into jpa_member (name, id) values (?, ?) Hibernate: /* update jpa.demo.domain.JpaMember */ update jpa_member set name=? where id=? =================== after commit 의문이 드는점은, 1. Insert SQL 이 쌓였다가 나간다고 말씀하셨는데 두개가 나가는 것 같아서요! 제가 SQL을 잘 몰라서 부정확할 수도 있는 것 같은데 왜 두 번 나가게 되는지 궁금합니다! 2. 또한 Persist 를 하는 시점에 아직 insert 문이 나가지 않았다면 DB에 따로 등록이 안되어 있는걸로 생각했습니다. 그렇다면 commit 하기 전 시점에 entity 값을 set 함수를 통해 변경하여 1차 캐시가 더티 체크를 통해 변경을 감지하면, 그냥 그 1차 캐시 내부에 있는 데이터만 바꿔주면 되는 것... 아닌가요..?! DB에 insert 문이 아직 나가지 않았는데 굳이 insert 문도 보낸 이후 update 문까지 내보내면서 수정이 진행되는 이유가 궁금합니다!! 강사님 강의 너무 잘 듣고 있습니다. 감사합니다!
질문은 강의페이지에 안내해놓은 이메일로 보내주세요! (이 페이지에 질문 X) SELECT 기초 를 다 학습하고 다음 Chapter 를 학습할려고 합니다. 기초에 나와있는 함수들을 예시 코드와 함께 한 페이지 정리된 PAGE가 있으면 좋겠습니다. 말씀하신대로 이 기초 함수들은 다 외울 필요 없이, 프로그래밍 언어처럼 구글링 하여 필요할 때 찾으면 되는 건가요??
안녕하세요, 저는 이커머스 소기업 마케터입니다. 여태 재직했던 기업들은 대부분 데이터를 엑셀로 받아서 로컬PC에 저장해서 사용하였고, 데이터의 소스는 카페24(임대몰) 관리자, Google analytics에서 다운로드, 페이스북 광고관리자에서 다운로드 하는 식이었습니다. 이제 SQL을 배워 이직도 노려보고, 팀장 직급이니만큼 다른 소기업에 가더라도 웹플랫폼을 사용중인 기업에서는 아직 DB관리 자체를 안하고 있는 경우도 많은데, SQL로 데이터를 관리하며 마케팅 인사이트를 얻고 시간효율을 얻기 위해서 소기업에 만약 DB를 제안해서 구축한다면 초반에 가장 가성비 좋고 편하게 구축할 수 있는 방법은 어떤 것이 있을까요?
-- 부서명 SALES와 RESEARCH 소속 직원별로 과거부터 현재까지 -- 모든 급여를 취합한 평균 급여 select e.ename, round(avg(sh.sal),-2) from hr.emp_salary_hist sh join hr.emp e on sh.empno = e.empno join hr.dept d on d.deptno = e.deptno where d.dname in ('SALES','RESEARCH') group by e.ename 위드 절을 모른 상태에서 강의를 선행학습 하면서 이렇게 코드를 썼는데요, 강의 노트에 있는 정답(수업시에도 언급하신)은 아래와 같습니다. 차이가 있을까요? -- 부서명 SALES와 RESEARCH 소속 직원별로 과거부터 현재까지 모든 급여를 취합한 평균 급여 with temp_01 as ( select a.dname, b.empno, b.ename, b.job, c.fromdate, c.todate, c.sal from hr.dept a join hr.emp b on a.deptno = b.deptno join hr.emp_salary_hist c on b.empno = c.empno where a.dname in('SALES', 'RESEARCH') order by a.dname, b.empno, c.fromdate ) select empno, max(ename) as ename, avg(sal) as avg_sal from temp_01 group by empno;
