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데이터베이스 JOIN 여러개의 테이블을 하나의 레코드로 조회하기 위해서 JOIN을 사용한다. 테이블을 연결해서 조회하려면 테이블과 테이블 사이에 적어도 하나의 컬럼을 공유해야한다. JOIN의 종류 Inner JOIN Left Outer JOIN Right Outer JOIN Full Outer JOIN Cross JOIN Self JOIN Inner JOIN SELECT S.ID, S.NAME, M.MAJOR FROM STUDENT S, MAJOR M WHERE S.ID = M.ID SELECT S.ID, S.NAME, M.MAJOR FROM STUDENT S INNER JOIN MAJOR M ON S.ID = M.ID 기준 테이블과 JOIN 테이블의 중복된 값을 가져오기 위해 사용한다.결과는 다음과 같..

정규화 테이블을 분리하지 않는다면 중복 데이터가 들어가 메모리를 차지할 수 있다. 중복 데이터로 저장 되는 것을 방지하기 위해 테이블을 분리하는 과정을 거치는데 이를 정규화라고 한다. 제 1 정규화 테이블의 각 컬럼은 원자성을 만족시켜야 한다. 쉽게 말해서 한 컬럼에 1개 속성만 저장해야한다. 위의 경우 회원은 여러개의 관심 분야를 가지고 있으므로 회원 테이블은 제 1 정규화 대상이다. 원자성을 만족시키 기 위해 회원 관심사 테이블을 만들어야한다. 회원 ID와 관심분야 각각으로 컬럼을 구별할 수 없기 때문에 회원 관 심사 테이블의 기본키는 [ 회원 ID, 관심분야 ] 로 설정해야한다. 제 2 정규화 정규화된 테이블에서 완전 함수적 종속을 만족시키도록 테이블을 분리하는 과정이다. 완전 함수적 종속은 기본키..

인덱스의 자료구조는 해시(Hash) 테이블, B-Tree, B+Tree 등이 있다. 1. 해시 테이블 해시 테이블은 Key와 Value로 데이터를 저장하는 자료구조다. 해시 테이블은 키, 해시함수, 해시, 값 저장소로 구성되어 있다. 키(Key)는 해시함수(Hash Function)를 통해 해시(Hash)로 변경되고 해시(Hash)는 값(Value)와 매핑되어 저장소(Bucket)에 저장된다. 키(Key)를 해시함수를 통해 해시로 만든 뒤 해시(Hash)를 주소로 삼아 데이터를 저장한다. 상품번호1 은 해시함수를 통해 해시값 ①이 생성된다. 상품번호2는 해시함수를 통해 해시 값 ②, 상품번호 3은 해시함수를 을 통한 해시 값③이 생성이 된다. 이 해시값을 인덱스로 삼아 Value를 빠르게 찾을 수 있다...

인덱스(Index) 대용량의 데이터에서 테이블을 FULL SCAN 하지않고 특정 데이터를 빠르게 검색하기 위해 사용하는 자료구조이다. 인덱스는 컬럼과 해당 컬럼의 인덱스 주소를 따로 저장해놓고 사용하여 검색 효율을 높인다. 인덱스는 보통 WHERE 절과 함께 사용해야 효과를 볼 수 있다. 테이블 Full Scan 테이블의 각 행을 순차적으로 읽고, 읽은 열에서 조건의 유효성을 검사한다. 인덱스(Index) 스캔 인덱스는 검색하려는 값을 기준으로 정렬되어있다. 인덱스를 사용하면 검색하려는 값을 찾게 되었을 때 더이상 검색을 진행하지 않는다. Full Scan과 인덱스 스캔의 비교 kakao_con 학생이 수강하고 있는 강의를 (major 흐린눈 plz) 조회한다고 한다고 가정!! Full scan으로 조회..