목표

• JOIN 함수 복습
• 3, 5회차 과제 해설

01. JOIN 함수 복습

• JOIN 사용법 꼭 기억

JOIN의 순서

1. 공통컬럼 찾기
2. 공통컬럼 관계 찾기
3. 알맞은 JOIN 함수 선택하기

ERD

• 조인을 위해 테이블 간 관계를 파악할 수 있는 그림
• 하나의 서비스에 대한 다양한 테이블이 존재
  • 예시: 스포티파이
    

막막하다면 먼저 모든 컬럼 불러오기

• JOIN을 위해서는 가장 먼저 각 테이블이 어떠한 데이터들을 담고 있는지 확인하는 작업이 필요
• 조회하며 아래와 같은 항목을 확인 가능
• 아스테리크, LIMIT 10 걸어서 데이터 형태 파악하고 쿼리 작성하기

1. 테이블 종류: 저장하는 데이터의 특성에 따라

1) Fact Table

• 중심테이블로서 관련성이 측정값들을 담고 있음

• 측정값으로는 비즈니스 사업을 수치적으로 관찰할 수 있는 금액, 건수, 시간 등이 포함됨

• 테이블에 대한 외래 키를 포함
  2) Dimension Table

• 팩트에 대한 설명 정보를 포함

• 모든 디멘젼 테이블은 하나의 기본키를 가지고 있음

• 예시

Dimention Table	Fact Table
1=한국	City = 1, 3, …
2=일본
3=영국
4=프랑스

Orders 테이블은→ Fact Table
나머지 네개의 테이블은 → Dimension Table
Fact Table 설계에 네개의 Dimension Table 이 사용되었습니다.

2. 테이블 적재(저장) 주기

• 테이블이 어떠한 주기로 저장되는지 확인 가능
• 기간은 기업마다 상이

테이블 종류	적재 주기
Fact Table	대부분 시간, 일, 주,월별로 기록 / 기업에 따라 상이
Dimension Table	필요에 의해 업데이트 (이벤트 및 업데이트가 있는 경우)

3. 테이블 적재(저장) 방식

• 하나의 테이블에 추가로 적재를 진행할 때, 이전 데이터는 어떻게 처리되고 있는지 확인

적재 방식	특징
Truncate	• 이전 데이터가 삭제됩니다.
	• 다만, 테이블 구조(열, 형식)은 그대로 보존됩니다.
	• 고객의 멤버쉽 등급 등 갱신정보가 필요한 테이블에 주로 사용됩니다.
Insert	• 이전 데이터가 유지된 상태로, 데이터가 추가됩니다.
	• 시간에 따른 데이터의 흐름을 파악해야 하는 테이블에 주로 사용됩니다.
	• 대부분의 데이터는 Insert의 형식을 취하지만 이는 용량 이슈를 야기합니다.

다시 한번, JOIN을 하는 이유

• JOIN: 최소 두 개 이상의 테이블을 결합하여 하나의 테이블로 만드는 작업
• JOIN 함수를 통하여, 데이터분석가는 데이터를 효율적으로 검색하고 처리할 수 있게 됩니다.
• 그렇다면 테이블은 왜 나눠져 있을까요?
  • 1회차 강의의 RDBMS 를 떠올려 볼게요. 각각의 데이터 들에게 규칙성을 부여하여 각 저장창고에 저장했었죠? 여기서 이 규칙을 통해, 데이터 간 중복은 최소화 되게 됩니다.
  • 이렇게 효율적으로 저장된 각 창고를 연결해주는 것이 바로 JOIN

02. 과제 해설

3회차
5회차

Q. 서브쿼리 대신 HAVING을 쓰면 안 되는 경우가 있어 문의드립니다. HAVING이랑 서브쿼리랑 정확히 어떤 차이가 있나요?
A. 서브쿼리는 추가 조건 설정 가능, HAVING은 GROUP BY 이후 조건 설정이라 사용하고 나서 추가로 조건 설정하기가 힘듦

• 서브쿼리가 너무 많아지면 연산량이 많아서 효율이 떨어짐 → 공부하는 입장에서 구조를 정확하게 파악하기 위해 서브쿼리로 적은 겁니다~

• 어떠한 SQL 구문을 작성하더라도 우리는 테이블이 어떻게 구성되어있는지 확인하기 위해 전체 컬럼을 명시해주는 것이 좋습니다. (다만, 테이블이 너무 큰 경우 LIMIT을 걸어주면 더 좋음)

• SELECT 되는 컬럼이 많을수록 쿼리의 실행속도가 느려지게 됩니다. 분석하고자 하는 방향이 명확한 경우, 전체컬럼 보다는 필요한 컬럼만 불러오는 것이 좋겠습니다.

• 정확하게 결과가 나오는 것이 가장 중요하므로, 쿼리문이 길어져도 괜찮아요. 효율은 나중 문제입니다~