1. SQL의 분류

1. DML : 데이터 조작 언어, 로 테이블의 행을 대상으로 한다. 트랜잭션이 발생한다.

   • SELECT
   • INSERT
   • UPDATE
   • DELETE

2. DDL : 데이터 정의 언어, 데이터베이스, 테이블, 뷰, 인덱스 등 데이터베이스 개체를 생성,삭제,변경하는 역할을 한다. 트랜잭션을 발생시키지 않는다.

   • CREATE
   • ALTER
   • DROP
   • TURNCATE

3. DCL : 사용자에게 권한을 부여하거나 빼앗을 때

   • CLMMIT
   • ROLLBACK
   • GRANT ON TO (WITH GRANT OPTION)
   • REVOKE ON FROM

• MYSQL 쉘 로그인 : https://myvelop.tistory.com/24
• 쉘에서 .sql 파일사용

source C:\Users\cha\Downloads\ig_clone_data.sql

2. 기본 SQL

1. SHOW database : 현재 서버에 있는 데이터베이스들을 조회

2. USE DB이름 : 사용할 DB 지정

3. SHOW TABLE STATUS : 현재 DB의 테이블들을 조회

4. DESC 테이블이름 : 해당 테이블의 열을 조회

5. 열의 이름에 별칭 설정 : 컬럼 뒤에 AS 로 설정

6. DROP DATABASE (IF EXISTS) 이름 : DB 삭제

7. SELECT database(); : 현재 사용중인 DB를 확인할 때 사용

SELECT NAME AS 이름 , GENDER 성별 FROM employees;

7. 조건절이 숫자인 경우 BETWEEN AND를 사용할 수 있다.

SELECT name, height FROM USERTBL WHERE height BETWEEN 180 AND 183;

8. 조건절이 연속적인 값이 아닌 경우에는 IN을 사용할 수 있다. IN과 =ANY는 동일한 결과를 출력한다(같은 뜻)

SELECT name, addr FROM USERTBL WHERE addr IN ('경남', '경북', '전남');

9. 문자를 검색하기 위해서 LIKE를 사용할 수 있다. 인덱스가 있더라도 사용하지 않고 전체 데이터를 검색하므로 비효율적이다.

SELECT name, addr FROM USERTBL WHERE name LIKE '김%';
SELECT name, addr FROM USERTBL WHERE name LIKE '_길동';

10. 서브쿼리 : ANY(조건 중 하나만 만족해도 됨), ALL(모두 만족)

SELECT name, height FROM USERTBL WHERE height > 
(SELECT height FROM USERTBL WHERE Name = '홍길동');

SELECT name, height FROM usertbl WHERE 
height = (SELECT MAX(height) FROM usertbl) 
OR 
height = (SELECT MIN(height) FROM usertbl)

11. ORDER BY : 정렬(오름차순이 기본 설정), ORDER BY는 성능을 상당히 떨어뜨릴 소지가 있기 때문에 사용에 주의해야 한다.

SELECT name, mDate FROM USERTBL ORDER BY mDate DESC, name ASC;

12. DISTINCT : 중복제거, 중복을 제거하고 결과값을 1개씩만 보여준다

SELECT DISTINCT addr FROM USERTBL;

13. LIMIT : 출력 개수 제한

SELECT name, mDate FROM USERTBL ORDER BY mDate DESC LIMIT 5;

14. CREATE TABLE 새로운 테이블 (SELECT 복사할 컬럼 또는 전체(*) FROM 기존테이블)
    기존 테이블이 가지고 있는 PK, FK는 복사되지 않는다

CREATE TABLE buytbl2 (SELECT userID, proName FROM buytbl1);

15. GROUP BY, 집계함수 : 함께 사용되는 경우가 많다. 테이블의 행을 GROUP BY 조건별로 묶는다.

SELECT userId as '사용자 아이디', SUM(price*amount) as '총 구매액' 
FROM buytbl GROUP BY userId;

16. HAVING : GROUP BY와 함께 사용하며 WHERE과 같은 기능

SELECT userID AS '사용자', SUM(price*amount) AS '총구매액'
FROM buytbl GROUP BY userID
HAVING SUM(price*amount) > 1000;

17. ROLLUP : GROUP BY와 함께 사용, 총합 또는 중간 합계
    // 각 항목에 대한 계산 , 전체에 대한 계산

SELECT 
    title, AVG(rating)
FROM
    full_reviews
GROUP BY title WITH ROLLUP;  --> title별 평균값과 전체 title의 평균을 반환
 
 
SELECT 
    title, COUNT(rating)
FROM
    full_reviews
GROUP BY title WITH ROLLUP;
 
 
SELECT 
    first_name, released_year, genre, AVG(rating)
FROM
    full_reviews
GROUP BY released_year , genre WITH ROLLUP;
->연도와 장르별 평균, 연도별 평균, 연도와 장르의 전체 평균

18. AUTO_INCREMENT : 값을 자동을 증가시킨다.

// 초기값을 1000으로 설정하고 3씩 증가한다.
ALTER TABLE testTable AUTO_INCREMENT=1000;
SET @@auto_increment_increment=3;

19. INSERT INTO 테이블이름 (열이름1, 열이름2 ...)
    SELECT문 : 다른 테이블의 데이터를 가져와서 대량으로 입력하는 효과

CREATE TABLE testTable (id int, name varchar(50));

INSERT INTO testTable VALUES(1, '차승준');

INSERT INTO testTable
	SELECT emp_no, name
    	FROM employees;

20. UPDATE 테이블이름 SET 열1 = 값1, 열2 = 값2... WHERE 조건;
    WHERE절은 생략이 가능하지만 생략하면 테이블의 전체 행이 변경된다. 원상태로 복구하기 위해서는 아주 복잡하거나 다시 되돌릴 수 없는 경우도 있다.

UPDATE testTbl SET name = '없음'  
// 이렇게하면 모든 name 데이터가 '없음'으로 변경된다

21. DELETE FROM 테이블이름 WHERE 조건 (LIMIT 5);
    WHERE문에 생략되면 전체 데이터를 삭제한다. LIMIT가 있으면 상위 데이터 몇 개만 삭제한다. DELETE는 트랜잭션 로그를 기록하는 작업 떄문에 삭제가 오래 걸린다.

DELETE FROM testTbl WHERE name = 'cha';

22. TRUNCATE TABLE 테이블이름
    TRUNCATE는 테이블은 남기고 안에 데이터만 삭제한다, DDL이므로 트랜잭션이 발생하지 않아서 속도가 빠르다. 하지만 삭제된 데이터를 복구할 수 없다. DELETE문은 ROLLBACK이 가능하다.

23. INSERT (IGNORE) INTO : INSERT과정에서 문제가 생긴 행은 제외하고 나머지 INSERT 수행

24. ON DUPLICATE KEY UPDATE : pk가 중복되면 update문이 실행되고, 중복되지 않으면 일반 insert문으로 실행된다.

INSERT INTO testTable VALUES ('BBK', '비비코', '미국')
	ON DUPLICATE KEY UPDATE name='비비코', addr='미국';

25. 테이블 삭제 : 외래키의 기준테이블인 경우 외래키 테이블을 먼저 삭제해야한다.

DROP TABLE 테이블이름;  

여러 테이블을 동시에 삭제하려면
DROP TABLE 테이블1, 테이블2, 테이블3; 

26. 테이블 수정

1. 열의 추가
ALTER TABLE 테이블이름
	ADD 컬럼명 속성

        
2. 열의 삭제
ALTER TABLE 테이블이름	
	DROP 컬럼명
    
3. 컬럼명 변경
ALTER TABLE 테이블명 
	RENAME COLUMN address to address2;

    
4. 컬럼명과 데이터 형식을 같이 수정할 때는 change (잘 사용안한다)
ALTER TABLE 테이블이름	
	CHANGE 현재컬럼명 새로운컬럼명 VARCHAR(20) NULL;
    
5. 컬럼의 데이터 형식을 수정
ALTER TABLE 테이블이름	
	MODIFY 컬럼명 VARCHAR(20) NULL;
    
4. 열의 제약조건 추가 및 삭제
ALTER TABLE 테이블이름	
	DROP PRIMARY KEY;
    
5. 테이블 명 변경
rename table 원래이름 to 변경할 이름;
    
ALTER TABLE 테이블이름	
	DROP FOREIGN KEY 외래키이름;

27. 다중 Insert

INSERT INTO PEOPLE (first_name, last_name, age)
VALUES
("linda", "belcher", 45),
("Phillip", "Frond", 38),
("Calvin", "Fischoeder", 70);

28. DISTINCT : 중복제거

SELECT DISTINCT CONCAT(author_fname,' ', author_lname) FROM books;
 
SELECT DISTINCT author_fname, author_lname FROM books;

-> 둘 다 같은 결과를 반환한다.

29. ORDER BY : 정렬

SELECT * FROM books
ORDER BY author_lname;
 
SELECT * FROM books
ORDER BY author_lname DESC;
 
SELECT * FROM books
ORDER BY released_year; 
-------------------------
SELECT book_id, author_fname, author_lname, pages
FROM books ORDER BY 2 desc;   -> author_fname 기준으로 정렬
 
SELECT book_id, author_fname, author_lname, pages
FROM books ORDER BY author_lname, author_fname;  
-> 첫번째 정렬기준 충족 후 두번째 정렬기준을 적용한다

select released_year as ry 
from books order by ry asc;  -> 별칭을 이렇게 사용할 수 있다.

30. like : '%', '_'

SELECT title, author_fname, author_lname, pages 
FROM books
WHERE author_fname LIKE '%da%';
 
SELECT title, author_fname, author_lname, pages 
FROM books
WHERE title LIKE '%:%';
 
SELECT * FROM books
WHERE author_fname LIKE '____'; 
-> _는 한개의 문자를 의미한다. author_fname가 네글자인 books 데이터를 찾는 것이다.
 
SELECT * FROM books
WHERE author_fname LIKE '_a_';
---------------------------------
-- To select books with '%' in their title:
SELECT * FROM books
WHERE title LIKE '%\%%'; 
-> %가 들어간 데이터를 찾고 싶을 때는 앞에 역슬래쉬를 붙여준다
 
-- To select books with an underscore '_' in title:
SELECT * FROM books
WHERE title LIKE '%\_%';  
-> _가 들어간 데이터를 찾고 싶을 때는 앞에 역슬래쉬를 붙여준다

31. HAVING : GROUP BY로 얻은 그룹을 필터링하는데 사용

SELECT 
    title, 
    AVG(rating),
    COUNT(rating) AS review_count
FROM full_reviews 
GROUP BY title HAVING COUNT(rating) > 1;

32. SQL 모드 보는법

SELECT @@GLOBAL.sql_mode; - 글로벌 설정
SELECT @@SESSION.sql_mode; - 현재 세션을 설정

33. JPA에서 컬럼명 대문자로 넣기

  jpa:
    properties:
      hibernate:
        physical_naming_strategy: org.hibernate.boot.model.naming.PhysicalNamingStrategyStandardImpl

34. IFNULL()

select first_name, last_name, IFNULL(sum(amount), 0) from customers
left join orders on customers.id = customer_id
group by first_name, last_name;

3. 데이터 형식

3-1 숫자 데이터 형식

• TINYINT, INT, SMALLINT : UNSIGNED(부호 없는 정수를 지원)
• DECIMAL(총자릿수, 소수점 뒤에오는 자릿수) : DECIMAL(5,2)가 최댓값이다. 즉 999.99가 최대이다.

CREATE TABLE CAT(
  NAME VARCHAR(20)  NOT NULL,
  AGE TINYINT UNSIGNED NOT NULL,
  PRICE DECIMAL(5,2) NOT NULL
);

3-2 문자 데이터 형식

• CHAR(N) : 고정길이 문자형으로 자릿수가 고정되어 있다. CHAR(100)에 ABC를 저장해도 100자리를 모두 확보한 후 97자리는 공백이 추가된다. 삽입되는 데이터가 항상 같은 크기(고정된 길이)라면 CHAR가 효율적이다.

ex)
YES/NO flags: Y/N
zip code: 16953, 58971

• VARCHAR(N) : 가변길이 문자형으로 VARCHAR(100)는 3글자를 저장할 경우 3자리만 사용하게된다. 공간을 효율적으로 사용할 수 있지만 CHAR형식이 INSERT/UPDATE 시에 더 좋은 성능을 발휘한다.

3-3 날짜와 시간 데이터 형식

• 필요한 것은 여기서 찾아본다.
  https://dev.mysql.com/doc/refman/8.4/en/date-and-time-functions.html
  • DATE : YYYY-MM-DD (날짜만 저장하고 시간은 저장하지 않는다)
  • TIME : HH:MM:SS
  • DATETIME : YYYY-MM-DD HH:MM:SS, 값의 범위가 1000년 ~ 9999년이다.
  • TIMESTAMP : YYYY-MM-DD HH:MM:SS, 값의 범위가 1970년 ~ 2038년이다. 세계적으로 국가마다 다른 표준시간을 정해놓고 사용하는데, TIMESTAMP는 해당 국가의 표준시간에 맞춰 저장을 하게 도와준다.

1. CURDATE() : 현재 날짜
2. CURRENT_TIME() = CURTIME() : 현재 시간
3. CURRENT_TIMESTAMP() = NOW() : 현재 날짜와 시간

-----------------------------------------------
CREATE TABLE people (
	name VARCHAR(100),
    birthdate DATE,
    birthtime TIME,
    birthdt DATETIME
);

INSERT INTO people (name, birthdate, birthtime, birthdt)
VALUES ('Hazel', CURDATE(), CURTIME(), NOW());

3-3-1 date 함수

1. DAY() : 날짜 중 일 가져오기

SELECT DAY(birthdate) FROM people;

2. DAYOFWEEK() : 요일 가져오기(일요일=1, 월요일=2 .. 토요일=7)

3-3-2 날짜 형식 변경

1. date_format(date, format) : 날짜 표현 형식변경
2. time_format(time, format)
3. datediff(날짜1, 날짜2), timediff(시간1, 시간2) : 날짜1 - 날짜2(또는 시간)를 하고 일수(시간)를 반환한다
4. date_add, date_sub : 날짜를 더하거나 뺀다. (interval을 사용한다)

SELECT birthdate, DATE_FORMAT(birthdate, '%a %b %D') FROM people;
SELECT birthdt, TIME_FORMAT(birthdt, '%H:%i') FROM people;

select birthdate, datediff(curdate(), birthdate) from people;
select date_add(curdate(), interval 1 year);
select NOW() - interval 18 YEAR;

8. current_timestamp, on update current_timestamp : TIMESTAMP, DATETIME 타입 둘 다 적용이 가능하다.

CREATE TABLE captions2 (
  text VARCHAR(150),
  created_at TIMESTAMP default CURRENT_TIMESTAMP,
  updated_at TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP
);

9. YEAR(), MONTH(), HOUR()

SELECT * FROM PEOPLE WHERE YEAR(birthdate) < 2000;
SELECT * FROM PEOPLE WHERE HOUR(birthdate) < 11 ;

• 기타 데이터 형식
  • GEOMETRY : 점, 선, 다각형 등 공간 데이터를 저장
  • JOSN

4. 변수 사용

• SET @변수이름 = 값;
  SELECT @변수이름;

SET @TESTVAR = 5;
SELECT @TESTVAR;

SET @TESTVAR2 = '가수 이름 ==> `;

• LIMIT에는 원칙적으로 변수를 사용할 수 없으나 PREPARE, EXECUTE문을 사용해서 변수를 사용할 수 있다.
• PREPARE문은 쿼리이름에 쿼리문만 준비해놓고 실행하지는 않는다

SET @TESTVAR = 5;
PREPARE 쿼리이름 FROM '쿼리문';
PREPARE TESTQUERY FROM 'SELECT name, height FROM USERTBL 
ORDER BY height LIMIT ?;

EXECUTE TESTQUERY USING @TESTVAR;

5. 피벗 테이블

6. JSON 데이터

• 테이블 데이터를 JSON으로 출력하는 방법

SELECT JSON_OBJECT('name', name, 'age', age) AS person_json FROM usertbl;
+-------------------------+
| person_json             |
+-------------------------+
| {"name": "John", "age": 30} |
+-------------------------+

7. 문자열 함수

1. concat(), concat_ws() : 문자열 결합

select concat(author_fname, ' ' ,author_lname) as author_name from books;

select concat_ws('!', author_fname ,author_lname) as author_name from books
-> 각각의 값뒤에 !가 붙으면서 문자열이 결합된다

2. substr() : substring() 와 동일한 기능

SELECT SUBSTRING('Hello World', 1, 4); -> Hell
 
SELECT SUBSTRING('Hello World', 7);
 
SELECT SUBSTRING('Hello World', -3);
 
SELECT SUBSTRING(title, 1, 10) AS 'short title' FROM books;
 
SELECT SUBSTR(title, 1, 10) AS 'short title' FROM books;

3. concat()과 substr() 결합

SELECT CONCAT
    (
        SUBSTRING(title, 1, 10),
        '...'
    ) AS 'short title'
FROM books;
----------------------------------------
SELECT CONCAT
    (
        SUBSTRING(author_fname, 1, 1),
        '.',
        SUBSTRING(author_lname, 1, 1),
        '.'
    ) AS 'short author_Name'
FROM books;  -> J.L.

4. replace : 문자열 대체 , 실제 테이블의 데이터를 수정하는 것이 아니다.

SELECT REPLACE('Hello World', 'Hell', '%$#@'); -> %$#@o World
 
SELECT REPLACE('Hello World', 'l', '7');
 
SELECT REPLACE('Hello World', 'o', '0');
 
SELECT REPLACE('HellO World', 'o', '*');
 
SELECT
  REPLACE('cheese bread coffee milk', ' ', ' and ');
 
SELECT REPLACE(title, 'e ', '3') FROM books;
 
SELECT REPLACE(title, ' ', '-') FROM books;

5. reverse() : 문자열 뒤집기

SELECT REVERSE('Hello World');
 
SELECT REVERSE('meow meow');
 
SELECT REVERSE(author_fname) FROM books;
 
SELECT CONCAT('woof', REVERSE('woof'));
 
SELECT CONCAT(author_fname, REVERSE(author_fname)) FROM books;

6. char_length(), length() : char_length는 글자수, length()는 바이트 기준

SELECT CHAR_LENGTH('Hello World');
 
SELECT CHAR_LENGTH(title) as length, title FROM books;
 
SELECT author_lname, CHAR_LENGTH(author_lname) AS 'length' FROM books;
 
SELECT CONCAT(author_lname, ' is ', CHAR_LENGTH(author_lname), ' characters long') FROM books;

7. UPPER, LOWER : 대문자, 소문자로 변경

SELECT UPPER('Hello World');
 
SELECT LOWER('Hello World');
 
SELECT UPPER(title) FROM books;
 
SELECT CONCAT('MY FAVORITE BOOK IS ', UPPER(title)) FROM books;
 
SELECT CONCAT('MY FAVORITE BOOK IS ', LOWER(title)) FROM books;

8. 집계함수

1. count

SELECT COUNT(*) FROM books;
 
SELECT COUNT(author_lname) FROM books;
 
SELECT COUNT(DISTINCT author_lname) FROM books;

2. GROUP BY : 동일한 데이터를 요약 또는 집계해서 하나의 열로 만든다. 그룹을 기준으로 데이터를 가져온다. (~별)

SELECT author_fname, author_lname, COUNT(*) 
FROM books 
GROUP BY author_lname, author_fname;
 --------------------------------------
SELECT CONCAT(author_fname, ' ', author_lname) AS author,  COUNT(*)
FROM books
GROUP BY author;

author별 COUNT(*)
-----------------------------------------
select released_year, avg(stock_quantity) from books GROUP BY released_year;

released_year별 avg(stock_quantity)

3. MIN, MAX : 최솟값, 최댓값

SELECT MAX(pages) FROM books;
 
SELECT MIN(author_lname) FROM books;

4. 서브쿼리

SELECT title, pages FROM books
WHERE pages = (SELECT MAX(pages) FROM books);
 
SELECT title, released_year FROM books 
WHERE released_year = (SELECT MIN(released_year) FROM books);

5. SUM()

select author_fname, author_lname, sum(pages) 
from books 
GROUP BY author_fname, author_lname;

6. AVG()

select released_year, avg(stock_quantity) 
from books 
GROUP BY released_year;

9. 논리연산자

1. !=

SELECT * FROM books
WHERE released_year != 2017;

2. LIKE, NOT LIKE

SELECT * FROM books
WHERE title NOT LIKE '%e%';
제목에 e가 들어가 있지 않은 책 검색

3. AND : 모든 조건을 만족하는 결과를 출력

SELECT title, author_lname, released_year FROM books
WHERE released_year > 2010
AND author_lname = 'Eggers'
AND title LIKE '%novel%';

4. OR : 조건들 중 하나만 만족해도 출력
   IN, NOT IN : 조건이 많을 때는 IN을 사용하는 것이 효율적

SELECT title, author_lname, released_year FROM books
WHERE author_lname='Eggers' OR
released_year > 2010;
 
SELECT title, pages FROM books
WHERE pages < 200 
OR title LIKE '%stories%';
-------------------------------
<IN>
SELECT title, author_lname FROM books
WHERE author_lname IN ('Carver', 'Lahiri', 'Smith');

SELECT * FROM BOOKS WHERE released_year NOT IN('2001', '2004', '2010');

SELECT title, released_year FROM books
WHERE released_year >= 2000 
AND released_year % 2 = 1;

5. BETWEEN, NOT BETWEEN : 범위의 양쪽 끝이 포함된다

select * from books where released_year >= 2004 and released_year <= 2015;
select * from books where released_year BETWEEN 2004 and 2015;
select * from books where released_year NOT BETWEEN 2004 and 2015;

6. 시간, 날짜 비교하기

SELECT * FROM PEOPLE WHERE YEAR(birthdate) < 2000;
SELECT * FROM PEOPLE WHERE HOUR(birthdate) < 11 ;
SELECT * FROM people WHERE HOUR(birthtime)
BETWEEN 12 AND 16;

SELECT * FROM people WHERE birthtime 
BETWEEN CAST('12:00:00' AS TIME) 
AND CAST('16:00:00' AS TIME);

7. CASE WHEN THEN ELSE END AS

SELECT title, released_year,
CASE
	WHEN released_year >= 2000 THEN 'modern lit'
    ELSE '20th century lit' 
END AS genre
FROM books;
--------------------------------------------
SELECT 
    title,
    stock_quantity,
    CASE
        WHEN stock_quantity <= 40 THEN '*'
        WHEN stock_quantity <= 70 THEN '**'
        WHEN stock_quantity <= 100 THEN '***'
        WHEN stock_quantity <= 140 THEN '****'
        ELSE '*****'
    END AS stock
FROM
    books;
 ---------------------------------
 SELECT author_fname, author_lname,
	CASE
        WHEN COUNT(*) = 1 THEN '1 book'
        ELSE CONCAT(COUNT(*), ' books')
	END AS count
FROM books
WHERE author_lname IS NOT NULL
GROUP BY author_fname, author_lname;

8. IS NULL, IS NOT NULL : NULL인 것과 NULL이 아닌 것을 선택

DELETE FROM BOOKS WHERE title IS NULL;

10. 윈도우 함수

• GROUP BY와 기능이 유사하지만 GROUP BY처럼 그룹별로 하나의 행으로 묶지 않고, 전체 행을 가져온 후, 값을 계산해서 해당 값을 각 행별로 보여준다.

1. OVER()

select department, avg(salary) from employees GROUP BY department;

select department, avg(salary) over() from employees;
-> 전체 employees의 평균값이 전체 행에 같이 나온다.

2. OVER(PARTITION BY ) : GROUP BY와 같은 기능

select department, avg(salary) over(PARTITION BY department) 
from employees;
-> 부서별로 묶는다. 단 전체 행을 출력한다.

select emp_no, department, salary, 
avg(salary) OVER(PARTITION BY department) AS department_avg, 
avg(salary) OVER() AS company_avg from employees;
-> 이렇게 개인임금, 부서별 평균임금과 회사의 평균임금을 비교가능

3. OVER(PARTITION BY ' ' ORDER BY ' ')

select emp_no, department, salary,
SUM(salary) over(PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS rolling_depy_sal,
SUM(salary) over(PARTITION BY department) AS department_sum
FROM employees;

SUM(salary)과 같은 집계연산을 할 때, PARTITION BY는 윈도우별로 값을 계산하는데 ORDER BY를 추가하면 차례대로 연산한 값을 출력한다. (롤링합계)

RANK()를 사용하여 순위를 계산할 수도 있다.

select emp_no, department, salary,
RANK() OVER(PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS department_sal_rank,
RANK() OVER(ORDER BY salary DESC) AS overall_sal_rank
FROM employees ORDER BY emp_no;

4. ROW_NUMBER(), DENSE_RANK() : RANK()는 순위를 매기기 때문에 동점이 있으면 다음 숫자로 넘어간다. (4등에서 동점이라면 5등없이 6등으로 넘어간다).
하지만 ROW_NUMBER()는 행의 개수가 몇개인지 체크한다. DENSE_RANK()는 중복되는 점수가 있더라도 순위를 건너띄지 않는다.

SELECT emp_no, department, salary,
RANK() OVER(PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS department_sal_rank,
RANK() OVER(ORDER BY salary DESC) overall_sal_rank,
DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS overall_dense_rank,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) as dept_row_number
FROM employees ORDER BY overall_sal_rank;

5. NTILE(4) : 분위를 4로 나눈다. 분위가 낮을수록 값이 높다.

SELECT emp_no, department, salary,
NTILE(4) OVER(ORDER BY salary DESC) AS salary_qurt,
NTILE(4) OVER(PARTITION BY department) AS dept_salary_qurt
FROM employees;

6. FIRST_VALUE() : 첫번째 값을 가져온다. 전체 사원중 급여가 가장 높은 사원의 번호, 부서별로 급여가 가장 높은 사원의 번호

SELECT emp_no, department, salary,
FIRST_VALUE(emp_no) OVER(ORDER BY salary DESC),
FIRST_VALUE(emp_no) OVER(PARTITION BY department ORDER BY salary DESC)
FROM employees;

7. LAG() : 이전 행의 값을 가져온다. 이전 행과의 급여차이를 계산한다.

SELECT emp_no, department, salary,
salary - LAG(salary) OVER(PARTITION BY department ORDER BY salary DESC)
FROM employees;

8. LEAD() : 다음 행의 값을 가져온다. 다음 행과의 차이를 계산한다.

11. 제약조건

1. NOT NULL
2. UNIQUE

CREATE TABLE companies(
	name VARCHAR(20)  NOT NULL ,
	address VARCHAR(20) NOT NULL
    COMSTRAINT companies_name_address UNIQUE(name, address)
    name이 같을 수 있고, address도 같을 수 있지만 ame, address 둘 다 일치해서는 안된다.
    (다중열 제약조건)
);

3. UNSIGNED
4. CHECK

CREATE TABLE people (
	age INT
    COMSTRAINT age_over_0 CHECK(age > 0) 
    COMSTRAINT로 설정한 제약조건에 이름을 설정한다.