[자격증] SQLD 개발자 공부 및 합격 수기

H Kim·2023년 10월 10일

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자격증 공부 시작

방통대 다니고 있는데 졸업하려면 자격증을 하나 꼭 따야했고, 마침 회사의 기획자친구와 백엔드친구들과 함께 스터디를 할 수 있는 기회가 생겨 SQLD 개발자를 따 보기로 했다. 이때가 6월 말. 시험은 9월 초여서 대충 2달 반 정도 남은 셈이 되었다.

교재는 아래의 것으로 했다. 업무관련한 책은 회사에서 구입해주는데 원래는 다 보고 회사에 비치하는 것이 규칙이지만 이사님한테 말씀드려서 우리끼리 자격증 스터디 하기로 했다니까 합격하고 책거리 하면 봐 주겠다고ㅋㅋㅋ 하셔서 회사에 신청해서 구입했다.

이기적 SQL 개발자 이론서 + 기출문제 (2023년용)

이 책으로 하기로 한 이유는... 그냥 대충 목차 봤더니 제일 끌려서였다. 원래 노랑이가 국룰이라고들 하는데 어쩐지 우리는 이것을 산 것이었다... 동영상 강의 포함이라고 했지만... 보지 않았죠?! 그래서 사실 퀄리티가 어땠는지는 모르겠다.

공부하던 중에 알게 됐는데 사람들이 졸업을 드럽게 못했던지, 방통대에서 졸업인정시험 관련한 걸 없애버리기로 했더라고... 지난 5월에 공지가 나고 2024학년도 2월 졸업 대상자들부터 그 면제를 해당받게 되었는데(= 나) 그래서 중간에 갑자기 솜사탕 씻은 너구리가 되어 버리고 말았다... 이거... 따도 필요없다고요? 안 따도 졸업이 된다고요? 굳이 딸 필요는 없고 오로지 온전히 스스로의 의지로 해 내야 한다고요? 갑자기 눈 앞이 깜깜해졌다...

백 번을 생각해도, 같이 공부하는 백엔드 친구들이야 당연히 한 번에 붙을 거고 심지어 나는 다음 회차 시험일이 친한 친구 결혼식 날이라서 그 때엔 죽어도 못 보고 그 다음 회차에나 볼 수 있었다. 그럼 시험일이 1월일텐데... 이걸 반 년을 공부하는 사람이 될 수는 없는 것이었음!!! 누구는 막!!! 일주일 공부하고 붙는다는데!!! 그래서 시험 10일 정도를 앞두고 노랑이 책도 사서 봤다.

SQL 자격검정 실전문제

교재관련 한 생각

처음에는 친구들이랑 같이 공부하면서 첫번째 책 이상한 부분이 많다고 짜증을 많이 냈는데 노랑이를 사 보고서 깨달았다. ㅇ ㅏ, 이론이라도 적혀있는 것이 양반이었구나!

노랑이는 완전 실전문제 타입이어서 문제 옆에 그 문제와 관련되는 이론이 적혀 있는 거지 이걸 처음부터 정리를 했다면 너무 힘들었을 것 같았다. 결국에는 두 권을 샀어야 하는 것 같음... 또는 다른 친구들처럼 첫 번째 책으로 그냥 버티거나.

그리고 인터넷에서 기출문제 찾아보면서 보니까 실전문제 정리를 잘 해서 올려주신 분도 있었다.

Study with yuna(SQLD 최신 기출 있는 블로그)

실전으로 시험보고 나서 생각하는 건데, 노랑이에 있는 문제들이 확실히 몇 개 정도는 아주 똑같이 나오기도 했다. 근데 그건 전체적으로 따지면 미미한 수준이고 무엇보다 진짜 어려운 문제들이 아니라 좀 간단한 문제들인 편이 많아서 오히려 기초공부를 했다면 문제가 같아서 맞는 게 아니라 그냥 공부를 열심히 해서 맞을 수 있을 것 같았다. 뭐든 다... 기초가 중요하다 결국...

Oracle 설치 및 실행하는 법

회사는 MySQL을 쓰는데 SQLD 시험은 Oracle 기준이어서 Oracle에만 있는 메소드들은 내가 이래저래 해 봐야지 이해할 수 있을 것 같아서 오라클을 깔고 모르는 문제는 테이블부터 만들어서 내가 쳐보면서 공부했다.

설치하는 거야... 쳐보면 나오니까 생략하고 컴퓨터를 껐다 켜면 이게 다시 연결해주어야 하더라고! 이걸 몰라서 몇 번은 시간을 엄청 썼다. 그래서 적어놓기

- 컴퓨터 껐다 켜면
- docker 실행
- 터미널 창 켜서 `docker ps --all` 입력
- 여기서 오라클 돌아가고 있는지 보기

	CONTAINER ID : 컨테이너 아이디
	IMAGE NAMES : jaspeen/oracle-xe-11g
	COMMAND : "/entrypoint.sh"
	CREATED : 예전에 만들어짐(7 days ago 이런 식으로)
	STATUS : Exited 인지 Up인지 확인
	PORTS : 0.0.0.0:1521->1521/tcp, 0.0.0.0:8080->8080/tcp oracle

- 상태확인해보고
- 끊겨있으면 `docker restart CONTAINER ID`
- 다시 접속됐는지 확인 후
- DBeaver 가서 연결해보기

요점정리

이건 내가 공부하면서 직접 정리한 부분이다. 그래봤자 어차피 교재 짜깁기지만...
그래도 이거 통으로 외우고 시험장 들어가면... 떨어지지는...? 않을 수도...? (저도 물론 좋은 점수를 받지는 못했습니다)

데이터모델링 특징
- 추상화 Abstraction
- 단순화 Simplification
- 명확성 Clarity

데이터모델링 단계

개념적 모델링	
- 추상적 수준이 가장 높음
- 엔티티의 속성 정의, 개념적 ERD(Entity Relationship Diagram) 작성
- 개체와 개체들 간의 관계에서 ER다이어그램을 만드는 과정

논리적 모델링	
- 릴레이션 정의
- 정규화를 수행하여 재사용성을 높인다
- 논리적 시스템으로 구축하고자 하는 업무에 대해 Key, 속성, 관계 등을 정확하게 표현하며 재사용성이 높다.
- ER다이어그램을 사용하여 관계 스키마 모델을 만드는 과정

물리적 모델링	
- 성능, 보안, 가용성을 고려하여 데이터베이스 실제 구축
- 관계 스키마 모델의 물리적 구조를 정의하고 구현하는 과정

데이터베이스 모델링 시 성능 고려한 모델링 활동

데이터 모델링을 할 때 정규화를 정확하게 수행
데이터베이스 용량산정 수행
데이터베이스에 발생되는 트랜잭션 유형 파악
용량과 트랜잭션의 유형에 따라 반정규화 수행
이력모델의 조정, PK/FK 조정, 슈퍼타입/서브타입 조정 수행
성능관점에서 데이터 모델 검증

데이터모델링 관점
- 데이터
- 프로세스
- 데이터와 프로세스: CRUD 분석
데이터 모델링 시 유의점
- 여러 장소에 같은 정보를 저장하지 않도록 한다.
- 사소한 업무변화에 데이터모델이 수시로 변경되면 유지보수가 어렵다.
- 데이터의 중복이 없어도 비일관성이 발생한다.
데이터베이스
- 분산데이터베이스는 데이터의 무결성을 완전히 보장하는 것이 불가능하다.

장점	
-지역 자치성, 점증적 시스템 용량 확장
-신뢰성과 가용성
-효용성과 융통성
-빠른 응답속도와 통신비용 절감
-데이터의 가용성과 신뢰성 증가
-시스템 규모의 적절한 조절
-각 지역 사용자의 요구 수용 증대

단점	
-소프트웨어 개발 비용
-오류의 잠재성 증대
-처리비용의 증대
-설계, 관리의 복잡성과 비용
-불규칙한 응답 소고
-통제의 어려움
-데이터의 무결성에 대한 위협

분산 DB	      논리적으로 같은 시스템, 물리적 분산, 데이터 무결성 해침
분할 투명성	  분할돼서 여러군데 저장
위치 투명성	  저장장소 명시 불필요, 데이터베이스의 실제 위치를 알 필요없이 단지 데이터베이스의 논리적인 명칭으로 액세스 할 수 있다.
지역사상 투명성	  지역 DBMS와 물리적 DB 사이 Mapping 보장
중복 투명성	  데이터가 여러 곳에 중복되어 있더라도 사용자는 마치 하나의 데이터만 존재하는 것처럼 사용 가능하다.
장애 투명성	  트랜잭션, DBMS, 네트워크, 컴퓨터 장애에도 트랜잭션을 정확하게 처리한다.
병행 투명성	  다수의 트랜잭션이 동시에 실현되더라도 그 결과는 영향을 받지 않는다.

데이터 무결성을 보장하기 위한 방법
- 애플리케이션
- Trigger
- 제약조건
- 제약조건을 넣어서 무결성을 보장하거나, Triger 로직 안에 검사 기능을 넣을 수도 있고, 개발자의 코딩에서 로직을 넣을 수도 있다.
- Lock/Unlock은 병행성 제어(동시성) 기법이다.
ERD(Entity Relationship Diagram) 작성절차
- 그림
- 배치
- 관계설정
- 관계명 서술
- 관계참여도 표현(1:N, N:M, 1:1)
- 관계 필수여부 표현
3층 스키마
- 사용자, 설계자, 개발자의 view / realtion 정의

외부	(사용자)	응용 프로그램이 접근하는 데이터베이스
            뷰 단계 여러 개의 사용자 관점으로 구성 되어 있으며, 
            각 개인의 입장에서 필요로 하는 데이터베이스의 논리적 구조를 정의한 것
개념	(설계자)	통합 데이터베이스 구조
내부	(개발자)	물리적 저장 구조

엔티티(Entity)
- 정보가 저장될 수 있는 장소, 사람, 사건, 개념, 물건
- 특징: 유일한 식별자, 2개 이상의 속성, 한 개 이상의 관계, 2개 이상의 인스턴스
엔티티 종류
- 유무형
  - 유형: 지속적으로 사용, 물리적 형태가 존재
  - 개념: 물리적 형태 없이 개념적으로 사용
  - 사건: 비즈니스 프로세스를 실행하면서 생성됨
- 발생시점
  - 기본: 독립적으로 생성, 키 엔티티
  - 중심: 기본과 행위 엔티티 사이에 존재, 기본엔티티로부터 발생되고 행위 엔티티를 생성함
  - 행위: 2개 이상의 엔티티로부터 발생
속성
- 특성에 따른 분류

기본 속성	
- 사원이름, 직책이름, 고용일자 등 가장 일반적인 속성
- 비즈니스 프로세스에서 도출되는 본래의 속성이다.
- 회원ID, 이름, 계좌번호, 주문일자 등이 있다.

설계 속성	
- 업무상 필요한 데이터 외에 업무를 규칙화 하기 위해 속성을 새로 만들거나 변형하여 정의하는 속성
- 데이터 모델링 과정에서 발생되는 속성이다.
- 유일한 값을 부여한다.
- 상품코드, 지점코드 등이 있다.

파생 속성	
- 다른 속성에 영향을 받아 발생하는 속성, 계산된 값들이 여기에 해당 (예: 총 결제금액 등)
- 다른 속성에 의해서 만들어지는 속성이다.
- 합계, 평균 등이 있다.

도메인
- 속성이 가질 수 있는 값의 범위
- ex) 성별이라는 속성의 도메인은 남자, 여자이다.
관계
- 존재관계: 엔티티 간의 상태
- 행위관계: 엔티티 간의 행위
- 필수적 관계는 | 로 선택적 관계는 o 로 표시
O = or (있을수도 있고 or 없을수도 있다.)
관계표기법
ERD 표기법 중 IE 표기법은 관계의 1:N 관계에서 N쪽에 새발을 표시하고 선택, 필수 참여관계에서 선택 참여(or)에 O, 필수 참여에 | 로 표시한다.
카디널리티
- 두 개의 엔티티에서 관계에 참여하는 수
- 계산식: 선택도 * 전체 레코드 수
- 관계의 기수성을 나타내는 개념은 관계차수에 해당한다. 즉, 카디널리티(Cardinality)는 하나의 릴레이션에서 투플의 전체 개수를 의미한다.
식별관계
- 독립적으로 존재할 수 있는 엔티티를 “강한 개체(Strong Entity)”라고 함
- 다른 엔티티에게 의존하지 않고 독립적으로 존재
- 다른 엔티티와 관계를 가질 때 다른 엔티티에게 기본키를 공유
- 강한 개체는 식별관계로 표현된다
- 강한 개체의 기본키 값이 변경되면 식별관계(기본키를 공유받은)에 있는 엔티티 값도 변경됨
비식별관계
- 강한 개체의 기본키를 다른 엔티티가 일반 칼럼으로 관계를 가지는 것

식별자 관계	비식별자 관계
독립적으로 존재할 수 있는 엔티티를 “강한 개체(Strong Entity)”라고 함	약한 개체(Weak Entity)
부모 엔티티로부터 속성을 받아 자식엔티티의 주식별자로 사용하는 경우	부모 엔티티로부터 속성을 받았지만 자식엔티티의 주식별자로 사용하지 않고, 일반적인 속성(즉, 일반 속성 외부식별자)으로 사용하는 경우
식별자 관계에서 Null값이 오면 안되므로 반드시 부모엔티티가 생성되어야 자기 자신의 엔티티가 생성됨	약한 종속 관계로 자식 주식별자 구성을 독립적으로 구성
부모로부터 받은 속성을 자식엔티티가 모두 사용하고 그것만을 주식별자로 사용한다면 부모엔티티와 자식엔티티의 1:1 관계	상속받은 주식별자속성을 타 엔티티에 차단 필요
부모로부터 받은 속성 이외에, 다른 부모로 부터 받은 속성을 포함하거나 스스로 가지고 있는 속성과 함께 주식별자로 구성되는 경우는 1:M 관계	부모쪽의 관계참여가 선택관계
식별자 관계로만 관계를 구성하면 조인조건의 개수가 많아지기 때문에, 개발자 복잡성과 오류가능성을 유발시킬수 있는 요인이 될 수 있다.	비식별자 관계로만 관계를 구성하면 많은 조인이 걸리게 되고, 그에 따라 복잡성이 증가하고 성능이 저하되는 문제가 생길 수 있다.
실선으로 표현	점선으로 표현

엔티티 식별자
- 최소성
- 대표성
- 유일성
- 불변성
식별자 분류

식별자 분류	식별자	설명
대표성 여부	주식별자	엔터티 내에서 각 행을 구분할 수 있는 구분자이며, 타 엔터티와 참조관계를 연결할 수 있는 식별자 (ex. 사원번호, 고객번호)
	보조식별자	엔터티 내에서 각 행을 구분할 수 있는 구분자이나 대표성을 가지지 못해 참조관계 연결을 못함(ex. 주민등록번호)
스스로 생성여부	내부식별자	엔터티 내부에서 스스로 만들어지는 식별자(ex. 고객번호)
	외부식별자	타 엔터티와의 관계를 통해 타 엔터티로부터 받아오는 식별자(ex. 주문엔터티의 고객번호)
속성의 수	단일식별자	하나의 속성으로 구성된 식별자(ex. 고객엔터티의 고객번호 )
	복합식별자	둘 이상의 속성으로 구성된 식별자(ex. 주문상세엔터티의 주문번호+상세순번)
대체여부	본질식별자	업무(비즈니스)에 의해 만들어지는 식별자(ex. 고객번호)
	인조식별자	업무적으로 만들어지지는 않지만 원조식별자가 복잡한 구성을 가지고 있기 때문에 인위적으로 만든 식별자(ex. 주문엔터티의 주문번호(고객번호+주문번호+순번))

키의 종류

기본키 Primary Key	
후보키 Candidate Key	유일성, 최소성
슈퍼키 Super Key	    유일성
대체키 Alternate Key	후보키 중 기본키를 선정하고 남은 키
외래키 Foreign Key	참조무결성(referential integrity)을 확인하기 위해 사용되는 키

정규화 Normalization
- 데이터를 분해하는 과정
- 데이터 중복을 제거, 데이터 모델의 독립성 확보
정규화 과정

제1정규화	- 속성의 원자성 확보
		- 기본키 설정
제2정규화	- 기본키가 2개 이상의 속성으로 이루어진 경우 부분함수 종속성을 제거
		- 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 완전 함수 종속된 상태
제3정규화	- 기본키를 제외한 칼럼 간의 종속성을 제거
		- 이행함수 종속성을 제거
BCNF	- 복수의 후보키가 있고, 후보키들이 복합속성이어야 하며, 서로 중첩되어야 함
제4정규화	- 여러 컬럼들이 하나의 칼럼을 종속시키는 경우 분해하여 다중값 속성을 제거
제5정규화	- 조인에 의해서 종속성 발생되는 경우 분해

반정규화

데이터베이스의 성능향상을 위하여 데이터의 중복을 허용하고 조인을 줄이는 데이터베이스 성능 향상 방법

조회(SELECT)의 속도를 향상시키지만 데이터 모델의 유연성은 낮아짐

데이터 모델의 유연성은 새로운 모델 생성, 기존 모델 변경 등의 변화를 최소화하면서 변경된 업무 요건이나 신규 업무를 빠르고 정확하게 반영할 수 있는 성질을 말한다.

유연한 모델의 특징은 업무 요건이 변경되더라도 애플리케이션만 조금 손보면 된다는 것이다. CRM, ERP 같은 패키지 솔류션은 대부분 추상화 수준을 높여 유연성을 극대화한 모델로 구현되어 있다.

데이터 모델 유연성의 핵심은 데이터를 (속성 수준이 아닌) 행 수준으로 저장하는 데 있다. 컬럼 추가(=구조 변경) 없이 새로운 인스턴스(값)을 추가해서 업무 변경에 대응하는 것이다. 이렇게 값을 추가하는 방식으로 전환함으로써 구조 변경을 최소화하는 것이다.

반정규화 기법
- 계산된 칼럼 추가
- 테이블의 수직 분할
- 테이블 수평 분할
- 테이블 병합
  - One To One
  - Plus
  - Single

슈퍼/서브타입 데이터의 특징은 공통점과 차이점을 고려하여 효과적으로 표현할 수 있다는 것이다.
즉, 공통의 부분을 슈퍼타입으로 모델링하고 공통으로부터 상속받아 다른 엔터티와 차이가 있는 속성에 대해서는 별도의 서브엔터티로 구분하여 업무의 모습을 정확하게 표현하면서 물리적인 데이터 모델로 변환을 할 때 선택의 폭을 넓힐 수 있는 장점이 있다.

변환방법	설명
One To One Type	슈퍼타입과 서브타입을 개별 테이블로 도출한다. 테이블의 수가 많아서 조인이 많이 발생하고 관리가 어렵다.
Plus Type	슈퍼타입과 서브타입 테이블로 도출한다. 조인이 발생하고 관리가 어렵다.
Single Type	슈퍼타입과 서브타입을 하나의 테이블로 도출하는 것이다. 조인성능이 좋고 관리가 편리하지만, IO 성능이 나쁘다.

데이터타입
- CHAR는 고정길이 문자열을 의미한다.
- CHAR(10)으로 칼럼을 생성하고 8개의 문자를 입력하면 나머지 2개는 공백으로 입력된다. VARCHAR2는 가변길이 문자열 타입으로 입력한 크기만큼 할당된다.
- VARCHAR(가변길이 문자형)은 비교시 서로 길이가 다를 경우 서로 다른 내용으로 판단한다.
- CHAR는 길이가 서로 다르면 짧은 쪽에 스페이스를 추가하여 같은 값으로 판단한다. 같은 값에서 길이만 서로 다를 경우 다른 값으로 판단하는 것은 VARCHAR(가변길이 문자형 : 입력한 크기만큼 할당 )로 비교하는 경우이다.
- 문자형과 숫자형을 비교 시 문자형을 숫자형으로 묵시적 변환하여 비교한다.
순수 관계 연산자

SELECT		· 릴레이션에 존재하는 튜플 중에서 선택 조건을 만족하는 튜플의 부분집합을 구하여 새로운 릴레이션을 만듦
			· 릴레이션의 행(가로)에 해당하는 튜플을 구하는 것이므로 수평 연산이라고도 함
            
PROJECT		· 주어진 릴레이션에서 속성 List에 제시된 Attribute만을 추출하는 연산
			· 릴레이션의 열(세로)에 해당하는 Attribute를 추출하는 것이므로 수직 연산자라고도 함
            
JOIN		· 공통 속성을 중심으로 2개의 릴레이션을 하나로 합쳐서 새로운 릴레이션을 만드는 연산
			· 조인 조건이 '='일 때 동일한 속성이 두 번 나타나게 되는데, 이 중 중복된 속성을 제거하여 같은 속성을 한 번만 표기하는 방법을 자연(NATURAL) 조인이라고 함
            
DIVISION	· X ⊃ Y인 2개의 릴레이션에서 R(X)와 S(Y)가 있을 때, R의 속성이 S의 속성값을 모두 가진 튜플에서 S가 가진 속성을 제외한 속성만을 구하는 연산

SELECT구에는 GROUP BY절에 있는 칼럼이 나와야 한다.

이상현상
정규화를 하지 않아서 발생하는 현상(Anomaly)
삽입 이상현상, 갱신 이상현상, 삭제 이상현상이 있다.
옵티마이저는 SQL의 실행계획을 수립하고 SQL을 실행하는 데이터베이스 관리 시스템의 소프트웨어이다.
DBMS Database Management System
Row = Tuple
Column = Field = Attribute
SQL Structured Query Language
DDL Data Definition Language
- CREATE
- ALTER
- DROP
- RENAME
- TRUNCATE
- 삭제
  DROP : 구조까지 모두 삭제
  TRUNCATE : 구조 유지 (데이터만 삭제)
  DELETE : 원하는 데이터만 삭제, 복구 가능, 용량이 줄지않고 느림
DML Data Manipulate Language
- INSERT
- UPDATE
- DELETE
- SELECT
DCL Data Control Language
- GRANT
- REVOKE
- ROLE 생성하기 SQL> CREATE ROLE manager;
- ROLE에 권한 부여하기 SQL> GRANT CREATE SESSION, CREATE TABLE TO manager;
- 권한이 부여된 ROLE을 USER 나 ROLE 에 부여하기 SQL> GRANT manager TO scott, test; // 여기서는 scott, test 라는 유저에 부여함.`
TCL Transaction Control Language
- COMMIT
- ROLLBACK
- SAVEPOINT
같은 이름의 SAVEPOINT가 저장될 경우 나중에 저장된 SAVEPOINT 로 ROLLBACK(복원) 함.
oracle 의 경우 기본 값이 auto commit off 로 ddl 이 일어날 경우 묵시적 commit 이 됨 (설정 불가), sql server 의 경우 기본 값이 auto commit on 으로 false 가 될 경우 ddl 도 묵시적 commit 이 되지 않음

SQL 서버의 경우, AUTO COMMIT 꺼두면 UPDATE, CREATE 모두 취소되고 다시 테이블이 생성되지 않음
오라클은 DDL의 AUTO COMMIT이 기본이기 때문에 CREATE 취소되지 않고, UPDATE도 취소 X

Merge
- MERGE INTO문은 특정 키에 대해서 레코드가 있을 때에 수정사항에 대해서 UPDATE를 하고, 레코드가 없으면 새롭게 INSERT를 할 수 있는 구문이다. DELETE 절은 MERGE UPDATE 절로 갱신된 행을 대상으로 수행되며, 갱신된 값을 기준으로 행을 삭제한다. (위 구문의 DELETE 는 실행되지 않는다.)
테이블 복사

[오라클]
<테이블 복사할 때>
CREATE TABLE 새로만들테이블명 AS
SELECT * FROM 복사할테이블명 [WHERE 절]

<테이블 구조만 복사할 때>
CREATE TABLE 새로만들테이블명 AS
SELECT * FROM 복사할테이블명 WHERE 1=2 [where에다가 참이 아닌 조건을 넣어줌]

<테이블은 이미 생성되어 있고 데이터만 복사할 때>
INSERT INTO 복사할테이블명 SELECT * FROM 복사할테이블명 [WHERE 절]

<테이블 이름 변경>
ALTER TABLE 구테이블명 RENAME TO 신테이블명

[SQL server]
<테이블 복사할 때>
SELECT * INTO 새로만들테이블명 FROM 복사할테이블명

트랜잭션 특징

원자성 Atomicity (all or nothing)	트랜잭션에서 연산들이 모두 성공하거나 모두 실패 해야함. (계좌이체)
일관성 Consistency	트랜잭션 실행 전 DB 내용이 잘못 되지 않으면 실행 후도 잘못 되지 않아야 함
고립성 Isolation		트랜잭션 실행 도중 다른 트랜잭션의 영향을 받아 잘못된 결과를 만들어서는 안된다.
영속성 Durability		트랜잭션이 성공적으로 수행되면 DB의 내용은 영구적으로 저장된다.

SQL 실행순서
- 파싱 Parsing - 실행 Execution - 인출 Fetch
ON DELETE CASCADE (oracle에만 있고 mySQL에는 없음)
- 참조관계(기본키-외래키 관계)가 있을 경우 참조되는 자동으로 반영
DROP TABLE CASCADE CONSTRAINT
- 외래키로 참조한 슬레이브 테이블과 관련된 제약사항도 삭제
- SQL Server에서는 참조하는 Foreign Key 제약조건, 참조하는 테이블을 먼저 삭제한 후에 해당 테이블을 삭제한다.
- UNIQUE 제약조건은 칼럼에 중복된 값을 허용하진 않지만 NULL 값은 포함한다.
CREATE VIEW
- VIEW: 테이블로부터 유도 된 가상의 테이블
- 다른 테이블에서 파생된 테이블로, 물리적 데이터가 저장되는 것이 아닌 논리적으로 존재하는 것
- 데이터베이스 보안과 관련이 있는 것은 뷰(View) 이다.
ORDER BY 는 성능저하가 발생
SELECT 구문에 사용되지 않은 컬럼도 OERDER BY 구문에서 사용할 수 있다
ORACLE 은 NULL 을 가장 큰 값으로 취급하여 ORDER BY 시 맨 뒤로 정렬되고 SQL SERVER 반대로 가장 앞으로 정렬한다.
부정비교 연산자 “같지 않은 것”
- !=
- ^=
- <>
연산자 우선순위

1	산술 연산자(*, /, +, -)
2	연결 연산자 (||)
3	비교 연산자(<, >, <=, =>, <>, =)
4	IS NULL, LIKE, IN
5	BETWEEN
6	NOT 연산자 
7	AND 연산자
8	OR 연산자

NULL 함수

NVL		- NULL이면 다른 값으로 바꾸는 함수이다.
		- "NVL(MGR, 0)"은 MGR칼럼이 NULL이면 0으로 바꾼다.
        
NVL2	- NVL함수와 DECODE를 하나로 만든 것이다.
		- "NVL2(MGR, 1, 0)"은 MGR칼럼이 NULL이 아니면 1, NULL이면 0을 반환한다.
        
NULLIF	- 두 개의 값이 같으면 NULL을 같지 않으면 첫 번째 값을 반환한다.- "NULLIF(exp1, exp2)"은 exp1과 exp2가 같으면 NULL을, 같지 않으면 exp1을 반환한다.

COALESCE	- "COALESCE(mgr, 1)"은 mgr이 NULL이 아니면 1을 반환한다.
			- exp1이 NOT NULL이면 exp1, exp2가 NOT NULL이면 exp2… 계속
			- 그러니까 제일 처음으로 NOT NULL이 아닌 값을 반환

SELECT NVL(COUNT(*), 9999) FROM TABLE WHERE 1 = 2 집계 함수에서 COUNT(*) 함수는 조건절이 거짓일 때 0을 반환한다.
기본적으로 ORDER BY절에서 NULL 값은 오름차순 (ASC) 일 경우 맨 앞에 내림차순 (DESC) 일 경우 맨 먼저 표시된다.
NULLS LAST 는 NULL 값을 마지막에 정렬시켜 준다. NULLS FIRST : 정렬하고자 하는 NULL 데이터들을 데이터 앞에 나오게 한다. NULLS LAST : 정렬하고자 하는 NULL 데이터들을 데이터 뒤에 나오게 한다.
Default 값으로 NULL 이 먼저 표시됨

ORDER BY [정렬하고자 하는 컬럼명] [DESC/ASC] NULLS LAST

비교할 때 NULL과는 비교될 수 없다.
NOT IN문 서브쿼리의 결과 중에 NULL이 포함되는 경우 데이터가 출력되지 않는다.
IN 문은 OR 조건, NOT IN 문은 AND 조건
NULL은 논리적으로 비교할 수 없는 연산이기 때문에 원하는 데이터를 추출 하기 위해서는 조회 컬럼에 IS NOT NULL조건을 주어 NULL인 데이터를 빼고 조회하면 된다.
COUNT(*) : NULL을 포함해서 계산
COUNT(column) : NULL을 제외하고 계산
SELECT문 실행순서
- FROM
- WHERE
- GROUP BY
- HAVING
- SELECT
- ORDER BY
SYSDATE
SIGN : 양수, 음수 구별
TRUNC : 소수점 m자리에서 절삭
DECODE(exp1, ‘TRUE’, ‘FALSE’)
WITH : subquery를 사용해서 임시테이블이나 뷰처럼 사용할 수 있음
RANK() : 중복된 순위 건너뛰고 순위 부여 (1, 2, 2, 4 …)
DENSE_RANK() : 중복된 순위 다음에는 바로 다음 순위를 부여 (1, 2, 2, 3 … )
ROWNUM은 논리적인 숫자이므로 "ROWNUM = 2" 와 같이 조회하면 찾을 수 없다.
LAG ****: 이전 행의 값을 리턴
LEAD ****: 다음 행의 값을 리턴

LAG(expr [,offset] [,default]) OVER([partition_by_clause] order_by_clause)
LEAD(expr [,offset] [,default]) OVER([partition_by_clause] order_by_clause)

LAG 함수 : 이전 행의 값을 리턴
LEAD 함수 : 다음 행의 값을 리턴
expr : 대상 컬럼명
offset : 값을 가져올 행의 위치 기본값은 1, 생략가능
default : 값이 없을 경우 기본값, 생략가능
partition_by_clause : 그룹 컬럼명, 생략가능
order_by_clause : 정렬 컬럼명, 필수

NTILE
- 전체 행 데이터 수를 그룹으로 나누었을 때 나머지가 존재하면 첫 번째 그룹부터 나머지가 안 남을 때까지 1씩 부여합니다. (예 : 전체행이 12개고 그룹이 5일 때 12를 5로 나눈 나머지가 2이므로 1~5번 그룹에 2행을 부여하고 1,2번 그룹에 1행씩 추가 부여합니다.)
- PARTITION BY를 생략하면 전체 행에 대해서 그룹화가 수행됩니다. 반대로 PARTITION BY를 지정하면 해당 파티션 내에서 그룹화를 진행하여 행 번호를 부여합니다.

CREATE TABLE test33_45
	(col1 varchar2(10), col2 varchar2(10), col3 integer);

INSERT ALL
	INTO test33_45 VALUES('A', '가', 1)
	INTO test33_45 VALUES('A', '가', 5)
	INTO test33_45 VALUES('A', '다', 10)
	INTO test33_45 VALUES('B', '가', 20)
	INTO test33_45 VALUES('B', '나', 30)
	INTO test33_45 VALUES('B', '나', 100)
	INTO test33_45 VALUES('C', '다', 50)
SELECT * FROM dual;

SELECT col1, col2, col3, ntile(3) OVER (ORDER BY col3) AS ntile_2
FROM test33_45;

COL1|COL2|COL3|NTILE_2|
----+----+----+-------+
A   |가   |   1|      1|
A   |가   |   5|      1|
A   |다   |  10|      1|
B   |가   |  20|      2|
B   |나   |  30|      2|
C   |다   |  50|      3|
B   |나   | 100|      3|

SELECT col1, col2, col3, ntile(3) OVER (PARTITION BY col1 ORDER BY col3) AS ntile_2
FROM test33_45;

COL1|COL2|COL3|NTILE_2|
----+----+----+-------+
A   |가   |   1|      1|
A   |가   |   5|      2|
A   |다   |  10|      3|
B   |가   |  20|      1|
B   |나   |  30|      2|
B   |나   | 100|      3|
C   |다   |  50|      1|

SELECT col1, col2, col3, ntile(3) OVER (PARTITION BY col2 ORDER BY col3) AS ntile_2
FROM test33_45;

COL1|COL2|COL3|NTILE_2|
----+----+----+-------+
A   |가   |   1|      1|
A   |가   |   5|      2|
B   |가   |  20|      3|
B   |나   |  30|      1|
B   |나   | 100|      2|
A   |다   |  10|      1|
C   |다   |  50|      2|

LPAD

LPAD(123, 5, '0') → 결과: 00123
LPAD(123, 8, '0') → 결과: 00000123

[SQLD_33_47]
COL1
--------
2020-2-1

[SQL]
SELECT EXTRACT(YEAR FROM SYSDATE),
LPAD(EXTRACT(month from sysdate), 2, 0)
FROM SQLD_33_47;

ROWNUM: Oracle 에서 사용
TOP: MySQL에서 사용
TOP WITH TIES로 쓰면 동일한 데이터가 있을 때 함께 조회됨
SQL server (EXCEPT) / Oracle (MINUS)
SYSDATE

SELECT TO_CHAR(TO_DATE('2015.01.10 10', 'YYYY.MM.DD HH24')
       +1/24/(60/10),'YYYY.MM.DD HH24:MI:SS')
FROM DUAL;

TO_CHAR...
-------------------
2015.01.10 10:10:00


SELECT TO_DATE('2015.01.10 10', 'YYYY.MM.DD HH24')
FROM dual;

TO_DATE('2015.01.1010','YYYY.MM.DDHH24')|
----------------------------------------+
                 2015-01-10 10:00:00.000|


1/24            :    1시간  (1일을 24로 나누기)
1/24/60         :    1분   (1일 / 24시간 = 1시간 / 60 = 1분)
1/24/6          :    10분
1.5/24          :    1시간 30분
1.5/24/6        :    15분
1/24/60/6       :    10초

ROLLUP

"롤업을 하면 총계가 나온다"
롤업은 괄호 안의 항목들을 오른쪽부터 하나씩 지워나가면서 집계한다.


예를 들면 ROLLUP(a, b) 는
1. (a, b) 합계
2. (a) 합계
3. () 합계
이렇게 3가지 형태의 집계 결과가 나오게 된다.

ROLLUP(a), a 를 보면
1. (a), a
2. (), a
이렇게 두가지 형태의 집계 결과가 나오게 된다.


a 가 두번 나오나 한번 나오나 다 같은 a 기준 집계 결론은 a 기준 집계 두번 한 결과

ROLLUP : 인수 순서중요(계층적), Order by 로 정렬

CUBE : 모든값에 다차원집계 생성 / 시스템에 많은 부하

GroupingSets : 인수 순서무관 (평등)

PL/SQL
- 사용순서
  - Cursor 선언
```
DECLARE CURSOR <커서명> IS SELECT <컬럼명> FROM <테이블명>
```
  - Cursor Open
```
OPEN <커서명>
```
  - FETCH
```
FETCH <커서명> INTO 변수1, 변수2...
```
  - Cursor Close
- 변수와 상수 등을 사용하여 일반 SQL문장을 실행할 때 WHERE절의 조건 등으로 대입할 수 있다.
- Procedure, User Defined Function, Trigger 객체를 PL/SQL로 작성 할 수 있다.
- Procedure 내부에 작성된 절차적 코드는 PL/SQL엔진이 처리하고 일반적인 SQL문장은 SQL실행기가 처리한다.
- PL/SQL문의 기본 구조로 DECLARE, BEGIN ~ END은 필수이고 EXCEPTION 문은 선택사항이다.
[ PL/SQL의 특징 ]
- PL/SQL은 Block구조로 되어있어 각 기능별로 모듈화가 가능하다.
- 변수, 상수 등을 선언하여 SQL문장 간 값을 교환 한다.
- IF, LOOP 등의 절차형 언어를 사용하여 절차적인 프로그램이 가능하도록 한다.
- DBMS 정의 에러나 사용자 정의 에러를 정의하여 사용할 수 있다.
- PL/SQL은 Oracle에 내장되어 있으므로 Oracle과 PL/SQL을 지원하는 어떤 서버로도 프로그램을 옮길 수 있다.
- PL/SQL은 응용 프로그램의 성능을 향상시킨다.
- PL/SQL은 여러 SQL문장을 Block으로 묶고 한번에 Block전부를 서버로 보내기 때문에 통신량을 줄일 수 있다.
- PL/SQL에서 테이블을 생성할 수 있다. PL/SQL내부에서 테이블을 생성하는 이유는 임시 테이블로 잠깐 사용하기 위한 용도가 많다.
- PL/SQL에서 조건문은 IF ~ THEN ~ ELSE IF ~ END IF와 CASE ~ WHEN을 사용한다.
- PL/SQL에서 NAME이라는 변수에 'aaa'를 대입할 경우 ":="을 사용한다.
인덱스
- 인덱스에 대해서 연산을 하면 인덱스가 변형이 되므로 인덱스를 사용할 수가 없다.
- 인덱스는 순차인덱스, 결합인덱스, 비트맵, 클러스터, 해시 인덱스가 있다.
- VARCHAR, CHAR, DATE, NUMBER 모두 인덱스 생성이 가능하다.
- 파티션 인덱스의 경우 파티션 키에 대해서 인덱스를 생성할 수 있고 파티션 키에 대해서 생성한 인덱스를 GLOBAL인덱스라고 한다.
- 파티션이라는것은 어떤 특정한 기준으로 분할하는것이다. (컬럼이 파티션 Key 가 된다.)
- 인덱스의 수가 증가하면 입력과 삭제, 수정 속도가 저하될 수 있다.
- 조회는 일반적으로 인덱스가 있는 것이 유리하다.
- Insert, Update, Delete 등과 같은 DML 작업은 테이블과 인덱스를 함께 변경해야 하기 때문에 오히려 속도가 느려질 수 있다.
- 인덱스 사용의 목적은 검색 성능의 최적화이다.
- 인덱스 데이터는 인덱스를 구성하는 칼럼의 값으로 정렬을 수행한다.
- 인덱스 중 B-트리 인덱스는 Equal 조건뿐 아니라 BETWEEN, > 과 같은 연산자로 검색하는 범위 검색에도 사용될 수 있다.
- 인덱스는 원하는 데이터를 쉽게 찾을 수 있도록 돕는 책의 색인과 유사한 개념이다.
- 인덱스는 테이블을 기반으로 선택적으로 생성할 수 있는 구조이다.
- 검색 조건을 만족하는 데이터를 인덱스를 통해 효과적으로 찾을 수 있도록 돕는다.
- DML작업은 테이블과 인덱스를 함께 변경하므로 느려지는 단점이 존재한다.
- 인덱스 데이터는 인덱스를 구성하는 칼럼의 값으로 정렬을 수행한다.
B-Tree 인덱스
- 분기를 수행하는 브랜치 블록, 인덱스를 구성하는 칼럼값을 가지는 리프 블록으로 구성된다.
- 루트노드, 브랜치 노드, 리프노드로 구성되고 트리의 밸런스를 유지시키는 트리이다.
- 브랜치 블록과 리프 블록으로 구성되며 브랜치 블록은 분기를 목적으로 하고 리프 블록은 인덱스를 구성하는 칼럼의 값으로 정렬된다.
계층형 질의

CONNECT_BY_LEAF		전개 과정에서 해당 데이터가 리프 데이터면 1, 아니면 0을 반환
CONNECT_BY_ISCYCLE	전개 과정에서 자식을 갖는데, 해당 데이터가 조상으로 존재하면 1, 그렇지 않으면 0을 반환. 
여기서 조상이란 자신으로부터 루트까지의 경로에 존재하는 데이터를 뜻함.
SYS_CONNECT_BY_PATH	하위 레벨의 칼럼까지 모두 표시(구분자 지정 가능)

START WITH 와 같이 있는 것에 PRIOR가 붙으면 순방향, 없으면 역방향

CONNECT BY PRIOR 자식 = 부모 (부모 → 자식) (순 ↓ 방향)
CONNECT BY PRIOR 부모 = 자식 (자식 → 부모) (역 ↑ 방향)

CONNECT BY 자식 = PRIOR 부모 (자식 → 부모) (역 ↑ 방향)
CONNECT BY 부모 = PRIOR 자식 (부모 → 자식) (순 ↓ 방향)

START WITH	계층구조 전개의 시작 위치를 지정하는 구문, 루트 데이터를 지칭
CONNECT BY	다음에 전개될 자식 데이터를 지정, 자식 데이터는 CONNECT BY 절에 주어진 조건을 만족해야함(JOIN)
PRIOR		CONNECT BY 절에 사용되며 현재 읽은 칼럼을 지정
PRIOR 부모	부모형태를 사용하면 계층구조에서 부모 -> 자식 방향으로 순방향 전개
PRIOR 자식	자식 형태를 사용하면 자식 -> 부모 방향으로 역방향 전개
NOCYCLE		데이터를 전개하면서 이미 나타났던 동일한 데이터가 전개중에 다시 나타나는 경우 CYCLE이 생성. CYCLE이 발생한 데이터는 런타임 오류를 방생시켜 NOCYCLE 구문을 통해 CYCLE이 발생하는 경우 이후 데이터 전개를 방지
ORDER SIBLINGS BY	형제노드(동일 LEVEL) 사이 데이터 정렬
WHERE		모든 전개를 수행한 뒤 지정조건을 통해 데이터 필터링

프로시져(Procedure)와 트리거(Trigger)에 대한 설명
- 프로시저는 COMMIT, ROLLBACK이 가능하지만 트리거는 COMMIT, ROLLBACK 실행이 불가능하다.
- 프로시저와 트리거 모두 생성하면 소스코드와 실행코드가 생성되고 소스코드는 데이터베이스 내에 저장되어 있다.
- 프로시저와 트리거는 모두 CREATE 구로 생성한다.
- 프로시저는 excute 명령어로 실행하지만 트리거는 생성 후 자동으로 실행한다.

프로시저	트리거
CREATE PROCEDURE 문법 사용	CREATE TRIGGER 문법 사용
생성하면 소스코드와 실행코드가 생성됨	생성하면 소스코드와 실행 코드가 생성됨
EXECUTE 명령어로 실행	생성 후 자동 실행
COMMIT, ROLLBACK 실행 가능	COMMIT, ROLLBACK 실행 불가

서브쿼리
- 서브쿼리는 메인쿼리의 컬럼을 모두 사용할 수 있지만, 메인쿼리는 서브쿼리의 컬럼을 사용할 수 없다.
- 질의 결과에 서브쿼리 컬럼을 표시해야 한다면 조인 방식으로 변환하거나 함수, 스칼라 서브쿼리 등을 사용해야 한다.
- 서브쿼리 사용시 주의사항1. 서브쿼리를 괄호로 감싸서 사용한다.2. 서브쿼리는 단일행(Single row) 또는 복수행 (Multiple row)비교 연산자와 함께 사용 가능하다. 단일행 비교 연산자는 서브쿼리의 결과가 반드시 1건 이하여야 하고 복수행 비교 연산자는 서브쿼리의 결과 건수와 상관없다.
- 1번은 서브쿼리 결과가 여러 개의 행이 리턴 되므로 오류가 발생하게 된다 ( = 단일행 연산자로 서브쿼리의 결과가 반드시 하나만 리턴 되어야 함)
```
SELECT A.EMPNO, A.ENAME
FROM EMP A
WHERE A.EMPNO = (SELECT 1 FROM
EMP_T B WHERE A.EMPNO = B.EMPNO);
```
- 메인쿼리의 값을 서브쿼리에서 주입을 받아서 비교를 하는것으로 상호연관 서브쿼리(CORRELATED SUB QUERY) 이다.
- 서브쿼리에 *(A.EMPNO 값을 매번 가져와서 대입을 해야하므로 성능이 매우 좋지않다.)
- 서브쿼리에서는 정렬을 수행하기 위해서 내부에 ORDER BY를 사용하지 못한다.
- 메인 쿼리를 작성할 때 서브쿼리에 있는 칼럼을 자유롭게 사용할 수 없다.
- 여러 개의 행을 되돌리는 서브쿼리는 다중행 연산자를 사용해야 한다.
- EXIST는 TRUE와 FALSE만 되돌린다.

SELECT 
스칼라 서브쿼리	FROM
인라인 *뷰
FROM
인라인 *뷰	서브쿼리가 FROM 절에 사용되면 동적으로 생성된 테이블인 것처럼 사용할 수 있습니다.
인라인 뷰는 SQL 문이 실행될 때만 임시적으로 생성되는 동적인 뷰이기 때문에 데이터베이스에 해당 정보가 저장되지 않습니다.
FROM
인라인 *뷰	그룹함수와 함께 사용될 때 그룹핑된 결과에 대해 부가적인 조건을 주기 위해 사용합니다.

조인기법

중첩 반복 조인(Nested Loop Join)	
- 좁은 범위에 유리
- 유리순차적으로 처리하며, Random Access 위주
- 후행(Driven) 테이블에는 조인을 위한 인덱스가 생성되어 있어야 함
- 실행속도 = 선행 테이블 사이즈 * 후행 테이블 접근횟수

색인된 중첩 반복 조인, 단일 반복 조인(Single Loop Join)	
- 후행(Driven) 테이블의 조인 속성에 인덱스가 존재할 경우 사용
- 선행 테이블의 각 레코드들에 대하여 후행 테이블의 인덱스 접근 구조를 사용하여 직접 검색 후 조인하는 방식

정렬 합병 조인(Sort Merge Join)	
- Sort Merge 조인은 해당 테이블의 인덱스가 없을때 수행이 된다.
- 테이블을 정렬(Sort) 한 후에 정렬된 테이블을 병합(Merge) 하면서 조인을 실행한다.
- 조인 연결고리의 비교 연산자가 범위 연산( >, < )인 경우 Nested Loop 조인보다 유리
- 두 결과집합의 크기가 차이가 많이 나는 경우에는 비효율적

해시 조인(Hash Join)	
- 해시(Hash)함수를 사용하여 두 테이블의 자료를 결합하는 조인 방식
- Nested Loop 조인과 Sort Merge 조인의 문제점을 해결
- 대용량 데이터 처리는 상당히 큰 hash area를 필요로 함으로, 메모리의 지나친 사용으로 오버헤드 발생 가능성

대용량 데이터를 조인할 때 후행 테이블에 인덱스가 없으면 Nested Loop조인을 사용하면 안 된다. 물론 옵티마이저가 이런 경우에 자동으로 Nested Loop조인으로 실행하지 않고 Hash조인 혹은 Sort Merge, Full Scan을 사용한다.

Nested Loop Join	Sort Merge Join		Hash Join
랜덤 액세스			등가, 비등가 조인 가능	등가조인만 가능
대용량 sort 작업 유리	조인키 기준 정렬		대량 작업 유리, 함수처리

HASH JOIN
- 순서

가) 선행 테이블에서 주어진 조건을 만족하는 레코드를 필터링한다.
나) 선행 테이블의 조인 키를 기준으로 해시 함수를 적용하여 해시 테이블을 생성한다.
다) 1번, 2번 작업을 선행 테이블에서 조건을 만족하는 모든 행을 수행한다.
라) 후행 테이블에서 주어진 조건을 만족하는 레코드를 필터링한다.
마) 후행 테이블의 조인 키를 기준으로 해시 함수를 적용하여 선행 테이블에서 해시 함수 반환값과 같은 값을 반환하는 해당 버킷을 찾는다.

특징
- 동등 조인에서만 사용할 수 있다.
- 데이터 건수가 적은 테이블을 선행 테이블로 두는 것이 유리하다.
- 조인 칼럼의 인덱스가 존재하지 않을 경우에도 사용할 수 있다.
- 자연 조인 시 드라이빙 집합쪽으로 조인 액세스양이 많아 Random 액세스 부하가 심할 때 유리하다.
- 해시 함수를 이용하여 조인을 수행하기 때문에 '='로 수행하는 조인으로 동등 조건에만 사용가능
- 해시 함수가 적용될 때 동일한 값을 항상 같은 값으로 해싱됨이 보장된다.
- HASH JOIN 작업을 수행하기 위해 해시 테이블을 메모리에 생성해야 한다.
- 메모리에 적재할 수 있는 영역의 크기보다 커지면 임시 영역(디스크)에 해시 테이블을 저장한다.
- HASH JOIN을 할 때는 결과 행의 수가 적은 테이블을 선행 테이블로 사용하는 것이 좋다.
- 선행 테이블을 Build input이라 하며, 후행 테이블을 Prove input이라 한다.
NATURAL JOIN
- NATURAL JOIN의 경우 WHERE절에서 JOIN조건을 추가할 수 없지만 CROSS JOIN의 경우 WHERE절에 JOIN조건을 추가할 수 있다. 그러나 이 경우는 CROSS JOIN이 아니라 INNER JOIN과 같은 결과를 얻기 때문에 CROSS JOIN을 사용하는 의미가 없어지므로 권고하지 않는다.
- NATURAL JOIN 에 테이블 별칭을 쓰면 오류나는 이유? : alias는 서로 다른 relation 간에 같은 column이 있을 때 서로를 구분하기 위한 목적으로 사용되는데, natural join은 두 테이블의 동일한 이름의 column을 모두 합쳐버리므로 join 후의 relation에는 같은 이름의 column이 있을 수 없기 때문이다.

CROSS JOIN		상호 조인이라고도 불리며, 한 쪽 테이블의 모든 행들과 다른 테이블의 모든 행을 조인시키는 기능을 한다.
				이러한 CROSS JOIN을 카테시안 곱 (Cartesian Product)라고도 한다.
NATURAL JOIN	- 동일한 타입과 이름을 가진 컬럼을 조인 조건으로 이용하는 조인을 간단히 표현하는 방법이다.
 				- NATURAL JOIN은 두 테이블의 동일한 이름을 가지는 칼럼이 모두 조인된다.
 				- 동일한 칼럼을 내부적으로 찾게 되므로 테이블 별칭(Alias)을 주면 오류가 발생한다.

UNION 및 UNION ALL구를 사용할 때 나오는 SQL문은 칼럼 수와 데이터 타입이 완전 일치해야 함

헤헤...

턱걸이지만... 구래도 합격~!

H Kim

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