이 장에서는 SQL 코드의 서식 지정, 주석 처리, 별칭 사용이 쿼리를 더 읽기 쉽고 이해하기 쉽게 만드는 방법을 배웁니다. 또한 데이터베이스에서의 쿼리 처리 순서와 쿼리의 SQL 구문이 적힌 순서가 어떻게 다른지도 소개합니다.

소개

서식 지정 - 선수 BMI

주석 처리 - 선수 BMI

주석 처리 - NBA에는 키위가 몇 명일까요?

별칭(Aliasing)

모호한 열 이름

별칭 사용 - 팀 BMI

쿼리의 순서

처리 순서

구문 순서 - 뉴질랜드 지진

문법 순서 - 일본 지진

구문 순서 - 초대형 지진

도입, 복습, 그리고 처리 순서

이 장에서는 WHERE와 HAVING을 사용한 필터링과, 이러한 키워드를 어떻게(그리고 어떻게 하지 말아야 하는지) 활용할지에 대한 모범 사례를 소개합니다. 다음으로, 데이터를 탐색하는 방법과 이것이 성능에 미칠 수 있는 영향을 설명합니다. 마지막으로, 중복 제거에서 DISTINCT()와 UNION의 역할과 성능에 미칠 수 있는 잠재적 영향을 다룹니다.

WHERE로 필터링하기

열이 존재하지 않습니다

WHERE에서의 함수 사용

WHERE에 대한 이해도 확인

HAVING으로 필터링하기

HAVING으로 행 필터링

WHERE와 HAVING으로 필터링하기

HAVING 이해도 점검

SELECT 이후에 데이터 점검

필요한 것만 SELECT 하세요

TOP으로 행 수 제한하기

ORDER BY를 써야 할까요?

중복 관리하기

DISTINCT()로 중복 제거하기

UNION과 UNION ALL

UNION 또는 DISTINCT()?

필터링과 데이터 탐색

이 장은 서브쿼리와 그것이 쿼리 성능에 미칠 수 있는 영향에 대한 소개입니다. 또한 한 테이블의 데이터가 관련 테이블에 존재하는지, 혹은 존재하지 않는지를 판단하는 다양한 방법을 살펴봅니다.

서브쿼리

비상관 서브쿼리

상관 서브쿼리

서브쿼리 vs INNER JOIN

존재 여부 확인

INTERSECT

EXCEPT

INTERSECT로 교차 조회하기

대체 방법 1

IN과 EXISTS

NOT IN과 NOT EXISTS

IS NOT NULL과 함께 사용하는 NOT IN

대체 방법 2

INNER JOIN

배타적 LEFT OUTER JOIN

지식을 점검해 보세요

서브쿼리와 존재 여부

이 장에서는 SQL Server에서 STATISTICS TIME, STATISTICS IO, 인덱스, 실행 계획을 활용하여 쿼리 성능을 분석하고 튜닝하는 방법을 소개합니다.

시간 통계

쿼리에서 STATISTICS TIME 사용하기

STATISTICS TIME 결과

페이지 읽기 통계

STATISTICS IO: 예제 1

STATISTICS IO: 예시 2

STATISTICS IO 비교

인덱스

인덱스에 대한 이해도 확인

클러스터형 인덱스

실행 계획

실행 계획에서의 Sort 연산자

실행 계획에 대한 이해도 점검

쿼리 성능 튜닝: 마무리 노트

쿼리 성능 튜닝

Orders dataset

NBATeams dataset

NBAPlayersStatistics dataset

NBAPlayers dataset

임무의 성패가 여러분의 SQL 코딩 실력에 달려 있어요. 수정해야 할 코드가 주어졌는데, 원하는 결과는 나오지만 실행 속도가 너무 느리고, 형식도 엉망이라 읽기 어렵습니다. 마감일은 내일이에요. 코드를 보기 좋게 재정렬하고, 성능을 높이기 위한 다양한 방법을 시도해야 합니다. 압박감이 크죠! 이 강의에서는 스포츠와 지구과학 등 실제 데이터셋으로 SQL을 연습하면서, 가독성을 높이는 코딩 관례와 동일한 결과를 내면서 쿼리 성능을 개선하는 여러 방법을 살펴봅니다.

Intermediate SQL Server

SQL 쿼리 성능 향상을 위해 코드 재구성 및 다양한 방법을 시도하고 실제 데이터에 적용하세요.

SQL Server에서 쿼리 성능 향상하기

이 과정에서는 효율적이면서 가독성이 뛰어난 쿼리 작성법을 학습합니다.

SELECT 이후에 데이터 점검

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