Schema & SQL

データ間のさまざまな関係を理解する(チェック)

データ間の関係を記述する言語(SQL)を習得します.

データベースを合理的かつ効率的に整理する方法について説明します.(検出)

SQLクエリーを作成してデータベースで関連情報を検索する方法について

👊 schema?

スキーマは、データベース内のデータの組織方法と異なるエンティティ間の関係の説明です.
データの定義方法、およびデータ間の関係を確立する方法に必要なアーキテクチャ
データベース青写真

🎟 データ(data):各項目に格納される値
🎟 ≪エンティティ｜Entity｜oraolap≫:情報の一意の単位.エンティティは表として表示されます.
表は関係とも呼ばれます.
各エンティティには、特定のフィールドに加えてIDフィールドが含まれます.
🎟 フィールド(Fields):各エンティティには、その特性を記述するフィールドがあります.マトリクスの場合はカラム(column)
🎟 レコード:テーブルに格納されているアイテム.行列内の行(行)
🎟 Primary Key:各テーブルのユニークID
🎟 外部キー:2つのテーブルを結合するキー
🎟 リレーショナル・データベース
構造化データは1つのテーブルで表すことができます.テーブルを使用するデータベースをリレーショナル・データベースと呼びます.

👊 SQL

🗣 SQL内蔵関数
≪集約演算｜Aggregate Operations｜oraolap≫:クエリーと分類レコードを実行し、特定の操作の演算を実行します.

🎟 GROUP BY

データをクエリーするときにクエリーをグループ化します.次のクエリがあるとします.

SELECT * FROM customers // customers 테이블의 모든 레코드를 조회
GROUP BY State // customers 테이블의 모든 레코드를 State에 따라 그룹화

🎟 HAVING

HAVINGを使用して、

GROUP BYクエリの結果をフィルタします.

SELECT CustomerId, AVG(Total)
FROM invoices
GROUP BY CustomerId
HAVING AVG(Total) > 6.00
// invoice테이블을 CustomerId로 그룹화하고 그 평균이 6을 초과한 결과를 조회

ご注意を
HAVINGはパケット結果に対するフィルタであり、WHEREは保存されたレコードに対するフィルタである.したがって、実際のパケット化前にデータをフィルタリングする必要がある場合は、WHEREを使用する必要がある.

🎟 COUNT()

COUNT関数は、記録数

をカウントするために使用される

SELECT *, COUNT(*) FROM customers
GROUP BY State;
// 각 State에 해당하는 레코드의 개수를 확인하는 COUNT 함수 사용예시

🎟 SUM()

SUM関数は、記録の和を返します.

SELECT InvoiceId, SUM(UnitPrice)
FROM invoice_items
GROUP BY InvoiceId;
// 위 커맨드는 invoice_items라는 테이블에서 Invoiced 필드를 기준으로 그룹하고, UnitPrice 필드 값의 합을 구한다.

🎟 AVG()

AVG関数は、記録平均値を算出する関数である.

SELECT TrackId, AVG(UnitPrice)
FROM invoice_items
GROUP BY TrackId;

🎟 MAX(), MIN()

MAX関数とMIN関数は、それぞれ記録された最低価格と最高価格を返します.
次の例でMAXを見つけたい場合は、MINをMAXに変換します.

SELECT CustomerId, MIN(Total)
FROM invoices
GROUP BY CustomerId

SELECT実行手順を呼び出す

FROM
WHERE
GROUP BY
HAVING
SELECT
ORDER BY

SELECT CustomerId, AVG(Total)
FROM invoices
WHERE CustomerId >= 10
GROUP BY CustomerId
HAVING SUM(Total) >= 30
ORDER BY 2