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NoSQL을 하면 가장 유명한 Document 기반의 MongoDB를 많이 떠올리지만 MongoDB는 NoSQL한 종류로 NoSQL은 하기와 같이 다양한 형태의 저장 기술을 지원하고 있습니다.

이 다양한 형태의 저장기술은 RDBMS 스키마에 맞추어 데이터를 관리해야 된다는 한계를 극복하고 수평적 확장성(Scale-out)을 쉽게 할 수 있다는 장점을 가지고 있습니다.

NoSQL이라고 해서 RDBMS 제품군(MS-SQL, Oracle, Sybase, MySQL) 등과 같이 공통된 형태의 데이터 저장 방식(테이블)과 접근 방식(SQL)을 갖는 제품군이 아니라 RDBMS와 다른 형태의 데이터 저장 구조를 총칭하며, 제품에 따라 각기 그 특성이 매우 달라서 NoSQL을 하나의 제품군으로 정의할 수는 없다.

RDBMS의 복잡도와 용량 한계를 극복하기 위한 목적으로 등장한 만큼, 페타바이트급의 대용량 데이터를 저장할 수 있다. 기본적으로 NoSQL의 join연산은 대부분 불가능하다. 즉, 데이터 모델 자체가 독립적으로 설계되어 있어 데이터를 여러 서버에 분산시키는 것이 용이하다. 분산형 구조를 통해 데이터를 여러 대의 서버에 분산해 저장하고, 분산 시에 데이터를 상호 복제해 특정 서버에 장애가 발생했을 때에도 데이터 유실이나 서비스 중지가 없는 형태이다. ID 필드는 공통이지만, 데이터를 저장하는 컬럼은 각기 다른 이름과 다른 데이터 타입을 가질 수 있다.

NoSQL 특징

1. Key-Value Database

• Key-Value Database는 데이터가 Key와 Value의 쌍으로 저장된다. Key는 Value에 접근하기 위한 용도로 사용되며, 값은 어떠한 형태의 데이터라도 담을 수 있다. 심지어는 이미지나 비디오도 가능하다. 또한 간단한 API를 제공하는 만큼 질의의 속도가 굉장히 빠른 편이다.
• 대표적인 NoSQL Key-Value Model로는 Redis, Riak, Amazon Dynamo DB 등이 있다.

2. Document Database

• Documnet Database 데이터는 Key와Document의 형태로 저장된다. Key-Value 모델과 다른 점이라면 Value가 계층적인 형태인 도큐먼트로 저장된다는 것이다. 객체지향에서의 객체와 유사하며, 이들은 하나의 단위로 취급되어 저장된다. 다시 말해 하나의 객체를 여러 개의 테이블에 나눠 저장할 필요가 없어진다는 뜻이다. 
• 주요한 특징으로는 객체-관계 매핑이 필요하지 않다. 객체를 Document의 형태로 바로 저장 가능하기 때문이다. 또한 검색에 최적화되어 있는데, 이는 Ket-Value 모델의 특징과 동일하다. 단점이라면 사용이 번거롭고 쿼리가 SQL과는 다르다는 점이다. 도큐먼트 모델에서는 질의의 결과가 JSON이나 xml 형태로 출력되기 때문에 그 사용 방법이 RDBMS에서의 질의 결과를 사용하는 방법과 다르다. 
• 대표적인 NoSQL Document Model로는 MongoDB, CouthDB 등이 있다.

3. Wide Column Database

• Column-family Model 기반의 Database이며 이전의 모델들이 Key-Value 값을 이용해 필드를 결정했다면, 특이하게도 이 모델은 키에서 필드를 결정한다. 키는 Row(키 값)와 Column-family, Column-name을 가진다. 연관된 데이터들은 같은 Column-family 안에 속해 있으며, 각자의 Column-name을 가진다. 관계형 모델로 설명하자면 어트리뷰트가 계층적인 구조를 가지고 있는 셈이다. 이렇게 저장된 데이터는 하나의 커다란 테이블로 표현이 가능하며, 질의는 Row, Column-family, Column-name을 통해 수행된다.
• 대표적인 NoSQL Column-family Model로는 HBase, Hypertable 등이 있다.

4. Graph Database 

• Graph Model Model에서는 데이터를 Node와 Edge, Property와 함께 그래프 구조를 사용하여 데이터를 표현하고 저장하는 Database입니다. 개체와 관계를 그래프 형태로 표현한 것이므로 관계형 모델이라고 할 수 있으며, 데이터 간의 관계가 탐색의 키일 경우에 적합하다. 페이스북이나 트위터 같은 소셜 네트워크에서(내 친구의 친구를 찾는 질의 등) 적합하고, 연관된 데이터를 추천해주는 추천 엔진이나 패턴 인식 등의 데이터베이스로도 적합하다.
• 대표적인 NoSQL Graph Model로는 Neo4J가 있다.

RDBMS와 NoSQL의 장단점

RDBMS

장점

• RDBMS는 위에서 설명을 하였듯이 정해진 스키마에 따라 데이터를 저장하여야 하므로 명확한 데이터 구조를 보장하고 있습니다. 
• 또한 관계는 각 데이터를 중복없이 한 번만 저장할 수 있습니다.

단점

• 테이블간테이블 간 관계를 맺고 있어 시스템이 커질 경우 JOIN문이 많은 복잡한 쿼리가 만들어질 수 있습니다.
• 성능 향상을 위해서는 서버의 성능을 향상 시켜야하는 Scale-up만을 지원합니다. 이로 인해 비용이 기하급수적으로 늘어날 수 있습니다.
• 스키마로 인해 데이터가 유연하지 못합니다. 나중에 스키마가 변경 될 경우 번거롭고 어렵습니다.

NoSQL

장점

• NoSQL에서는 스키마가 없기 때문에 유연하며 자유로운 데이터 구조를 가질 수 있습니다. 언제든 저장된 데이터를 조정하고 새로운 필드를 추가할 수 있습니다.
• 데이터 분산이 용이하며 성능 향상을 위한 Saclue-up 뿐만이 아닌 Scale-out 또한 가능합니다.
• 빠른쿼리
• 수평적 확장
• 데이터 분산에 용이

단점

• 데이터 중복이 발생할 수 있으며 중복된 데이터가 변경 될 경우 수정을 모든 컬렉션에서 수행을 해야 합니다.
• 스키마가 존재하지 않기에 명확한 데이터 구조를 보장하지 않으며 데이터 구조 결정가 어려울 수 있습니다.

RDBMS, NoSQL 언제 사용해야 될까요?

RDBMS는 데이터 구조가 명확하며 변경 될 여지가 없으며 명확한 스키마가 중요한 경우 사용하는 것이 좋습니다. 또한 중복된 데이터가 없어(데이터 무결성) 변경이 용이하기 때문에 관계를 맺고 있는 데이터가 자주 변경이 이루어지는 시스템에 적합합니다. 

NoSQL은 정확한 데이터 구조를 알 수 없고 데이터가 변경/확장이 될 수 있는 경우에 사용하는 것이 좋습니다. 또한 단점에서도 명확하듯이 데이터 중복이 발생할 수 있으며 중복된 데이터가 변경될 시에는 모든 컬렉션에서 수정을 해야 합니다. 이러한 특징들을 기반으로 Update가 많이 이루어지지 않는 시스템이 좋으며 또한 Scale-out이 가능하다는 장점을 활용해 막대한 데이터를 저장해야 해서 Database를 Scale-Out를 해야 되는 시스템에 적합합니다.

• 데이터에 대한 캐시가 필요한 경우
• 배열 형식의 데이터를 고속으로 처리할 필요가 있는 경우
• 막대한 양의 데이터를 다뤄야 하는 경우
• 읽기 처리를 자주하지만, 데이터를 자주 변경하지 않는 경우

라인이 NoSQL 선택한 이유는?

RDBMS

일반 RDBMS 방식을 채택한 SQL 방식은 구조를 한 번 고정시키면, 데이터와 구조의 안정성은 보장된다. 일정한 형식을 유지해, 보기에도 편하고 훨씬 직관적이다. 하지만 데이터가 쌓일수록 데이터베이스 관리 시스템 자체가 커지는 구조를 갖고 있다. 이 때문에 시간이 지나면 훨씬 고성능의 데이터베이스 시스템을 필요로 하게 되고, 점점 관리가 어려워진다.

NoSQL
NoSQL은 대량의 데이터를 무한대로 추가하여 저장할 수 있으며, 가변성이 있는 데이터의 저장도 용이하다. 결과적으로 유지 보수에 적은 비용이 발생한다. 그러나 구조가 정해지지 않았기에 분별되지 못한 여러 데이터가 떠다니는 문제가 발생할 수도 있고, 알아보기 어려운 형태를 가진 데이터를 다뤄야 하는 것이 단점이 될 수 있겠다.

금융 업계처럼 보수적이거나 저장해야 하는 데이터들이 고정적인 경우 RDBMS를 사용하는 것이 더 좋다. 반대로 웹이나 다량의 데이터를 한꺼번에 처리해야하는 메신저는 NoSQL 방식이 더 유리하다고 볼 수 있다.

라인 개발팀은 최대한 빠른 서비스 오픈, 글로벌 서비스에 적합한 규모 확장성과 비용 효율성을 달성하기 위해 NoSQL을 도입했다고 밝혔다. 메시지 서비스 특성상 대규모 서비스는 각자 자사 기술에 최적화된 아키텍처를 채용하는 것이 맞고, 규모 확장에 따른 위험을 줄일 수 있기 때문이다. 메시지 서비스 사업은 범용성을 위해서라도 RDBMS를 채택하는 경우가 많은데, 라인은 NoSQL을 선택하면서 비용 절감 효과를 누렸다.

그렇다면, 국내 최대 메신저 서비스, 카카오톡은 어떨까? 카카오톡은 RDBMS 방식으로 수천대에 이르는 오라클 MySQL을 이용하고 있으며 DELL, HP사의 서버도 같이 이용하고 있다.

그러나 사용자가 점점 많아지면서 카카오톡 내부에서 제공하는 서비스 사용량도 점점 증가한다는 문제가 발생하고 있다. 이러한 이유로 지금의 아키텍처로 서비스를 계속하는 데 무리가 있는 것이 아닌가라는 지적도 나오고 있다.

누적되는 데이터가 많아질수록 데이터베이스 관리에 비용이 많이 소요되고, 데이터베이스 연결 오류가 발생할 위험도 높아진다. 카카오톡 내부에서도 NoSQL 도입을 검토해보는 의견이 나오고 있지만, 쉽지 않은 것으로 알려져있다. 작업 수행이 완료된 쿼리가 삭제되어야 하는데, 쿼리들이 한 쪽에 쌓여 트래픽에 문제를 주는 상황이 발생할 수 있기 때문이다.
라인이 택한 NoSQL 방식의 데이터베이스 관리 시스템이 앞으로도 다양한 장점을 보여줄 수 있을지 기대가 되는 바이다. 

DATABASE Cache Server

데이터베이스 데이터 캐싱
DB를 튜닝하고 다원화하고 좀 더 효율적으로 인덱스를 걸 수도 있겠지만 가장 근본적인 문제인 RDBMS로의 쿼리 전송을 줄이는 방법도 있을 수 있는데 데이터 캐싱을 통해 어느 정도 쿼리 전송을 줄일 수 있겠다. 데이터베이스에서의 데이터 캐싱이란 처음 쿼리를 전송할 때는 데이터베이스에서 직접 가져오지만 두 번째 쿼리부터는 캐시에 저장된 데이터를 가져와 데이터베이스까지 직접 쿼리를 전송하지 않아도 된다.

주로 데이터베이스에서 캐시용으로 NoSQL 류의 Redis나 Memcached를 사용한다. 두 DB 모두 디스크 기반이었던 기존의 RDBMS 들과 달리 메모리 기반이며 성능을 목적으로 개발되었기 때문에 캐시 서버로 주로 사용된다. (메모리 캐시라는 공통점 이외에는 다른 점이 더 많은 Redis와 Memcached이다.) 가장 기본적이고 단순한 Key-Value 형태로 메모리에 저장하고 또한 내부적으로도 성능에 목적을 둔 기능들이 많기 때문에 데이터 캐시 서버로 사용하기 매우 좋다.

메모리 캐시는 잘못 사용하면 성능이 더 안 좋아질 수도 있다고 한다. 보통 캐시에 들어갈 데이터는 자주 사용하는 데이터 위주로 저장해야 하고, 읽기는 많지만 쓰기는 적은 데이터 그리고 데이터의 양이 많지 않은 데이터를 캐싱 하는 것이 적합하다고 한다. 또한 캐시에도 데이터가 쌓이면 언젠가는 RDBMS와 다를 게 없어지므로 적절한 데이터 캐시 만료 기간을 설정해야 한다.

[데이터 캐싱이 적용된 시스템에서 CRUD]

캐시 서버가 사용되는 데이터베이스 시스템 구성도는 시스템 상황, 용도, 설계자의 캐싱 전력에 따라 달라질 수 있고 매우 다양하게 구성될 수 있으나 나는 가장 기본적인 개념을 설명하기 위해 DB 서버와 캐싱 서버 하나만 둔다.
(캐싱 전략에도 방법론이 있고 공부할게 많다.)

- Read

- Create : Database에 데이터를 생성한다.

- Update : Datebase에 데이터를 수정하고 캐시서버에도 데이터가 있다면 마찬가지로 수정한다.

- Delete : Database에 데이터를 삭제하고 캐시서버에도 데이터가 있다면 마찬가지로 삭제한다.

물론 캐싱이 만능은 아닐 것이다. 비용도 비용이지만, 제대로 사용하지 못하면, 최신으로 업데이트되지 않은 “틀린” 데이터를 클라이언트에게 제공할 수도 있고 비용이 최적화되지 않을 수도 있다.
가장 중요한 건 기존의 시스템에 정확히 어떤 부분에서 성능이 저하되는지를 주안점으로 두고 그에 대한 대처를 가장 효율적으로 하는 것이 좋지 않을까 싶다.

Spring 캐시 사용하기

Spring은 cache 관련 된 기능을 지원한다.

기존 cache 처리 memoryDB

• Redis
• Memcached

application 레벨 사용

• EnCache

Spring cache

spring cache는 cache 기능의 추상화를 지원하는데, EnCache, COuchbase, Redis 등의 추가적인 캐시 저장소 연동하여 bean으로 설정 할 수 있도록 도와준다. 만일 추가적인 캐시 저장소와 연결하지 않는다면, CourrentHashMap 기반의 Map 저장소가 자동으로 추가된다. 캐시를 쓰긴 써야하는데, EnCache까지는 쓸 필요는 없고 간단하게 몇몇 토큰 정도만 캐시처리가 필요한 경우 사용하기 좋다.(=로컬캐시)

로컬 캐시 저장소이니 주의해야할 점은 application 간의 공유가 불가능하단 것이다. spring cache 를 사용하는 web application instance가 10대인 경우, 10대가 각각 캐시 저장소를 구성한다. 만일 10대 instance가 공유해야 하는 캐시 저장소인 경우, 외부의 redis, Memcahced를 이용하는게 맞다.

Simple Spring Memcached(SSM)

www.w3schools.com/sql/trysql.asp?filename=trysql_select_all

[case문 학습]

devbox.tistory.com/entry/DBMS-CASEWHENTHEN

SUM, MAX, MIN

최대 값 구하기
SELECT MAX(DATETIME) 시간
FROM ANIMAL_INS
최소 값 구하기
SELECT MIN(DATETIME)
FROM ANIMAL_INS
동물 수 구하기
SELECT COUNT(ANIMAL_ID)
FROM ANIMAL_INS
중복 제거하기
SELECT COUNT(DISTINCT NAME) COUNT 
FROM ANIMAL_INS 
WHERE NAME IS NOT NULL

GROUP BY

SELECT ANIMAL_TYPE , COUNT(ANIMAL_TYPE) COUNT  
FROM  ANIMAL_INS  
GROUP BY ANIMAL_TYPE 
ORDER BY ANIMAL_TYPE ASC 

SELECT *
FROM (SELECT NAME,COUNT(NAME) COUNT FROM ANIMAL_INS WHERE NAME IS NOT NULL GROUP BY NAME)
WHERE COUNT >=2 
ORDER BY NAME

SELECT  HOUR(DATETIME ) ,COUNT(HOUR (DATETIME ))
FROM ANIMAL_OUTS 
WHERE  HOUR (DATETIME )>=9 AND  HOUR (DATETIME ) <=19
GROUP BY HOUR (DATETIME )

JOIN

SELECT B.animal_id, b.name
FROM ANIMAL_INS A full OUTER JOIN ANIMAL_OUTS B
on A.animal_id = b.animal_id
where A.name is null
and b.name is not null
order by B.animal_id , b.name asc

SELECT A.animal_id ,A.name
FROM ANIMAL_INS A INNER JOIN ANIMAL_OUTS B
ON A.ANIMAL_ID =B.ANIMAL_ID
WHERE A.DATETIME > B.DATETIME
ORDER BY A.DATETIME  ASC

SELECT * 
FROM(
SELECT  A.NAME, A.DATETIME
FROM ANIMAL_INS A LEFT JOIN ANIMAL_OUTS B
ON A.ANIMAL_ID = B.ANIMAL_ID 
WHERE B.ANIMAL_ID IS NULL 
ORDER BY A.DATETIME)
WHERE ROWNUM<=3

String Data

SELECT ANIMAL_ID,NAME,SEX_UPON_INTAKE
FROM ANIMAL_INS 
WHERE NAME= 'Lucy' OR NAME= 'Ella'OR NAME= 'Pickle'OR NAME= 'Sabrina'OR NAME= 'Mitty'OR NAME= 'Rogan'
ORDER BY ANIMAL_ID ASC

SELECT ANIMAL_ID ,NAME
FROM ANIMAL_INS 
WHERE  ANIMAL_TYPE ='Dog' AND (NAME LIKE  '%el%' or name like '%El%' )
ORDER BY NAME

SELECT ANIMAL_ID, NAME,  CASE WHEN SEX_UPON_INTAKE LIKE '%Neutered%' OR   SEX_UPON_INTAKE LIKE '%Spayed %' THEN 'O'
ELSE 'X' END AS 중성화
from ANIMAL_INS 
ORDER BY ANIMAL_ID ASC

SELECT *
FROM (SELECT A.ANIMAL_ID, A.NAME
FROM ANIMAL_INS A, ANIMAL_OUTS B
WHERE A.ANIMAL_ID = B.ANIMAL_ID
ORDER BY B.DATETIME-A.DATETIME DESC)
WHERE ROWNUM <=2

SELECT ANIMAL_ID,NAME,DATE_FORMAT (DATETIME,'%Y-%m-%d') AS 날짜
FROM ANIMAL_INS 
ORDER BY ANIMAL_ID

서브쿼리

• 중첩 서브쿼리 : 선택과목 B 테이블에서 'MATH'를 선택한 학생들의 이름을 찾아, 학생 A 테이블에서 모든 정보를 조회 (where절 안에)
• 인라인 뷰 (from절) : 각각의 공급자가 공급한 물품(item_name)과 총수량(total_amt)을 알고 싶은데, 두 정보가 서로 다른 테이블에 들어있는 경우, 공급자(suppliers)와 주문(oreders) 두 테이블로부터 각각 원하는 데이터를 불러와 출력하는 쿼리
• 스칼라서브쿼리 (select절) : 테이블에는 존재하지 않는 데이터(가격 평균/합 등)를 조회하고 싶을 때 사용하는 쿼리

SELECT * 
FROM student A
WHERE A.student_name IN (SELECT B.student_name
                          FROM subject B
                          WHERE B.subject_name = 'MATH');


SELECT A.item_name, subquery1.total_amt
FROM suppliers A,
     (SELECT supplier_id, SUM(B.amount) AS total_amt
      FROM orders B
      GROUP BY supplier_id) subquery1
WHERE subquery1.supplier_id = A.supplier_id;



SELECT product_name, list_price,
       ROUND(
         (SELECT  AVG( list_price )
          FROM    products p1
          WHERE   p1. category_id = p2.category_id
         ), 2 ) avg_list_price
FROM  products p2
ORDER BY  product_name; 

연습문제

두번 이상 쓰여진 이름과 그 갯수를 출력하기

인라인뷰 사용
select *
from 
 (SELECT NAME,COUNT(NAME) COUNT FROM ANIMAL_INS 
WHERE NAME IS NOT NULL GROUP BY NAME)
where count >=2
order by name asc

HAVING 사용
SELECT NAME, COUNT(NAME)
FROM ANIMAL_INS
GROUP BY NAME
HAVING COUNT(NAME)>1
ORDER BY NAME 

연습문제

기존의 시간

SELECT  HOUR (DATETIME ) , COUNT (DATETIME)
FROM ANIMAL_OUTS 
WHERE  HOUR (DATETIME )>=9 AND  HOUR (DATETIME ) <=19
GROUP BY HOUR (DATETIME )
ORDER BY HOUR(DATETIME)


SELECT HOUR(DATETIME) HOUR, COUNT(DATETIME) COUNT
FROM ANIMAL_OUTS
GROUP BY HOUR(DATETIME)
HAVING HOUR >= 9 and HOUR <= 19

연습문제

MySQL

SELECT B.ANIMAL_ID , B.NAME
FROM ANIMAL_INS AS A 
RIGHT OUTER JOIN ANIMAL_OUTS AS B
ON A.ANIMAL_ID = B.ANIMAL_ID 
WHERE A.ANIMAL_ID IS NULL
ORDER BY ANIMAL_ID ASC

Oracle

SELECT B.animal_id, b.name
FROM ANIMAL_INS A full OUTER JOIN ANIMAL_OUTS B
on A.animal_id = b.animal_id
where A.name is null
and b.name is not null
order by B.animal_id , b.name asc

MySQL

-- 코드를 입력하세요
SELECT A.ANIMAL_ID, A.NAME
FROM ANIMAL_INS A INNER JOIN ANIMAL_OUTS B
ON A.ANIMAL_ID  = B.ANIMAL_ID
WHERE A.DATETIME >= B.DATETIME
ORDER BY A.DATETIME ASC

Oracle

SELECT A.ANIMAL_ID, A.NAME
FROM ANIMAL_INS A INNER JOIN ANIMAL_OUTS B
ON A.ANIMAL_ID = B.ANIMAL_ID
WHERE A.DATETIME>B.DATETIME
ORDER BY A.DATETIME ASC

MySQL

-- 코드를 입력하세요
SELECT A.ANIMAL_ID, A.ANIMAL_TYPE, A.NAME
FROM ANIMAL_INS A INNER JOIN ANIMAL_OUTS B
ON A.ANIMAL_ID = B.ANIMAL_ID
WHERE A.ANIMAL_ID= B.ANIMAL_ID AND A.SEX_UPON_INTAKE!= B.SEX_UPON_OUTCOME
ORDER BY B.ANIMAL_ID ASC

Orcle, MySQL

select ANIMAL_ID, NAME,SEX_UPON_INTAKE
from ANIMAL_INS a
where a.name = 'Lucy' or name= 'Ella' or name= 'Pickle' or name ='Rogan'or name=  'Sabrina'or name= 'Mitty'
order by ANIMAL_ID asc

Oracle, MySQL

select ANIMAL_ID,NAME
from ANIMAL_INS 
where ANIMAL_TYPE = 'Dog'and (name like '%el%' or name like '%EL%' or name like '%eL%' or name like '%El%')
order by name asc

CASE문 연습

CASE WHEN 컬럼명 = 'aaa' THEN 'bbb' WHEN 컬럼명2 = 'aa' THEN 'bb'

Oracle, MySQL

select ANIMAL_ID,NAME,  case when SEX_UPON_INTAKE  like '%Neutered%' then 'O'
when SEX_UPON_INTAKE like '%Spayed%' then 'O' else 'X' end 중성화
from ANIMAL_INS 
order by ANIMAL_ID asc


select ANIMAL_ID,case when ANIMAL_ID = 'A355753' then '하이하이'
when ANIMAL_ID = 'A373219' then '하이' else '기타' end as 중성화
from ANIMAL_INS
 

MySQL : 상위 두개 출력

마지막 LIMIT 2 

SELECT SUB.ANIMAL_ID, SUB.NAME
FROM
(
SELECT A.ANIMAL_ID, A.NAME 
FROM ANIMAL_INS A INNER JOIN ANIMAL_OUTS B 
ON A.ANIMAL_ID = B.ANIMAL_ID 
ORDER BY B.DATETIME- A.DATETIME DESC
) SUB
LIMIT 2



//이게 정답
SELECT B.ANIMAL_ID, B.NAME
FROM ANIMAL_INS A RIGHT OUTER JOIN ANIMAL_OUTS B
ON A.ANIMAL_ID = B.ANIMAL_ID 
ORDER BY B.DATETIME - A.DATETIME DESC
LIMIT 2

Oracle : 상위 N개 출력

WHERE ROWNUM <=2

/*
select sub.ANIMAL_ID, b.NAME
from 
(
select b.DATETIME-a.DATETIME 순위 , a.ANIMAL_ID 
from ANIMAL_INS a inner join ANIMAL_OUTS b 
on a.ANIMAL_ID = b.ANIMAL_ID
order by 순위 desc 
) sub 
inner join ANIMAL_OUTS b
on sub.ANIMAL_ID = b.ANIMAL_ID
WHERE ROWNUM <= 2
order by 순위 desc 
*/

select sub.ANIMAL_ID, b.NAME
from (
select  a.ANIMAL_ID 
from ANIMAL_INS a inner join ANIMAL_OUTS b 
on a.ANIMAL_ID = b.ANIMAL_ID
order by b.DATETIME-a.DATETIME desc 
) sub 
inner join ANIMAL_OUTS b
on sub.ANIMAL_ID = b.ANIMAL_ID
WHERE ROWNUM <= 2

MySQL

시간 포맷 바꿔주는 함수 : DATE_FORMAT(칼럼,'%y')

• 종류 : %Y,%y,%M,%m,%d,%D 시간 : %h : 다다름

GROUP BY + DATE_FORMAT + HAVING

문제

쿼리

-- 코드를 입력하세요
SELECT DATE_FORMAT(DATETIME,'%H') AS HOUR, COUNT(DATE_FORMAT(DATETIME,'%H')) AS COUNT
FROM ANIMAL_OUTS A
GROUP BY DATE_FORMAT(DATETIME,'%H')
HAVING HOUR >= 9 AND HOUR<20
ORDER BY DATE_FORMAT(DATETIME,'%H') ASC

문제

쿼리

-- 코드를 입력하세요
SELECT NAME, COUNT(NAME) AS COUNT
FROM ANIMAL_INS A
GROUP BY NAME
HAVING COUNT>=2 AND NAME IS NOT NULL
ORDER BY NAME ASC

2중 조인

테이블구조

SELECT * 
FROM [Customers] A INNER JOIN [Orders] B
ON A.CustomerID =B.CustomerID 
INNER JOIN [OrderDetails] C 
ON B.OrderID=C.OrderID