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개념개념조회 결과에 임시 이름을 붙여, 같은 SQL문 안에서 테이블처럼 사용하는 기능조회 결과 작성→ 결과에 임시 이름 지정→ 뒤의 SQL문에서 테이블처럼 사용 실제 테이블로 저장되는 것은 아니고, 작성한 SQL문이 실행되는 동안에만 사용할 수 있음. 사용 의의복잡한 조회 과정을 의미 있는 단계로 나눌 수 있음=> 복잡한 서브쿼리를 여러 단계로 중첩하는 대신, 각 조회 결과에 이름을 붙여 위에서부터 읽을 수 있다. EX]-- 원본 데이터 조회 → 필요한 데이터 필터링 → 집계 → 최종 결과 조회WITH 필터링_결과 AS ( SELECT 그룹_컬럼, 숫자_컬럼 FROM 테이블명 WHERE 조건),집계_결과 AS ( SELECT 그룹_컬럼, ..

데이터란? 현실에서 발생한 사실이나 값을 기록한 것서비에서 관리하는 값 ex) 쇼핑몰에는 다음과 같은 데이터가 존재회원 이름: 아무개회원 이메일: user@example.com 상품명: 무선 키보드 상품 가격: 50,000원 주문 수량: 2개 주문 일시: 2026-07-27 13:30:00 데이터베이스란? 개념여러 데이터를 일정한 구조에 따라 저장하고, 필요할 때 조회하거나 변경할 수 있도록 구성한 데이터의 집합서로 관련된 데이터를 일정한 기준에 따라 정리하고 관리할 수 있어야 함.=> 데이터를 단순히 보관하는 것을 넘어, 데이터를 체계적으로 검색하고 변경할 수 있도록 구성 특징특징설명실시간 접근성 비정형인 조회에 대하여 실시간 처리에 의한 응답이 가능해야 함지속적인 변화새로운 데이터의 삽입, ..

인덱스 활용의 기본 원리 쿼리에서 인덱스가 효과적으로 사용되려면 다음 두 가지를 확인해야 함.읽어야 하는 데이터 범위를 줄일 수 있는가인덱스에 정렬된 순서를 그대로 활용할 수 있는가 WHERE 조건과 인덱스 활용 동등 조건컬럼값이 특정 값과 정확히 일치하는 행을 찾는 조건WHERE 인덱스_컬럼 = 값 일반적으로 인덱스의 검색 범위를 명확하게 좁힐 수 있음. EX]-- 아래와 같은 인덱스가 있음CREATE INDEX idx_articles_status ON articles (status);/**인덱스에는 status값이 정렬된 상태로 저장됨draftdraftpublishedpublishedpublishedreserved*/SELECT * FROM articles WHERE status='published..

B+Tree 인덱스란개념검색값을 빠르게 찾을 수 있도록 데이터를 정렬하고, 여러 단계의 페이지로 나누어 관리하는 트리 구조 검색값과 기준값 비교→ 검색값이 포함된 하위 범위로 이동→ 범위를 반복해서 축소→ 마지막 페이지에서 값 확인 구조구성 요소역할루트 노드검색을 시작하는 최상위 페이지→ 검색값이 어느 하위 범위에 들어가는지 판단브랜치 노드- 검색 범위를 더 작게 나누고, 이동해야 할 다음 페이지를 안내한다.- 실제 데이터가 많아지면, 여러 개의 브랜치 노드가 추가될 수 있음.리프 노드실제 인덱스 항목이 저장되는 마지막 페이지 정렬된 값: 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80루트 노드30 | 60↙ ↓ ↘10 | 2030 | 40 | 5060 | 70 | ..

데이터가 적은 테이블은 모든 행을 확인하더라도 조회 시간이 오래 걸리지 않는다. 하지만 데이터가 수십만 건, 수백만 건으로 증가하면 조건에 맞는 데이터를 찾기 위해 테이블 전체를 읽는 작업이 큰 비용으로 이어질 수 있다. 이때 원하는 데이터를 더 빠르게 찾기 위해 사용하는 것이 인덱스(Index)인덱스 개념특정 데이터를 빠르게 찾을 수 있도록 별도로 만들어 놓은 정렬된 검색용 자료구조 인덱스에서 검색값 확인→ 검색값에 해당하는 데이터 위치 확인→ 필요한 행 조회 책의 색인을 생각하면 이해하기 쉬운데, 책에서 특정 단어가 나오는 페이지를 찾기 위해 처음부터 모든 페이지를 읽을 필요는 없음.책 뒤에 있는 색인에서 단어를 찾고, 표시된 페이지로 이동하면 된다. /**다음과 같은 usrs 테이블이 있다고 ..