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IT/DB35

MySQL GROUP_CONCAT 함수 최적화 및 활용 방법 MySQL의 GROUP_CONCAT 함수는 데이터를 그룹별로 문자열로 결합하는 강력한 기능을 제공합니다. 이 함수는 특히 여러 행의 데이터를 단일 행으로 변환하는 데 유용하며, 보고서 생성, 데이터 요약, JSON 또는 CSV 형식의 데이터 출력을 필요로 하는 다양한 상황에서 활용됩니다. 본 가이드는 GROUP_CONCAT의 개념부터 고급 활용법, 성능 최적화까지 상세히 설명하며, 구체적인 예제 코드와 함께 실전 적용 방안을 제공합니다.1. MySQL GROUP_CONCAT 함수란?1.1 GROUP_CONCAT 함수 개요GROUP_CONCAT 함수는 특정 그룹의 데이터를 하나의 문자열로 결합하는 MySQL 집계(Aggregate) 함수입니다. 주로 GROUP BY 절과 함께 사용되며, 여러 개의 행을 하.. 2025. 3. 12.
MySQL에서 문자열을 개별 행으로 변환하는 방법 1. WITH RECURSIVE를 사용한 문자열 분할MySQL 8.0 이상에서는 WITH RECURSIVE를 사용하여 문자열을 개별 행으로 변환할 수 있습니다.- 문자열을 특정 구분자로 나누는 예제WITH RECURSIVE split_string (str, remaining) AS ( SELECT '', '김철수,이영희,박민수' UNION ALL SELECT SUBSTRING_INDEX(remaining, ',', 1), IF(LOCATE(',', remaining) > 0, SUBSTRING(remaining, LOCATE(',', remaining) + 1), '') FROM split_string WHERE remaining != '')SELECT str FROM split.. 2025. 3. 12.
Index Skew와 Index Sparse 차이 완벽 분석 데이터베이스 관리와 빅데이터 분석에서 자주 언급되는 Index Skew와 Index Sparse는 데이터 최적화 및 검색 성능 향상을 위해 중요한 개념입니다. 이 두 용어는 서로 다른 방식으로 데이터를 관리하며, 각각 고유한 특징과 장단점을 지닙니다. 본문에서는 Index Skew와 Index Sparse의 차이를 심층적으로 분석하고, 이를 실제 활용 사례와 함께 설명합니다.Index Skew란 무엇인가?Index Skew는 데이터베이스 또는 인덱스에서 불균형한 데이터 분포를 나타냅니다. 이는 특정 키 값이 다른 값들보다 훨씬 많은 데이터를 포함할 때 발생하며, 성능 저하를 초래할 수 있습니다.Index Skew의 주요 특징데이터 분포의 불균형특정 인덱스 키에 과도하게 많은 데이터가 집중되는 현상을 의미.. 2024. 12. 26.
논리적 데이터 모델링과 물리적 데이터 모델링의 차이점 완벽 정리 데이터베이스 설계는 현대 비즈니스에서 필수적인 과정이며, 데이터 모델링은 그 핵심입니다. 특히 논리적 데이터 모델링과 물리적 데이터 모델링은 데이터베이스 구축의 필수 단계로, 각 단계의 특성과 차이를 이해하는 것이 중요합니다. 본 문서에서는 두 가지 모델링의 정의, 차이점, 활용 사례를 심도 있게 다룹니다.논리적 데이터 모델링이란?정의 및 특징논리적 데이터 모델링(Logical Data Modeling)은 데이터베이스 설계의 초기 단계에서 사용되는 과정으로, 데이터를 비즈니스 요구 사항에 따라 체계적으로 구성합니다. 이 단계에서는 데이터의 구조와 관계를 시각화하고, 비즈니스 규칙을 반영하여 데이터 모델을 설계합니다.주요 특징:비즈니스 중심: 데이터의 본질과 비즈니스 요구 사항에 집중.기술 독립적: 특정 .. 2024. 12. 26.
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