개발

MySQL로 복잡한 쿼리를 작성하다 보면 옵티마이저가 우리가 원하는 방식으로 실행 계획을 세우지 않을 때가 있습니다. 특히 여러 테이블을 조인할 때 최적이 아닌 순서를 선택해서 성능이 떨어지는 경우를 경험하신 적이 있으실 텐데요. 이때 STRAIGHT_JOIN이라는 강력한 도구를 사용하면 개발자가 직접 조인 순서를 제어할 수 있습니다.오늘은 MySQL의 STRAIGHT_JOIN에 대해 자세히 알아보겠습니다.STRAIGHT_JOIN이란?STRAIGHT_JOIN은 MySQL에서 제공하는 조인 힌트(Join Hint)의 일종으로, 쿼리 옵티마이저가 자동으로 결정하는 테이블 조인 순서를 무시하고 SQL 문에서 지정된 순서대로 테이블을 조인하도록 강제하는 기능입니다.일반적인 상황에서 MySQL 옵티마이저는 통계 ..

데이터베이스 튜닝과 최적화에 대해 공부하다 보면 항상 궁금한 질문이 생깁니다. "테이블의 키 컬럼 순서와 WHERE 절의 조건 순서가 쿼리 실행 속도에 영향을 미칠까?" 이 글에서는 이 질문에 대한 답을 찾고, 실제 업무에서 쿼리 성능을 향상시키는 방법을 알아보겠습니다.조건절 순서가 쿼리 실행 속도에 영향을 미치는가?결론부터 말하자면, 현대적인 RDBMS에서 WHERE 절의 조건 순서는 일반적으로 쿼리 성능에 직접적인 영향을 미치지 않습니다. 대부분의 데이터베이스 시스템은 강력한 쿼리 최적화기(Query Optimizer)를 갖추고 있어 개발자가 작성한 조건절 순서와 무관하게 가장 효율적인 실행 계획을 생성합니다.쿼리 최적화기란?쿼리 최적화기는 SQL 쿼리를 분석하고 데이터베이스의 통계 정보, 인덱스 구..

Oracle 데이터베이스는 소계와 합계를 계산하기 위한 강력하고 다양한 기능을 제공합니다. Oracle은 데이터 분석을 위한 선두 주자로서, 풍부한 분석 함수와 집계 기능을 통해 복잡한 비즈니스 질문에 빠르게 답변할 수 있습니다. 이 문서에서는 Oracle에서 소계쿼리를 구현하는 다양한 방법과 고급 기능들을 살펴보겠습니다.Oracle에서의 소계쿼리 개요Oracle에서는 데이터의 다양한 레벨에서 소계와 합계를 계산하기 위해 여러 방법을 제공합니다. 주요 기능으로는 ROLLUP, CUBE, GROUPING SETS이 있으며, 이들은 각각 다른 방식으로 다차원 데이터를 집계합니다.Oracle 소계쿼리 구문 요약:GROUP BY ROLLUP(col1, col2, ...): 계층적 소계GROUP BY CUBE(c..

Microsoft SQL Server(MSSQL)에서 소계와 합계를 계산하는 것은 데이터 분석과 보고서 생성에 필수적인 기능입니다. 이 문서에서는 MSSQL에서 소계쿼리를 구현하는 다양한 방법과 고급 기능들을 살펴보겠습니다.MSSQL에서의 소계쿼리란?소계쿼리는 데이터를 서로 다른 수준에서 집계하여 세부 데이터와 함께 중간 합계 및 총계를 한번에 제공하는 쿼리입니다. MSSQL은 이를 위한 여러 기능을 제공하며, 가장 대표적인 것이 ROLLUP, CUBE, GROUPING SETS입니다.ROLLUP을 사용한 소계MSSQL에서 ROLLUP은 계층적 소계를 생성하는 데 사용됩니다. MySQL의 WITH ROLLUP과 유사하지만 구문에 차이가 있습니다.SELECT Category, SubCateg..

데이터 분석에서 합계나 소계를 계산하는 것은 매우 중요한 작업입니다. MySQL에서는 이러한 작업을 수행하기 위한 다양한 방법을 제공하는데, 그 중에서도 소계쿼리(Subtotal Query)는 데이터를 다양한 레벨에서 집계할 수 있는 강력한 도구입니다.소계쿼리란 무엇인가?소계쿼리는 데이터를 그룹화하고 각 그룹별로 집계 값을 계산한 다음, 이러한 집계를 다양한 레벨에서 제공하는 쿼리입니다. 예를 들어, 제품별 판매량, 카테고리별 판매량, 그리고 전체 판매량을 한 번의 쿼리로 확인할 수 있습니다.GROUP BY와 WITH ROLLUPMySQL에서 소계를 구현하는 가장 기본적인 방법은 GROUP BY절과 함께 WITH ROLLUP 수정자를 사용하는 것입니다.SELECT category, prod..

기능MySQLMSSQLOracle현재 날짜 및 시간NOW(), CURRENT_TIMESTAMP()GETDATE(), CURRENT_TIMESTAMPSYSDATE, CURRENT_DATE현재 날짜만CURDATE(), CURRENT_DATE()CONVERT(date, GETDATE())TRUNC(SYSDATE)현재 시간만CURTIME(), CURRENT_TIME()CONVERT(time, GETDATE())TO_CHAR(SYSDATE, 'HH24:MI:SS')날짜 형식 변환DATE_FORMAT(date, format)CONVERT(varchar, date, format_code)TO_CHAR(date, format)문자열을 날짜로 변환STR_TO_DATE(string, format)CONVERT(dateti..

Java 8에서 도입된 Stream API는 데이터 처리 방식에 혁신을 가져왔습니다. 특히 병렬 스트림(Parallel Stream) 기능은 멀티코어 프로세서의 성능을 최대한 활용할 수 있게 해주는 강력한 도구입니다. 현대 애플리케이션에서 대용량 데이터 처리가 일상화된 지금, 병렬 처리의 중요성은 더욱 커지고 있습니다. 과연 병렬 스트림은 어떤 상황에서 효과적일까요? 일반 스트림과 비교해 얼마나 성능 향상을 가져올 수 있을까요?1. 병렬 스트림의 기본 개념병렬 스트림은 데이터를 여러 청크(chunk)로 분할하여 각각 다른 스레드에서 처리한 후 결과를 합치는 방식으로 작동합니다. Java의 Fork/Join 프레임워크를 기반으로 하여 복잡한 멀티스레드 프로그래밍 없이도 간단하게 병렬 처리를 구현할 수 있습..

1. 커스텀 Stream 구현1.1 Spliterator 이해하기Spliterator는 Java 8에서 도입된 인터페이스로, 컬렉션의 요소를 분할하고 순회하는 기능을 제공합니다.public class CustomSpliterator implements Spliterator { private final List list; private int current = 0; public CustomSpliterator(List list) { this.list = list; } @Override public boolean tryAdvance(Consumer action) { if (current trySplit() { int currentSize..

1. Stream API 테스트 전략1.1 단위 테스트 작성Stream API를 사용하는 코드의 효과적인 테스트 방법을 살펴보겠습니다.@Testclass SalesAnalyzerTest { public class SalesAnalyzer { public Map analyzeSalesByCategory(List sales) { return sales.stream() .collect(Collectors.groupingBy( Sale::getCategory, Collectors.collectingAndThen( Collectors.toLi..

1. 복잡한 데이터 처리 패턴1.1 다중 조건 필터링실무에서는 단순한 필터링이 아닌, 여러 조건을 조합해야 하는 경우가 많습니다. 이러한 경우 Stream API를 효과적으로 활용할 수 있습니다.public class AdvancedFilterExample { public class SalesFilter { private LocalDateTime startDate; private LocalDateTime endDate; private Set categories; private BigDecimal minAmount; private Set excludedCustomers; // 생성자, getter, setter 생략 } ..