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하위 쿼리

중첩 쿼리 또는 내부 쿼리라고도 하는 하위 쿼리는 관계형 데이터베이스의 컨텍스트에서 또 다른 더 큰 쿼리 내에 포함된 SQL 쿼리입니다. 하위 쿼리는 복잡한 데이터 검색 작업을 용이하게 하고 다른 쿼리 결과를 활용하여 데이터 쿼리, 필터링 및 정렬에 더 큰 유연성을 제공합니다. 하위 쿼리는 괄호로 묶여 있으며 SELECT, FROM, WHERE 및 HAVING 절을 포함하여 더 큰 SQL 쿼리의 다양한 부분에 나타날 수 있습니다.

하위 쿼리는 중간 계산을 수행하거나 다른 쿼리 결과를 기반으로 데이터를 필터링해야 하는 시나리오에서 일반적으로 사용됩니다. 관계형 데이터베이스 영역에서는 특히 이러한 데이터에 다양한 관계 및 제약 조건이 적용되는 경우 여러 테이블에 분산된 데이터에 액세스하는 데 하위 쿼리가 필수적인 경우가 많습니다.

특정 시나리오의 특정 요구 사항에 따라 활용할 수 있는 여러 유형의 하위 쿼리가 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

  • 스칼라 하위 쿼리: 단일 값을 반환합니다.
  • 열 하위 쿼리: 값의 단일 열을 반환합니다.
  • 행 하위 쿼리: 단일 데이터 행을 반환합니다.
  • 테이블 하위 쿼리: 전체 데이터 테이블을 반환합니다.

하위 쿼리는 동작에 따라 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다.

  • 상관 하위 쿼리: 외부 쿼리의 값에 따라 달라지며 외부 쿼리의 각 행에 대해 한 번씩 실행되는 하위 쿼리입니다.
  • 비상관 하위 쿼리: 외부 쿼리와 독립적으로 실행되어 외부 쿼리에서 사용할 수 있는 단일 결과를 반환할 수 있는 하위 쿼리입니다.

하위 쿼리를 사용할 때는 대규모 데이터 세트와 복잡한 관계로 인해 과도한 계산 오버헤드가 발생하고 쿼리 성능이 저하될 수 있으므로 성능에 미치는 영향을 고려하는 것이 중요합니다. 하위 쿼리를 최적화하기 위해 개발자는 인덱스와 쿼리 힌트를 활용하고 캐싱 및 페이지 매김과 같은 기타 성능 조정 기술을 사용할 수 있습니다. 하위 쿼리를 적절하게 활용하면 SQL 쿼리의 유연성과 표현력이 크게 향상되어 개발자가 보다 효율적이고 정교한 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

백엔드, 웹 및 모바일 애플리케이션을 생성하기 위한 no-code 플랫폼인 AppMaster 에서는 관계형 데이터베이스의 하위 쿼리의 중요성을 인식하고 설계 프로세스에 통합합니다. AppMaster 의 시각적 데이터 모델과 비즈니스 프로세스 디자이너를 활용함으로써 사용자는 하위 쿼리를 포함하는 복잡한 SQL 쿼리를 손쉽게 생성하고 애플리케이션을 미세 조정하여 가능한 가장 효율적인 방식으로 데이터를 검색하고 처리할 수 있습니다.

예를 들어, 사용자가 지난 달에 하나 이상의 주문을 한 고객 목록을 검색하려는 시나리오를 생각해 보십시오. 하위 쿼리를 사용하면 개발자는 지난 달에 이루어진 모든 주문을 먼저 검색한 다음 이 결과를 필터로 활용하여 관련 고객 데이터를 얻는 SQL 쿼리를 쉽게 구성할 수 있습니다.

선택하다 *
고객으로부터
ID가 있는 곳(
    고객_ID 선택
    주문에서
    WHERE order_date >= DATEADD(월, -1, GETDATE())
);

이 쿼리는 복잡한 데이터 검색 작업을 활성화하고 쿼리 프로세스를 최적화하는 하위 쿼리의 강력한 기능을 보여줍니다. 하위 쿼리를 활용함으로써 개발자는 사용자의 요구 사항을 충족하고 비즈니스 규칙을 준수하며 기본 관계형 데이터베이스와 효율적으로 상호 작용하는 응용 프로그램을 보다 효과적으로 설계할 수 있습니다.

결론적으로, 하위 쿼리는 관계형 데이터베이스의 맥락에서 SQL 쿼리의 핵심 측면이므로 개발자가 보다 효율적이고 유연한 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. AppMaster 와 같은 no-code 플랫폼을 사용하면 개발자는 데이터 모델과 비즈니스 프로세스를 시각적으로 설계하는 동시에 데이터 검색 및 처리 작업에서 하위 쿼리 기능을 완전히 활용하는 애플리케이션을 자동으로 생성할 수 있습니다. 하위 쿼리를 마스터함으로써 개발자는 관계형 데이터베이스의 잠재력을 최대한 활용하여 고객의 특정 요구 사항에 맞는 효율적이고 확장 가능하며 정교한 소프트웨어 솔루션을 제공할 수 있습니다.

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