SQL에서 쿼리 안에 또 다른 쿼리를 포함하는 기법항목설명스칼라 서브쿼리 (Scalar Subquery)단일 값을 반환하는 서브쿼리로, SELECT 절이나 WHERE 절에서 단일 값을 계산하거나 비교하는 데 사용.인라인 뷰 (Inline View)FROM 절에 사용되는 서브쿼리로, 임시 테이블처럼 동작. 복잡한 쿼리를 간결하게 처리할 수 있도록 돕는 역할.서브쿼리 (Subquery) 하나의 쿼리 내부에 포함된 또 다른 쿼리로, 주 쿼리의 조건이나 값을 제공. 주로 WHERE 절이나 HAVING 절에서 사용.  1. 스칼라 서브쿼리 (Scalar Subquery)**스칼라 서브쿼리(Scalar Subquery)**는 단일 값을 반환하는 서브쿼리로, 주로 SELECT 절이나 WHERE 절에서 단일 값을 계..

DBMS (Database Management System)데이터베이스를 관리하고, 사용자와 데이터베이스 간의 상호작용을 관리하는 소프트웨어 기능 설명정의 기능데이터베이스 구조를 정의하는 기능으로, 테이블, 열, 데이터 타입, 제약조건 등을 설정.조작 기능데이터 삽입, 수정, 삭제, 조회 등을 수행하는 기능으로, 데이터를 실제로 관리하고 처리하는 역할.제어 기능무결성, 보안, 트랜잭션 관리, 동시성 제어, 회복 기능을 통해 데이터의 안전성과 일관성을 유지하는 역할. 1. 정의 기능 (Definition Function)정의 기능은 데이터베이스의 구조와 데이터를 저장할 공간을 정의하는 역할을 합니다. 즉, 데이터베이스 스키마(구조)를 설정하고, 테이블, 열, 데이터 타입 등을 정의하는 기능을 수행합니다. ..

조인은 두 개의 테이블을 서로 묶어서 하나의 결과를 만들어 내는 것을 말한다.INNER JOIN(내부 조인)은 두 테이블을 조인할 때, 두 테이블에 모두 지정한 열의 데이터가 있어야 한다.OUTER JOIN(외부 조인)은 두 테이블을 조인할 때, 1개의 테이블에만 데이터가 있어도 결과가 나온다.CROSS JOIN(상호 조인)은 한쪽 테이블의 모든 행과 다른 쪽 테이블의 모든 행을 조인하는 기능이다.SELF JOIN(자체 조인)은 자신이 자신과 조인한다는 의미로, 1개의 테이블을 사용한다. ABC BCDa1b1c1 b1c1d1a2b1c1 b1c1d2a3b1c2 b2c3d3a4b2c3     (1) 세미조인 (Semi Join) R⋉S한쪽 테이블의 행만 반환하면서 다른 테이블과의 일치 여부를 확인하는 방식두..

분류풀 네임설명주요 명령어DDLData Definition Language데이터베이스 구조를 정의하는 언어로, 테이블이나 인덱스 등의 데이터베이스 객체를 생성, 수정, 삭제하는 작업을 수행함.CREATE, ALTER, DROP, TRUNCATE, RENAMEDMLData Manipulation Language데이터베이스 내의 데이터를 조작하는 언어로, 데이터를 조회, 삽입, 수정, 삭제하는 작업을 수행함.SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, MERGEDCLData Control Language데이터베이스의 접근 권한과 보안 제어를 관리하는 언어로, 권한 부여나 회수 등의 작업을 수행함.COMMIT, REVOKE, GRANT, ROLLBACK

1.외부 스키마 (External Scheme) = 서브 스키마 = 사용자 뷰(View)사용자나 응용 프로그래머가 각 개인의 입장에서 필요로 하는 데이터베이스의 논리적 구조를 정의한 것전체 데이터베이스 의 한 논리적인 부분으로 볼 수 있으므로 서브 스키마 (subschema)라고도 한다.하나의 데이터베이스 시스템에는 여러 개의 외부 스키마가 존재 할 수 있으며, 하나의 외부 스키마를 여러 개의 응용 프로그램이나 사용자가 공용할 수 있다.일반 사용자는 질의어(SQL)을 사용하여 DB를 사용하고 응용 프 로그래머는 COBOL, C등의 언어를 사용 , DB에 접근한다.  2. 개념 스키마 (Conceptual Schema) = 전체적인 뷰(View)데이터베이스의 전체적인 논리적 구조로서,모든 응용 프로그램이나..

1. 연관성 분석거래품목1우유,빵,버터2우유,버터,콜라3빵,버터,콜라4우유,콜라,라면5빵,버터,라면 1) 지지도'A→B'의 지지도 = 전체 거래 중에 A와 B가 동시에 포함된 거래의 비율​=> 빵 → 버터의 지지도 = 3 / 5 = 0.60 2) 신뢰도'A→B'의 신뢰도 = 특정 조건이 주어졌을 때, 그 조건에 따른 결과가 발생할 확률​=> 빵 → 버터의 신뢰도 = 3 / 3 = 1   2. 분류 모델 성능 평가 지표 1) 오차행렬(confusion Matrix)예측범주와 실제 데이터의 범주를 교차표형태로 정리한 행렬 예측값 긍정 (Positive) 부정 (Negative) 실제값 긍정 (Positive) True Positive (TP)False Negative (FN) 부정 (Negative) ..