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Mesut Özil 님의 블로그입니다.

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itertools.combinations itertools.combinations itertools.combinations은 itertools 모듈에서 제공되는 함수 중 하나로, 주어진 iterable(반복 가능한 객체)에서 가능한 모든 조합을 생성합니다. 여기에는 iterable에서 원소를 선택하여 지정된 길이의 조합을 만드는 작업이 포함됩니다. from itertools import combinations my_list = [1, 2, 3, 4] # 길이가 2인 조합 생성 combs = combinations(my_list, 2) # 생성된 조합 출력 for comb in combs: print(comb) # 결과 (1, 2) (1, 3) (1, 4) (2, 3) (2, 4) (3, 4) 본 게시글은 ChatGPT의 도움을 받아 작성하였습니다. 공감수 1 댓글수 2 2024. 2. 5.
LEAD 함수, LAG 함수 LEAD 함수, LAG 함수 1. LEAD() LEAD(): 현재 행을 기준으로 다음 행의 값 반환 LEAD(expression, offset, default) OVER (partition_clause ORDER BY order_clause) expression: 가져올 값의 열이나 식 offset(선택적): 가져올 행의 상대적인 위치, 기본값=1로 다음 행을 의미 (2인 경우 2번째 다음 행을 의미) default(선택적): LEAD 함수가 더 이상 행이 없는 경우 반환할 기본값 (미지정 시 NULL 반환) partition_clause(선택적): 데이터를 파티션으로 나누는 데 사용 ('PARTITION BY'를 추가하여 category별 계산) order_clause: 데이터 정렬 지정에 사용 # [.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 4.
EXISTS 연산자 EXISTS 연산자 EXISTS 연산자는 서브쿼리의 결과가 비어 있지 않은 경우에만 true를 반환하고, 그렇지 않으면 false를 반환하는 논리 연산자입니다. 이 연산자는 외부 쿼리의 각 행에 대해 서브쿼리를 실행하고, 서브쿼리의 결과가 적어도 하나 이상의 행을 반환하는지 여부를 확인합니다. 이러한 특징으로 인해 EXISTS 연산자는 조건이 충족되는지 여부에 따라 결과를 제어할 수 있습니다. EXISTS 연산자는 일반적으로 SELECT 문이나 WHERE 절에서 사용됩니다. 외부 쿼리의 각 행에 대해 서브쿼리가 실행되며, 서브쿼리의 결과가 비어 있지 않으면 외부 쿼리에 해당 행이 포함됩니다. 서브쿼리의 결과가 비어 있으면 외부 쿼리에 해당 행은 포함되지 않습니다. 'Nike' 브랜드 유무 확인 SELEC.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 2.
이동 평균, 누적 합계 이동 평균, 누적 합계 MySQL에서 이동 평균과 누적 합계를 구하는 쿼리를 알아보자 1. 이동 평균 각 행의 값과 이전 n개, 이후 n개의 행 값을 포함하여 (2*n + 1)일 이동 평균을 계산 ROWS BETWEEN n PRECEDING AND n FOLLOWING # 테이블(my_table) +-------------+--------------+ | date_column | value_column | +-------------+--------------+ | 2024-01-01 | 10 | | 2024-01-02 | 15 | | 2024-01-03 | 20 | | 2024-01-04 | 25 | | 2024-01-05 | 30 | +-------------+--------------+ # [3일 이.. 공감수 2 댓글수 2 2024. 1. 31.
NumPy 함수와 메서드 NumPy(Numerical Python) 넘파이(Numpy)는 파이썬에서 선형대수 기반의 프로그램을 쉽게 만들 수 있도록 지원하는 패키지로, 수치 연산을 수행하는 데 사용되는 핵심 라이브러리 중 하나입니다. (데이터 타입: ndarray) 여기에는 배열(array)을 다루는 다양한 기능과 함수가 있습니다. 1. np.array() 주어진 리스트 → 넘파이 배열로 변환 (tolist 반대 개념) import numpy as np # [1차원 배열 생성] np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 결과 array([1, 2, 3, 4, 5]) # [2차원 배열 생성] np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 결과 array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) 2. tol.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 30.
문자열의 정렬 및 패딩 매서드 문자열의 정렬 및 패딩 매서드 파이썬에서 문자열을 원하는 길이로 정렬하거나 채우는 데 사용되는 메서드들은 다음과 같습니다. 1. ljust(width, fillchar) / rjust(width, fillchar) ljust(): 문자열을 주어진 width만큼 왼쪽으로 정렬 rjust() 문자열을 주어진 width만큼 오른쪽으로 정렬 부족한 길이는 fillchar 매개변수로 지정된 문자로 채워집니다. (fillchar 기본값=공백) # [ljust] word = "Hello" word.ljust(10, '*') # 결과: "Hello*****" # [rjust] word = "Hello" word.rjust(10, '*') # 결과: "*****Hello" 2. center(width, fillchar).. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 29.
SQL 순위 함수 SQL 순위 함수 1. ROW_NUMBER() 각 행에 대해 고유한 번호를 할당, 항상 1씩 증가하는 순위를 할당 SELECT value, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY value DESC) AS row_number FROM example_data; # 결과 +-------+------------+ | value | row_number | +-------+------------+ | 40 | 1 | | 30 | 2 | | 20 | 3 | | 20 | 4 | | 10 | 5 | +-------+------------+ 2. RANK() 각 행에 대해 순위를 할당, 동일한 값에 동일 순위를 부여하고, 그 다음 순위는 해당 값의 개수만큼 건너뛰게 됩니다. SELECT value, RANK(.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 28.
예외 처리 구문 예외 처리 구문 파이썬에서 예외 처리는 프로그램 실행 중에 발생할 수 있는 오류나 예외 상황에 대한 처리를 제공합니다. 예외 처리를 통해 프로그램이 비정상적으로 종료되는 것을 방지하고, 예외 상황에 대한 적절한 대응이 가능합니다. 예외 처리는 try, except, else, finally 등의 키워드를 사용하여 구현됩니다. 1. try 블록 예외가 발생할 수 있는 코드를 포함하는 부분 프로그램이 이 블록 내의 코드를 실행하면서 예외가 발생하면, 예외 처리 과정으로 진입 2. except 블록 예외가 발생했을 때 실행되는 블록으로, 특정 예외 타입에 대한 처리를 정의 except 블록은 여러 개 사용될 수 있으며, 각각 다른 예외 타입에 대한 처리가 가능 except Exception as e: 모든 예.. 공감수 0 댓글수 2 2024. 1. 27.
SQL 집계 함수 SQL 집계 함수 1. SUM() department별 총합을 반환 SELECT department, SUM(salary) AS total_salary FROM employees GROUP BY department; # 결과 +------------+--------------+ | department | total_salary | +------------+--------------+ | HR | 150000 | | IT | 200000 | | Sales | 250000 | +------------+--------------+ 2. AVG() department별 평균을 반환 SELECT department, AVG(salary) AS avg_salary FROM employees GROUP BY depa.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 26.
Dictionary 메서드 Dictionary 메서드 딕셔너리는 파이썬에서 키-값(key-value) 쌍으로 데이터를 저장하는 자료 구조이며, 중괄호 {}를 사용하여 정의하며, 각 키-값은 콜론(:)으로 구분 딕셔너리 메서드 중 주로 사용되는 메서드에 대해 알아보겠습니다. 1. keys() keys() 메서드는 딕셔너리의 모든 키를 반환 my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} my_dict.keys() # 결과 dict_keys(['a', 'b', 'c']) 2. values() values() 메서드는 딕셔너리의 모든 값을 반환 my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} my_dict.values() # 결과 dict_values([1, 2, 3]) 3. items() items() 메.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 25.
List 메서드 List 메서드 리스트 메서드(List Method)는 파이썬의 리스트(List) 객체에 속한 함수 또는 동작을 의미 리스트 메서드들은 리스트를 조작하거나 원하는 결과를 얻기 위해 사용됩니다. 여기에는 일반적으로 사용되는 몇 가지 리스트 메서드가 있습니다. 1. append() 리스트의 끝에 새로운 요소 추가 my_list = [1, 2, 3, 4] my_list.append(5) # 결과 [1, 2, 3, 4, 5] 2. extend() 리스트의 끝에 다른 iterable(리스트, 튜플 등)의 모든 요소를 추가하여 리스트를 확장 my_list = [1, 2, 3, 4] plus = [5, 6, 7] # 1 my_list.extend([5, 6, 7]) # 2 my_list.extend(plus) # 결.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 24.
SQL 일반 함수 SQL 일반 함수 1. IFNULL 함수 IFNULL(value1, a) value1이 NULL이면 지정 값 a를 반환하고, 그렇지 않으면 value1을 반환 SELECT IFNULL(NULL, '재고 소진') #결과: '재고 소진' SELECT IFNULL(15, '재고 소진') # 결과: 15 2. COALESCE 함수 COALESCE(value1, value2, ..., valuen) 주어진 값들 중에서 첫 번째로 NULL이 아닌 값을 반환 모든 값이 NULL일 경우 NULL 반환 SELECT COALESCE(NULL, 'Value1', 'Value2') # 결과: Value1 SELECT COALESCE(NULL, NULL, 'Value3') # 결과: Value3 3. NULLIF 함수 NULL.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 22.
SQL 날짜형 함수 SQL 날짜형 함수 1. CURDATE() / CURTIME() CURDATE(): 현재 날짜 반환 (=CURRENT_DATE()) CURTIME(): 현재 시간 반환 (=CURRENT_TIME()) # [CURDATE] SELECT CURDATE() # 결과 2024-01-21 # [CURTIME] SELECT CURTIME() # 결과 20:17:45 2. CURRENT_TIMESTAMP() / NOW() 현재 날짜+시간 반환 # [CURRENT_TIMESTAMP] SELECT CURRENT_TIMESTAMP() # 결과 2024-01-21 20:17:45 # [NOW] SELECT NOW() # 결과 2024-01-21 20:17:45 3. YEAR() / QUARTER() / MONTH() / W.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 21.
SQL 문자형 함수 SQL 문자형 함수 1. LOWER('문자열') / UPPER('문자열') LOWER: 소문자 반환 UPPER: 대문자 반환 # [LOWER] SELECT LOWER('ABCDE') # 결과 'abcde' # [UPPER] SELECT UPPER('abcde') # 결과 'ABCDE' 2. LEFT('문자열', n) / RIGHT('문자열', n) LEFT: 왼쪽부터 지정한 수(n)만큼 문자 반환 RIGHT: 오른쪽부터 지정한 수(n)만큼 문자 반환 # [LEFT] SELECT LEFT('Hello My Friends', 5) # 결과 'Hello' # [RIGHT] SELECT RIGHT('Hello My Friends', 7) # 결과 'Friends' 3. SUBSTR('문자열', m, n) 문자열.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 20.
SQL 숫자형 함수 SQL 숫자형 함수 1. ABS(n) n의 절대값 SELECT ABS(-10) # 결과 10 2. ROUND(n, m) m 기준으로 반올림 SELECT ROUND(15.7862, 2) # 결과 15.79 3. TRUNCATE(n, m) m 기준으로 내림 SELECT TRUNCATE(15.7862, 2) # 결과 15.78 4. CEIL(n) / FLOOR(n) CEIL(n): 크거나 같은 최소 정수 FLOOR(n): 작거나 같은 최소 정수 SELECT CEIL(9.25) # 결과 10 SELECT FLOOR(9.75) # 결과 9 5. POWER(n, m) n의 m 거듭 제곱 SELECT POWER(2, 3) # 결과 8 6. SQRT(n) n의 제곱근(루트) SELECT SQRT(25) # 결과 5 7.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 19.
iloc와 loc (인덱싱) iloc와 loc (인덱싱) iloc와 loc는 DataFrame에서는 특정 행과 열을 선택하는 데 사용, Series에서는 특정 행을 선택하는 데 사용되는 메서드입니다. 그러나 두 메서드는 선택 방법이 다르며 인덱스 기반(iloc) 선택, 레이블 기반(loc) 선택으로 차이가 있습니다. 인덱싱(Indexing): DataFrame 또는 Series에서 특정한 위치의 데이터에 접근하는 것 1. iloc (integer-location based indexing) 정수 기반의 인덱스를 사용하여 DataFrame의 특정 행과 열을, Series에서는 특정 행을 선택 # df (데이터프레임) +-------+---------+-----+---------------+ | Index | Name | Age | C.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 18.
scipy 라이브러리 scipy 라이브러리 scipy는 여러 서브 패키지로 구성되어 있으며, 각 패키지에는 다양한 모듈과 함수가 포함되어 있습니다. 이 중에서 몇 가지 주요한 모듈과 함수들을 나열해보겠습니다. 각 모듈 및 함수의 사용 목적은 다양하며, 과학 및 공학 계산을 위한 다양한 도구를 제공합니다. 주로 사용되는 모듈은 아래와 같습니다. scipy.cluster: 계층적 및 비계층적 클러스터링 알고리즘을 제공 scipy.constants: 물리 상수 및 변환에 관련된 상수들 정의 scipy.fftpack: 빠른 푸리에 변환 및 관련 함수를 제공 scipy.integrate: 적분 및 미분 방정식 해결에 사용되는 함수 제공 scipy.interpolate: 보간 및 스플라인 함수를 제공 scipy.linalg: 선형 대수.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 16.
os 모듈 os 모듈 Python의 표준 라이브러리 중 하나인 os는 "Operating System"의 약자로,운영 체제와 상호 작용하기 위한 다양한 함수와 메서드를 제공합니다. 이 모듈은 다양한 운영 체제에서 동작하도록 설계되어 있으며, 파일 시스템 조작, 환경 변수 액세스, 프로세스 관리 등과 같은 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 아래는 os 모듈에서 자주 사용되는 몇 가지 주요 명령문입니다. os.getcwd(): 현재 작업 디렉토리의 경로를 반환 os.chdir(path): 현재 작업 디렉토리를 지정된 경로로 변경 os.listdir(path='.'): 지정된 디렉토리의 파일과 디렉토리 목록을 반환 os.mkdir(path): 지정된 경로에 디렉토리를 생성 os.makedirs(path): 지정된 경로로 .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 15.
DML이란? DML이란? DML (Data Manipulation Language) (데이터 조작어) SELECT: 데이터베이스에서 데이터를 검색하는 데 사용됩니다. INSERT: 새로운 데이터를 테이블에 삽입합니다. UPDATE: 이미 존재하는 데이터의 값을 업데이트합니다. DELETE: 테이블에서 데이터를 삭제합니다. 1. SELECT 원하는 데이터 조회 SELECT * FROM employees; # 결과 +----+----------+--------+-------+ | id | name | salary | age | +----+----------+--------+-------+ | 1 | John | 50000 | 30 | | 2 | Jane | 60000 | 28 | | 3 | Smith | 75000 | .. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 11.
Delete, Truncate, Drop Delete, Truncate, Drop SQL에서 DELETE, TRUNCATE, DROP은 각각 다른 목적과 동작을 가지고 있습니다. 아래는 각각에 대한 설명과 차이점입니다. 1. DELETE 목적: 테이블에서 특정 행(레코드) 또는 조건을 만족하는 행을 삭제하는 명령입니다. 동작: DELETE 문을 사용하면 테이블에서 행이 삭제되지만, 테이블 구조는 유지됩니다. 주의사항: DELETE 문을 실행하면 롤백이 가능하며, 조건을 지정하지 않는 경우 테이블의 전체 행 삭제 # Employee 테이블 +----+-------------+--------+ | ID | Name | Salary | +----+-------------+--------+ | 1 | John Doe | 50000 | | 2 | Jan.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 9.
SQL 기본 명령어 SQL 기본 명령어 SQL(Structured Query Language)에서는 다양한 유형의 명령어들이 제공되며, 주로 DML, DDL, DCL, TCL 등으로 분류됩니다. 각각의 명령어 유형은 데이터베이스와 상호작용하는 다른 측면을 다룹니다. DDL: 테이블을 정의하는 데 사용하는 명령어 (테이블 생성, 변경, 삭제 등) DCL: DB에 접근하고 객체를 사용하도록 권한을 주고, 회수하는 명령어 DML: 데이터를 조작하는 데 사용하는 명령어 (데이터 조회/검색, 삽입, 수정, 삭제 등) ※ 데이터 분석가 TCL: 논리적인 작업의 단위를 묶어서 DML에 의해 변형된 결과를 트랜잭션 별로 제어하는 명령어 1. DDL (Data Definition Language) - 데이터 정의어 CREATE: 데이터베이.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 8.
가상 테이블 생성 가상 테이블 가상 테이블(Virtual Table)은 데이터베이스에서 실제로 데이터를 저장하지 않고, 다른 테이블이나 쿼리의 결과를 기반으로 동적으로 생성되어 사용되는 테이블입니다. 가상 테이블은 주로 뷰(View), 공통 테이블 식(CTE), 서브쿼리, 일시적인 테이블 등의 형태로 나타납니다. 가상 테이블을 만드는 주된 이유는 데이터 모델을 효과적으로 구성하고, 복잡한 쿼리를 단순화하며, 데이터에 대한 접근을 제어하거나 보안을 강화하는 데에 있습니다. 1. 가상 테이블 생성 이유 1. 복잡한 쿼리 단순화 가상 테이블을 사용하면 복잡한 쿼리를 간결하게 작성할 수 있습니다. 특히 여러 테이블 간의 조인이나 데이터 가공 작업을 수행할 때 편리합니다. 2. 데이터 모델링의 유연성 가상 테이블을 활용하면 데이터.. 공감수 2 댓글수 0 2024. 1. 7.
SQL 윈도우 함수 SQL 윈도우 함수 윈도우 함수는 SQL에서 행들을 기반으로 계산을 수행하는 함수입니다. 이 함수들은 "윈도우" 또는 "창"이라고 불리는 특정 데이터 세트의 부분에 대해 계산을 수행하며, 이를 통해 행 간의 상대적인 관계를 분석할 수 있습니다. 윈도우 함수는 OVER() 절을 사용하여 정의되며, 이 절 내에서 윈도우의 범위를 지정합니다. 1. NTILE(n) 결과 집합을 n개의 동일한 크기의 그룹으로 나눕니다. 각 그룹은 번호가 매겨지며, n값에 따라 그룹의 개수가 결정 'PARTITION BY'를 추가하여 category별 계산 SELECT category, value, NTILE(2) OVER (PARTITION BY category ORDER BY value) AS bucket FROM exampl.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 6.
CONCAT 함수 CONCAT 함수 CONCAT, CONCAT_WS, GROUP_CONCAT은 문자열을 결합하는 데 사용되는 함수 1. CONCAT CONCAT 함수는 여러 문자열을 결합하여 하나의 문자열로 만듭니다. 일반적인 사용법은 다음과 같습니다: CONCAT(string1, string2, ...) SELECT CONCAT('Hello', ' ', 'World') AS Result; # 결과: Hello World 2. CONCAT_WS CONCAT_WS 함수는 CONCAT과 유사하지만 구분자(separator)를 지정할 수 있습니다. 처음에 구분자를 한 번만 지정해 놓으면 구분자는 결합되는 각 문자열 사이에 삽입됩니다. 일반적인 사용법은 다음과 같습니다: CONCAT_WS(separator, string1, st.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 5.
재귀 함수 재귀 함수 RECURSIVE 키워드는 SQL에서 재귀적인 쿼리를 작성할 때 사용됩니다. RECURSIVE 쿼리는 특정 데이터 구조의 계층 구조를 탐색하거나, 자기 자신을 참조하는 데이터를 다룰 때 유용한 기능을 제공합니다. 예를 들어, 조직도나 카테고리 트리와 같은 계층 구조를 가진 데이터를 쿼리할 때 사용할 수 있습니다. 다음은 간단한 예시를 통해 RECURSIVE를 설명하겠습니다. # organizations table +----------------+----------------+------------------------+ | department_id | department_name| parent_department_id | +----------------+----------------+-----.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 4.
DataBase (데이터베이스) DataBase (데이터베이스) 1. 데이터베이스 (Database) 데이터베이스는 체계적으로 구성된 데이터의 집합으로, 효율적인 관리와 검색을 위해 구조화되어 있습니다. 정보를 지속적으로 저장, 관리하고, 여러 사용자 또는 응용 프로그램이 안전하게 접근할 수 있도록 하는 것이 목적 2. 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS) DBMS (DataBase Management System) 데이터베이스를 생성, 관리, 조작하는 소프트웨어 시스템으로, 사용자와 데이터 사이의 상호 작용을 관리 MySQL, PostgreSQL, Oracle Database, Microsoft SQL Server 등이 DBMS의 예시 3. 관계형 데이터베이스 (RDB) RDB (Relational DataBase) 데이터를 테이블 .. 공감수 0 댓글수 2 2024. 1. 3.
REGEXP (정규 표현식) REGEXP(Regular Expression, 정규 표현식) MySQL에서 REGEXP는 정규 표현식을 사용하여 문자열을 검색하거나 필터링하는 데 사용되는 연산자입니다. REGEXP 연산자는 WHERE 절에서 사용되어 특정 패턴과 일치하는 문자열을 선택할 수 있습니다. 일반적으로 사용되는 몇 가지 정규 표현식 메타 문자는 다음과 같습니다. 1. '^' (문자열의 시작) / '$' (문자열의 끝) '^': 문자열이 'John'으로 시작하는 행을 찾기 위한 쿼리 '$': 문자열이 'John'으로 끝나는 행을 찾기 위한 쿼리 # ['^'] SELECT * FROM table_name WHERE column_name REGEXP '^John'; # ['$'] SELECT * FROM table_name WHE.. 공감수 1 댓글수 2 2024. 1. 2.
pd.merge 함수 pd.merge pd.merge 함수는 pandas에서 사용되는 데이터프레임을 병합(merge)하는 함수입니다. 이 함수는 SQL의 JOIN 연산과 유사한 동작을 합니다. 다양한 파라미터를 제공하여 다양한 유형의 병합을 수행할 수 있습니다. 기본 구조 pd.merge(df1, df2) df1.merge(df2) (위와 동일한 결과 반환) df1, df2는 병합할 두 데이터프레임을 의미 아래는 pd.merge() 함수의 주요 파라미터들입니다. 1. how 병합(조인) 방법을 지정합니다. 선택사항으로 default = 'inner' (내부 조인) 'inner': 공통된 열(조인 키)에 대해 일치하는 행만을 포함하며, df1과 df2 간의 교집합을 반환 'outer': df1과 df2의 모든 행을 포함하는 합.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 1.
pd.concat 함수 pd.concat pd.concat 함수는 pandas에서 사용되는 데이터프레임을 연결하는 함수입니다. 주로 2개 이상의 데이터프레임을 행 또는 열 방향으로 이어붙일 때 사용됩니다. 기본 구조 pd.concat([df1, df2]) df1과 df2가 아래와 같을 때 자주 사용되는 주요 파라미터 3개에 대한 설명입니다. # df1 A B key 0 A0 B0 K0 1 A1 B1 K1 2 A2 B2 K2 # df2 A B C key 0 A3 B3 C3 K0 1 A4 B4 C4 K1 2 A5 B5 C5 K2 1. axis axis=0(행 방향) / axis=1(열 방향) default = 0 연결할 방향을 나타냅니다. 0이면 행 방향(위아래), 1이면 열 방향(좌우) import pandas as pd # p.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 12. 30.
SQL 집합 연산자 SQL 집합 연산자 UNION: 두 집합의 합집합을 반환, (중복 값 X) UNION ALL: 두 집합의 합집합을 반환, (중복 값 O) INTERSECT: 두 집합의 교집합을 반환 EXCEPT: 첫 번째 집합에서 두 번째 집합을 제외한 차집합을 반환 INNER JOIN(JOIN): 두 테이블 간의 일치하는 행을 연결 1. UNION (중복 X 합집합) 두 집합의 합집합을 반환, (중복 값 X) # table 1 # table 2 +------+ +------+ | nums | | nums | +------+ +------+ | 1 | | 3 | | 2 | | 4 | | 3 | | 5 | +------+ +------+ # 합집합 쿼리 SELECT nums FROM table1 UNION SELECT n.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 12. 29.

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