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MSSQL에서 자주 발생하는 문제 쿼리와 튜닝 솔루션 데이터베이스 성능 저하의 주요 원인은 비효율적인 쿼리 작성에 있습니다. 아래 주요 사례별로 문제 쿼리, 원인, 그리고 변경 쿼리를 제시합니다. 이를 참고해 쿼리 성능을 크게 개선할 수 있습니다.1. SELECT * 사용으로 인한 불필요한 I/O 증가문제 쿼리SELECT *FROM Sales.SalesOrderHeaderWHERE OrderDate >= '2025-01-01';원인테이블의 모든 컬럼을 가져와 불필요한 데이터 I/O와 네트워크 전송 비용이 발생실제 필요한 컬럼을 명시하지 않아 SQL Server가 테이블 스캔 유도변경 쿼리SELECT OrderID, CustomerID, OrderDate, TotalDueFROM Sales.SalesOrderHeaderWHERE OrderDate >= '20.. 2025. 11. 3.
SELECT부터 ORDER BY까지: 읽기와 실행 순서 가이드 SQL 쿼리를 작성하거나 읽을 때, 사람이 이해하기 좋은 논리적 순서(작성·읽기 순서)와 실제 데이터베이스 엔진이 처리하는 물리적 순서(실행 순서)는 다릅니다. 이 글에서는 주요 키워드별 기능과 함께 두 가지 순서를 명확히 정리하고, 다양한 예시 쿼리를 통해 읽기·처리 과정을 단계별로 설명합니다.1. SQL 핵심 키워드와 역할SELECT: 결과로 출력할 컬럼(또는 계산 결과)을 지정FROM: 조회할 테이블(또는 서브쿼리, 조인)을 지정WHERE: 행(Row) 단위 필터링 조건 지정GROUP BY: 특정 컬럼별로 그룹화하여 집계함수 적용HAVING: 그룹화된 결과에 대한 필터링 조건 지정ORDER BY: 최종 결과의 정렬 기준 지정UNION / UNION ALL: 둘 이상의 SELECT 결과를 위아래로 합.. 2025. 11. 1.
정형·반정형·비정형 데이터 가이드: 개념부터 실전 활용까지 현대 데이터 중심의 비즈니스 환경에서 데이터의 다양한 형태를 이해하는 것은 필수적입니다. 데이터는 구조적 관점에서 정형, 반정형, 비정형으로 분류되며, 각각은 고유한 특성과 활용 방법을 가지고 있습니다.정형 데이터(Structured Data)정의와 특징정형 데이터는 미리 정의된 데이터 모델이나 스키마에 따라 구조화된 데이터입니다. 테이블의 행과 열 형태로 저장되며, 각 열은 특정 속성을 나타내고 각 행은 하나의 레코드를 의미합니다.주요 특징:스키마 구조 지원: 데이터베이스 스키마가 사전에 정의되어 있음고정된 필드: 모든 데이터가 일관된 형식을 따름SQL 쿼리 지원: 구조화된 쿼리 언어로 검색 및 분석 가능높은 데이터 일관성: 데이터 무결성과 품질 보장대표적인 예시비즈니스 데이터:고객 정보 (이름, 전화.. 2025. 10. 31.
다양한 네이밍 룰(Naming Conventions) 정리 및 비교 분석 프로그래밍에서 일관된 네이밍 규칙을 사용하는 것은 코드 가독성과 유지보수성을 크게 향상시킵니다. 이 글에서는 대표적인 네이밍 방식인 카멜 케이스(Camel Case), 스네이크 케이스(Snake Case), 파스칼 케이스(Pascal Case), 케밥 케이스(Kebab Case), 헝가리안 표기법(Hungarian Notation) 등을 살펴보고, 각 표기법의 장단점과 사용 사례, 구체적 예시를 정리합니다.1. 카멜 케이스 (camelCase)정의단어의 첫 글자는 소문자, 이후 단어의 첫 글자는 대문자로 연결하는 방식.장점언어 구문과 자연스럽게 어울려 긴 이름도 읽기 쉬움JavaScript, Java, C# 등 주요 언어의 변수·함수 표준단점단어 구분이 대소문자만으로 이루어져 눈에 띄지 않는 경우 있음언.. 2025. 10. 30.
(Power BI) Paginated Reports로 대용량 인쇄형 보고서 만들기 Paginated Reports는 전통적 ‘페이지 기반’ 레이아웃을 제공하는 정형 보고서 형식으로, PDF·Word·Excel 등으로 고정된 형태로 출력할 수 있다. 머리말·바닥글, 여백, 용지 크기를 세밀하게 제어해 인쇄·배포에 최적화된 보고서를 제작할 수 있다. 주요 특징고정 레이아웃: 페이지 크기·여백·머리말·바닥글 완전 제어다중 페이지 출력: 수십~수백 페이지까지 자동 페이징서브리포트·매개변수 지원: 복잡한 구조 및 사용자별 필터링 가능다양한 출력 형식: PDF, Word, Excel, CSV, 이미지 등왜 Paginated Reports를 써야 하는가?기업 환경에서 전통적 경영·회계 보고서, 감사 문서, 규제 제출 문서 등은 고정된 양식을 엄격히 준수해야 한다.대용량 정형 데이터를 페이지 단위로.. 2025. 10. 29.
AI 트랜스포메이션을 위한 기술 가이드: 벡터DB부터 LLMOps까지 기업이 AI를 단순한 도구에서 핵심 비즈니스 자산으로 변화시키려면, 일반적인 AI 모델을 기업만의 데이터와 지식으로 특화시켜야 합니다. 이 과정에서 필요한 핵심 기술들과 용어들을 체계적으로 정리해보겠습니다. 1. 파인튜닝(Fine-tuning): AI 모델을 기업에 맞게 특화하기파인튜닝의 정의와 중요성파인튜닝은 이미 훈련된 AI 모델을 기업의 특정 데이터와 작업에 맞게 추가로 학습시키는 과정입니다. 일반적인 대화형 AI가 범용적인 답변을 제공한다면, 파인튜닝된 모델은 기업의 전문 용어, 업무 프로세스, 고유한 지식을 이해하고 활용할 수 있습니다.파인튜닝이 필요한 상황업계별 전문화: 의료, 금융, 제조업 등 각 산업의 고유한 용어와 프로세스를 AI가 정확히 이해해야 할 때 필요합니다. 예를 들어, 의료 분.. 2025. 10. 29.
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