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- 2008.12.19 700번 버스
- 2008.12.17 CD금리 15bp 추가하락..`2년8개월 최저치`
- 2008.12.13 우편번호 검색
- 2008.12.11 한국은행은 11일 기준금리를 현행 4.00%에서 3.00%로 1.00%포인트 내린다고 발표했다.
- 2008.12.08 계층적 질의(hierarchical query)
- 2008.12.08 grouping sets 사용법
- 2008.12.03 ss 1
- 2008.11.18 필리핀
2008. 12. 17. 17:53
CD금리 15bp 추가하락..`2년8개월 최저치`
기사입력 2008-12-17 17:00 
| 광고 | |||
- "한은 유동성 공급 효과"
[이데일리 정원석기자] 주택담보대출의 기준금리로 적용되는 양도성예금증서(CD) 금리가 가파른 하락세를 이어갔다. 전날 25bp 하락한데 이어 오늘은 15bp 하락했다.
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2008. 12. 13. 00:34
2008. 12. 11. 15:36
연 3.00%로 낮춰..사상 최저 수준
금통위, 추가 금리인하 가능성 시사
(서울=연합뉴스) 윤근영 기자= 한국은행은 11일 기준금리를 현행 4.00%에서 3.00%로 1.00%포인트 내린다고 발표했다. 또 총액한도대출 금리를 현행 연 2.25%에서 1.75%로 낮췄다.
한은은 이날 오전 정례 금융통화위원회에서 이렇게 결정했다고 밝혔다.
한은은 5.25%였던 기준금리를 지난 10월 9일 5.0%로 내린데 이어 같은 달 28일에는 4.25%로 0.75% 포인트나 파격적으로 인하했고 지난달 7일에는 4.00%로 낮췄다.
기준금리 3.00%는 역대 최저치인 3.25%(2004년 11월11일)보다 0.25%포인트나 낮은 것이다. 통화정책이 통화량에서 기준금리로 바뀐 1999년 이후에 기준금리가 3.0%로 내려간 적은 한번도 없었다.
또 그동안 한은이 1.00%포인트의 큰 폭으로 기준금리를 내린 사례는 없었다. 이번 금리인하는 경기의 빠른 하강을 막고 자금경색을 풀어주기 위한 것이다.
keunyoung@yna.co.kr
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2008. 12. 8. 22:51
http://radiocom.kunsan.ac.kr/lecture/oracle/statement_select/hierarchical_query.html
계층적 질의(hierarchical query)
관계형 데이터베이스는 2차원 테이블 구조에 의해 모든 데이터를 저장한다.
하지만, 실무에서는 기업의 조직도, 집안의 족보처럼 계층적인 데이터 구조를 많이 사용하고 있다.
따라서 평면적인 구조를 가지는 테이블에서도 계층적인 데이터를 저장하여 조회할 수 있는 방법이 필요하다.
테이블에서 기업의 조직도와 같은 계층적인 데이터 자체를 저장하기는 어렵다. 하지만, 관계형 데이터베이스에서도 데이터간의 부모-자식 관계를 표현할 수 있는 컬럼을 지정하여 계층적인 관계를 표현할 수 있다.
하나의 테이블에서 계층적인 구조를 표현하는 관계를 순환관계(recursive relationship)라고 한다.
예를 들어, 부서 테이블에서 학과, 학부, 단과대학간의 계층적인 관계를 저장하는 컬럼을 지정하여 부서 번호간의 계층적인 관계를 표현할 수 있다.
즉, 이 컬럼에는 학과의 부모는 학부, 학부의 부모는 단과대학 번호를 저장하여 계층적인 관계를 표현할 수 있다.
오라클에서는 계층적인 데이터를 저장한 컬럼으로부터 데이터를 검색하여 계층적으로 출력할 수 있는 기능을 제공한다.
SELECT 문에서 START WITH와 CONNECT BY 절을 이용하여 데이터를 계층적인 형태로 출력할 수 있다.
계층적 질의문에서는 계층적인 출력 형식과 시작 위치를 제어할 수 있다. 계층적인 출력 형식은 top-down 또는 bottom-up 형식이 가능하다.
하지만 계층적 질의문은 조인문이나 뷰에서는 사용할 수 없으며, CONNECT BY 절에서는 서브쿼리 절을 포함할 수 없다.
【형식】 SELECT [LEVEL] {*,컬럼명 [alias],...} FROM 테이블명 WHERE 조건 START WITH 조건 CONNECT BY [PRIOR 컬럼1명 비교연산자 컬럼2명] 또는 [컬럼1명 비교연산자 PRIOR 컬럼2명]【계층구조의 출력형태】1) top-down 출력형식 : 루트 로드부터 먼저 출력 CONNECT BY PRIOR column1 = column2 column1 = 자식 키 column2 = 부모 키 예) CONNECT BY PRIOR deptno = college | 2) bottom-up 출력형식 : 단말 로드부터 먼저 출력 CONNECT BY PRIOR column1 = column2 column1 = 부모 키 column2 = 자식 키 예) CONNECT BY PRIOR college = deptno |
| START WITH 절 | 계층적인 출력 형식을 표현하기 위한 최상위 행 |
| CONNECT BY 절 | 계층관계의 데이터를 지정하는 컬럼 |
| PRIOR 연산자 | CONNECT BY는 PRIOR 연산자와 함께 사용하여 부모 행을 확인할 수 있다. PIOR 연산자의 위치에 따라 top-down 방식인지 bottom up 방식인지를 결정한다. PRIOR 연산자가 붙은 쪽의 컬럼이 부모 행이 된다. |
| WHERE 절 | where 절이 JOIN을 포함하고 있을 경우 CONNECT BY 절을 처리하기 전에 JOIN 조건부를 적용하여 처리하고, JOIN을 포함하고 있지 않을 경우 CONNECT BY 절을 처리한 후에 WHERE 절의 조건을 처리한다. |
| LEVEL | 계층적 질의문에서 검색된 결과에 대해 계층별로 레벨 번호 표시, 루트 노드는 1, 하위 레벨로 갈 수록 1씩 증가 |
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2008. 12. 8. 22:49
http://radiocom.kunsan.ac.kr/lecture/oracle/function/GROUPING_SETS.html
grouping sets 함수는 GROUP BY 절에서 그룹 조건을 여러 개 지정할 수 있는 함수이다. GROUPING SETS 함수의 결과는 각 그룹 조건에 대해 별도로 GROUP BY한 결과를 UNION ALL한 결과와 동일하다. GROUPING SETS 함수는 하나의 SQL문에 의해 여러 개의 그룹 조건을 한꺼번에 지정하여 복잡한 그룹 처리 과정을 단순하게 구성할 수 있다.
Grouping sets 함수는 Group by의 확장된 형태로 하나의 쿼리문에서 원하는 그룹핑 조건을 여러 개 기술할 수 있으며, grouping sets 함수 사용이 불가능한 이전 버전에서 복잡한 union all 연산자를 사용하여 기술하던 것을 간단하게 한 문장 안에서 해결할 수 있어 검색시 효율성이 증대 된다.
다시 말해서, grouping sets 함수를 사용하면, group by ... union all을 사용한 것보다 SQL 문이 간단해지고 또한 실행시 성능이 빨라진다.
【형식】SELECT 컬럼명,그룹함수(컬럼명), GROUPING(컬럼명)FROM 테이블명WHERE 조건GROUP BY [ROLLUP | CUBE] 그룹핑하고자하는 컬럼명, ... [GROUPING SETS (컬럼명,컬럼명, ...), ...]HAVING 그룹조건ORDER BY 컬럼명 또는 위치번호
composite columns란 rollup, cube, grouping sets 절과 같은 기능을 사용하면
표현되는 각 컬럼이 하나가 아닌 복수 개의 컬럼으로 정의되는 경우이며
다음 표를 보고 이해하자.
| composite column 문의 경우 | group by 문의 경우 |
|---|---|
| group by grouping sets(a,b,c) | group by a union all group by b union all group by c |
| group by grouping sets(a,b,(b,c)) | group by a union all group by b union all group by b,c |
| group by grouping sets((a,b,c)) | group by a,b,c |
| group by grouping sets(a,(b),()) | group by a union all group by b union all group by () |
| group by grouping sets(a,rollup(b,c)) | group by a union all group by rollup(b,c) |
| group by rollup(a,b,c) | group by (a,b,c) union all group by (a,b) union all group by (a) union all group by () |
| group by cube(a,b,c) | group by (a,b,c) union all group by (a,b) union all group by (a,c) union all group by (b,c) union all group by (a) union all group by (b) union all group by (c) union all group by () |
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