SELECT COUNT(*)를 빠르게 하는 방법
| 1 | SELECT COUNT(*) FROM Transactions | Performs a full table scan. Slow on large tables. |
| 2 | SELECT CONVERT(bigint, rows) FROM sysindexes WHERE id = OBJECT_ID(‘Transactions’) AND indid < 2 | Fast way to retrieve row count. Depends on statistics and is inaccurate. Run DBCC UPDATEUSAGE(Database) WITH COUNT_ROWS, which can take significant time for large tables. |
| 3 | SELECT CAST(p.rows AS float) FROM sys.tables AS tbl INNER JOIN sys.indexes AS idx ON idx.object_id = tbl.object_id and idx.index_id < 2 INNER JOIN sys.partitions AS p ON p.object_id=CAST(tbl.object_id AS int) AND p.index_id=idx.index_id WHERE ((tbl.name=N’Transactions’ AND SCHEMA_NAME(tbl.schema_id)=’dbo’)) | The way the SQL management studio counts rows (look at table properties, storage, row count). Very fast, but still an approximate number of rows. |
| 4 | SELECT SUM (row_count) FROM sys.dm_db_partition_stats WHERE object_id=OBJECT_ID(‘Transactions’) AND (index_id=0 or index_id=1); | Quick (although not as fast as method 2) operation and equally important, reliable. |
JOIN의 종류와 사용법
두 개 이상의 테이블이나 데이터베이스를 연결하여 데이터를 검색하는 방법 INNER JOIN
- 교집합
- 기준 테이블과 JOIN한 테이블의 중복된 값
- 결과값은 A의 테이블과 B 테이블이 모두 가지고 있는 데이터만 검색
- ( A ( R ) B ) ```sql –문법– SELECT 테이블별칭.조회할칼럼, 테이블별칭.조회할칼럼 FROM 기준테이블 별칭 INNER JOIN 조인테이블 별칭 ON 기준테이블별칭.기준키 = 조인테이블별칭.기준키….
–예제– SELECT A.NAME, –A테이블의 NAME조회 B.AGE –B테이블의 AGE조회 FROM EX_TABLE A INNER JOIN JOIN_TABLE B ON A.NO_EMP = B.NO_EMP AND A.DEPT = B.DEPT
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LEFT OUTER JOIN
- 기준 테이블의 값 + 테이블과 기준 테이블의 중복된 값
- ( A R ( R ) B )
```sql
--문법--
SELECT
테이블별칭.조회할칼럼,
테이블별칭.조회할칼럼
FROM 기준테이블 별칭
LEFT OUTER JOIN 조인테이블 별칭 ON 기준테이블별칭.기준키 = 조인테이블별칭.기준키 .....
--예제--
SELECT
A.NAME, --A테이블의 NAME조회
B.AGE --B테이블의 AGE조회
FROM EX_TABLE A
LEFT OUTER JOIN JOIN_TABLE B ON A.NO_EMP = B.NO_EMP AND A.DEPT = B.DEPT
RIGHT OUTER JOIN
- ( A ( R ) B R ) ```sql –문법– SELECT 테이블별칭.조회할칼럼, 테이블별칭.조회할칼럼 FROM 기준테이블 별칭 RIGHT OUTER JOIN 조인테이블 별칭 ON 기준테이블별칭.기준키 = 조인테이블별칭.기준키 …..
–예제– SELECT A.NAME, –A테이블의 NAME조회 B.AGE –B테이블의 AGE조회 FROM EX_TABLE A RIGHT OUTER JOIN JOIN_TABLE B ON A.NO_EMP = B.NO_EMP AND A.DEPT = B.DEPT
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FULL OUTER JOIN
- ( A R ( R ) B R )
```sql
--문법--
SELECT
테이블별칭.조회할칼럼,
테이블별칭.조회할칼럼
FROM 기준테이블 별칭
FULL OUTER JOIN 조인테이블 별칭 ON 기준테이블별칭.기준키 = 조인테이블별칭.기준키 .....
--예제--
SELECT
A.NAME, --A테이블의 NAME조회
B.AGE --B테이블의 AGE조회
FROM EX_TABLE A
FULL OUTER JOIN JOIN_TABLE B ON A.NO_EMP = B.NO_EMP AND A.DEPT = B.DEPT
CROSS JOIN
- A의 데이터 * B의 데이터 ```sql –문법(첫번째방식)– SELECT 테이블별칭.조회할칼럼, 테이블별칭.조회할칼럼 FROM 기준테이블 별칭 CROSS JOIN 조인테이블 별칭
–예제(첫번째방식)– SELECT A.NAME, –A테이블의 NAME조회 B.AGE –B테이블의 AGE조회 FROM EX_TABLE A CROSS JOIN JOIN_TABLE B
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–문법(두번째방식)– SELECT 테이블별칭.조회할칼럼, 테이블별칭.조회할칼럼 FROM 기준테이블 별칭,조인테이블 별칭
–예제(두번째방식)– SELECT A.NAME, –A테이블의 NAME조회 B.AGE –B테이블의 AGE조회 FROM EX_TABLE A,JOIN_TABLE B
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SELF JOIN
```sql
--문법--
SELECT
테이블별칭.조회할칼럼,
테이블별칭.조회할칼럼
FROM 테이블 별칭,테이블 별칭2
--예제--
SELECT
A.NAME, --A테이블의 NAME조회
B.AGE --B테이블의 AGE조회
FROM EX_TABLE A,EX_TABLE B
pyodbc에서 Stored Procedure가 제대로 실행 또는 반영이 안될 경우
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with engine.connect() as con:
### 아래의 설정을 추가
con.execution_options(autocommit=True, isolation_level='READ UNCOMMITTED')
### SET NOCOUNT ON을 선으로 실행
### 추가적으로 @muted = 1을 넣는지 여부는 분석 중
con.execute('SET NOCOUNT ON; {your procedure code here} @param_1 = 'variable')