{ "componentChunkName": "component---src-templates-blog-template-js", "path": "/db-basic-sql-queries/", "result": {"data":{"cur":{"id":"9b9f488f-897b-5b25-9a02-60a6b4dc4571","html":"

🔍 기본 검색 Query

\n
SELECT      <attribute list>\nFROM        <relation list>\n[ WHERE     <condition> ]\n-- for aggregates\n[ GROUP BY  <attribute list> ]\n[ HAVING    <condition> ]\n[ ORDER BY  <attribute list> [DESC] ];
\n

SELECT 문

\n

데이터베이스에서 정보 검색을 하는데 가장 기본이 되는 구문으로, SELECT-FROM-WHERE 형태가 기본적인 형태다.

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\n

relational algebra에서 selection과는 다름

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\n

ex)

\n
SELECT Name\nFROM Employee\nWHERE Age >= 20;
\n

Aliasing / Renaming

\n

두 개 이상의 attribute들이 서로 이름이 같은 경우에는 다음과 같이 이름을 바꾸거나 명시해 표현할 수 있다.

\n
SELECT E.Fname, E.Lname, S.Fname, S.Lname\nFROM EMPLOYEE (AS) E, EMPLOYEE (AS) S\nWHERE E.Super_ssn = S.ssn;
\n
\n

SQL 질의는 데이터를 검색할 때, “어떻게” 가 아닌 “어떤” 데이터를 검색하기 원하는지 기술하기 때문에 비절차적(non-procedural) 이고, 선언적(declarative) 이다.

\n
\n
\n

📦 SQL 집합 연산자

\n

SQL은 중복된 튜플을 제거하지 않는다.

\n
    \n
  1. 중복 제거는 비용이 많이 든다.
    2. \n
  2. 사용자가 쿼리 결과에서 중복 튜플을 보기 원할 수도 있다.
    3. \n
  3. 집계 함수(sum, avg, max, distinct, …)를 사용할 때 대부분 중복 제거를 원하지 않는다.
    4. \n
\n

중복 제거를 원한다면 다음과 같이 DISTINCT를 사용할 수 있다.

\n
SELECT DISTINCT Salary\nFROM EMPLOYEE;
\n

Set 연산자

\n

UNION (합집합) / EXCEPT (차집합) / INTERSECT (교집합)\nSet 연산자를 사용하기 위해서는 두 테이블이 Type-compatible 해야 한다.

\n
\n

Type-compatible

\n
    \n
  1. 두 relation은 같은 attribute를 가져야 함
    2. \n
  2. attribute는 두 relation에서 같은 순서로 나타나야 함
    3. \n
\n
\n
(\n  SELECT DISTINCT Pnumber\n  FROM PROJECT, WORKS_ON, EMPLOYEE\n  WHERE Pnumber = Pno AND Essn = Ssn AND Lname = 'Smith'\n)\nUNION\n(\n  SELECT DISTINCT Pnumber\n  FROM PROJECT, DEPARTMENT, EMPLOYEE\n  WHERE Dnum = Dnumber AND Mgr_ssn = Ssn AND Lname = 'Smith'\n);
\n
\n

⚙ SQL 추가 기능

\n

Substring Pattern Matching

\n

LIKE 비교 연산자

\n\n

산술 연산자

\n\n

질의 결과 정렬

\n

ORDER BY 절

\n\n
[...]\nORDER BY D.Dname DESC, E.Lname ASC, E.Fname ASC;
\n
\n

✔ INSERT 문

\n

relation에 tuple을 추가하기 위해 사용

\n\n
INSERT INTO EMPLOYEE (Fname, Lname, Dno)\nVALUES ('Fernando', 'Tatis', 4);
\n

위 예시와 같이 원하는 attribute 값만 명시하여 INSERT문을 작성할 수 있다.
\n(=> 명시되지 않은 값들은 DEFAULT 또는 NULL로 설정됨)
\nattribute 값을 명시하지 않을 경우, NULL을 포함한 모든 값을 작성해야 한다.

\n
\n

❌ DELETE 문

\n

조건에 맞는 relation에서 tuple을 삭제하기 위해 사용

\n\n
DELETE FROM EMPLOYEE\nWHERE Dno = 5;
\n
\n

✂ UPDATE 문

\n

조건에 맞는 relation에서 tuple을 업데이트하기 위해 사용

\n\n
UPDATE EMPLOYEE E\nSET E.Dno = 5,\nWHERE E.Lname = 'Tatis';
\n
\n\n
","excerpt":"🔍 기본 검색 Query SELECT 문 데이터베이스에서 정보 검색을 하는데 가장 기본이 되는 구문으로, 형태가 기본적인 형태다. relational algebra에서 selection과는 다름 ex) Aliasing / Renaming 두 개 이상의 attribute들이 서로 이름이 같은 경우에는 다음과 같이 이름을 바꾸거나 명시해 표현할 수 있다. SQL 질의는 데이터를 검색할 때, “어떻게” 가 아닌 “어떤” 데이터를 검색하기 원하는지 기술하기 때문에 비절차적(non-procedural) 이고, 선언적(declarative) 이다. 📦 SQL 집합 연산자 SQL은 중복된 튜플을 제거하지 않는다. 중복 제거는 비용이 많이 든다. 사용자가 쿼리 결과에서 중복 튜플을 보기 원할 수도 있다. 집계 함수(sum, avg, max, distinct, …)를 사용할 때 대부분 중복 제거를 원하지 않는다. 중복 제거를 원한다면 다음과 같이 를 사용할 수 있다. Set 연산자 UNION (…","frontmatter":{"date":"March 16, 2022","title":"[Database] Basic SQL Queries","categories":"Database","author":"JFe","emoji":"🙋‍♀️"},"fields":{"slug":"/db-basic-sql-queries/"}},"next":{"id":"3b9115f0-464e-53d2-9908-0d5c171d5e69","html":"

문제

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https://www.acmicpc.net/problem/17136

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<그림 1>과 같이 정사각형 모양을 한 다섯 종류의 색종이가 있다. 색종이의 크기는 1×1, 2×2, 3×3, 4×4, 5×5로 총 다섯 종류가 있으며, 각 종류의 색종이는 5개씩 가지고 있다.

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\n \n \n

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색종이를 크기가 10×10인 종이 위에 붙이려고 한다. 종이는 1×1 크기의 칸으로 나누어져 있으며, 각각의 칸에는 0 또는 1이 적혀 있다. 1이 적힌 칸은 모두 색종이로 덮여져야 한다. 색종이를 붙일 때는 종이의 경계 밖으로 나가서는 안되고, 겹쳐도 안 된다. 또, 칸의 경계와 일치하게 붙여야 한다. 0이 적힌 칸에는 색종이가 있으면 안 된다.

\n

종이가 주어졌을 때, 1이 적힌 모든 칸을 붙이는데 필요한 색종이의 최소 개수를 구해보자.

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\n

입력

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총 10개의 줄에 종이의 각 칸에 적힌 수가 주어진다.

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\n

출력

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모든 1을 덮는데 필요한 색종이의 최소 개수를 출력한다. 1을 모두 덮는 것이 불가능한 경우에는 -1을 출력한다.

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🔍 Algorithm

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Brute Force, Backtracking

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💻 Logic

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def check_attach(y, x):\n    arr = []\n    # 1부터 5까지 크기별 색종이 전부 확인\n    for k in range(1, 6):\n        for i in range(k):\n            for j in range(k):\n                # 범위에 벗어나거나 0을 만나서 색종이를 붙일 수 없는 경우\n                if y+i >= 10 or x+j >= 10 or field[y+i][x+j] == 0:\n                    return arr\n        arr.append(k)\n    return arr
\n\n
\n
def search(one_cnt, cnt):\n    global result, paper_cnt\n    # 1을 전부 덮은 경우, 최소 result 계산\n    if one_cnt == 0:\n        result = min(result, cnt)\n        return\n    for i in range(10):\n        for j in range(10):\n            # 1인 경우 붙일 수 있는 색종이 확인\n            if field[i][j] == 1:\n                arr = check_attach(i, j)\n                for n in arr:\n                    # 해당 색종이가 남아 있으면 계산 후 재귀\n                    if paper_cnt[n-1] > 0:\n                        paper_cnt[n-1] -= 1\n                        for y in range(n):\n                            for x in range(n):\n                                field[i+y][j+x] = 0\n                        search(one_cnt - (n ** 2), cnt + 1)\n                        paper_cnt[n-1] += 1\n                        for y in range(n):\n                            for x in range(n):\n                                field[i+y][j+x] = 1\n                return
\n\n
\n

🧩 Code

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전체 코드 확인\n
import sys\n\ndef check_attach(y, x):\n    arr = []\n    # 1부터 5까지 크기별 색종이 전부 확인\n    for k in range(1, 6):\n        for i in range(k):\n            for j in range(k):\n                # 범위에 벗어나거나 0을 만나서 색종이를 붙일 수 없는 경우\n                if y+i >= 10 or x+j >= 10 or field[y+i][x+j] == 0:\n                    return arr\n        arr.append(k)\n    return arr\n\ndef search(one_cnt, cnt):\n    global result, paper_cnt\n    # 1을 전부 덮은 경우, 최소 result 계산\n    if one_cnt == 0:\n        result = min(result, cnt)\n        return\n    for i in range(10):\n        for j in range(10):\n            # 1인 경우 붙일 수 있는 색종이 확인\n            if field[i][j] == 1:\n                arr = check_attach(i, j)\n                for n in arr:\n                    # 해당 색종이가 남아 있으면 계산 후 재귀\n                    if paper_cnt[n-1] > 0:\n                        paper_cnt[n-1] -= 1\n                        for y in range(n):\n                            for x in range(n):\n                                field[i+y][j+x] = 0\n                        search(one_cnt - (n ** 2), cnt + 1)\n                        paper_cnt[n-1] += 1\n                        for y in range(n):\n                            for x in range(n):\n                                field[i+y][j+x] = 1\n                return\n\nfield = [[int(x) for x in sys.stdin.readline().split()]for _ in range(10)]\npaper_cnt = [5, 5, 5, 5, 5]\none_cnt, result = 0, sys.maxsize\n\nfor i in range(10):\n    for j in range(10):\n        if field[i][j] == 1:\n            one_cnt += 1\nsearch(one_cnt, 0)\nif result == sys.maxsize:\n    result = -1\nprint(result)
\n
\n
\n

📝 Review

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처음에는 제일 큰 색종이부터 붙이면 되겠지라고 생각하고 그리디 방식으로 풀려고 했는데 아니었다…
\n백트래킹 방식으로 풀어야 되는걸 알고나서 재귀로 풀려고 했는데 감이 안잡혀서 몇몇 힌트를 참고했다,,
\n나중에 다시 한번 풀어봐야 하는 문제. 재귀는 어려워

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\n\n
","frontmatter":{"date":"March 15, 2022","title":"[BOJ] 17136번: 색종이 붙이기 (Python)","categories":"Algorithm","author":"JFe","emoji":"💻"},"fields":{"slug":"/boj-17136/"}},"prev":{"id":"9c341e89-4d8d-53f6-b8b7-018aafb7091a","html":"

문제

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https://www.acmicpc.net/problem/17472

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섬으로 이루어진 나라가 있고, 모든 섬을 다리로 연결하려고 한다. 이 나라의 지도는 N×M 크기의 이차원 격자로 나타낼 수 있고, 격자의 각 칸은 땅이거나 바다이다.

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섬은 연결된 땅이 상하좌우로 붙어있는 덩어리를 말하고, 아래 그림은 네 개의 섬으로 이루어진 나라이다. 색칠되어있는 칸은 땅이다.

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다리는 바다에만 건설할 수 있고, 다리의 길이는 다리가 격자에서 차지하는 칸의 수이다. 다리를 연결해서 모든 섬을 연결하려고 한다. 섬 A에서 다리를 통해 섬 B로 갈 수 있을 때, 섬 A와 B를 연결되었다고 한다. 다리의 양 끝은 섬과 인접한 바다 위에 있어야 하고, 한 다리의 방향이 중간에 바뀌면 안된다. 또, 다리의 길이는 2 이상이어야 한다.

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다리의 방향이 중간에 바뀌면 안되기 때문에, 다리의 방향은 가로 또는 세로가 될 수 밖에 없다. 방향이 가로인 다리는 다리의 양 끝이 가로 방향으로 섬과 인접해야 하고, 방향이 세로인 다리는 다리의 양 끝이 세로 방향으로 섬과 인접해야 한다.

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섬 A와 B를 연결하는 다리가 중간에 섬 C와 인접한 바다를 지나가는 경우에 섬 C는 A, B와 연결되어있는 것이 아니다.

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아래 그림은 섬을 모두 연결하는 올바른 2가지 방법이고, 다리는 회색으로 색칠되어 있다. 섬은 정수, 다리는 알파벳 대문자로 구분했다.

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다음은 올바르지 않은 3가지 방법이다

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나라의 정보가 주어졌을 때, 모든 섬을 연결하는 다리 길이의 최솟값을 구해보자.

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입력

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첫째 줄에 지도의 세로 크기 N과 가로 크기 M이 주어진다. 둘째 줄부터 N개의 줄에 지도의 정보가 주어진다. 각 줄은 M개의 수로 이루어져 있으며, 수는 0 또는 1이다. 0은 바다, 1은 땅을 의미한다.

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출력

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모든 섬을 연결하는 다리 길이의 최솟값을 출력한다. 모든 섬을 연결하는 것이 불가능하면 -1을 출력한다.

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🔍 Algorithm

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Brute Force, BFS, DFS, Kruskal

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💻 Logic

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def number_island(x, y, cnt):\n    q = deque()\n    q.append((x, y))\n    map_list[y][x] = cnt\n    # BFS 탐색\n    while q:\n        x, y = q.popleft()\n        for i in range(4):\n            next_x, next_y = x + dx[i], y + dy[i]\n            if 0 <= next_x < M and 0 <= next_y < N:\n                if not visited[next_y][next_x] and map_list[next_y][next_x] == 1:\n                    map_list[next_y][next_x] = cnt\n                    q.append((next_x, next_y))\n                    visited[next_y][next_x] = True
\n\n
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def make_bridge(x, y, dest):\n    result = sys.maxsize\n    # 방향 4군데\n    for i in range(4):\n        stack = []\n        stack.append((x, y))\n        length = 0\n        # 그 방향으로 DFS 탐색\n        while stack:\n            cur_x, cur_y = stack.pop()\n            next_x, next_y = cur_x + dx[i], cur_y + dy[i]\n            # 범위 벗어나는 경우\n            if not (0 <= next_x < M and 0 <= next_y < N):\n                break\n            # 바다인 경우\n            elif map_list[next_y][next_x] == 0:\n                length += 1\n                stack.append((next_x, next_y))\n            # 목적지인 경우\n            elif map_list[next_y][next_x] == dest:\n                if length >= 2:\n                    result = min(result, length)\n                break\n            # 목적지가 아닌 땅인 경우\n            else:\n                break\n    return result
\n\n
\n
def find_parent(parent, x):\n    if parent[x] != x:\n        parent[x] = find_parent(parent, parent[x])\n    return parent[x]\n\ndef union_parent(parent, a, b):\n    a = find_parent(parent, a)\n    b = find_parent(parent, b)\n    if(a < b):\n        parent[b] = a\n    else:\n        parent[a] = b\n\ndef kruskal():\n    result, cnt = 0, 0\n    while h:\n        l, a, b = heapq.heappop(h)\n        if find_parent(parent, a) != find_parent(parent, b):\n            union_parent(parent, a, b)\n            result += l\n            cnt += 1\n    # 모든 노드 방문했는지 확인\n    if cnt != island_cnt-2:\n        return -1\n    return result
\n\n
\n
for i in range(N):\n    for j in range(M):\n        if not visited[i][j] and map_list[i][j] == 1:\n            number_island(j, i, island_cnt)\n            island_cnt += 1\n\nparent = [int(x) for x in range(island_cnt)]\n# 섬 조합 쌍 생성\ncomb_list = combinations([int(x) for x in range(1, island_cnt)], 2)\nfor comb in comb_list:\n    comb = list(comb)\n    bridge_len = sys.maxsize\n    for i in range(N):\n        for j in range(M):\n            # 해당 조합에 맞는 다리 만들고 길이 최솟값 저장\n            if map_list[i][j] == comb[0]:\n                result = make_bridge(j, i, comb[1])\n                bridge_len = min(result, bridge_len)\n    # 섬, 다리 조합 우선순위 큐에 저장\n    if bridge_len != sys.maxsize:\n        heapq.heappush(h, [bridge_len, comb[0], comb[1]])\n# 크루스칼 알고리즘 수행\nprint(kruskal())
\n\n
\n

🧩 Code

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전체 코드 확인\n
import sys, heapq\nfrom collections import deque\nfrom itertools import combinations\n\ndef number_island(x, y, cnt):\n    q = deque()\n    q.append((x, y))\n    map_list[y][x] = cnt\n    # BFS 탐색\n    while q:\n        x, y = q.popleft()\n        for i in range(4):\n            next_x, next_y = x + dx[i], y + dy[i]\n            if 0 <= next_x < M and 0 <= next_y < N:\n                if not visited[next_y][next_x] and map_list[next_y][next_x] == 1:\n                    map_list[next_y][next_x] = cnt\n                    q.append((next_x, next_y))\n                    visited[next_y][next_x] = True\n\ndef make_bridge(x, y, dest):\n    result = sys.maxsize\n    # 방향 4군데\n    for i in range(4):\n        stack = []\n        stack.append((x, y))\n        length = 0\n        # 그 방향으로 DFS 탐색\n        while stack:\n            cur_x, cur_y = stack.pop()\n            next_x, next_y = cur_x + dx[i], cur_y + dy[i]\n            # 범위 벗어나는 경우\n            if not (0 <= next_x < M and 0 <= next_y < N):\n                break\n            # 바다인 경우\n            elif map_list[next_y][next_x] == 0:\n                length += 1\n                stack.append((next_x, next_y))\n            # 목적지인 경우\n            elif map_list[next_y][next_x] == dest:\n                if length >= 2:\n                    result = min(result, length)\n                break\n            # 목적지가 아닌 땅인 경우\n            else:\n                break\n    return result\n\ndef find_parent(parent, x):\n    if parent[x] != x:\n        parent[x] = find_parent(parent, parent[x])\n    return parent[x]\n\ndef union_parent(parent, a, b):\n    a = find_parent(parent, a)\n    b = find_parent(parent, b)\n    if(a < b):\n        parent[b] = a\n    else:\n        parent[a] = b\n\ndef kruskal():\n    result, cnt = 0, 0\n    while h:\n        l, a, b = heapq.heappop(h)\n        if find_parent(parent, a) != find_parent(parent, b):\n            union_parent(parent, a, b)\n            result += l\n            cnt += 1\n    # 모든 노드 방문했는지 확인\n    if cnt != island_cnt-2:\n        return -1\n    return result\n\nN, M = map(int, sys.stdin.readline().split())\nmap_list = [[int(x) for x in sys.stdin.readline().split()] for _ in range(N)]\nvisited = [[False for _ in range(M)] for _ in range(N)]\ndx = [1, 0, -1, 0]\ndy = [0, 1, 0, -1]\nisland_cnt, h = 1, []\n\nfor i in range(N):\n    for j in range(M):\n        if not visited[i][j] and map_list[i][j] == 1:\n            number_island(j, i, island_cnt)\n            island_cnt += 1\n\nparent = [int(x) for x in range(island_cnt)]\n# 섬 조합 쌍 생성\ncomb_list = combinations([int(x) for x in range(1, island_cnt)], 2)\nfor comb in comb_list:\n    comb = list(comb)\n    bridge_len = sys.maxsize\n    for i in range(N):\n        for j in range(M):\n            # 해당 조합에 맞는 다리 만들고 길이 최솟값 저장\n            if map_list[i][j] == comb[0]:\n                result = make_bridge(j, i, comb[1])\n                bridge_len = min(result, bridge_len)\n    # 섬, 다리 조합 우선순위 큐에 저장\n    if bridge_len != sys.maxsize:\n        heapq.heappush(h, [bridge_len, comb[0], comb[1]])\n# 크루스칼 알고리즘 수행\nprint(kruskal())
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📝 Review

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DFS, BFS, MST 다 섞여있는 복잡한 문제였다.
\n아직은 문제를 보고 어떤 알고리즘을 사용해야 되는지 판단하는게 익숙하지 않아서 문제에 적혀있는 알고리즘 분류를 보고 문제를 풀었다,,
\nKruskal 알고리즘은 기억이 잘 안나서 이코테 파이썬 코드를 참고해서 다시 공부하고 구현했다.
\n문제마다 어떤 알고리즘을 사용해야 되는지 잘 판단할 수 있도록 연습해야겠다..!

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