IT's 잡탕찌개 블로그

Zero Trust Model이란?

. 말 그대로 믿지못하고 끊임없이 확인한다는 의미의 모델.

. 접근하려는 모든 것에 대한 접근권한을 부여하기 이전에 인증확인을 해야한다는 것.

 - 실제 사용자가 맞는지, 어떻게 접근을 요청했는지, 안전한 접근인지 등등

. 해당 model은 기존 레거시 시스템에는 적용하기가 다소 난해하다.

. 새로 구현하는 cloud service등에 적용하면 좋다.

. 관련 키워드 : OAuth

알아두면 유용한 함수들

. ABS(`val`) : val의 절대값 출력

. CREATEST(`val1`, `val2`, ....`valN`) : 주어진 n개의 값들 중 가장 큰 값을 반환

. LEAST(`val1`, `val2`, ....`valN`) : 주어진 n개의 값들 중 가장 작은 값을 반환

. CONCAT('Str1', 'Str2', 'Str3',...) : 주어진 문자열들을 모두 연결한 후 반환

. SUBSTR('문자열', startPos, length) : 문자열의 startPos 부터 Length만큼을 반환

알아두면 좋은 함수들 (Group화 관련)

. COUNT(`columnName`) : 사용 시 해당 columnName에 속한 항목의 갯수를 반환

. SUM(`columnName`) : 해당 column들의 합계를 반환

. AVG(`columnName`) : 해당 Column들의 평균을 반환

. MAX(`columnName`) , MIN(`columnName`) : 각각 그룹화된 항목 중 최대값, 최소값을 반환

알아두면 좋은 함수들 (date 관련)

. CURRENT_TIMESTAMP : 해당 장비의 시간을 반환

. GET_UTCDATE() : 해당 장비의 UTC시간을 반환

. DATE_ADD(date1, deltaVal, `ValType`) : date1에 deltaVal만큼 추가 후 반환 (ValType은 시간, 분 초 등등)

. DATE_SUB(date1, deltaVal, `ValType`) : date1에 deltaVal만큼 감소 후 반환(ValType은 시간, 분 초 등등)

알아두면 좋은 함수들 (JOIN 관련)

쉽게 이해하기

옆의 그림의 경우 RIGHT JOIN을 표현한 그림이다.

RIGHT쪽으로 JOIN시킬 때

아래의 화살표에 해당하는 경우 매칭되는 값이 존재하지만

위의 화살표에 해당되는 경우 매칭되는 값이 존재하지 않는다.

따라서 이경우 해당 매칭값에 대하여 NULL값을 출력한다.

( LEFT JOIN의 경우 위와 반대 )

DataBase

. 생성 : Create database `DBName`

. 삭제 : Drop database `DBName`

. DB 목록 조회 : SHOW databases

. 선택 : USE `DBName`

Table

. 생성

//table 명과 해당 table에 속하는 column들의 이름, 속성 지정.
CREATE TABLE `TableName`(
 `ColumnName_1` Int Private key, 
 `ColumnName_2` varchar(100) not null,
)

. 삭제

//Table을 아예 삭제해버린다.
DROP TABLE `TableName`;

//Table의 내용물만 비운다, 기존 Table은 텅빈상태로 존재.
Truncate Table `TableName`;

. scheme 조회

//해당 table의 scheme을 조회
desc `TableName`;

. Index 지정

ALTER TABLE `TableName` ADD INDEX `IndexName` (관련 Column-1, 관련 Column-2, ...);

. Index 제거

ALTER TABLE `TableName` DROP INDEX `indexName`;

. Column 생성

ALTER TABLE `tableName` ADD `ColumnName` Column 관련 속성 지정

. Column 삭제

ALTER TABLE `tableName` DROP `columnName`;

. Column 변경

ALTER TABLE `tableName` CHANGE `columnName` 새로운 Column 속성들;

Group 조회

특정 쿼리~ +  `tableName` group by `columnName` HAVING `조건`;

/*
ex : SELECT `T1` GROUP BY `COL1` HAVING COUNT(COL1) > 1;
 -> col1에 대해서 group화 한 후 col1이 1 초과인 경우를 출력
*/