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[오라클 레퍼런스 함수] COLLECT - nested table 생성하여 집계(나열) ★ COLLECT 구문 COLLECT( [ DISTINCT | UNIQUE ] column [ ORDER BY expr ] ) 목적 COLLECT는 인자로 임의의 유형의 column을 취하고 선택된 행들로부터 입력 유형의 nested table을 생성하는 집계 함수입니다. 이 함수를 정확한 결과를 얻기 위해서는 CAST 함수 내에서 사용해야 합니다. 만약 column이 자체적으로 컬렉션인 경우, COLLECT의 출력은 컬렉션의 nested table이 됩니다. column이 사용자 정의 유형인 경우, 선택적으로 DISTINCT, UNIQUE 및 ORDER BY 절을 사용하려면 해당 column에 MAP 또는 ORDER 메소드가 정의되어 있어야 합니다. 참고: CAST 및 Aggregate Function.. 2023. 8. 1.
[오라클 레퍼런스 함수] COLLATION - 정렬(collation)의 이름 반환 ★ COLLATION 구문 COLLATION(expr) 목적 COLLATION 함수는 expr의 유도된 정렬(collation)의 이름을 반환합니다. 이 함수는 이름이 지정된 정렬과 의사-정렬(pseudo-collation)을 반환합니다. 유도된 정렬이 Unicode Collation Algorithm (UCA) 정렬인 경우, 함수는 해당 이름의 긴 형식을 반환합니다. 이 함수는 포함하는 SQL 문의 컴파일 시점에 평가됩니다. expr을 평가하는 동안 정렬 충돌로 인해 유도된 정렬이 정의되지 않은 경우 함수는 null을 반환합니다. expr은 CHAR, VARCHAR2, LONG, NCHAR 또는 NVARCHAR2 유형의 문자열로 평가되어야 합니다. 이 함수는 VARCHAR2 값을 반환합니다. 노트: C.. 2023. 8. 1.
[오라클 레퍼런스 함수] COALESCE - 첫 번째 non-null 값 반환 ★ COALESCE 구문 COALESCE(expr [, expr ]...) 목적 COALESCE 함수는 표현식 목록에서 첫 번째 non-null expr을 반환합니다. 적어도 두 개의 표현식을 지정해야 합니다. 모든 expr이 null로 평가되면 함수는 null을 반환합니다. Oracle 데이터베이스는 단락 평가(short-circuit evaluation)를 사용합니다. 데이터베이스는 각 expr 값을 평가하고 NULL인지 여부를 결정할 때, 모든 expr 값을 평가하기 전에 각각을 개별적으로 판단합니다. 즉, NULL 여부를 확인하는 시점에 필요한 최소한의 표현식만을 평가하고, 나머지 표현식들은 평가하지 않습니다. 만약 모든 expr이 숫자 데이터 유형이거나 숫자 데이터 유형으로 암시적으로 변환될 수.. 2023. 8. 1.
[오라클 레퍼런스 함수] CLUSTER_SET - 클러스터 ID와 확률 쌍의 집합 반환 ★ CLUSTER_SET 구문 CLUSTER_SET ( [ schema . ] model [ , topN [ , cutoff ] ] mining_attribute_clause ) 분석 구분 CLUSTER_SET ( INTO n [, topN [, cutoff]] mining_attribute_clause ) OVER ( mining_analytic_clause ) mining_attribute_clause::= USING { * | { [ schema . ] table . * | expr [ AS alias ] } [, { [ schema . ] table . * | expr [ AS alias ] } ]... } mining_analytic_clause::= [ query_partition_clause.. 2023. 8. 1.
[오라클 레퍼런스 함수] CLUSTER_PROBABILITY - 클러스터 확률 반환 ★ CLUSTER_PROBABILITY 구문 CLUSTER_PROBABILITY ( [ schema . ] model [, cluster_id ] mining_attribute_clause ) 분석 구문 CLUSTER_PROBABILITY ( INTO n [, cluster_id] mining_attribute_clause ) OVER ( mining_analytic_clause ) mining_attribute_clause::= USING { * | { [ schema . ] table . * | expr [ AS alias ] } [, { [ schema . ] table . * | expr [ AS alias ] } ]... } mining_analytic_clause::= [ query_parti.. 2023. 8. 1.
[오라클 레퍼런스 함수] CLUSTER_ID - 클러스터 식별자 반환 ★ CLUSTER_ID 구문 CLUSTER_ID ( [ schema . ] model mining_attribute_clause ) 분석 구문 CLUSTER_ID ( INTO n mining_attribute_clause ) OVER ( mining_analytic_clause ) mining_attribute_clause::= USING { * | { [ schema . ] table . * | expr [ AS alias ] } [, { [ schema . ] table . * | expr [ AS alias ] } ]... } mining_analytic_clause::= [ query_partition_clause ] [ order_by_clause ] 참고: mining_analytic_clau.. 2023. 8. 1.
[오라클 레퍼런스 함수] CLUSTER_DISTANCE - 클러스터 거리 반환 ★ CLUSTER_DISTANCE 구문 CLUSTER_DISTANCE ( [ schema . ] model [ , cluster_id ] mining_attribute_clause ) 분석 구문 CLUSTER_DISTANCE ( INTO n [, cluster_id] mining_attribute_clause ) OVER ( mining_analytic_clause ) mining_attribute_clause::= USING { * | { [ schema . ] table . * | expr [ AS alias ] } [, { [ schema . ] table . * | expr [ AS alias ] } ]... } mining_analytic_clause::= [ query_partition_cla.. 2023. 8. 1.
[오라클 레퍼런스 함수] CLUSTER_DETAILS - 클러스터 세부 정보를 반환 ★ CLUSTER_DETAILS 구문 CLUSTER_DETAILS ( [ schema . ] model [ , cluster_id [ , topN ] ] [ DESC | ASC | ABS ] mining_attribute_clause ) 분석 구문 CLUSTER_DETAILS ( INTO n [ , cluster_id [ , topN ] ] [ DESC | ASC | ABS ] mining_attribute_clause ) OVER ( mining_analytic_clause ) mining_attribute_clause::= USING { * | { [ schema . ] table . * | expr [ AS alias ] } [, { [ schema . ] table . * | expr [ AS a.. 2023. 8. 1.
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