ISO/IEC 25024 데이터 품질 측정 실습: SQL 인터랙티브 튜토리얼

문항 1: 구문적 정확성 (Syntactic Data Accuracy)

예제 DB: `Customer`

ID	Name	Phone
1	김정확	01012345678
2	이오류	010-1234-5678
3	박정확	01087654321
4	최오류	0111234567

검증 규칙 (MySQL)

`Phone` 항목은 `010`으로 시작하고 총 11자리의 숫자여야 합니다.
MySQL 정규표현식: `^010[0-9]{8}$`

SQL 쿼리 (MySQL)

오류 데이터를 찾는 쿼리와 전체 데이터를 찾는 쿼리를 실행합니다.

-- A (정확한 값)을 찾기 위해, 전체에서 오류를 뺍니다.
-- 1. 오류 값 (error_count) 찾기
SELECT COUNT(*) AS error_count
FROM Customer
WHERE Phone NOT REGEXP '^010[0-9]{8}$';

-- 2. B (전체 값) (total_count) 찾기
SELECT COUNT(*) AS total_count
FROM Customer;

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문항 2: 데이터 정확성 범위 (Data Accuracy Range)

예제 DB: `Sensor_Log`

LogID	Temperature
1001	25.5
1002	-15.0
1003	59.9
1004	65.0

검증 규칙

`Temperature` (온도)는 `-10.0` ~ `60.0` 범위 내여야 합니다.

SQL 쿼리 (MySQL)

허용 범위 내의 값(A)과 전체 값(B)을 계산합니다.

-- A (정확한 값) (accurate_count)
SELECT COUNT(*) AS accurate_count
FROM Sensor_Log
WHERE Temperature >= -10.0 AND Temperature <= 60.0;

-- B (전체 값) (total_count)
SELECT COUNT(*) AS total_count
FROM Sensor_Log;

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문항 3: 기록 완전성 (Record Completeness)

예제 DB: `Customer_Info`

ID	Name	Phone	Address
1	김완전	01011112222	서울
2	이누락	NULL	부산
3	박완전	01033334444	광주
4	최누락	01055556666	NULL

검증 규칙

필수 필드: `Name`, `Phone`, `Address`
세 항목 모두 `NULL`이 아니어야 완전한 레코드로 인정됩니다.

SQL 쿼리 (MySQL)

CASE 문을 사용하여 완전한 레코드(A)와 전체 레코드(B)를 계산합니다.

SELECT
    -- A (완전한 기록)
    SUM(CASE
        WHEN Name IS NOT NULL
        AND Phone IS NOT NULL
        AND Address IS NOT NULL
        THEN 1 ELSE 0 END) AS complete_records,

    -- B (전체 기록)
    COUNT(*) AS total_records
FROM Customer_Info;

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문항 4: 참조 무결성 (Referential Integrity)

부모 DB: `Customer_Master` (PK: Customer_ID)

Customer_ID	Name
C1	김고객
C2	이고객
C3	박고객

자식 DB: `Order_Detail` (FK: Customer_ID)

Order_ID	Customer_ID
1001	C1
1002	C2
1003	C4
1004	C2

SQL 쿼리 (MySQL)

LEFT JOIN을 사용하여 올바른 참조(A)와 전체 참조(B)를 계산합니다.

SELECT
    -- A (올바른 참조)
    SUM(CASE
        WHEN c.Customer_ID IS NOT NULL
        THEN 1 ELSE 0 END) AS valid_fk,

    -- B (전체 참조)
    COUNT(o.Order_ID) AS total_fk
FROM Order_Detail AS o
LEFT JOIN Customer_Master AS c
ON o.Customer_ID = c.Customer_ID;

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문항 5: 갱신 적시성 (Timeliness of Update)

예제 DB: `Inventory`

ItemID	last_updated
A100	2025-10-07
A101	2025-10-06
A102	2025-10-05
A103	2025-10-03

검증 규칙 (MySQL)

기준일 (Reference Date): 2025-10-07
허용 지연 기간 (Allowed Delay): 1일
즉, `2025-10-06` 또는 `2025-10-07`에 갱신된 데이터만 '적시'로 인정됩니다.

SQL 쿼리 (MySQL)

DATEDIFF를 사용하여 적시 갱신(A)된 값과 전체 값(B)을 계산합니다.

-- 기준일: '2025-10-07', 허용 지연: 1일

SELECT
    -- A (적시 갱신 데이터)
    SUM(CASE
        WHEN DATEDIFF('2025-10-07', last_updated) <= 1
        THEN 1 ELSE 0 END) AS timely_updates,

    -- B (전체 데이터)
    COUNT(*) AS total_records
FROM Inventory;

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ISO/IEC 25024 데이터 품질 측정 실습

📚 학습 개요

문항 1: 구문적 정확성 (Syntactic Data Accuracy)

예제 DB: `Customer`

검증 규칙 (MySQL)

SQL 쿼리 (MySQL)

문항 2: 데이터 정확성 범위 (Data Accuracy Range)

예제 DB: `Sensor_Log`

검증 규칙

SQL 쿼리 (MySQL)

문항 3: 기록 완전성 (Record Completeness)

예제 DB: `Customer_Info`

검증 규칙

SQL 쿼리 (MySQL)

문항 4: 참조 무결성 (Referential Integrity)

부모 DB: `Customer_Master` (PK: Customer_ID)

자식 DB: `Order_Detail` (FK: Customer_ID)

SQL 쿼리 (MySQL)

문항 5: 갱신 적시성 (Timeliness of Update)

예제 DB: `Inventory`

검증 규칙 (MySQL)

SQL 쿼리 (MySQL)

참고문헌