SQL 기본: 두 판 사이의 차이

2025년 5월 14일 (수) 00:57 판

학습단계 : 1단계

★☆☆☆☆

데이터 베이스 기본 용어

데이터베이스 (Database, DB)
- 데이터를 체계적으로 저장하고 관리하는 시스템
- 단순히 정보를 모아놓는 것 이상으로, 효율적인 검색, 수정, 삭제 등이 가능
데이터 (Data)
- 현실 세계의 사실이나 값을 기록한 것
예를 들어, 고객의 이름, 주문 번호, 제품 가격 등이 데이터가 될 수 있음.
스키마 (Schema)
- 데이터베이스의 전체적인 구조와 제약 조건을 정의한 것을 말함
예를 들어, 건물을 짓기 전 설계도면과 같다고 생각하면 됨
SQL (질의어)
1. Structured Query Language,SQL은 데이터베이스에서 데이터를 관리하거나 조작하기 위해 설계된 표준 프로그래밍 언어
2. QUERY(쿼리 - Query,SQL,질의어는 같은 의미를 가진다.)
3. SQL 문장에서 데이터를 조회하는 명령어를 Query 라 함.
4. 데이터를 검색(SELECT), 삽입(INSERT), 수정(UPDATE), 삭제(DELETE)하는 등의 작업을 할 때 사용
```
질의 > 학생들(STUDENTS) 에서 나이가 18보다 큰 학생의 이름과 ,나이를 조회 
SQL  > SELECT name, age FROM STUDENTS WHERE age > 18;
```

TABLE (테이블)

데이터를 정리하고 표시하기 위한 행(row)과 열(column)로 구성된 구조, 표 처럼 행과 열로 구성되어 있음

엑셀 스프레드시트와 비슷하다고 생각하면 돰

=================== 
| Name   | Age | City      |
=================== 
| Alice  | 24  | New York |
---------------------------------
| Bob    | 30  | Chicago   |
---------------------------------

테이블 생성 예시

CREATE TABLE students (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    age INT,
    city VARCHAR(100)
);

COLUMN (컬럼(열))
1. 컬럼은 세로 줄, 열을 의미, 엑셀에서 세로줄과 유사
2. Column/Field/Attribute 이라고 함
3. 테이블에서 특정 종류의 데이터를 담고 있는 세로줄
4. 예를 들어, '고객 이름', '주소', '전화번호' 등이 열이 됨
  - 데이터값을 조회 하기위한 타이틀
```
=================== 
| Name   | Age | City      |
===================
```
ROW (로우(행))
1. 로우는 줄,행을 의미, 엑셀에서 가로줄과 유사 , 주로 1개의 줄을 레코드라고 한다.
2. Row/Record/Tuple 라고 한다.
  - 데이터의 값이 저장되어 있다.
```
| Alice  | 24  | New York |
---------------------------------
| Bob    | 30  | Chicago   |
```
INDEX (인덱스)
1. 데이터를 빠르게 검색하기 위해 사용하는 특별한 데이터 구조, 책에 있는 목차(INDEX) 와 유사
VIEW (뷰)
1. 데이터베이스에서는 가상 테이블을 의미, 테이블에 있는 일부 속성(컬럼)을 사용하고 할때 사용
기본 키 (Primary Key, PK): 테이블에서 각 행을 고유하게 식별할 수 있는 하나 이상의 열(또는 열들의 집합)이에요. 주민등록번호처럼 각 행을 유일하게 구분하는 역할을 해요.
외래 키 (Foreign Key, FK): 다른 테이블의 기본 키를 참조하는 열이에요. 여러 테이블 간의 관계를 설정하는 데 사용돼요. 예를 들어, 주문 테이블에 고객 테이블의 고객 ID가 외래 키로 있을 수 있어요.
SELECT: 데이터베이스에서 데이터를 조회할 때 사용하는 SQL 명령문이에요.
INSERT: 데이터베이스에 새로운 데이터를 추가할 때 사용하는 SQL 명령문이에요.
UPDATE: 데이터베이스에 저장된 기존 데이터를 수정할 때 사용하는 SQL 명령문이에요.
DELETE: 데이터베이스에 저장된 데이터를 삭제할 때 사용하는 SQL 명령문이에요.
트랜잭션 (Transaction): 데이터베이스의 상태를 변경시키는 논리적인 작업 단위예요. 모든 작업이 성공적으로 완료되거나, 아니면 모든 작업이 취소되어 원래 상태로 돌아가는 '원자성'을 가져요. (예: 은행 계좌 이체)
커밋 (Commit): 트랜잭션의 모든 변경 사항을 데이터베이스에 영구적으로 반영하는 명령이에요.
롤백 (Rollback): 트랜잭션 도중 오류가 발생하거나 취소하고 싶을 때, 변경 사항을 모두 취소하고 이전 상태로 되돌리는 명령이에요.
인덱스 (Index): 데이터베이스 테이블에서 원하는 데이터를 빠르게 찾을 수 있도록 돕는 구조예요. 책의 찾아보기와 비슷하다고 생각하시면 돼요. 인덱스가 없으면 데이터를 찾기 위해 모든 데이터를 스캔해야 할 수 있어요.
백업 (Backup): 데이터 손실에 대비하여 데이터베이스의 데이터를 복사해 두는 작업이에요.
복구 (Recovery): 손상된 데이터베이스를 백업된 데이터를 이용하여 이전 상태로 되돌리는 작업이에요.

데이터베이스 시스템 관련 용어

DBMS (Database Management System): 데이터베이스를 관리하고 운영하는 소프트웨어 시스템이에요. Oracle, MySQL, SQL Server, PostgreSQL 등이 대표적인 DBMS예요.
서버 (Server): 데이터베이스를 저장하고 쿼리 요청을 처리하는 컴퓨터 또는 프로그램이에요.
클라이언트 (Client): 서버에 접속하여 데이터베이스를 이용하는 사용자 프로그램이나 응용 프로그램이에요.

이 외에도 업무에 따라 더 전문적인 용어들이 있겠지만, 위에 설명해 드린 용어들은 데이터베이스를 이용한 업무를 할 때 가장 기본적이고 핵심적인 개념들이니 알아두시면 많은 도움이 될 거예요.

현업에서 사용하는 업무 용어

모델링

데이터베이스에서 사용하는 테이블과 컬럼을 설계 하는 업무
주로 논리 모델은 모델링 단계를 의미하고 물리모델은 데이터베이스에 적용하는 단계를 의미함

Entity(엔터티)

주로 논리모델링에서 사용하는 용어로 속성을 포함하고 있는 객체를 의미함.
물리모델에서는 엔터티를 테이블이라 함.

ERD

Entity Relationship Diagram

엔터티의 관계를 다이어그램으로 나타낸 도표

DW(데이터웨어하우스)

현업 업무는 실시간 업무를 처리 하는 기간계와 통계성 업무를 처리하는 정보계로 나누어짐
OLTP 업무는 기간계 , OLAP 업무는 정보계라 칭함

ASIS 시스템

현재 개발중인 시스템(TOBE)에서 과거(이전)나 현재 운영중인 시스템을 부를때 칭함.
주로 레거시 나 AS-IS 라 칭함

TOBE 시스템

현재 개발중인 시스템을 칭함
주로 차세대라 칭함.

SQL 종류

DDL DML DCL TCL

DDL (Data Definition Language; 데이터 정의 언어)

데이터 정의어
:데이터베이스의 구조를 만들고 변경,수정 하는 명령어
1. - CREATE TABLE : 테이블 생성
2. - ALTER TABLE : 테이블 수정
3. - DROP TABLE : 테이블 삭제
4. - CREATE INDEX : 인덱스 생성
5. - ALTER INDEX : 인덱스 수정
6. - DROP INDEX : 인덱스 삭제

DML (Data Manipulation Language; 데이터 조작 언어)

데이터 조작어
:테이블 안의 데이터를 넣고, 바꾸고, 지우고, 조회하는 데 사용해요.
1. - SELECT
2. - SELECT INTO
3. - INSERT
4. - DELETE
5. - UPDATE
6. - CREATE SEQUENCE
7. - ALTER SEQUENCE
8. - DROP SEQUENCE

DCL (Data Control Language : 데이터 제어 언어)

데이터 제어어
사용자 권한을 관리해요. 누가 무엇을 할 수 있는지 정해요.
1. - CREATE USER
2. - ALTER USER
3. - GRANT
TCL (Transaction Control Language; 트랜잭션 제어 언어)
1. - COMMIT
2. - ROLLBACK

DDL (Data Definition Language; 데이터 정의 언어)

CREATE / ALTER / DROP [테이블 or 인덱스]

CREATE TABLE (테이블 생성)

CREATE TABLE 테이블명 (
    컬럼명 컬럼 타입 ,
             ... ,
    <column-name-n> <type>
)
[tablespace 테이블스페이스명] -- 생략시 default tablespace에 생성.
;

ALTER TABLE (테이블 변경)

컬럼 추가

ALTER TABLE 테이블명
ADD ( 컬럼명 데이터타입, ...<column-name-n> <type> );

컬럼 수정

ALTER TABLE 테이블명
MODIFY ( 컬럼명 새로운타입 );

컬럼 삭제

 
ALTER TABLE 테이블명
 DROP COLUMN 컬럼명;

DROP TABLE (테이블 삭제)

DROP TABLE 테이블명 ;

CREATE INDEX (인덱스 생성)

CREATE INDEX 인덱스명 
    ON 테이블명 (
              컬럼1,컬럼2, ...
              );

ALTER INDEX (인덱스 수정)

인덱스 재생성 (통계정보 수집은 동시에 )

-- COLLECTING STATISTICS ON INDEX
ALTER INDEX 인덱스 
    REBUILD COMPUTE STATISTICS; -- 인덱스를 통계정보화 함께 리빌드 한다.

인덱스명 변경

-- RENAME INDEX
ALTER INDEX 인덱스명
     RENAME TO 새 인덱스명;

DROP INDEX (인덱스 삭제)

DROP INDEX 인덱스명;

DML (Data Manipulation Language; 데이터 조작 언어)

SELECT (조회)

SELECT 컬럼명1, 컬럼명2, ..., <column-name-n>
 FROM 테이블명1,테이블명2, ..., <table-name-n>
WHERE <조건 표현 구문 >
GROUP BY <그룹핑 컬럼>, ..., <grouping-column-name-n>
HAVING <그룹핑 표현구문>
 ORDER BY <정렬 컬럼1>, ..., <order-column-name-n>
;

INSERT (입력)

전체 데이터 입력시

-- INSERT ALL VALUES
INSERT INTO 테이블명
VALUES ( 값1, ..., <value-n> );

부분 데이터 입력시

 
-- INSERT SOME VALUES
INSERT INTO 테이블명 ( 컬럼명1, ..., <column-name-n> )
VALUES ( 값1, ..., <value-n> );

DELETE (삭제)

DELETE FROM 테이블명
      WHERE 조건표현구문;

UPDATE (갱신)

UPDATE 테이블명
   SET 컬럼명 = <value>
 WHERE 조건표현구문

CREATE SEQUENCE (순서/번호 채번)

CREATE SEQUENCE 시퀀스명
       MINVALUE <min-value>
       MAXVALUE <max-value>
     START WITH <start-value>
   INCREMENT BY <step-value>
          CACHE <cache-value>

ALTER SEQUENCE (순번 변경)

-- ALTER MINVALUE 최소값 변경
ALTER SEQUENCE 시퀀스명 MINVALUE <new-min-value>;

-- ALTER MAXVALUE 최대값 변경
ALTER SEQUENCE 시퀀스명 MAXVALUE <new-max-value>;

-- ALTER INCREMENT 증가값 변경
ALTER SEQUENCE 시퀀스명 INCREMENT BY <new-step-value>;

-- SET CYCLE OR NOCYCLE 순환 여부 변경
ALTER SEQUENCE 시퀀스명 <CYCLE | NOCYCLE>;

-- ALTER CACHE 캐시 건수 변경
ALTER SEQUENCE 시퀀스명 CACHE <new-cache-value>;

DROP SEQUENCE

DROP SEQUENCE 시퀀스명;

DCL (Data Control Language; 데이터 제어 언어)

CREATE USER

CREATE USER 유저명 IDENTIFIED BY <user-password>;

ALTER USER

ALTER USER 유저명 IDENTIFIED BY <new-user-password>;

GRANT

GRANT 권한 TO 유저명;

TCL (Transaction Control Language; 트랜잭션 제어 언어)

COMMIT

ROLLBACK

SELECT 기본 구문 작성 순서

GROUP BY 절

GROUP BY 절이란?

(영문): GROUP BY is used to group rows that have the same values in specified columns into summary rows.
(한글): GROUP BY는 특정 컬럼 값을 기준으로 같은 값들끼리 묶어서 결과를 보여주는 SQL 절입니다.

특징

집계 함수(예: COUNT(), SUM(), AVG(), MAX(), MIN())와 함께 자주 사용됩니다.

데이터를 그룹별 요약하거나 분류해서 볼 수 있습니다.

사용 방법

SELECT 컬럼명, 집계함수
FROM 테이블명
GROUP BY 컬럼명;

예제

employees 테이블 예시

emp_id	name	department	salary
1	John	Sales	3000
2	Alice	Sales	3200
3	Bob	IT	4000
4	Carol	IT	4200
5	David	HR	2800

예제 1: 부서별 평균 급여 구하기

SELECT department, AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY department;

조회 결과

department	avg_salary
Sales	3100
IT	4100
HR	2800

설명: department(부서)별로 묶어서, 각 부서의 salary(급여) 평균을 구한 것입니다.

예제 2: 부서별 직원 수 구하기

SELECT department, COUNT(*) AS num_employees
FROM employees
GROUP BY department;

조회 결과

department	num_employees
Sales	2
IT	2
HR	1

설명: GROUP BY department를 통해 부서별로 직원 수를 센 것입니다.

주의사항

GROUP BY에 사용하지 않은 컬럼은 SELECT절에 직접 쓸 수 없습니다. (단, 집계 함수(max(),count(),sum()..) 안에 들어가는 경우는 예외)

GROUP BY는 정렬 기능이 아닙니다. 정렬은 ORDER BY를 사용해야 합니다.

GROUP BY 절 고급

HAVING 절

HAVING은 GROUP BY로 그룹화한 결과에 조건을 거는 절입니다.

WHERE는 그룹화 전에 조건, HAVING은 그룹화 후 조건입니다.

예제 테이블: sales

id	product	region	amount
1	Laptop	Seoul	2000
2	Laptop	Busan	1500
3	Phone	Seoul	1000
4	Phone	Busan	1200
5	Laptop	Seoul	2200
6	Phone	Seoul	1300

예제 1: 지역별로 제품 판매 총합이 3000 이상인 경우만 보기

SELECT region, SUM(amount) AS total_sales
FROM sales
GROUP BY region
HAVING SUM(amount) >= 3000;

결과

region	total_sales
Seoul	5500

설명: GROUP BY region으로 지역별로 묶고, HAVING을 통해 총합이 3000 이상인 지역만 필터링합니다.

다중 컬럼 GROUP BY

개념 • 두 개 이상의 컬럼을 기준으로 복합적으로 그룹화할 수 있습니다.

예제 2: 지역 + 제품별 판매 총액 구하기

SELECT region, product, SUM(amount) AS total_sales
FROM sales
GROUP BY region, product;

결과

지역별 제품 매출
지역	제품	매출액(USD)
Seoul	Laptop	4,200
Seoul	Phone	2,300
Busan	Laptop	1,500
Busan	Phone	1,200

설명: region과 product를 동시에 그룹화하여, 각 지역-제품 조합별로 총 판매량을 계산했습니다.

GROUP BY + JOIN 활용

복잡한 데이터 분석에는 JOIN과 GROUP BY를 함께 사용합니다.

예제 테이블

employees

직원 정보
사원 ID	이름	부서 ID
1	John	10
2	Alice	10
3	Bob	20

departments

부서 정보
부서 ID	부서 이름
10	Sales
20	IT

salaries

직원 급여 정보
사원 ID	급여 (USD)
1	3,000
2	3,500
3	4,000

부서별 평균 급여 구하기 (JOIN 사용)

SELECT d.dept_name, AVG(s.salary) AS avg_salary
FROM employees e
JOIN departments d ON e.dept_id = d.dept_id
JOIN salaries s ON e.emp_id = s.emp_id
GROUP BY d.dept_name;

결과

부서별 평균 급여
부서명	평균 급여(USD)
Sales	3,250
IT	4,000
전체 평균	3,625

설명: 여러 테이블을 JOIN해서 dept_name 기준으로 묶고 평균 급여를 계산했습니다.

ROLLUP (고급)

ROLLUP은 그룹별 합계 외에 **전체 합계(총계)**까지 같이 보여줍니다.

예제 4: 제품별 판매 총액과 전체 총액까지 보여주기

SELECT product, SUM(amount) AS total_sales
FROM sales
GROUP BY ROLLUP(product);

결과

제품별 매출 현황 (집계 결과)
제품	매출액(USD)
Laptop	3,700
Phone	3,500
전체 합계	7,200

설명: NULL은 전체 총합을 의미합니다. 제품별 합계 + 전체 합계를 한 번에 볼 수 있습니다.

요점정리

SQL 그룹화(Grouping) 주요 개념
개념	설명	사용 예시
GROUP BY	특정 컬럼 값으로 행을 그룹화	SELECT dept, COUNT(*) FROM emp GROUP BY dept
HAVING	그룹화된 결과에 필터링 조건 적용 (WHERE 절과 유사하지만 그룹 후 적용)	SELECT dept, AVG(salary) FROM emp GROUP BY dept HAVING AVG(salary) > 5000
다중 그룹화	두 개 이상 컬럼으로 계층적 그룹화	SELECT dept, gender, COUNT(*) FROM emp GROUP BY dept, gender
JOIN + GROUP BY	여러 테이블 연결 후 그룹화 수행	SELECT d.dept_name, COUNT(e.emp_id) FROM emp e JOIN dept d ON e.dept_id = d.dept_id GROUP BY d.dept_name
ROLLUP	그룹별 소계 + 총계를 한 번에 출력 (다차원 분석용)	SELECT dept, gender, SUM(salary) FROM emp GROUP BY ROLLUP(dept, gender)