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31일차 피곤.상처 SQL 페어혜린님과갸꿀잼3시간보냄굿

바론고 2022. 6. 9. 13:34

쩝... 사람은 누구나 이기적이고 감정에 휘둘린다

인연은 따로 있거니... 찾아나선다,, 허나 쫒진않는다 //불면증 회복시켜줄 도파민엔돌핀 찾는다

자 공부 운동. .해야할공부 말고 하고싶은 공부 우선 하자. 그래야할맛난다.

유일한 취미 . 6일뒤롤챔스 시작이다 .

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혜린님과 페어 존잼 어제 술마셔서 피곤걱정했는데 (뒤에찬형자고감) 페어난이도도 쉽고 재밌고 좋았다
여자라그런지어려서그런지 다른남자페어분에 비해 텐션이 높았음 굿

공부도 하고 케미나 소통위주 개재밌었음

간만에 숨좀 트였네

소통한사람 많아지니 앞으로 안씻고 줌할수있겠나... (사심x)

현재 6:25PM
저녁약속취소했고, 런닝쫌하고~ 튀김우동 먹을까? 심심한 저녁타임시작

SQL

데이터베이스의 필요성

앞서 데이터를 저장하는 방법으로 파일에 데이터를 저장하거나, 인메모리 형태로 데이터를 임시 저장하는 방법을 이용했습니다. 이 방법으로도 데이터를 저장할 수 있느데, 굳이 데이터베이스를 사용할 필요가 있을까요? 데이터베이스를 사용하지 않고, 엑셀 시트나 CSV 파일 등에 데이터를 저장해 사용하면 되지 않을까요? 이번 챕터에서 그 의문을 해결할 수 있습니다.

1. In-Memory

먼저 JavaScript에서 데이터를 다룰 때에는 프로그램이 실행될 때에만 존재하는 데이터가 있습니다.

JavaScript에서 변수를 만들어 저장한 경우, 프로그램이 종료될 때 해당 프로그램이 사용하던 데이터도 사라집니다. 이 말은 변수 등에 저장한 데이터가 프로그램의 실행에 의존한다는 말입니다. 예기치 못한 상황으로부터 데이터를 보호할 수 없고, 프로그램이 종료된 상태라면 데이터를 원하는 시간에 받아올 수 없으며, 데이터의 수명이 프로그램의 수명에 의존하게 됩니다.

2. File I/O

파일을 읽는 방식으로 작동하는 형태를 말합니다. 엑셀 시트나 CSV 같은 파일의 형태는 In-Memory에 비해 데이터를 저장하는 방식으로 적절해 보입니다. 그러나 한계가 분명히 존재합니다.

데이터가 필요할 때마다 전체 파일을 매번 읽어야 합니다. 파일의 크기가 커질수록 이 작업은 버겁고, 비효율적이어서 File I/O 방식의 큰 단점입니다.
파일이 손상되거나 여러 개의 파일들을 동시에 다뤄야 하거나 하는 등 복잡하고 데이터량이 많아질수록 데이터를 불러들이는 작업이 점점 힘들어 집니다.

반면에 관계형 데이터베이스에서는 하나의 CSV 파일이나 엑셀 시트를 한 개의 테이블로 저장할 수 있습니다. 한번에 여러 개의 테이블을 가질 수 있기 때문에 SQL 을 활용해 데이터를 불러오기 수월합니다. 또한, 엑셀 시트와 CSV 파일 등 처럼 특정 형태의 파일은 대용량의 데이터를 저장하기 위한 목적이 아닙니다.

SQL 소개

하나의 언어인 Structured Query Language (SQL)은 데이터베이스 언어로, 주로 관계형 데이터베이스에서 사용합니다. 예를 들어 MySQL, Oracle, SQLite, PostgreSQL 등 다양한 데이터베이스에서 SQL 구문을 사용할 수 있습니다.

SQL은 구조화된 쿼리 언어입니다.

쿼리란 ?

검색을 할 때 입력하는 검색어가 일종의 쿼리입니다.

검색을 할 때, 기존에 존재하는 데이터를 검색어로 필터링합니다. 따라서, 쿼리는 저장되어 있는 데이터를 필터하기 위한 질의문으로도 볼 수 있습니다.

SQL이란 데이터베이스 용 프로그래밍 언어입니다.

데이터베이스에 쿼리를 보내 원하는 데이터를 가져오거나 삽입할 수 있습니다. 그리고 이름에서 유추할 수 있듯이,

SQL은 (relation 이라고도 불리는) 데이터가 구조화된(structured) 테이블을 사용하는 데이터베이스에서 활용할 수 있습니다.

SQL을 사용할 수 있는 데이터베이스와 달리, 데이터의 구조가 고정되어 있지 않은 데이터베이스를 NoSQL이라고 합니다. 관계형 데이터베이스와는 달리, 테이블을 사용하지 않고 데이터를 다른 형태로 저장합니다.

NoSQL의 대표적인 예시는 MongoDB 와 같은 문서 지향 데이터베이스입니다.

이처럼 데이터베이스 세계에서 SQL은 데이터베이스 종류를 SQL이라는 언어 단위로 분류할 정도로 중요한 자리를 차지하고 있습니다.

그리고 SQL을 사용하기 위해서는 데이터가 구조가 고정되어 있어야 합니다.

기본 쿼리문 알아보기

다음은 SQL을 사용에 필요한 기본 문법입니다.

Select
Where
And, Or, Not
Order By
Insert Into
Null Values
Update
Delete
Count
Like
Wildcards
Aliases
Joins
- Inner Join
- Left Join
- Right Join
Group By

데이터베이스 관련 용어

SQL Create DB
SQL Drop DB
SQL Create Table
SQL Drop Table
SQL Alter Table
SQL Not Null
SQL Unique
SQL Primary Key
SQL Foreign Key
SQL Default
SQL Auto Increment
SQL Dates

데이터베이스 생성

CREATE DATABASE 데이터베이스_이름;

[코드] 데이터베이스를 생성합니다.

데이터베이스 사용

데이터베이스를 이용해 테이블을 만들거나 수정하거나 삭제하는 등의 작업을 하려면, 먼저 데이터베이스를 사용하겠다는 명령을 전달해야 합니다.

USE 데이터베이스_이름;

테이블 생성

USE 를 이용해 데이터베이스를 선택했다면, 이제 테이블을 만들 수 있습니다. 다음은 user라는 테이블을 만드는 예제입니다. 테이블은 필드(표의 열)와 함께 만들어야 합니다.

id	숫자	Primary key이면서 자동 증가되도록 설정 (이후에 천천히 배웁니다)
name	문자열 (최대 255개의 문자)
email	문자열 (최대 255개의 문자)

CREATE TABLE user (
  id int PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  name varchar(255),
  email varchar(255)
);

[코드] user 테이블을 생성합니다.

SQL 콘솔에서 Enter 키를 이용해 여러 줄의 코드를 입력할 수 있습니다.

테이블 정보 확인

다음의 명령어를 통해 테이블 정보를 확인할 수 있습니다.

DESCRIBE user;

[코드] DESCRIBE 명령어를 이용해 테이블 정보를 확인합니다.

SQL 명령어 간략하게 살펴보기

MySQL에서 자주 사용하는 명령어 몇 가지를 간략하게 살펴봅니다.

SELECT

SELECT는 데이터셋에 포함될 특성을 특정합니다.[코드] 일반 문자열
```
SELECT 2
```
[코드] 숫자
```
SELECT 15 + 3
```
[코드] 간단한 연산

FROM

테이블과 관련한 작업을 할 경우 반드시 입력해야 합니다.
FROM 뒤에는 결과를 도출해낼 데이터베이스 테이블을 명시합니다.
[코드] 특정 특성을 테이블에서 사용
```
SELECT 특성_1, 특성_2
FROM 테이블_이름
```
[코드] 몇 가지의 특성을 테이블에서 사용
```
SELECT *
FROM 테이블_이름
```
[코드] 테이블의 모든 특성을 선택
* 는 와일드카드 (wildcard) 로 전부 선택할 때에 사용됩니다.

WHERE

필터 역할을 하는 쿼리문입니다.
WHERE은 선택적으로 사용할 수 있습니다.

SELECT 특성_1, 특성_2
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_1 = "특정 값"

[코드] 특정 값과 동일한 데이터 찾기

SELECT 특성_1, 특성_2
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_2 <> "특정 값"

[코드] 특정 값을 제외한 값을 찾기

SELECT 특성_1, 특성_2
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_1 > "특정 값"

SELECT 특성_1, 특성_2
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_1 <= "특정 값"

[코드] 특정 값보다 크거나 작은 데이터를 필터할 때에는 '<', '>',
비교하는 값을 포함하는 '이상', '이하' 값은 '<=', '>=' 을 사용합니다.
```
SELECT 특성_1, 특성_2
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_2 LIKE "%특정 문자열%"
```
[코드] 문자열에서 특정 값과 비슷한 값들을 필터할 때에는 'LIKE'와 '\%' 혹은 '\*' 를 사용합니다.
```
SELECT 특성_1, 특성_2
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_2 IN ("특정값_1", "특정값_2")
```
[코드] 리스트의 값들과 일치하는 데이터를 필터할 때에는 'IN' 을 사용합니다.
```
SELECT *
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_1 IS NULL
```
[코드] 값이 없는 경우 'NULL' 을 찾을 때에는 'IS' 와 같이 사용합니다.
```
SELECT *
FROM 테이블_이름
WHERE 특성_1 IS NOT NULL
```
[코드] 값이 없는 경우를 제외할 때에는 'NOT' 을 추가해 이용합니다.

ORDER BY

돌려받는 데이터 결과를 어떻게 정렬할지 결정합니다. ORDER BY는 선택적으로 사용할 수 있습니다.

SELECT *
FROM 테이블_이름
ORDER BY 특성_1

[코드] 기본 정렬은 오름차순입니다.
```
SELECT *
FROM 테이블_이름
ORDER BY 특성_1 DESC
```
[코드] 내림차순으로도 정렬할 수 있습니다.

LIMIT

결과로 출력할 데이터의 갯수를 정할 수 있습니다. LIMIT은 선택적으로 사용할 수 있습니다. 그리고 쿼리문에서 사용할 때에는 가장 마지막에 추가합니다.

SELECT *
FROM 테이블_이름
LIMIT 200

[코드] 데이터 결과를 200개만 출력합니다.

DISTINCT

유니크한 값을 받고 싶을 때에는 SELECT DISTINCT 를 사용할 수 있습니다.

SELECT DISTINCT 특성_1
FROM 테이블_이름

[코드] 특성_1을 기준으로 유니크한 값들만 선택합니다.

SELECT
  DISTINCT
    특성_1
    ,특성_2
    ,특성_3
FROM 테이블_이름

[코드] 특성_1, 특성_2, 특성_3의 유니크한 '조합' 값들을 선택합니다.

INNER JOIN

INNER JOIN 이나 JOIN 으로 실행할 수 있습니다.

SELECT *
FROM 테이블_1
JOIN 테이블_2 ON 테이블_1.특성_A = 테이블_2.특성_B

[코드] 둘 이상의 테이블을 서로 공통된 부분을 기준으로 연결합니다.

OUTER JOIN

Outer JOIN 은 다양한 선택지가 있습니다.

SELECT *
FROM 테이블_1
LEFT OUTER JOIN 테이블_2 ON 테이블_1.특성_A = 테이블_2.특성_B

[코드] 'LEFT OUTER JOIN'으로 LEFT INCLUSIVE을 실행합니다.

SELECT *
FROM 테이블_1
RIGHT OUTER JOIN 테이블_2 ON 테이블_1.특성_A = 테이블_2.특성_B

[코드] 'RIGHT OUTER JOIN'으로 RIGHT INCLUSIVE을 실행합니다.

여러 쿼리문을 한 번에 써보기

다음은 Brazil에서 온 고객을 도시별로 묶은 뒤에, 각 도시 수에 따라 내름차순 정렬합니다. 그리고 CustomerId에 따라 오름차순으로 정렬한 3개의 결과만 요청하는 예시입니다.
```
SELECT c.CustomerId, c.FirstName, count(c.City) as 'City Count'
FROM customers AS c
JOIN employees AS e ON c.SupportRepId = e.EmployeeId
WHERE c.Country = 'Brazil'
GROUP BY c.City
ORDER BY 3 DESC, c.CustomerId ASC
LIMIT 3
```
[코드] 여러 쿼리문을 한 번에 써보기
같은 결과를 출력하는 서로 다른 쿼리문이 있을 수 있습니다. 같은 결과를 다른 방법으로 표현할 수 있습니다.