💉[SQL] DBMS에서 사용되는 언어와 마무리

💉[SQL] DBMS에서 사용되는 언어: SQL. 1️⃣ SQL. SQL(Structured Query Language) 은 관계형 데이터베이스에서 사용되는 언어입니다. 관계형 DBMS(그중 MySQL)를 배우려면 SQL을 필수로 익혀야 합니다. SQL이 데이터베이스를 조작하는 ‘언어’이긴 하지만 일반적인 프로그래밍 언어(C, Java Python 등)와는 조금 다른 특성을 갖습니다. SQL은 특정 회사에서 만드는 것이 아니라 국제표준화기구에서 SQL에 대한 표준을 정해서 발표하고 있습니다. 이를 표준 SQL 이라고 합니다. 그런데 문제는 SQL을 사용하는 DBMS를 만드는 회사가 여러 곳이기 때문에 표준 SQL이 각 회사 제품의 특성을 모두 포용하지 못한다는 점입니다. 그래서 DBMS를 만드는 회사에서는 되도록 표준 SQL을 준수하되, 각 제품의 특성을 반영한 SQL을 사용합니다. 다음 그림을 보면 3가지 DBMS 제품(오라클, SQL 서버, MySQL)이 모두 표준 SQL을 포함하고 있지만, 추가로 자신만의 기능도 가지고 있습니다. 이렇게 변경된 SQL을 오라클은 PL/SQL, SQL 서버는 T-SQL, MySQL은 SQL로 부릅니다. 결론은 표준 SQL을 익히면 여러 DBMS의 공통적인 부분을 배우는 것입니다. 2️⃣ 마무리. 4가지 키워드로 끝내는 핵심 포인트. 데이터베이스 는 데이터의 집합입니다.. DBMS 는 데이터베이스를 운영/관리하는 프로그램입니다. 테이블 은 데이터베이스의 최소 단위로, 하나 이상의 열(Column)과 행(Row)으로 구성되어 있습니다. SQL 은 데이터베이스를 구축, 관리하고 활용하기 위해서 사용되는 언어입니다.

SQL · 2024-09-19

💾[Database] DBMS의 개요.

SQL · 2024-09-18

💉[SQL] DBMS의 분류.

💉[SQL] DBMS의 분류. DBMS의 유형은 계층형(Hierarchical), 망형(Network), 관계형(Relational), 객체지향형(Object-Oriented), 객체관계형(Object-Relational) 등으로 분류됩니다. 현재 사용되는 DBMS 중에는 관계형 DBMS(Relational DBMS) 가 가장 많은 부분을 차지하며, MySQL 도 관계형 DBMS(Relational DBMS)에 포함됩니다. 1️⃣ 계층형 DBMS. 계층형 DBMS(Hierarchical DBMS) 는 처음으로 등장한 DBMS 개념으로 1960년대에 시작되었습니다. 다음 그림과 같이 각 계층은 트리(tree) 형태를 갖습니다. 계층형 DBMS의 문제는 처음 구성을 완료한 후에 이를 변경하기가 상당히 까다롭다는 것입니다. 또한, 다른 구성원을 찾아가는 것이 비효율적입니다. 예를 들어 재무 2팀에서 회계팀으로 연결하려면 재무이사 -> 사장 -> 회계이사 -> 회계팀과 같이 여러 단계를 거쳐야 합니다. 지금은 사용하지 않는 형태입니다. 2️⃣ 망형 DBMS. 망형 DBMS(Network DBMS) 는 계층형 DBMS의 문제점을 개선하기 위해 1970년대에 등장했습니다. 다음 그림을 보면 하위에 있는 구성원끼리도 연결된 유연한 구조입니다. 예를 들어 재무 2팀에서 바로 회계팀으로 연결이 가능합니다. 하지만 망형 DBMS를 잘 활용하려면 프로그래머가 모든 구조를 이해해야만 프로그램 작성이 가능하다는 단점이 존재합니다. 지금은 거의 사용하지 않는 형태입니다. 3️⃣ 관계형 DBMS 관계형 DBMS(Relational DBMS) 는 줄여서 RDBMS 라고 부릅니다. MySQL 뿐만 아니라, 대부분의 DBMS가 RDBMS 형태로 사용됩니다. RDBMS의 데이터베이스는 테이블(table) 이라는 최소 단위로 구성되며, 이 테이블은 하나 이상의 열(Column) 과 행(Row) 으로 이루어져있습니다. 아래의 표 모양이 바로 테이블입니다. 친구의 카카오톡 아이디, 이름, 연락처 등 3가지 정보를 표, 즉 테이블로 만들면 다음과 같습니다. RDBMS 에서는 모든 데이터가 테이블에 저장됩니다. 이 구조가 가장 기본적이고 중요한 구성이기 때문에 테이블만 제대로 파악하면 RDBMS를 어느 정도 이해했다고 알 수 있습니다. 테이블은 열과 행으로 이루어진 2차원 구조를 갖습니다. 세로는 열(Column)이라 하고, 가로는 행(Row)이라고 합니다. 열은 아이디, 이름, 연락처로 이름을 가지고 있고, 행은 각각의 정보로 이루어져 있습니다.

SQL · 2024-09-18

💉[SQL] DBMS의 발전 과정.

💉[SQL] DBMS의 발전 과정. 컴퓨터가 존재하기 전부터 사람들은 데이터(정보)를 관리해 왔습니다. 종이에 정보를 기록하고 관리하던 때부터 시작해 지금의 DBMS까지 어떤 과정으로 발전했는지 차례대로 살펴봅시다. 1️⃣ 종이에 펜으로 기록. 아주 오래 전부터 정보는 관리되어 왔습니다. 컴퓨터가 없던 시기에도 구멍가게(요즘의 편의점과 비슷)를 운영하면서 판매와 구매가 발생했을 것이고, 그것을 종이에 펜으로 기록했을 것입니다. 2️⃣ 컴퓨터에 파일로 저장. 컴퓨터가 등장하고 일반 사람들도 컴퓨터를 사용하게 되면서 종이에 기록하던 내용을 컴퓨터 파일에 기록, 저장하게 되었습니다. 컴퓨터에 판매/구매 이력을 저장하는 방법은 단순하게 메모장을 사용할 수도 있지만, 컴퓨터를 어느 정도 활용하게 되면서 엑셀과 같은 스프레드시트 프로그램을 사용해 표 형태로 내용을 기록하고 자동으로 계산하는 등 한층 더 효율적으로 정보를 관리하게 되었습니다. 기록된 내용은 파일(file) 이라는 형태로 저장해 필요할 때마다 열어서 사용할 수 있습니다. 엑셀을 사용하면 아주 편리하지만, 저장한 파일은 한 번에 한 명의 사용자만 열어서 작업할 수 있습니다. 규모가 작은 구멍가게에서는 한 명의 사용자가 하나의 파일에 작업하는 것이 문제가 되지 않을 수도 있습니다. 하지만 규모가 큰 슈퍼마켓이나 마트 등에서는 데이터의 양이 많아 한 명의 사용자가 모두 처리할 수 없기 때문에 여러 명이 각자의 파일을 만들어서 작업할 수밖에 없습니다. 예시. 예를 들어, 3명의 직원이 엑셀로 판매 내용을 기록한다고 합시다. A 직원은 오전, B 직원은 오후, C 직원은 야간에 판매된 내용을 기록한다고 가정하겠습니다. 3명이 정확히 자신의 시간에 판매된 것만 기록하면 좋겠으나, 실수로 A 직원이 판매한 내역을 B 직원 파일에 작성할 수도 있을 것입니다. 또, 오전에 판매한 물건을 오후에 반품할 경우에는 오전에 판매한 사람이 기록해야 할지, 오후에 반품받은 사람이 기록해야 할지 그 주체도 모호하기 때문에 기록이 누락되거나 모두 기록하여 중복되는 문제가 발생할 소지도 있습니다. 하루, 한 달 더 나아가서는 연간 판매 기록을 합계할 때 금액이 맞지 않는 경우처럼 심각한 일이 발생할 수도 있습니다. 이러한 불일치가 파일의 큰 문제점 중 하나입니다. 하지만 이런 문제점에도 불구하고 파일은 한 명이 처리하거나 소량의 데이터를 처리할 때는 속도가 빠르고, 사용법이 쉽기 때문에 지금도 많이 사용하고 있습니다. 3️⃣ DBMS의 대두와 보급. 앞에서 언급한 파일의 단점을 보완하면서 대량의 데이터를 효율적으로 관리하고 운영하기 위해서 등장한 것이 DBMS 입니다. MySQL과 같은 DBMS의 개념은 1973년에 최초로 에드거 프랭크 커드(E.F. Codd)라는 학자가 이론을 정립했습니다. 그 이후로 많은 DBMS 제품이 만들어졌고, 지금과 같이 안정적인 소프트웨어로 자리 잡게 되었습니다. DBMS는 데이터의 집합인 데이터베이스 를 잘 관리하고 운영하기 위한 시스템 또는 소프트웨어를 말합니다. DBMS에 데이터를 구축, 관리하고 활용하기 위해서 사용되는 언어가 SQL(Structured Query Language) 입니다. 이 SQL을 사용하면 DBMS를 통해 중요한 정보들을 입력, 관리하고 추출할 수 있습니다. 즉, SQL 문을 잘 이해하고 사용해야만 DBMS를 원활하게 활용할 수 있습니다. 비유하자면 미국 문화(DBMS)를 완전히 이해하고 싶다면 그 나라의 언어인 영어(SQL)를 먼저 배워야 하는 것과 비슷한 개념입니다.

SQL · 2024-09-15

💉[SQL] 데이터베이스와 DBMS

💉[SQL] 데이터베이스와 DBMS. 1️⃣ DBMS의 정의. 데이터베이스에는 우리 일상생활 대부분의 정보가 저장되고 관리됩니다. 오늘 보내거나 받은 메시지, SNS에 등록한 사진, 대중교통 이용시 찍은 교통카드, 카페에서 구매한 음료 등의 정보가 모두 데이터베이스에 기록됩니다. 데이터베이스(Database) 를 한 마디로 정의한다면 ‘데이터의 집합’이라고 할 수 있습니다. DBMS(Database Management System)는 이런 데이터베이스를 관라하고 운영하는 소프트웨어입니다. 다양한 데이터가 저장되어 있는 데이터베이스는 여러 명의 사용자나 응용 프로그램과 공유하고 동시에 접근이 가능해야 합니다. 그래서 MS사의 엑셀과 같은 프로그램은 ‘데이터의 집합’을 관리하고 운영한다는 차원에서 DBMS로 볼 수 있지만, 대용량 데이터를 관리하거나 여러 사용자와 공유하는 개념과는 거리가 있어 DBMS라고 부르지 않습니다 (엑셀은 DBMS라고 부르지 않습니다.) 가까운 예로 은행의 예금 계좌는 많은 사람들이 가지고 있습니다. 여러 명의 예금 계좌 정보를 모아 놓은 것이 데이터베이스입니다. 은행이 가지고 있는 예금 계좌 데이터베이스에는 여러 명이 동시에 접근할 수 있습니다. 예금 계좌 주인, 은행 직원, 인터넷 뱅킹, ATM 기기 등에서 모두 접근이 가능하기 때문입니다. 이러한 것이 가능한 이유는 바로 DBMS가 있기 때문입니다. 2️⃣ DBMS의 종류. DBMS와 같은 소프트웨어는 특정 목적을 처리하기 위한 프로그램입니다. 예를 들어 문서를 작성하기 위해서는 아래아한글(HWP)이나 워드(Word), 표 계산을 위해서는 엑셀(Excel)이나 캘크(Calc), 멋진 사진을 편집하려면 포토샵(PhotoShop)이나 김프(Gimp)와 같은 소프트웨어를 설치해야 합니다. 마찬가지로 데이터베이스를 사용하기 위해서도 소프트웨어, 즉 DBMS를 설치해야하는데 대표적으로 MySQL, 오라클(Oracle) SQL 서버(Server), MariaDB 등이 있습니다. 소프트웨어 각각의 사용 방법과 특징이 다르지만 특정 목적을 위해서는 어떤 것을 사용해도 무방합니다.

SQL · 2024-09-10

💉[SQL] REPLACE, SUBSTRING, CONCAT

REPLACE ‘REPLACE’ 함수는 SQL에서 문자열 내의 특정 부분을 다른 문자열로 바꾸고자 할 때 사용됩니다. 이 함수는 데이터 정제나 수정 작업에서 특히 유용하며, 기존 문자열 내의 특정 패턴이나 문자를 찾아 이를 새로운 문자열로 대체하는 기능을 제공합니다. ‘REPLACE’ 는 로그 데이터 정리, 사용자 입력 데이터의 표준화, 데이터 마이그레이션 작업 등 다양한 상황에서 활용될 수 있습니다. ‘REPLACE’ 사용 예 특정 문자열 대체: 고객 데이터에서 전화번호 형식을 변경하고 싶을 때 SELECT REPLACE(phone_number, '-', '') FROM customers; 이 쿼리는 ‘customers’ 테이블의 ‘phone_number’ 열에서 모든 ’-‘ 를 제거합니다. 예를 들어, ‘123-456-7890’ 이라는 전화번호가 있을 경우, ‘1234567890’ 으로 변경됩니다. 데이터 정제: 사용자의 이메일 주소에서 도메인을 변경하고 싶을 때 UPDATE users SET email = REPLACE(email, '@old_domain.com', '@new_domain.com'); 이 쿼리는 ‘users’ 테이블의 ‘email’ 열에서 ‘@old_domail.com’ 을 ‘@new_domain.com’ 으로 변경합니다. 텍스트 내용 수정: 상품 설명에서 특정 단어를 새로운 단어로 바꾸고 싶을 때 UPDATE products SET description = REPLACE(description, 'oldword', 'newword'); 이 쿼리는 ‘products’ 테이블의 ‘description’ 열에서 ‘oldword’ 를 ‘newword’ 로 변경합니다. ‘REPLACE’ 함수의 특징. ‘REPLACE’ 는 대소문자를 구분하여 작동합니다. 대소문자 구분 없이 대체를 하고자 할 경우, 추가적인 함수나 조건을 사용해야 할 수 있습니다. 문자열 내에서 지정된 패턴이나 문자열을 찾아 모두 대체합니다. 찾고자 하는 문자열이 존재하지 않으면, 원본 문자열이 변경 없이 그대로 반환됩니다. ‘REPLACE’ 함수는 ‘SELECT’, ‘UPDATE’ 등의 쿼리 내에서 사용할 수 있으며, 데이터 조회 또는 수정 작업에 모두 적용할 수 있습니다. 사용 시 고려사항 대량의 데이터를 처리할 때는 ‘REPLACE’ 함수를 사용하는 쿼리의 성능에 주의해야 합니다. 특히 ‘UPDATE’ 작업에서는 대체 작업으로 인해 대량의 데이터가 변경될 수 있으므로, 사전에 작업 범위를 잘 파악하고 필요한 백업을 수행하는 것이 좋습니다. 문자열 대체 작업을 수행할 때는 원치 않는 데이터 변경을 방지하기 위해, 대체할 문자열이 정확히 일치하는지 사전에 확인하는 것이 중요합니다. ‘REPLACE’ 함수는 문자열 데이터를 쉽게 수정하고 정제할 수 있는 강력한 도구로, 데이터베이스 내의 데이터 관리 및 유지보수 작업에 널리 사용됩니다. SUBSTRING ‘SUBSTRING’ 함수는 SQL에서 문자열의 특정 부분을 추출할 때 사용됩니다. 이 함수는 문자열 데이터 내에서 특정 위치를 기준으로 한 부분 문자열(substring)을 반환하며, 데이터 정제, 특정 형식의 데이터 추출, 또는 문자열 처리 작업에서 매우 유용합니다. ‘SUBSTRING’ 은 로그 분석, 데이터 마이그레이션, 사용자 입력의 특정 부분 처리 등 다양한 상황에서 활용될 수 있습니다. ‘SUBSTRING’ 사용 예 특정 위치의 문자열 추출: 사용자 이메일에서 도메인 부분만을 추출하고 싶을 때 SELECT SUBSTRING(email FROM POSITION ('@' IN email) + 1) FROM users; 이 쿼리는 ‘users’ 테이블의 ‘email’ 열에서 ’@’ 기호 뒤의 도메인 부분을 추출합니다. 고정된 형식의 문자열 처리: 전화번호에서 지역 코드를 추출하고 싶을 때 SELECT SUBSTRING(phone_number, 1, 3) FROM customers; 이 쿼리는 ‘customers’ 테이블의 ‘phone_number’ 열에서 처음 3자리(지역 코드)를 추출합니다. 문자열의 특정 부분 수정 작업에 사용: 주소에서 특정 부분을 다른 형식으로 변경하고 싶을 때 UPDATE addresses SET street = SUBSTRING(street, 1, 10) || '...' WHERE LENGTH(street) > 10; 이 쿼리는 ‘addresses’ 테이블의 ‘street’ 열에서 문자열의 길이가 10자를 초과하는 경우, 처음 10자만을 남기고 그 뒤를 ‘…‘ 으로 대체합니다. ‘SUBSTRING’ 함수의 특징 ‘SUBSTRING’ 은 문자열의 특정 섹션을 반환하는 데 사용되며, 시작 위치와 길이(선택적)를 지정하여 원하는 부분 문자열을 추출할 수 있습니다. 다양한 문자열 처리 작업에 활용될 수 있으며, 데이터의 형식을 변경하거나, 특정 패턴에 기반한 정보를 추출하는 등의 목적으로 사용됩니다. 함수의 정확한 구문은 사용하는 SQL 데이터베이스 시스템에 따라 약간씩 다를 수 있으므로, 해당 시스템의 문서를 참조하는 것이 좋습니다. 사용 시 고려사항 ‘SUBSTRING’ 함수를 사용할 때는 문자열의 인덱스가 1부터 시작한다는 점을 주의해야 합니다.(대부분의 SQL 시스템에서). 대량의 데이터를 처리할 때는 ‘SUBSTRING’ 함수를 사용하는 쿼리의 성능에 주의해야 합니다. 필요한 경우, 적절한 인덱스 사용과 데이터 필터링을 통해 성능을 최적화할 수 있습니다. ‘SUBSTRING’ 함수는 문자열 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하는 데 있어 필수적인 도구로, 데이터베이스 내에서 다양한 문자열 조작 작업을 수행하는 데 널리 사용됩니다. CONCAT ‘CONCAT’ 함수는 SQL에서 두 개 이상의 문자열을 하나로 결합할 때 사용됩니다. 이 함수는 데이터베이스 내에서 다양한 문자열 정보를 합쳐 새로운 문자열 값을 생성하고자 할 때 유용하며, 보고서 작성, 데이터 형식의 표준화, 사용자 이름이나 주소와 같은 데이터의 결합 등 다양한 상황에서 활용될 수 있습니다. ‘CONCAT’ 사용 예 단순한 문자열 결합: 사용자의 이름과 성을 하나의 문자열로 결합하고 싶을 때 SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS full_name FROM users; 이 쿼리는 ‘users’ 테이블의 ‘first_name’ 과 ‘last_name’ 을 공백으로 구분하여 결합한 후, ‘full_name’ 이라는 새로운 열로 결과를 반환합니다. 복수의 열 결합: 고객의 주소 정보를 하나의 문자열로 결합하고 싶을 때 SELECT CONCAT(street_address, ', ', city, state, ' ', postal_code) AS full_address FROM customers; 이 쿼리는 ‘customers’ 테이블에서 여러 주소 관련 열을 콤마와 공백을 사용하여 결합하고, 이를 ‘full_address’ 라는 새로운 열로 결과를 반환합니다. 데이터 형식 표준화: 상품 코드와 상품 이름을 결합하여 표준 형식의 상품 정보를 생성하고 싶을 떄 SELECT CONCAT(product_code, ': ', product_name) AS product_info FROM products; 이 쿼리는 ‘products’ 테이블의 ‘product_code’ 와 ‘product_name’ 을 콜론과 공백으로 구분하여 결합한 후, ‘product_info’ 라는 새로운 열로 결과를 반환합니다. ‘CONCAT’ 함수의 특징 ‘CONCAT’ 함수는 두 개 이상의 문자열을 매개변수로 받아 이들을 순서대로 결합한 새로운 문자열을 생성합니다. 거의 모든 SQL 데이터베이스 시스템에서 지원되며, 문자열 처리와 데이터 형식의 변환에 널리 사용됩니다. 일부 데이터베이스 시스템에서는 ‘CONCAT’ 대신 연산자(**’ ‘** 등)를 사용하여 문자열을 결합할 수도 있습니다. 사용 시 고려사항 결합하려는 문자열 중 하나라도 ‘NULL’ 값을 포함하는 경우, ‘CONCAT’ 의 동작은 데이터베이스 시스템에 따라 다를 수 있습니다. 예를 들어, 일부 시스템은 ‘NULL’ 을 빈 문자열로 취급할 수 있으나, 다른 시스템에서는 전체 결과가 ‘NULL’ 이 될 수 있습니다. 복잡한 문자열 결합을 수행할 때는 성능에 주의해야 하며, 특히 대량의 데이터를 처리할 때는 쿼리 성능을 테스트하고 최적화하는 것이 중요합니다. ‘CONCAT’ 함수는 문자열 데이터를 결합하고 조작하는 과정에서 필수적인 도구로, 데이터베이스 내에서 다양한 문자열 관련 작업을 구행하는 데 활용됩니다.

Archive · 2024-04-04

💉[SQL] ORDER BY

ORDER BY ‘ORDER BY’ 절은 SQL 쿼리의 결과를 특정 기준에 따라 정렬할 때 사용됩니다. 이를 통해 반환된 데이터를 오름차순(ASC) 또는 내림차순(DESC)으로 정렬할 수 있으며, 숫자, 문자열, 날짜 등 다양한 데이터 타입에 적용할 수 있습니다. ‘ORDER BY’ 는 데이터를 보다 읽기 쉽고 분석하기 용이하게 정렬하여 제공함으로써, 데이터 리포팅, 사용자 인터페이스에서의 데이터 표시, 데이터 분석 등 다양한 상황에서 유용하게 사용됩니다. ‘OREDER BY’ 사용 예 특정 열에 따른 오름차순 정렬: 직원들을 이름순으로 정렬하고 싶을 때 SELECT * FROM emploees ORDER BY name ASC; 이 쿼리는 ‘employees’ 테이블의 모든 행을 ‘name’ 열 기준으로 오름차순으로 정렬하여 반환합니다. 특정 열에 따른 내림차순 정렬: 최신 주문부터 표시하고 싶을 때 SELECT * FROM orders ORDER BY order_by DESC; 이 쿼리는 ‘orders’ 테이블의 모든 행을 ‘order_date’ 열 기준으로 내림차순으로 정렬하여 반환합니다. 여러 열에 따른 정렬: 부서별로 그룹화하고, 각 부서 내에서 급여가 높은 순으로 정렬하고 싶을 때 SELECT * FROM employees ORDER BY department ASC, salary DESC; 이 쿼리는 먼저 ‘department’ 열로 오름차순으로 정렬하고, 같은 부서 내에서는 ‘salary’ 열을 기준으로 내림차순으로 정렬합니다. ‘ORDER BY’ 절의 특징 기본적으로 ‘ORDER BY’ 는 오름차순(ASC)으로 정렬합니다. 내림차순으로 정렬하고 싶다면 각 열 이름 뒤에 ‘DESC’ 키워드를 명시해야 합니다. 여러 열을 기준으로 정렬할 수 있으며, 이 경우 첫 번째 열을 기준으로 정렬한 후 동일한 값에 대해서는 다음 열의 순서에 따라 정렬합니다. ‘SELECT’ 쿼리의 마지막 부분에 위치하며, ‘WHERE’, ‘GROUP BY’, ‘HAVING’ 절 뒤에 명시됩니다. 사용 시 고려사항 ‘ORDER BY’ 를 사용할 때는 정렬하고자 하는 열이 인덱싱되어 있는지 확인하는 것이 좋습니다. 특히 대규모 데이터셋을 다룰 때, 인덱스의 유무는 쿼리 성능에 큰 영향을 미칩니다. 복잡한 쿼리에서는 ‘ORDER BY’ 로 인한 추가적인 처리 시간이 필요할 수 있으므로, 성능과 관련하여 적절한 테스트가 필요합니다. ‘ORDER BY’ 절은 SQL 쿼리의 결과를 사용자가 원하는 순서로 쉽게 정렬할 수 있게 해주며, 데이터의 가독성과 분석의 용이성을 크게 향상시킵니다.

Archive · 2024-04-02

💉[SQL] GROUP BY

GROUP BY ‘GROUP BY’ 절은 SQL에서 특정 열(들)의 값에 기반하여 행(row)들을 그룹화할 때 사용됩니다. 이 기능은 집계함수(‘SUM’, ‘AVG’, ‘COUNT’, ‘MIN’, ‘MAX’ 등)와 함꼐 사용되어, 각 그룹에 대한 집계된 데이터를 계산하고 반환하는 데 주로 활용됩니다. ‘GROUP BY’ 는 데이터를 요약하고, 특정 기준에 따른 데이터의 통계를 분석할 때 유용하게 사용됩니다. ‘GROUP BY’ 사용 예 그룹별 합계 계산: 각 부서별 총 급여를 계산하고 싶을 때 SELECT department, SUM(salary) FROM employees GROUP BY departmentl 이 쿼리는 ‘employees’ 테이블에서 ‘department’ 별로 그룹화하고, 각 그룹의 ‘salary’ 합계를 계산합니다. 그룹별 평균 계산: 각 제품 카테고리별 평균 가격을 계산하고 싶을 때 SELECT category, AVG(price) FROM products GROUP BY category; 이 쿼리는 ‘product’ 테이블에서 ‘category’ 별로 그룹화하고, 각 그룹의 price 평균을 계산합니다. 그룹별 데이터 수 계산: 각 부서에 속한 직원 수를 세고 싶을 때 SELECT department, COUNT(*) FROM employees GROUP BY department; 이 쿼리는 ‘employees’ 테이블에서 ‘department’ 별로 그룹화하고, 각 그룹의 직원 수를 세어 반환합니다. ‘GROUP BY’ 절의 특징 데이터를 그룹화하고 각 그룹에 대한 집계를 수행하여, 데이터의 요약 정보를 제공합니다. 여러 열을 기준으로 그룹화할 수 있으며, 이 경우 선택된 모든 열의 조합에 따라 데이터가 그룹화됩니다. 집계 함수와 함께 사용되어, 각 그룹별로 함계, 평균, 최소값, 최대값 등을 계산할 수 있습니다. ‘HAVING’ 절과 함께 사용하여, 집계 결과에 대한 조건을 설정할 수 있습니다. 이는 ‘WHERE’ 절과 유사하지만, ‘GROUP BY’ 로 그룹화된 결과에 대해 조건을 정용하는 점이 다릅니다. 사용 시 고려사항 ‘GROUP BY’ 를 사용할 때는 선택된 열이 ‘SELECT’ 절에 포함되어야 합니다. 그렇지 않은 경우, SQL 쿼리가 예상대로 작동하지 않을 수 있습니다. 대규모 데이터셋에서 ‘GROUP BY’ 를 사용할 때는 쿼리의 성능을 고려해야 합니다. 적절한 인덱스 사용과 데이터 구조의 최적화가 성능에 큰 영햫을 미칠 수 있습니다. ‘GROUP BY’ 절은 데이터를 분석하고 요약 정보를 얻기 위한 강력한 도구로, 데이터베이스 내에서 의미 있는 인사이트를 도출하는 데 크게 기여합니다.

Archive · 2024-04-02

💉[SQL] Query 작성시 플로우

Query 작성시 플로우. 어떤 데이터를 조회해야할 경우 바로 Query를 작성하기 보다는 흐름을 가지고 순서대로 작성해보는 것을 추천합니다. 예를 들어 다음과 같은 데이터를 조회한다고 합시다. “주문 금액이 30,000원 이상인 주문건의 갯수 구하기.” Query를 적기 전에 흐름을 정리해봅니다. 어떤 테이블에서 데이터를 뽑을 것인지 생각해 봅니다. 주문 금액이 들어간 데이터를 조회해야 하므로 “주문 테이블” 에서 데이터를 뽑아야 합니다. - 2. 어떤 컬럼을 이용할 것인지 생각해 봅니다. 주문 금액 데이터를 조회해야 하므로 “주문 금액” 컬럼을 이용해야 합니다. - 3. 어떤 조건을 지정해야 하는지 생각해봅니다. 30,000원 이상 이라는 조건이 있으므로 “30,000 이상” 인 조건을 이용해야 합니다. - 4. 어떤 함수(수식)을 이용해야 하는지 생각해봅니다. 주문건의 갯수를 구해야 하므로 “COUNT” 함수를 사용해야 합니다. 구문으로 만들어봅니다. 어떤 테이블에서 데이터를 뽑을 것인지 생각해 봅니다. from food_orders - 2. 어떤 컬럼을 이용할 것인지 생각해 봅니다. order_id, price - 3. 어떤 조건을 지정해야 하는지 생각해봅니다. where price >= 30000 - 4. 어떤 함수(수식)을 이용해야 하는지 생각해봅니다. count(order_id) 혹은 count(1) 전체 구조로 합쳐봅니다.

Archive · 2024-04-01

💉[SQL] SUM, AVG, COUNT, MIN, MAX

Archive · 2024-04-01

💉[SQL] SQL 문의 기본 구조, SQL

SQL SQL은 “데이터베이스와 대화를 하기 위한 언어” SQL(Structured Query Language)은 데이터베이스 관리를 위해 널리 사용되는 쿼리 언어. Query(쿼리) 데이터베이스에 저장된 데이터에 접근하거나 조직하기 위한 명령어. SQL 문의 기본 구조 SELECT # '데이터 조회'의 명령어로 필수 구문 FROM # '어디에서 데이터를 조회할까'의 명령어로 필수 구문 WHERE # 조건을 지정해주는 구문 조건을 지정하는 방법. 비교 연산자: <, >, =, <>(같지 않다) 다양한 구문: IN, BETWEEN, LIKE 여러가지 조건의 적용: AND, OR, NOT 참고 자료 테이블과 컬럼, SQL WHERE란? AND, OR, NOT BETWEEN, IN, LIKE

Archive · 2024-03-31

💉[SQL] BETWEEN, IN, LIKE

BETWEEN, IN, LIKE BETWEEN ‘BETWEEN’ 연산자는 SQL에서 특정 범위 내의 값을 선택할 때 사용됩니다. 이 연산자는 시작 값과 끝 값 사이에 있는 값을 찾는 데 사용되며, 포함 관계는 양 끝값을 포함합니다. ‘BETWEEN’ 은 숫자, 텍스트, 날짜 등 다양한 데이터 타입에 적용할 수 있어, 매우 유연하게 사용됩니다. ‘BETWEEN’ 사용 예 숫자 범위 : 나이가 20세에서 30세 사이인 모든 사람을 찾고 싶을 때 SELECT * FROM people WHERE age BETWEEN 20 AND 30; 날짜 범위 : 2023년 1월 1일부터 2023넌 12월 31일까지 생성된 모든 주문을 찾고 싶을 때 SELECT * FROM orders WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'; 텍스트 범위 : 알파벳 순으로 ‘apple’과 ‘banana’사이에 오는 모든 항목을 선택할 때 SELECT * FROM products WHERE name BETWEEN 'apple' AND 'banana'; ‘BETWEEN’의 특징. ‘BETWEEN’ 연산자는 시작 값과 끝 값 모두를 포함하는 “닫힌 범위(closed range)”를 정의합니다. 범위 검색을 할 때 매우 효과적입니다. 예를 들어, 특정 기간 동안의 데이터 또는 특정 범위의 값을 갖는 데이터를 찾는 경우에 적합합니다. ‘BETWEEN’ 대신 ’>=’ 와 ’<=’ 를 사용해 동일한 조건을 표현할 수도 있지만, ‘BETWEEN’ 을 사용하는 것이 더 직관적이고 간결할 수 있습니다. 주의사항 텍스트 범위를 사용할 때는 데이터베이스가 사용하는 문자열 정렬 규칙(collation)에 주의해야 합니다. 이는 대소문자 구분, 알파벳 순서 등에 영향을 미칠 수 있습니다. 날짜 범위를 다룰 때는 날짜 포맷과 시간대 설정이 예상한 결과에 영향을 줄 수 있으니, 데이터베이스의 날짜 포맷 설정을 확인해야 합니다. IN ‘IN’ 연산자는 SQL에서 한 번의 쿼리로 여러 값을 조회할 때 사용됩니다. 특히, 하나의 열(column)이 여러 개의 가능한 값 중 하나를 갖고 있는지 확인할 때 유용합니다. ‘IN’ 은 주어진 값 리스트 중 어느 하나라도 일치하는 행을 찾을 때 사용되며, 리스트 내의 값과 정확히 일치하는 행만을 결과로 반환합니다. 이는 복수의 ‘OR’ 조건을 사용하는 것과 동일한 결과를 나타내지만, 훨씬 간결하고 읽기 쉬운 쿼리를 작성할 수 있게 해줍니다. ‘IN’ 사용 예 다수의 명시적 값에 대한 검색 : 이름이 ‘Alice’, ‘Bob’, 또는 ‘Charlie’인 모든 사람을 찾고 싶을 때 SELECT * FROM people WHERE name IN ('Alice', 'Bob', 'Charlie'); 서브쿼리와 함께 사용 : 특정 조건을 만족하는 다른 테이블의 값에 해당하는 행을 찾을 때 SELECT * FROM product WHERE category_id IN (SELECT id FROM categories WHERE type = 'Eletronics') 리스트에 포함된 값들로 필터링 : 특정 지역 코드를 가진 모든 전화번호를 찾고 싶을 때 SELECT * FROM phone_number WHERE area_code IN ('202', '303', '404'); ‘IN’ 연산자의 특징 ‘IN’ 은 주어진 리스트 안에 있는 값과 일치하는 모든 행을 찾아내는 데 사용됩니다. 복수의 ‘OR’ 조건을 간단하게 표현할 수 있어, 쿼리의 가독성을 높여줍니다. 리스트 내의 각 항목은 정확한 일치(match)를 찾는 데 사용되므로, 부분 일치나 패턴 일치를 위해서는 다른 연산자(예: ‘LIKE’)를 사용해야 합니다. ‘IN’ 은 서브쿼리와 함께 사용될 때 매우 강력하며, 다른 테이블의 결과에 기반한 쿼리를 작성하는 데 유용합니다. 사용 시 고려사항 ‘IN’ 리스트에 많은 수의 값이 포함될 경우, 성능이 저하될 수 있습니다. 가능한 한, ‘JOIN’ 이나 다른 방법으로 쿼리를 최적화하는 것을 고려해야 합니다. ‘IN’ 으로 서브 쿼리를 사용할 때는 서브쿼리가 많은 양의 데이터를 반환하지 않도록 주의해야 합니다. 서브쿼리의 결과가 크면 큰 만큼, 전체 쿼리의 성능에 영향을 줄 수 있습니다. ‘IN’ 연산자는 SQL에서 특정한 값들의 집합에 대해 검색할 때 매우 유용하며, 쿼리의 복잡성을 줄이고 읽기 쉽게 만들어 줍니다. LIKE ‘LIKE’ 연산자는 SQL에서 패턴 매칭을 통해 데이터를 검색할 때 사용됩니다. 이는 주로 텍스트 데이터를 다룰 때 유용하며, 특정 패턴이나 일부 문자열이 포함된 행을 찾고자 할 때 활용됩니다. ‘LIKE’ 연산자는 와일드카드 문자와 함께 사용되며, 더 유연한 검색 조건을 제공합니다. 주로 사용되는 와일드카드에는 ‘%’(어떤 문자열이든지 대체 가능)와 ‘_‘(단인 문자 대체)가 있습니다. ‘LIKE’ 사용 예 특정 문자열로 시작하는 데이터 검색 : 이름이 ‘J’로 시작하는 사람을 찾고 싶을 때 SELECT * FROM people WHERE name LIKE 'J%'; 이 경우, ‘J’로 시작하는 모든 이름을 찾습니다. ‘%’는 ‘J’ 이후에 어떤 문자열이 와도 괜찮다는 것을 의미합니다. 특정 문자열을 포함하는 데이터 검색 : 이메일 주소에 ‘gmail.com’을 포함하는 모든 사람을 찾고 싶을 때 SELECT * FROM people WHERE email LIKE '%gmail.com'; 여기서 ‘%’는 ‘gmail.com’ 앞에 어떤 문자열이 오든지 상관 없다는 것을 의미합니다. 특정 패턴에 맞는 데이터 검색 : 세 자리 코드 중 두 번째 자리가 ‘A’인 모든 코드를 찾고 싶을 때 SELECT * FROM codes WHERE code LIKE '_A%'; 이 쿼리에서 ‘_‘는 정확히 하나의 문자를 대체하고, ‘%’는 그 뒤에 어떤 문자열이 오든지 상관 없다는 것을 의미합니다. ‘LIKE’ 연산자의 특징 ‘LIKE’ 는 대소문자를 구분하는 데이터베이스에서는 대소문자가 정확히 일치하는 경우에만 결과를 반환합니다. 대소문자 구분 없이 검색하려면, 데이터베이스 또는 컬럼의 설정을 확인하거나, 쿼리에 특정 함수를 사용해야 할 수 있습니다. 패턴 매칭을 통해 유연한 검색이 가능하지만, 와일드카드를 많이 사용할수록 쿼리의 성능은 떨어질 수 있습니다. 특히, 문자열 시작 부분에 ‘%’를 사용하는 경우 인덱스 활용이 어려워 성능 저하의 원인이 될 수 있습니다. ‘LIKE’ 연산자는 문자열 필드 내에서 특정 패턴이나 부분 문자열을 기반으로 데이터를 검색할 때 매우 유용합니다. 패턴 매칭 기능을 통해 복잡한 조건의 문자열 검색을 수행할 수 있으며, 데이터 분석이나 데이터 정제 과정에서 중요한 역할을 합니다.

Archive · 2024-03-30

💉[SQL] AND, OR, NOT

AND, OR, NOT AND ‘AND’ 연산자는 SQL에서 여러 조건을 동시에 만족해야 할 때 사용됩니다. 즉, ‘AND’ 를 사용하는 쿼리는 모든 조건인 참(TRUE)일 때만 결과를 반환합니다. 이는 데이터베이스에서 더 세밀한 필터링을 수행하고자 할 때 유용하며, 특히 복잡한 데이터 집합에서 기준에 부합하는 정확한 데이터를 찾고자 할 때 중요한 역할을 합니다. ‘AND’ 사용 예 여러 기준에 따른 데이터 검색 : 나이가 30세 이상이면서 ‘New York’에 거주하는 모든 사람을 찾고 싶을 때 SELECT * FROM people WHERE age >= 30 AND city = 'New York' ; 이 쿼리는 ‘age’ 열이 30 이상이면서 동시에 ‘city’ 열이 ‘New York’인 모든 행을 반환합니다. 날짜 범위와 특정 조건을 동시에 만족하는 데이터 검색 : 2023년 1월 1일부터 2023년 3월 31일 사이에 등록되고, 상태가 ‘활성화’인 모든 계정을 찾고 싶을 때 SELECT * FROM account WHERE registration_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-03-31' AND status = 'Active'; 이 쿼리는 ‘registration_date’ 가 지정된 날짜 범위 내에 있으며, ‘status’ 가 ‘Active’ 인 행을 반환합니다. ‘AND’ 연산자의 특징 ‘AND’ 연산자를 사용할 때는 각 조건이 서로 어떤 관계에 있는지 고려해야 합니다. 예를 들어, 상호 배타적인 조건을 ‘AND’ 로 연결하면 결과가 항상 비어 있을 것입니다. 성능에 영향을 미칠 수 있는 큰 데이터 세트에서는 인덱스와 조건의 효율적인 사용이 중요합니다. 가능한 한, 성능에 영향을 덜 미치는 조건을 먼저 적용하는 것이 좋습니다. ‘AND’ 연산자는 복수의 조건을 조합하여 데이터를 필터링하고자 할 때 필수적인 도구입니다. 이를 통해 더 정확하고 의미 있는 데이터 집합을 얻을 수 있으며, SQL 쿼리 작성 시 다양한 상황에 맞춰 유연하게 적용할 수 있습니다. OR ‘OR’ 연산자는 SQL에서 주어진 조건 중 하나 이상이 참(TRUE)일 때 결과를 반환하고자 할 때 사용됩니다. ‘OR’ 을 사용하면 여러 조건 중 하나라도 만족하는 데이터를 선택할 수 있어, 데이터베이스 쿼리의 유연성을 크게 향상시킬 수 있습니다. ‘OR’ 은 다양한 시나리오에서 유용하게 사용되며, 특히 여러 다른 가능성을 모두 포함해야 할 때 중요한 역할을 합니다. ‘OR’ 사용 예 여러 다른 값 중 하나를 만족하는 데이터 검색 : ‘Manager’ 또는 ‘Sales’ 부서에 속한 모든 직원을 찾고 싶을 때 SELECT * FROM employees WHERE department = 'Manager' OR department = 'Sales'; 이 쿼리는 ‘department’ 열이 ‘Manager’이거나 ‘Sales’인 모든 행을 반환합니다. 여러 조건 중 하나 이상을 만족하는 데이터 검색 : 나이가 18세 미만이거나 65세 이상인 모든 사람을 찾고 싶을 때 SELECT * FROM people WHERE age < 18 OR age >= 65; 이 쿼리는 ‘age’ 열이 18세 미만이거나 65세 이상인 모든 행을 반환합니다. ‘OR’ 연산자의 특징 ‘OR’ 연산자를 사용할 때는 주어진 조건 중 하나라도 참이면 결과 집합에 해당 행이 포함됩니다. 모든 조건이 거짓(FALSE)인 경우에만 결과에서 제외됩니다. 여러 개의 다른 가능성을 허용하는 데 유용하며, 특히 사용자의 입력이나 선택에 따라 다양한 결과를 보여줘야 할 때 자주 사용됩니다. ‘AND’ 연산자와 함께 사용될 수 있으나, 이 경우 우선 순위에 주의해야 하며, 괄호를 사용하여 연산자 간의 우선 순위를 명확하게 구분해야 합니다. 사용 시 고려사항 ‘OR’ 연산자를 사용할 때는 쿼리의 성능에 주의해야 합니다. 특히 대규모 데이터 셋에서는 ‘OR’ 조건이 많을 수록 쿼리 성능이 저하될 수 있습니다. 가능한 경우, ‘OR’ 을 사용하는 대신 다른 접근 방식을 고려해보는 것도 좋습니다. 예를 들어, ‘IN’ 연산자를 사용하면 ‘OR’ 과 유사한 결과를 더 효율적으로 얻을 수 있을 때가 많습니다. 복잡한 쿼리에서는 ‘OR’ 과 ‘AND’ 를 혼합하여 사용할 때 괄호를 적절히 사용하여 명확한 논리 구조를 유지하는 것이 중요합니다. ‘OR’ 연산자는 다양한 조건을 유연하게 처리하고자 할 때 매우 유용하며, SQL 쿼리를 작성하는 과정에서 필요한 결과를 얻기 위해 다양한 시나리오를 고려할 수 있게 해줍니다. NOT ‘NOT’ 연산자는 SQL에서 조건의 논리를 부정할 때 사용됩니다. 즉, ‘NOT’ 은 특정 조건이 거짓(FALSE)일 때 참(TRUE)인 결과를 반환하도록 합니다. 이를 통해 특정 조건을 만족하지 않는 데이터를 검색하고자 할 때 매우 유용하게 활용할 수 있습니다. ‘NOT’ 연산자는 ‘WHERE’ 절 내에서 다른 연산자(예: ‘IN’, ‘BETWEEN’, ‘LIKE’, ‘EXISTS’)와 함께 사용되어, 해당 조건의 반대되는 결과를 얻고자 할 때 사용됩니다. ‘NOT’ 사용 예 특정 조건을 만족하지 않는 데이터 검색 : ‘Sales’ 부서에 속하지 않는 모든 직원을 찾고 싶을 때 SELECT * FROM employees WHERE NOT department = 'Sales'; 이는 ‘department’ 가 ‘Sales’ 가 아닌 모든 행을 반환합니다. 특정 범위에 속하지 않는 데이터 검색 : 20세에서 30세 사이가 아닌 사람을 찾고 싶을 때 SELECT * FROM people WHERE NOT age BETWEEN 20 AND 30; 이는 나이가 20세 이상 30세 이하가 아닌 모든 사람을 찾습니다. 지정된 목록에 포함되지 않는 데이터 검색 : ‘Manager’와 ‘Sales’ 부서에 속하지 않은 모든 직원을 찾고 싶을 때 SELECT * FROM employee WHERE department NOT IN ('Manager', 'Sales'); 이 쿼리는 ‘department’ 가 ‘Manager’ 또는 ‘Sales’가 아닌 모든 행을 반환합니다. ‘NOT’ 연산자의 특징. ‘NOT’ 연산자는 조건의 논리를 부정하여, 조건이 거짓일 때 참을 반환합니다. ‘NOT’ 은 ‘WHERE’ 절에서 다양한 연산자와 함께 사용될 수 있으며, 특정 조건을 제외한 데이터를 선택하고자 할 때 유용합니다. 복잡한 조건에서는 ‘NOT’ 을 사용하여 예외적인 경우를 쉽게 필터링할 수 있습니다. 사용 시 고려사항. ‘NOT’ 연산자를 사용할 때는 쿼리의 성능에 주의해야 합니다. 특히, ‘NOT’ 이 포함된 조건은 인덱스 활용이 어려워 성능 저하를 일으킬 수 있습니다. 명확하지 않은 논리를 피하기 위해, 가능한 한 ‘NOT’ 의 사용을 최소화하고, 대신 명확한 조건을 사용하여 원하는 결과를 얻는 것이 좋습니다. ‘NOT’ 연산자는 SQL 쿼리에서 특정 조건을 만족하지 않는 데이터를 필터링하고자 할 때 유용하게 사용됩니다. 하지만, 쿼리의 명확성과 성능을 고려하여 신중하게 사용해야 합니다.

Archive · 2024-03-30

💉[SQL] WHERE란?

WHERE ? SQL에서 ‘WHERE’ 절은 데이터베이스에서 특정 조건을 만족하는 행(row)을 검색할 때 사용됩니다. 기본적으로 ‘SELECT’, ‘UPDATE’, ‘DELETE’ 문에서 데이터를 필터링하기 위해 사용되며, 이를 통해 반환되거나 영향을 받는 데이터의 범위를 좁힐 수 있습니다. WHERE 절의 기본 구조 SELECT column1, column2, ... FROM table_name WHERE conditionl ‘SELECT’ 문에서는 특정 조건을 만족하는 행을 선택해 반환합니다. ‘UPDATE’ 문에서는 특정 조건을 만족하는 행에 대해서만 업데이트를 수행합니다. ‘DELETE’ 문에서는 특정 조건을 만족하는 행을 삭제합니다. 조건의 사용 ‘WHERE’ 절에서 사용할 수 있는 조건에는 다음과 같은 것들이 있습니다. 비교 연산자(’=’, ‘!=’, ‘<’, ‘>’, ‘<=’, ‘>=’) 논리 연산자(‘AND’, ‘OR’, ‘NOT’) 범위 검색(‘BETWEEN’) 목록에서 선택(‘IN’) 패턴 매칭(‘LIKE’) NULL 값 검사(‘IS NULL’) 예시 예를 들어, 이름이 ‘Jhon’인 사람의 정보를 찾고 싶다면 다음과 같이 쿼리를 작성할 수 있습니다. SELECT * FROM users WHERE name = 'Jhon'; 또는 나이가 18세 이상인 모든 사용자를 찾고 싶다면 다음과 같이 작성할 수 있습니다. SELECT * FROM users WHERE age >= 18; ‘WHERE’ 절을 사용함으로써, 큰 데이터베이스 내에서도 필요한 데이터를 효율적으로 찾아낼 수 있습니다.

Archive · 2024-03-29

💉[SQL] 테이블과 컬럼, SQL

SQL? SQL은 “데이터베이스와 대화를 하기 위한 언어” 입니다. 옆의 사람에세 필요한 것을 요청시 “A를 주시겠어요?”와 하는 것과 같이 “DB에게도 A를 주시겠어요?” 라고 이야기할 때 사용하는 언어라고 할 수 있습니다. Query SQL 이란 언어를 이용하여 데이터베이스에 요청을 하는 질의를 ‘Query’라고 합니다. 테이블과 컬럼? 데이터베이스 : 쉽게 말해 “데이터가 저장되어있는 큰 폴더” 입니다. 체계적으로 조직된 데이터의 집합으로, 데이터의 저장, 검색, 수정, 삭제 등을 효율적으로 처리할 수 있게 해주는 데이터 구조와 관리 시스템을 말합니다. 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 이러한 데이터베이스를 만들고 관리하는 소프트웨어입니다. 데이터베이스의 주요 구성 요소. 데이터(Data) : 정보의 원시 형태로, 문자, 숫자, 이미지 등 다양한 형태가 있습니다. 데이터베이스에 저장된 데이터는 조직화되어 있어 효율적인 접근과 관리가 가능합니다. 테이블(Table) : 데이터를 구조화하여 저장하는 기본 단위입니다. 테이블은 행(Row)과 열(Column)로 구성되어 있으며, 각 행은 고유한 데이터 레코드를, 열은 특정 데이터 필드를 나타냅니다. 스키마(Schema) : 데이터베이스의 구조를 정의하는 메타데이터의 집합입니다. 테이블 구조, 데이터 타입, 관계 등 데이터베이스의 뼈대를 이룹니다. 쿼리(Query) : 데이터베이스에 저장된 데이터에 접근하거나 조직하기 위한 명령어입니다. SQL(Structured Query Language)은 데이터베이스 관리를 위해 널리 사용되는 쿼리 언어입니다. 데이터베이스의 중요성. 중복성 감소 : 데이터베이스는 데이터 중복을 최소화하여 저장 공간의 효율성을 높이고 데이터 일관성을 유지합니다. 데이터 무결성 : 데이터베이스는 데이터의 정확성과 일관성을 유지하기 위한 규칙(제약 조건)을 적용합니다. 이를 통해 데이터의 신뢰성을 보장합니다. 보안 : 데이터베이스는 사용자의 권한을 관리하여 특정 데이터에 대한 접근을 제어할 수 있습니다. 이는 데이터의 보안을 강화합니다. 백업 및 복구 : 데이터베이스는 데이터의 백업 및 복구 기능을 제공하여, 시스템 장애나 데이터 손실 시 데이터를 복원할 수 있습니다. 데이터베이스의 종류. 관계형 데이터베이스(RDBMS) : 테이블 간의 관계를 기반으로 하는 데이터베이스입니다. Oracle, MySQL, PostgreSQL 등이 있습니다. 비관계형 데이터베이스(NoSQL) : 스키마가 없거나 유연한 데이터 모델을 사용하여 대규모 분산 데이터를 관리하는 데이터베이스입니다. MongoDB, Cassandra, Redis 등이 있습니다.

Archive · 2024-03-27

💉[SQL] 데이터베이스 모델링

Archive · 2024-03-27

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