SQL 기본 문법과 데이터 조회 예제

관계형 데이터베이스 시스템에서의 데이터 조작은 SQL(Structured Query Language)이라는 표준화된 언어를 통해 이루어집니다. SQL은 데이터베이스에서 필요한 데이터를 선택하고 필터링하며, 업데이트하고 삭제하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있게 해줍니다. 본 포스팅에서는 SQL의 기본 문법과 데이터 조회의 예제에 대해 설명드리겠습니다.

SQL 기본 문법의 이해

SQL 문법은 크게 세 가지로 구분됩니다: DDL(Data Definition Language), DML(Data Manipulation Language), DCL(Data Control Language)입니다. 이 글에서는 주로 데이터 조회를 위한 DML에 초점을 맞출 것입니다.

• DDL: 테이블 생성, 수정 및 삭제 등을 위한 명령어입니다.
• DML: 데이터 삽입, 조회, 수정, 삭제를 위한 명령어입니다.
• DCL: 데이터 접근 권한을 관리하는 명령어입니다.

관계형 데이터베이스(RDBMS)란?

관계형 데이터베이스는 데이터가 테이블 형태로 구성되어 있는 시스템으로, 각 테이블은 고유한 이름을 가지고 있습니다. 이러한 구조는 마치 스프레드시트와 유사하다고 볼 수 있는데, 데이터는 열과 행으로 배열되어 있습니다. 예를 들어, 사용자 정보를 저장하는 ‘users’라는 테이블이 있을 때, 이 테이블은 사용자 ID, 이름, 나이, 성별 등의 열로 구성될 수 있습니다.

SQL 문법의 기본 구조

SQL 쿼리 문법의 기본 구성 요소에는 SELECT, FROM, WHERE 절이 있습니다. 가장 일반적으로 사용되는 SQL 쿼리 구조는 다음과 같습니다:

SELECT 열1, 열2
FROM 테이블명
WHERE 조건;

위의 쿼리를 통해 특정 테이블에서 원하는 열을 선택하고, 그 데이터 중에서 특정 조건을 충족하는 행만을 조회할 수 있습니다. 만약 모든 열을 조회하고 싶다면 *을 사용하여 다음과 같이 작성할 수 있습니다:

SELECT * FROM 테이블명;

데이터 필터링: WHERE 절

데이터를 선택할 때, 모든 데이터를 가져오는 대신 필요한 데이터만 가져오는 것이 유용합니다. 이를 위해 WHERE 절을 사용하여 조건을 설정합니다. 예를 들어, 특정 성별의 사용자만 조회하고 싶다면 다음과 같이 쿼리를 작성할 수 있습니다:

SELECT * FROM users WHERE gender = '여성';

ORDER BY로 데이터 정렬하기

조회된 데이터를 정렬하는 것도 중요합니다. ORDER BY를 사용하여 결과를 특정 열을 기준으로 정렬할 수 있습니다. 기본적으로는 오름차순으로 정렬되며, 내림차순으로 정렬하고 싶다면 DESC 키워드를 사용할 수 있습니다:

SELECT * FROM users ORDER BY age DESC;

LIMIT 절로 결과 수 제한하기

결과로 반환될 데이터의 수를 제한하고 싶다면 LIMIT 절을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 최신 5명의 사용자만 보고 싶다면 다음과 같은 쿼리를 사용할 수 있습니다:

SELECT * FROM users ORDER BY registration_date DESC LIMIT 5;

중복 데이터 제거하기: DISTINCT

중복된 데이터가 있을 경우, DISTINCT 키워드를 활용하여 고유한 데이터만 조회할 수 있습니다. 성별 목록을 중복 없이 보고 싶다면 다음과 같은 쿼리를 작성할 수 있습니다:

SELECT DISTINCT gender FROM users;

SQL의 실행 순서 이해하기

SQL 쿼리를 작성할 때, 작성 순서와 실행 순서는 다릅니다. SQL의 쿼리 실행 순서는 다음과 같은 순서를 따릅니다:

1. FROM
2. WHERE
3. GROUP BY
4. HAVING
5. SELECT
6. DISTINCT
7. ORDER BY
8. LIMIT

이러한 흐름을 이해하는 것은 복잡한 쿼리를 작성하거나 최적화하는 데 큰 도움이 됩니다.

맺음말

SQL은 데이터베이스와 상호작용하는 데 필수적인 언어로, 올바르게 활용하면 데이터를 효율적으로 관리할 수 있습니다. 본 포스팅을 통해 SQL의 기본 개념과 간단한 데이터 조회 방법에 대해 설명드렸습니다. SQL을 활용해 더 효과적으로 데이터를 관리하시길 바랍니다!

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