[DB/SQL] SQL 문법 총정리

❗ 데이터베이스 

- 여러 사람이 같이 사용할 목적으로 데이터를 담는 통!
- 모든 데이터베이스는 CRUD 기능을 지원!
   ( C - Create 생성, R - Read 읽기, U - Update 변경, D - Delete 삭제)

 

❗ SQL

- Structured Query Language의 약자!
- 데이터를 읽어오는 과정인 'R'을 편리하기 위해 SQL을 사용.
- 데이터를 손쉽고 깔끔하게 정리/분석하는 기능도 지원함.
- 데이터를 가져오는 명력어를 작성하는 것을 'SQL 쿼리를 작성한다'라고 함.

 

✔️ Select

- 데이터를 선택해서 가져온다.
- 1) 어떤 테이블에서 2) 어떤 필드의 데이터를 가져올지로 구성됨.
- 아래의 표가 테이블이고, 노란 형광색이 필드를 나타냄.

 

 

select * from user 
-- user 테이블의 모든(*) 필드 가져오기

select user_id, name, email from user
-- user 테이블의 특정 필드 가져오기

 

select문 결과

 

✔️ Where 

- select 쿼리문으로 가져올 데이터에 조건 걸어주기
- 조건문을 걸어줄 때, 필드명이나 테이블 명이 아닌 문자열로 인식시키기 위해 ' ' or " " 을 사용!

-- 1. orders 테이블에서 결제방법이 카카오페이인 데이터만 가져오기
select * from orders 
where payment_method = 'kakaopay'

-- 2. 여러 조건을 걸어주기 위한 방법
select * from orders 
where payment_method = 'kakaopay' and course_title = "앱개발 종합빈"

 

결과 1

결과 2

➕ Where 절과 자주 같이 쓰는 문법

- 같지 않음 (!=)
- 범위 (between ~ and ~)
- 포함 (in)
- 패턴, 문자열 규칙 (like)

-- 1. orders 테이블에서 결제방법이 CARD가 아닌 데이터 가져오기
select * from orders
where payment_method != 'CARD'

-- 2. users 테이블에서 가입일이 '8월1일 ~ 8월10일'인 데이터 가져오기
select * from users
where created_at between '2020-08-01' and '2020-08-11'

-- 3. users 테이블에서 이메일이 s로 시작하고 com으로 끝나면서 성이 김씨인 유저 데이터 가져오기
select * from users
where email like 's%com' and name = '김**'

 

결과 1

결과 2

결과 3

결과 4

 

➕ 이외 유용한 문법

- 일부 데이터만 가져오기 : Limit
- 중복 데이터 제외하고 가져오기 : Distinct
- 몇 개인지 숫자 세보기 : Count
- 별칭 기능 : Alias (테이블명 뒤에 별칭 추가, 출력될 필드에 별칭 추가)

-- users 테이블에서 회원의 성씨 갯수 데이터를 가져오고 필드명을 cnt_fname이라고 해주기!
select count(distinct(name)) as cnt_fname from users;

 

 

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❗ 데이터 분석하기 

- 데이터 분석의 목적 : 쌓여있는 데이터에서 의미를 갖는 '정보'로 변환하는 것!

 

 

✔️ Group by

- 동일한 범주를 갖는 데이터를 하나로 묶어서, 범주별 통계를 내주는 것.
- ex) 1) 같은 성씨의 데이터를 하나로 묶고, 2) 각 성씨의 회원수를 구할 수 있음!
- Group by 쿼리가 실행되는 순서 : from -> group by -> select
- count(갯수), min(최소값), max(최댓값), avg(평균), sum(합계) 구하기 가능 !

-- users 테이블에서 성씨별 user 수를 구하기
select name, count(*) from users
group by name

-- 1) users 테이블 전체 가져오기 (from)
-- 2) users 테이블 데이터에서 같은 name을 갖는 데이터 합쳐주기 (group by)
-- 3) name에 따라 합쳐진 데이터가 각각 몇 개가 합쳐진 것인지 세리기 (select)

 

결과

 

✔️ Order by

- 정렬하기
- Order by 쿼리가 실행되는 순서 :  from -> group by -> select -> order by
- order by (기준 필드명) -> 오름차순 (asc)
- order by (기준 필드명) desc -> 내림차순 (descending의 약자)

-- 성씨별 회원 수 내림차순 정렬 
select name, count(*) from users
group by name
order by count(*) desc

 

결과

 

➕ where과 함께 쓰면?

- 쿼리 실행되는 순서: from → where → group by → select -> order by

-- '웹개발 종합반'코스의 결제방법 별 결제건수를 오름차순으로 정렬
select payment_method, count(*) from orders
where course_title = "웹개발 종합반"
group by payment_method
order by count(*)

 

결과

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✔️ Join

- 두 테이블의 공통된 정보(key값)를 기준으로 테이블을 연결해서 한 테이블처럼 보는 것.
- SQL의 Join은 엑셀의 vlookup과 동일.

 

✔️ Inner join

- A와 B는 각각의 테이블을 의미하고, Inner join은 두 테이블의 교집합

- A 테이블의 필드에는 있지만, B 테이블의 필드에는 없다면, NULL 값이 생김
- 예시) A 테이블이 유저 테이블, B 테이블이 유저 포인트 테이블일 경우, 
         회원이지만 수강을 등록/시작하지 않아 포인트를 획득하지 않은 회원인 경우!

 

-- users 테이블 보기
select * from users u
-- point users 테이블 보기
select * from point_users p

-- user_id를 key 값으로 inner join하기
select * from users u
inner join point_users p
on u.user_id = p.user_id;

-- user_id를 key 값으로 left join하기
select * from users u
left join point_users p
on u.user_id = p.user_id

 

users 테이블

point_users 테이블

inner join 결과

left join 결과

 

➕ Join 종류

- CROSS JOIN : 양 테이블의 발생 가능한 모든 조합 출력
- INNER JOIN : 두 테이블을 연결한 조인 조건에 맞는 데이터만 출력
- OUTER JOIN : JOIN 조건에 맞지 않아도 결과 출력 (LEFT, RIGHT)

 

출처 : https://dsin.wordpress.com/2013/03/16/sql-join-cheat-sheet/

 

 

✔️ Union

- 필드명이 같은 테이블 조회 시, select를 두 번 하지 않고, 한 번에 모아서 보고 싶은 경우.
- 테이블의 필드명이 무조건 같아야함!
- but, 내부 정렬이 깨짐 (order by X)

-- 1. 7월 week별 체크인 수
select '7월' as month, c.title, c2.week, count(*) as cnt from checkins c2
	inner join courses c on c2.course_id = c.course_id
	inner join orders o on o.user_id = c2.user_id
	where o.created_at < '2020-08-01'
	group by c2.course_id, c2.week
  order by c2.course_id, c2.week
  
-- 2. 8월 week별 체크인 수
  select '8월' as month, c.title, c2.week, count(*) as cnt from checkins c2
    inner join courses c on c2.course_id = c.course_id
    inner join orders o on o.user_id = c2.user_id
    where o.created_at >= '2020-08-01'
    group by c2.course_id, c2.week
  order by c2.course_id, c2.week
  
-- 3. 7, 8월 week별 체크인 수
  (
	select '7월' as month, c.title, c2.week, count(*) as cnt from checkins c2
	inner join courses c on c2.course_id = c.course_id
	inner join orders o on o.user_id = c2.user_id
	where o.created_at < '2020-08-01'
	group by c2.course_id, c2.week
)
union all
(
	select '8월' as month, c.title, c2.week, count(*) as cnt from checkins c2
	inner join courses c on c2.course_id = c.course_id
	inner join orders o on o.user_id = c2.user_id
	where o.created_at >= '2020-08-01'
	group by c2.course_id, c2.week
)

 

결과 1

결과 2

결과 3

 

✔️ Subquery

- 쿼리 안의 쿼리 (상위 쿼리 안의 하위 쿼리)

-- Subquery 형태
select u.user_id, u.name, u.email from users u
where u.user_id in (
	select user_id from orders
	where payment_method = 'kakaopay'
)

 

 

* 포스팅에 사용된 데이터베이스는 스파르타코딩클럽 데이터베이스 강의에서 제공한 것입니다.