SQL의 약자: 명령, 정의 및 예

SQL은 데이터베이스 개발에서 데이터 과학 및 기계 학습에 이르기까지 다양한 산업에서 가장 널리 사용되는 언어 중 하나입니다. 데이터베이스 관리자는 데이터베이스를 만들고 유지 관리하는 데 사용하는 반면 데이터 과학자와 분석가는 거의 매일 데이터를 추출, 변환 및 로드하는 데 사용합니다.

SQL은 Structured Query Language의 약자이며 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서 데이터를 관리하고 조작하도록 설계된 도메인별 프로그래밍 언어입니다.

데이터베이스의 세계를 탐구하고 SQL 학습을 시작하면 SQL을 범용 언어(MySQL, SQL Server 및 Oracle과 같은 관계형 데이터베이스 시스템에서 널리 사용됨)라고 부르는 전문가를 자주 만나게 됩니다.

간단히 말해서, SQL을 한 번 배우면 모든 관계형 데이터베이스에서 데이터를 생성, 관리 및 쿼리할 수 있습니다(그리고 그 과정에서 많은 즐거움을 누릴 수 있습니다).

이 시점에서 아마도 관계형 데이터베이스가 무엇인지 궁금할 것입니다. SQL 및 SQL 데이터베이스 작업을 시작하기 전에 관계형 데이터베이스의 기본 개념을 확실하게 이해해야 합니다.

이제 관계형 데이터베이스에 대해 간단히 살펴보겠습니다!

목차

• 관계형 데이터베이스란 무엇입니까?
• SQL의 구문은 무엇입니까?
  • 1. 데이터 정의 언어(DDL)
    • CREATE TABLE로 새 테이블 생성
    • ALTER TABLE을 사용하여 기존 테이블에 열 추가
    • ALTER TABLE을 사용하여 기존 테이블에서 열 제거
    • DROP TABLE이 있는 전체 테이블 삭제
  • 2. 데이터 조작 언어(DML)
    • INSERT INTO를 사용하여 테이블에 데이터 추가
    • DELETE를 사용하여 테이블에서 데이터 삭제
    • SELECT를 사용하여 테이블에서 데이터 검색
    • UPDATE로 테이블의 기존 데이터 수정
  • 3. 데이터 제어 언어(DCL)
    • GRANT를 사용하여 사용자 또는 그룹에 대한 권한 지정
    • REVOKE를 사용하여 사용자 또는 그룹에서 특정 권한 제거
  • 4. 데이터 쿼리 언어(DQL)
• SQL 언어의 다양성 및 통합
• 인기 있는 관계형 데이터베이스 관리 시스템은 무엇입니까?
  • 1. MySQL
  • 2. SQL 서버
  • 3. 오라클
  • 4. 포스트그레SQL
• 마지막 생각들

관계형 데이터베이스란 무엇입니까?

관계형 데이터베이스는 데이터를 테이블로 구성하는 데이터베이스 유형입니다. 각 테이블은 작업할 수 있는 행과 열로 구성됩니다. 이러한 테이블은 관계라고도 하며 따라서 "관계형 데이터베이스"라는 이름이 붙습니다.

관계형 데이터베이스의 주요 이점은 키를 사용하여 테이블 간의 관계를 설정할 수 있다는 것입니다. 이 속성은 데이터 일관성과 무결성을 유지하고 효율적인 쿼리를 용이하게 하는 데 도움이 됩니다.

관계형 데이터베이스 로 작업할 때 SQL을 사용하여 데이터를 생성, 수정 및 쿼리합니다.

모든 프로그래밍 언어와 마찬가지로 SQL 및 SQL 데이터베이스를 시작하려면 SQL 언어의 구문을 이해해야 합니다. 운 좋게도 SQL의 구문은 다른 모든 프로그래밍 언어와 매우 다르며 기본 사항에 대해 이해하기 쉽습니다.

SQL 언어의 문법을 살펴보자!

SQL의 구문은 무엇입니까?

SQL에는 많은 사용 사례가 있으며 각 사용 사례에는 고유한 구문 세트가 있습니다. 사용 사례를 다음 네 가지로 나눌 수 있습니다.

1. 데이터 정의 언어(DDL)

2. 데이터 조작 언어(DML)

3. 데이터 제어 언어(DCL)

4. 데이터 쿼리 언어(DQL)

위의 모든 사용 사례에 대한 구문을 알 필요가 없을 가능성이 높습니다. 예를 들어, 데이터 분석가라면 대부분 쿼리 구문을 사용하여 작업하게 될 것입니다. 그러나 모든 사용 사례에 익숙하면 보다 효율적인 SQL 코드를 작성하는 데 도움이 됩니다.

아래 섹션에서는 SQL 구문을 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 예제와 함께 위의 각 분기의 의미를 살펴봅니다.

1. 데이터 정의 언어(DDL)

DDL은 데이터베이스, 테이블 및 기타 개체의 구조를 처리하는 SQL 명령의 하위 집합입니다. 몇 가지 일반적인 DDL 명령은 다음과 같습니다.

• 테이블 만들기

• 테이블 변경

CREATE TABLE로 새 테이블 생성

SQL의 CREATE TABLE을 사용하면 지정된 열과 데이터 유형으로 새 테이블을 만들 수 있습니다. 아래에서 CREATE TABLE 명령의 예를 찾을 수 있습니다.

CREATE TABLE employees (
    id INT PRIMARY KEY,
    first_name VARCHAR(50),
    last_name VARCHAR(50),
    birth_date DATE
);

이러한 SQL 문 코드는 지정된 열 속성을 사용하여 직원이라는 새 테이블을 생성합니다.

ALTER TABLE을 사용하여 기존 테이블에 열 추가

ALTER TABLE을 사용하면 열을 추가하거나 삭제하는 등 기존 테이블을 수정할 수 있습니다. 아래에는 ALTER TABLE을 사용하여 기존 테이블에 새 열을 추가하는 예가 나와 있습니다.

ALTER TABLE employees
ADD COLUMN email VARCHAR(100);

이러한 SQL 문은 VARCHAR 데이터 유형과 최대 길이가 100자인 'email'이라는 새 열을 기존 '직원' 테이블에 추가합니다.

ALTER TABLE을 사용하여 기존 테이블에서 열 제거

ALTER TABLE을 사용하여 데이터베이스의 기존 테이블에서 열을 제거할 수도 있습니다. 아래 예에서는 ALTER TABLE을 사용하여 테이블에서 열을 제거합니다.

ALTER TABLE employees
DROP COLUMN email;

이 명령은 '직원' 테이블에서 '이메일' 열을 제거합니다.

DROP TABLE이 있는 전체 테이블 삭제

데이터베이스에서 전체 테이블을 삭제하려면 DROP TABLE 문을 사용할 수 있습니다. DROP TABLE 문을 사용하여 전체 테이블을 삭제하는 다음 예를 살펴보십시오.

DROP TABLE employees;

이 명령은 모든 데이터 및 제약 조건을 포함하여 전체 '직원' 테이블을 삭제합니다.

2. 데이터 조작 언어(DML)

DML은 데이터베이스에 저장된 데이터의 조작 및 수정에 중점을 둡니다. 몇 가지 주요 DML 명령은 다음과 같습니다.

• 에 집어 넣다

• 선택하다

• 업데이트

• 삭제

INSERT INTO를 사용하여 테이블에 데이터 추가

테이블을 만든 후에 데이터를 추가하고 싶을 것입니다. 이를 위해 INSERT INTO 문을 사용할 수 있습니다.

아래 예는 위에서 만든 직원 테이블에 데이터를 추가하는 방법을 보여줍니다.

INSERT INTO employees (id, first_name, last_name, birth_date)
VALUES (1, 'John', 'Doe', '1985-03-20');

INSERT INTO employees (id, first_name, last_name, birth_date)
VALUES (2, 'Jane', 'Smith', '1990-06-15');

INSERT INTO employees (id, first_name, last_name, birth_date)
VALUES (3, 'Alice', 'Johnson', '1987-09-12');

INSERT INTO employees (id, first_name, last_name, birth_date)
VALUES (4, 'Bob', 'Williams', '1992-01-23');

INSERT INTO employees (id, first_name, last_name, birth_date)
VALUES (5, 'Charlie', 'Brown', '1988-11-07');

위의 SQL 문은 직원 테이블 에 5개의 새 항목을 추가합니다 .

DELETE를 사용하여 테이블에서 데이터 삭제

DELETE 문을 사용하여 데이터 테이블에서 레코드를 삭제할 수 있습니다.

'employees' 테이블에서 ID가 3인 직원을 삭제한다고 가정합니다. 다음 DELETE 문을 사용할 수 있습니다.

DELETE FROM employees
WHERE id = 3;

SELECT를 사용하여 테이블에서 데이터 검색

SELECT 문은 데이터 분석가와 과학자가 가장 자주 사용하는 문 중 하나입니다. 데이터 테이블에 저장된 데이터를 검색할 수 있습니다.

아래 예에서는 SELECT 문을 사용하여 직원 테이블에 저장된 데이터를 검색합니다.

SELECT * FROM employees;

'*'는 직원 테이블 의 모든 데이터를 폐기하도록 컴파일러에 지시합니다 .

UPDATE로 테이블의 기존 데이터 수정

테이블에 저장된 데이터를 변경하려면 SQL에서 UPDATE 문을 사용할 수 있습니다.

'employees' 테이블에서 id가 1인 직원의 last_name을 업데이트하려고 한다고 가정합니다. 다음 UPDATE 문을 사용할 수 있습니다.

UPDATE employees
SET last_name = 'UpdatedLastName'
WHERE id = 1;

이 SQL 문은 id가 1인 직원 테이블의 last_name을 변경합니다.

3. 데이터 제어 언어(DCL)

DCL을 사용하면 데이터베이스 내에서 액세스 및 권한을 관리할 수 있습니다. DCL 명령을 사용하여 사용자 권한을 부여, 취소 또는 수정할 수 있습니다.

몇 가지 일반적인 DCL 명령은 다음과 같습니다.

• 승인하다

• 취소

GRANT를 사용하여 사용자 또는 그룹에 대한 권한 지정

'user1'이라는 사용자에게 'employees' 테이블에 대한 SELECT 및 INSERT 권한을 부여한다고 가정합니다. 다음 GRANT 문을 사용할 수 있습니다.

GRANT SELECT, INSERT ON employees TO user1;

이 SQL 문은 'user1'이 'employees' 테이블에 데이터를 선택하고 삽입하도록 허용합니다.

REVOKE를 사용하여 사용자 또는 그룹에서 특정 권한 제거

'employees' 테이블의 'user1'에서 INSERT 권한을 제거하려면 다음 REVOKE 문을 사용할 수 있습니다.

REVOKE INSERT ON employees FROM user1;

이 SQL 문은 'employees' 테이블의 'user1'에서 INSERT 권한을 제거하지만 여전히 테이블에서 데이터를 선택하도록 허용합니다.

4. 데이터 쿼리 언어(DQL)

DQL은 데이터베이스에서 데이터 검색을 독점적으로 처리합니다. SQL에서 기본 DQL 명령은 SELECT입니다. SELECT 명령을 사용하여 검색할 열을 정의하고, 필터를 적용 하고, 여러 테이블을 조인할 수 있습니다.

다음 예에서는 DQL 문을 사용하여 데이터를 검색하고 필터를 적용합니다.

SELECT *
FROM employees
WHERE birth_date > '1990-01-01'
ORDER BY birth_date ASC;

이러한 SQL 문에서 WHERE 절은 birth_date가 '1990-01-01'보다 큰 행만 반환되도록 지정합니다. ORDER BY 문은 결과를 오름차순으로 정렬합니다.

SQL의 주요 측면 중 하나는 작업 중인 환경에 쉽게 통합될 수 있다는 것입니다. 예를 들어 Python으로 애플리케이션을 만드는 경우 SQL과 Python을 함께 통합하여 Python 내에서 SQL 쿼리를 실행할 수 있습니다.

SQL을 사용하여 데이터를 쿼리하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 다음 비디오를 살펴보십시오.

다음 섹션에서는 SQL이 지원하는 널리 사용되는 통합에 대해 살펴보겠습니다. 그것에 들어가자!

SQL 언어의 다양성 및 통합

SQL은 Python, C++ 및 Java와 같은 언어와 쉽게 통합됩니다. 데이터 분석 또는 데이터 과학 프로젝트를 수행하면서 다른 프로그래밍 언어와 SQL 통합의 효율성을 깨닫게 됩니다. 원활한 통합으로 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

SQL 및 프로그래밍 언어와의 통합의 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다.

• Python : Python의 pandas 라이브러리를 사용하면 SQL 데이터베이스에서 데이터를 읽고 쓸 수 있으므로 원활한 SQL 통합이 가능합니다. 또한 SQLAlchemy와 같은 라이브러리는 SQL과 Python을 함께 사용하여 관계형 데이터베이스 작업을 강력하게 지원합니다 .

• C++ : sqlpp11 및 nanodbc와 같은 라이브러리를 사용하면 C++ 코드 내에서 SQL을 사용하여 관계형 데이터베이스에 연결하고 상호 작용할 수 있습니다. 이러한 라이브러리를 사용하면 C++ 환경에서 SQL 쿼리를 간단하게 실행하고 데이터베이스 연결을 관리할 수 있습니다.

• Java : Java의 JDBC API를 사용하면 원활한 SQL 데이터베이스 통합이 가능합니다. JDBC를 사용하면 Java 코드에서 데이터를 연결하고 쿼리를 실행하고 조작할 수 있습니다.

이러한 프로그래밍 언어와 함께 SQL을 사용하면 데이터 분석 능력이 향상됩니다. 이를 통해 보다 효율적이고 강력한 데이터 기반 솔루션을 만들 수 있습니다.

SQL의 광범위한 응용 프로그램으로 인해 여러 상위 기업에서 SQL을 기본 언어로 사용하는 자체 관계형 데이터베이스 관리 시스템을 구축했습니다. 이러한 데이터베이스에 대한 지식은 여러 플랫폼에서 작업하는 데 도움이 됩니다.

다음 섹션에서 최고의 관계형 데이터베이스 관리 시스템 중 일부를 나열했습니다.

인기 있는 관계형 데이터베이스 관리 시스템은 무엇입니까?

SQL 언어를 탐색하면서 저장된 데이터를 관리하고 상호 작용하기 위한 기본 언어로 SQL을 사용하는 다양한 관계형 데이터베이스 관리 시스템을 접하게 될 것입니다. 각 SQL 구현에는 고유한 기능과 구문 변형이 있습니다.

널리 사용되는 RBDMS 및 해당 SQL 구현에는 MySQL , SQL Server , Oracle , Oracle v2 및 PostgreSQL이 포함됩니다 .

1. MySQL

MySQL은 Oracle Corporation에서 개발한 오픈 소스 데이터베이스 관리 시스템입니다. 웹 애플리케이션 및 Oracle 데이터베이스에서 널리 사용되며 속도, 안정성 및 사용 용이성으로 유명합니다.

MySQL은 표준 SQL을 지원하고 전체 텍스트 검색, 트랜잭션 및 공간 데이터 유형과 같은 다양한 추가 기능을 제공합니다.

2. SQL 서버

MS SQL Server는 Microsoft의 엔터프라이즈급 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)입니다. 통합 서비스, 보고 및 분석 서비스와 같은 엔터프라이즈급 데이터 관리에 필요한 포괄적인 범위의 도구와 기능을 제공합니다.

MS SQL Server는 SQL Server에 특정한 추가 구성 및 기능으로 표준 SQL을 확장하는 T-SQL을 비롯한 다양한 프로그래밍 언어를 지원합니다 .

3. 오라클

Oracle은 Oracle Corporation에서 개발한 RDBMS로 높은 수준의 데이터 보안, 성능 및 확장성을 필요로 하는 대기업 및 엔터프라이즈에 서비스를 제공합니다.

Oracle은 파티셔닝, 온라인 인덱스 재구축, 플러그 가능한 데이터베이스 및 구체화된 보기와 같은 고급 기능을 제공합니다.

Oracle v2는 Oracle RDBMS의 이전 버전일 뿐이며 핵심 기능을 공유하지만 이후 버전에 도입된 특정 기능이 부족할 수 있습니다.

4. 포스트그레SQL

PostgreSQL은 오픈 소스 객체 관계형 데이터베이스 관리 시스템(ORDBMS)입니다. 확장성과 SQL 준수를 강조합니다.

PostgreSQL은 고급 데이터 유형, 인덱싱 방법, CTE(Common Table Expressions) 및 창 함수와 같은 다목적 쿼리 옵션에 대한 지원으로 두각을 나타냅니다.

시장에서 이러한 모든 옵션을 사용할 수 있으므로 어떤 RDBMS 및 SQL 구현이 더 나은지 궁금할 수 있습니다. 이 질문에 대한 대답은 프로젝트 요구 사항을 드릴다운합니다.

좋은 접근 방식은 먼저 프로젝트 요구 사항을 이해한 다음 요구 사항을 해결할 수 있는 RDBMS를 찾는 것입니다.

마지막 생각들

매일 엄청난 양의 데이터가 생성되는 것을 볼 수 있기 때문에 데이터는 디지털 세계의 연료가 되었습니다. 이 데이터를 효과적으로 활용하려면 SQL과 같은 강력한 도구가 필요합니다.

데이터 과학, 데이터 분석, 비즈니스 분석 또는 기계 학습의 전문가로서 SQL을 마스터하는 것은 필수적입니다 . 사실, SQL 숙련도는 고용주가 귀하를 고용할지 거부할지를 결정하는 요인이 될 수 있습니다.

취업 시장에서의 가치 외에도 SQL은 데이터 분야에서 일하는 개인에게 매우 중요합니다. 전문가들은 데이터 작업의 최대 80%가 데이터 정리 및 관리와 관련되어 있으며 SQL이 이를 훌륭하게 처리할 수 있다고 추정합니다.

또한 SQL은 Python, C++ 및 Java와 같은 다양한 프로그래밍 언어와 통합되어 적용 범위가 넓어집니다. 이를 통해 강력한 데이터 기반 솔루션을 만들 수 있습니다.

SQL을 배우면 전문적인 여정에서 데이터 문제를 해결할 수 있는 경쟁 우위와 다용도 도구를 갖추게 됩니다.

따라서 광범위한 데이터 관리 및 분석 환경을 탐색할 때 SQL을 변함없는 동반자로 기억하십시오. 강력한 구문과 광범위한 사용을 통해 SQL을 마스터하면 기술 세계에서 다양한 기회를 열 수 있습니다. 행복한 쿼리!