003_SQL 입문[MySQL]

LBR56·2023년 2월 9일
SQL 함수TRIGGERViewdbeaverprocedure개발자개체관계데이터 모델링빅데이터정규화천재교육천재교육IT교육센터코딩
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복습

  • 데이터베이스(DB) : 데이터 저장
    • MYSQL(RDBMS) : 접근
      # 데이터 베이스 확인
SHOW DATABASES;
# 데이터 베이스 선택 
USE database_name;

      • TABLE 로 저장


      • 컬럼(Column)과 열(Row)이 존재

        • PK(Primary Key) : 기본키 → Row를 구분할 수 있는 대표값
        • FK(Foreign Key) : 외래키 ↔ 타 테이블과 관계를 맺음

      • SQL 명령어

      • DML(Data Manipulation Language)

        • Create
          INSERT INTO table_name(
	columns_name1,
	...
) VALUES (
	value1,
	...	
);
        • Read
          SELECT
	* # 피하자!
FROM
	table_name1 t1
# WHERE 1=1
# 	AND t1.id = t2.id;
          • JOIN
            • INNER
              SELECT 
	* 
FROM 
	table_name1 t1 
	INNER JOIN table_name2 t2 ON 
		t1.id = t2.id;
            • OUTER
              • FULL
                • 짧은 코드가 존재하지 않음
              • LEFT, RIGHT
                SELECT 
	* 
FROM 
	table_name1 t1 
	LEFT OUTER JOIN table_name2 t2 ON 
		t1.id = t2.id;
	LEFT OUTER JOIN table_name2 t3 ON t1.id = t3.id;
            • CROSS
              SELECT
	*
FROM
	table_name1
	CROSS JOIN table_name2;

# 또는

SELECT
	*
FROM
	table_name1, table_name2;
        • Update
          UPDATE table_name SET
	column_name1=value1, …
WHERE 1=1;
        • Delete
          DELETE FROM 	table_name
WHERE 1=1;

      • TCL(Transaction Control Language)

        • Start Transaction(트랜잭션 시작)
        • Commit(트랜잭션 한번에 실행)
        • Rollback(트랜잭션 취소)

      • DDL(Data Definition Language)

        • Create
          CREATE DATABASE db;

CREATE TABLE table_name1(
	id BIGINT  AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, # PRIMARY KEY = NOT NULL, UNIQUE, INDEX 생성
	fk BIGINT,
	string VARCHAR(100),
	var DOUBLE,
	create_date DATETIME NOT NULL DEFAULT NOW(), # CURRENT_TIMESTAMP
	
	KEY fk (fk),
	CONSTRAINT table_name1_fk_1 FOREIGN KEY (fk) REFERENCES table_name2(id),

	# 또는
	# FOREIGN KEY (fk) REFERENCES table_name2(id)
);

CREATE INDEX index_name ON table_name1(create_date);

CREATE VIEW view_name AS
SELECT
	*
FROM
	table_name1;
        • Alter
          # 추가
ALTER TABLE table_name1 ADD COLUMN alter_add VARCHAR(20); # DEFAULT '0';
# 변경
ALTER TABLE table_name1 MODIFY COLUMN alter_add VARCHAR(20) DEFAULT '0';
# 삭제
ALTER TABLE table_name1 DROP COLUMN alter_add;
        • Drop
          DROP TABLE IF EXISTS table_name1;

DROP VIEW view_name;

데이터 모델링

목적

  • 데이터 품질 향상(ACID), 정확성, 속도

개요

업무중요도설명
요구사항 분석20%업무 분석, 자료분석
설계30%논리 및 물리 데이터 모델링
개발10%언어, 툴 선택 → query 설계, CRUD 개발
테스트40%에러 수정, 논리 수정, 요구에 맞추기

모델링이란?

  • 요구사항 분석을 설계화 하는 것
    • 기업의 정보 구조 → 개체(TABLE-entity), 관계(FK), 속성(COLUMN), 식별자(PK) 부여

테이블 관계

방법설명
1:1잘 사용하지 않음(PK = PK)
1:N대부분 사용(PK = FK)
N:M표현할 방법이 없음으로 1:N, 1:M 테이블 신설 = Mapping(한국에서 많이 사용) or Linking(공장, 외국)

정규화 그림, 글, 4 ~ 5 정규화

정규화뜻설명
1 정규화도메인 원자값더 이상 나눌 수 없음(속성 안에 “,”로 나눠져 있음)
2 정규화부분적 함수 종속 제거A → BC ⇒ A → B, A → C
3 정규화이행적 함수 종속 제거A → B → C ⇒ A → B, B → C(복합키는 다 나눠가며 확인 필요)
BCNF 정규화결정자이면서 후보키가 아닌 것 제거AB → C, C → B ⇒ A → C, C → B(잘못 설계하지 않으면 없음)
4 정규화다치 종속 제거AB → C ⇒ A → C, B → C
5 정규화조인 종속성 이용더 이상 분해할 수 없어야 함

모델링 과정

명칭설명
개체 파악명사(회사, 구매, 회원)
식별자 파악보통 id로 통일(경우에 따라 복합 식별자 사용[두 회사 통합])
상세화정규화
통합논리 모델링 결합 및 뷰 설정
검증오류 확인, 논리 확인, 요구 확인
물리모델링DB 선택, 자료형 선택, 기기 선택
구현실행

용어 정리

개체

  • Row를 구분할 수 있는 것

식별자 설정

  • 선입견을 버림(저자는 3글자 → 미국은?, 공동저자는?)

명확한 의미

  • 약어, 단어 통일
    • datetime → dt, name → nm, quality, quantity → qty?

유형

종류설명
기본개체기본 정보를 포함한 개체(회사, 회원)
개념개체무형의 과정이나 개념(구매)
교차개체N:M을 표현하기 위한 개체

주의점

  • 단일 사례 분리
  • 고립
  • 동의어 중복 개체

관계

유형

이름뜻그림
종속관계개체간 주종 관계 존재
중복관계서로가 부모 관계(구독 = 누가, 누구를)
재귀관계자기 자신을 참조
배타관계한 곳에만 존재X

주 식별자 규칙

  • UNIQUE, NOT NULL, 짧고, 쉽게 == 채번규칙

속성

유형

이름뜻
단순기본 속성
결합두 단순 속성 결합
추출연산 처리 속성
설계성능을 목적으로 생성

VIEW

왜 쓰는가?

  • 자주 SELECT 되는 Query 문이 존재함
    • 결과를 TABLE로 새로 만듬
      • 값에 혼란이 올 수 있음
  • 보안
    • 외부 통신용
    • 외부에 데이터 공개
      • TABLE 전체에 접근권한을 주게 되면, 개인 정보가 보호되지 않음
        • 처음 User를 만든 것과 동일
  • 편리함

가상의 테이블을 만들어서 쉽게 접근하자!

CREATE VIEW view_name AS
SELECT
	*
FROM
	table_name;

특징

  • VIEW 는 DELETE가 가능하지 않음
    • 가상의 테이블
  • 데이터 변경 적용이 되는가?
    • (INSERT, UPDATE) 가능
    • 단, 제약 조건이 존재
      • SubQuery, OUTER JOIN, UNION X
  • 주의점
    • 연관 테이블이 drop 되면 망가짐

PROCEDURE, TRIGGER

  • DB에서 작업 == SQL programming
  • PROCEDURE(프로시저)
    • 함수 → 이름, 매개변수, CALL
  • TRIGGER(트리거)
    • 함수 → 이름, 매개변수, 이벤트

PROCEDURE

DELIMITER $$
CREATE PROCEDURE ADD(IN add_qty INT)
BEGIN
	UPDATE product SET
		qty = add_qty
END $$
DELIMITER;

CALL ADD(1);
  • 잘 사용하지 않음
    • 생산성 하락
    • 유지보수가 안됨
  • 80, 90년대 많이 사용됨
  • 사용하는 회사를 보기 힘듬(삼성, 한국수자원평가원)

TRIGGER

DELIMITER $$
CREATE TRIGGER triagger1
	[BEFORE | AFTER] [INSERT | UPDATE | DELETE]
	ON table_name
	FOR EACH ROW
BEGIN
	UPDATE product SET
		qty = add_qty
END $$
DELIMITER;
  • 프로시저 보다 더 사용됨
  • INSERT, UPDATE, DELETE 가 발생했을 때, 따라서 발생함
  • 언제 쓸까?
    • 증감을 동시에 해결
    • 생성시 같이 연결

유용한 SQL 함수(MySQL)

  • 통계 쿼리

IF

  • SELECT에 많이 사용됨
SELECT IF(조건, TRUE, FALSE) FROM table_name;

SELECT IF(price > 5000, '비쌈', '쌈') FROM product;
  • 조건에 NULL을 많이 확인함

IFNULL

SELECT IFNULL([컬럼 | 값], NULL일 때 대체) FROM table_name;

SELECT IFNULL(qty, 0) FROM product;

NULLIF

SELECT NULLIF([컬럼 | 값], 컬럼) FROM table_name;

SELECT NULLIF(price, qty) FROM product;

CASE

SELECT
	CASE
		컬럼
		WHEN 조건 THEN 결과
		...
		ELSE 결과
	END
FROM
	product;

SELECT
	CASE
		price
		WHEN 1000 THEN '천원'
		WHEN 2000 THEN '이천원'
		ELSE '모름'
	END AS 'location'
FROM
	product;
  • 약어를 전체 문장으로 펼쳐줌

CONCAT

CONCAT(문자1, 문자2)

SELECT * FROM table_name WHERE 컬럼 LIKE '%~%'; # <- 위 부분이 변수일 때!

SELECT * FROM table_name WHERE 컬럼 LIKE CONCAT('%', 변수, '%');

GROUP_CONCAT

SELECT GROUP_CONCAT(컬럼) FROM table_name GROUP BY 컬럼;

SELECT GROUP_CONCAT(name) FROM product;

DATE_FORMAT

SELECT DATE_FORMAT(컬럼, '변환식') FROM table_name;

SELECT date_format(create_date, '%Y') FROM product;

RANK

# 순위에 번호를 매겨줌 
SELECT RANK() OVER(ORDER BY 컬럼 ASC|DESC)

SELECT RANK() OVER(ORDER BY price) FROM product ;

# ROW_NUMBER 도 존재 
SELECT ROW_NUMBER () OVER(ORDER BY price) FROM product ;

UNION

SELECT name FROM product
UNION # 중복 X
# UNION ALL # 중복 O
SELECT name FROM `member`;

유저 정보와 시간들

SELECT CURRENT_USER();

# 쿼리 시작
SELECT NOW();
# SELECT CURRENT_TIMESTAMP() ; # 동일함
# 쿼리 끝
SELECT SYSDATE();

SELECT NOW(), SYSDATE(), SLEEP(5), NOW(), SYSDATE()

DBeaver

설정

사용법 - workbench

  • table 생성
  • column 생성
  • row 생성
  • view 생성
  • trigger 생성

SQL 쓰는 법

  • 의미 단위로 잘 끊고, 잘 띄어씀

실습

데이터 모델링(정규화)

  • 완전히 동일한 column을 가진 table이 2개가 있다면?
    • 새로운 종류 column을 추가함
    • 종류 테이블을 제작해서 연결함
  • 구매발주 업무

각 부서는 구매 의뢰 함
구매 의뢰에 따라 구매 발주가 이루어짐
한 구매 의뢰는 여러 번 발주 됨
자재는 자재 master에 의해서 관리
한 거래처에 대해서 한 건의 발주는 한건의 구매발주서가 발행
한 건의 구매발주에는 여러 품목이 포함

  • 엔티티?
    • 부서 - 구매 의뢰 -< 구매 발주, 자재, 거래처, 구매발주서, 품목

목표

  • 다음 표를 보고 모델링
    • 다음 같은 정보를 관리하는 database 모델링
    • 정확한 개체나 속성이 아니라 관리 대상
  • ERDCloud
  • 변수명 생성기
table 이름영문속성 이름영문데이터 타입DEFAULT추가 속성
학과정보dept학과명nameVARCHAR(100)
학과장deanVARCHAR(100)NULLfk
식별자idBIGINTAUTO_INCREMENTpk
학생정보stdnt학번nbrBIGINTAUTO_INCREMENT
이름nameVARCHAR(100)
학과deptDATETIMEfk
입학년도adm_yrDATETIMENOW()
학년gradeENUM1-1,1-2,2-1,2-2,3-1,3-3,4-1,4-2
식별자idBIGINTAUTO_INCREMENTpk
과목정보subj과목명nameVARCHAR(100)
개강년도str_cl_yrDATETIMENOW()
학기semstrENUM1, semmer, 2, winter
강의교수profBIGINTfk
개설학과dept_opndBIGINTfk
식별자idBIGINTAUTO_INCREMENTpk
교수정보prof교수번호nbrBIGINTAUTO_INCREMENT
교수명nameVARCHAR(100)
소속학과dept_affilationBIGINTfk
식별자idBIGINT
과목별 성적정보과목subjBIGINTfk
학생stdntBIGINTfk
성적scoreDOUBLE0.0
식별자idBIGINTAUTO_INCREMENTpk
평점전체 평점ovr_rtngDOUBLE0.0
식별자idBIGINTAUTO_INCREMENTpk

VIEW

  • 맴버 아이디와 이름, 구매 횟수를 나타내는 view를 생성
CREATE VIEW V_member_buy_count AS
SELECT
	m.member_id ,
	m.name ,
	count(b.id) AS buy_count
FROM 
	`member` m
INNER JOIN buy b ON
	b.member_id = m.id
GROUP BY 
	m.member_id ,
	m.name ;

회고

  • 전체적인 복습을 통해 추가 자료를 찾아봄
  • 이전에 배웠던 정규화에 대한 확실한 판단이 가능
  • 개체와 관계에 대해 깊게 고민할 수 있는 시간이 됨
  • VIEW에 UPDATE와 INSERT가 되는 것이 신기함
  • SQL에 생각보다 다양한 함수가 존재함
  • DBeaver를 통해 다른 유료툴을 사용하는 것보다 유용할 것 같음
  • ERDcloud가 투박하지만, 전체적인 기능이 있고 무료인 것이 좋음
  • 다양한 ERD 실습을 통해 상기 시킬 필요가 있음

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