💡 데이터베이스의 특징

1. ⚡ 실시간 접근성 (Real-time Accessibility)
   사용자가 요청하는 정보를 실시간으로 즉시 접근할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 빠르고 효율적인 데이터 처리 및 응답이 가능합니다.

2. 👥 동시 공유 가능성 (Concurrent Sharing)
   여러 사용자가 동시에 데이터를 조회하거나 수정할 수 있는 환경을 제공합니다. 이를 위해 데이터베이스는 트랜잭션 관리와 동시성 제어를 통해 데이터의 일관성을 보장합니다.

3. ♻️ 연속적인 변화 (Continuous Evolution)
   데이터는 시간이 지남에 따라 지속적으로 변동하며 추가, 수정, 삭제가 이루어집니다. 데이터베이스는 이러한 변화를 실시간으로 반영하여 최신 데이터를 유지합니다.

4. 🔒 데이터 무결성 (Data Integrity)
   데이터의 정확성, 일관성, 신뢰성을 보장합니다. 제약 조건(Constraints)을 통해 불필요한 중복 데이터나 비정상적인 데이터를 방지하며, 데이터의 무결성을 유지합니다.

5. 🔗 데이터 독립성 (Data Independence)
   데이터의 물리적 구조와 논리적 구조가 독립적입니다. 물리적인 저장 방식이 변경되더라도 논리적인 데이터 모델에 영향을 미치지 않도록 설계되어 있습니다.

6. 📉 데이터 중복 최소화 (Minimized Redundancy)
   동일한 데이터가 여러 번 저장되지 않도록 중복을 최소화하여 저장 공간을 절약하고, 데이터의 일관성을 유지합니다.

7. 🛡️ 보안성 (Security)
   데이터베이스는 사용자 권한을 통해 데이터에 대한 접근을 제어하며, 비인가된 사용자의 접근을 차단하여 보안을 강화합니다.

이러한 특징들이 결합되어 데이터베이스는 효율적인 데이터 관리와 처리를 가능하게 만듭니다! 😊

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📊 RDMS (Relational Database Management System)

관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDMS, Relational Database Management System)은 데이터를 테이블(Table) 형태로 구조화하여 저장하고 관리하는 데이터베이스 시스템이에요. 관계형 데이터베이스는 각 테이블 간의 관계(Relationship) 를 설정하여, 다양한 방식으로 데이터를 검색하고 관리할 수 있답니다! 🗂️🔍

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💡 특징

1. 🗂 테이블 기반 (Table-based) 데이터 관리

RDMS는 데이터를 테이블 단위로 관리해요.

• 테이블(Table): 행과 열로 구성된 데이터의 집합 📋
• 컬럼(Column): 테이블의 열로, 데이터의 속성을 나타냅니다.
• 행(Row): 테이블의 각 개별 데이터 항목을 나타냅니다.

예를 들어, 고객 정보 테이블에서는 고객의 이름, 주소, 전화번호 등이 각 컬럼에 저장되고, 하나의 고객 정보는 행으로 관리돼요! 📝

2. 🔄 데이터 중복 최소화

RDMS에서는 데이터를 정규화(Normalization) 기법을 통해 중복을 최소화해요.

• 정규화: 동일한 데이터가 여러 테이블에 중복 저장되는 것을 방지하고, 데이터 수정 시 발생할 수 있는 오류를 줄여줘요! 💡
• 중복된 데이터가 있을 경우, 수정할 때 여러 위치에서 변경해야 하므로 문제가 발생할 수 있거든요.

예를 들어, 고객 정보를 관리하는 테이블에서 고객의 주소를 여러 테이블에 저장하지 않고 하나의 테이블로 분리하고, 다른 테이블에서 외래 키(Foreign Key) 로 참조하게 해요. 🗝️

3. 🔗 테이블 간 관계 (Join)를 이용한 데이터 검색

RDMS는 여러 테이블에 분산된 데이터를 Join 연산을 통해 검색할 수 있어요.

• Join: 두 개 이상의 테이블을 연결하여, 필요한 데이터를 하나의 결과로 반환하는 연산이에요. 🔍
• 테이블 간 관계를 설정하고, 이 관계를 활용하여 복잡한 데이터도 쉽게 조회할 수 있답니다!

예를 들어, 주문 테이블과 고객 테이블이 각각의 데이터를 관리하고 있을 때, 두 테이블 간의 관계를 설정해 고객별 주문 내역을 쉽게 검색할 수 있죠! 🛍️

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✅ RDMS의 장점

1. 데이터 일관성: 중복 데이터를 줄여서 데이터의 일관성을 유지해요. 🛠️
2. 유연한 데이터 검색: 테이블 간의 관계를 활용해 복잡한 데이터 조회도 가능! 🔍
3. 데이터 무결성: Primary Key, Foreign Key 등을 설정하여 데이터 무결성을 유지할 수 있어요. 📑

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🌟 데이터베이스 정규화 과정 설명 🌟

데이터베이스 설계를 할 때, 데이터를 효율적으로 저장하고 중복을 최소화하기 위해 정규화(Normalization) 과정을 거치게 됩니다. 오늘은 고객과 주문 데이터를 예시로 들어, 정규화의 각 단계를 설명해 드릴게요! 🎉

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정규화의 각 과정을 설명하면서 데이터를 예시로 들어볼게요. 각 단계에서 어떻게 테이블이 바뀌는지 자세히 설명할 테니 따라와 주세요! 😊

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예시 데이터: 고객과 주문 정보

초기 테이블 (비정규화된 상태)

주문번호	고객이름	고객주소	상품명	상품가격	수량
1001	홍길동	서울 강남구 123	스마트폰	500,000	1
1002	이몽룡	서울 강동구 456	노트북	1,200,000	1
1003	홍길동	서울 강남구 123	태블릿	300,000	2

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1️⃣ 제1정규형 (1NF) - 원자성 보장

조건: 각 컬럼이 하나의 값(원자값)만을 가져야 합니다. 즉, 각 셀은 더 이상 나눌 수 없는 원자 값을 가져야 하죠.

비정규화된 데이터에서는 각 셀이 하나의 값을 가졌으므로 1NF 조건을 충족하고 있지만, 혹시 중복된 컬럼이 있다면 분리해야 합니다. 여기서는 중복된 컬럼이 없기 때문에 아래와 같은 테이블로 변환됩니다:

주문번호	고객이름	고객주소	상품명	상품가격	수량
1001	홍길동	서울 강남구 123	스마트폰	500,000	1
1002	이몽룡	서울 강동구 456	노트북	1,200,000	1
1003	홍길동	서울 강남구 123	태블릿	300,000	2

여기서는 1NF 적용 전과 동일하게 유지되지만, 테이블 내 각 셀이 원자 값을 가지도록 되어 있는 것이 중요한 포인트입니다! ✨

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2️⃣ 제2정규형 (2NF) - 부분 함수 종속성 제거

조건: 기본 키의 일부에만 종속된 속성을 제거하고, 각 속성은 기본 키에 완전 종속되도록 해야 합니다.

이 테이블에서 기본 키가 '주문번호'라고 가정하면, 고객이름, 고객주소는 주문과 관계없이 고객의 고유한 정보입니다. 따라서 고객 정보를 따로 분리하여 고객 테이블을 만들어야 합니다. 🙌

즉, 기본키의 부분집합이 결정자가 되어서는 안된다. 즉, 제2정규형 전의 테이블에서 기본키에 속해 있을지도 모르는 고객이름에 따라 고객주소가 결정되어 결정자가 된다. 그렇기 때문에 이를 별도로 관리해야 한다.

💻 2NF 적용 후:

1. 고객 테이블 👥

고객ID	고객이름	고객주소
C001	홍길동	서울 강남구 123
C002	이몽룡	서울 강동구 456

2. 주문 테이블 📦

주문번호	고객ID	상품명	상품가격	수량
1001	C001	스마트폰	500,000	1
1002	C002	노트북	1,200,000	1
1003	C001	태블릿	300,000	2

이제 고객이름과 고객주소가 더 이상 주문 테이블에 중복 저장되지 않고, 고객ID로 참조하여 관리됩니다 😊

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3️⃣ 제3정규형 (3NF) - 이행적 종속성 제거

조건: 기본 키가 아닌 속성 간 종속성이 없어야 합니다. 즉, 기본 키가 아닌 컬럼이 다른 비기본 키 컬럼에 종속되어 있으면 안 됩니다.

여기서 상품명과 상품가격은 서로 종속 관계에 있어요. 즉, 상품이 정해지면 가격도 자동으로 결정되죠. 따라서 상품 정보를 따로 분리하여 상품 테이블로 관리해야 합니다. 🍀

제2 정규화를 적용한 테이블에서 A->B, B->C가 성립할 때, A->C가 성립하는 것을 이행적 종속이라고 하는데 어떤 주문이 어떤 상품과 어떤 고객이 샀는지를 종속성으로 가지고 있는데 여기서 상품명과 상품가격이 종속관계에 있으므로 이를 분리해야 한다.

💻 3NF 적용 후:

1. 고객 테이블 👥

고객ID	고객이름	고객주소
C001	홍길동	서울 강남구 123
C002	이몽룡	서울 강동구 456

2. 상품 테이블 🛒

상품ID	상품명	상품가격
P001	스마트폰	500,000
P002	노트북	1,200,000
P003	태블릿	300,000

3. 주문 테이블 📦

주문번호	고객ID	상품ID	수량
1001	C001	P001	1
1002	C002	P002	1
1003	C001	P003	2

이제 상품명과 상품가격은 상품 테이블에서 관리되고, 주문 테이블은 상품ID를 참조하게 됩니다. 이렇게 함으로써 이행적 종속성이 제거되었어요 🎯

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4️⃣ BCNF (Boyce-Codd Normal Form)

조건: 모든 결정자가 후보 키여야 합니다. 제3정규형에서는 이행적 종속성을 제거했지만, BCNF는 후보 키의 제약을 더 강화합니다. 즉, 제 3정규화를 진행한 테이블에 대해 모든 결정자가 후보키가 되도록 합니다.

예를 들어, 만약 한 주문에서 한 고객이 특정 영업 사원을 담당한다고 가정할 경우, 주문번호와 고객ID 외에도 영업 사원 ID가 함께 포함될 수 있습니다. 이때, 고객ID가 영업 사원을 결정하는 비정규적 관계가 존재할 수 있습니다.

BCNF 적용 후:

1. 고객 테이블 👥

고객ID	고객이름	고객주소
C001	홍길동	서울 강남구 123
C002	이몽룡	서울 강동구 456

2. 상품 테이블 🛒

상품ID	상품명	상품가격
P001	스마트폰	500,000
P002	노트북	1,200,000
P003	태블릿	300,000

3. 주문 테이블 📦

주문번호	고객ID	상품ID	수량
1001	C001	P001	1
1002	C002	P002	1
1003	C001	P003	2

4. 영업사원 테이블 👔

고객ID	영업사원ID
C001	S001
C002	S002

여기서는 고객ID가 영업사원을 결정하는 비정규적인 관계를 제거하여, 고객과 영업사원의 정보를 별도로 관리하게 됩니다 🎉

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🗃️ SQL (Structured Query Language)

SQL은 데이터베이스(Database)에 저장된 데이터를 효과적으로 관리하고 사용할 수 있도록 지원하는 표준 언어입니다. 데이터의 검색, 삽입, 수정, 삭제 등의 작업을 수행할 수 있으며, 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)과 상호작용하는 데 필수적이에요! 💻✨

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📌 SQL의 주요 특징

1. 데이터베이스와의 상호작용: SQL은 데이터베이스에 저장된 데이터를 관리할 수 있는 명령어들의 집합입니다. 이를 통해 데이터를 추출하거나 조작하고, 정의하거나 제어할 수 있어요. 🔄📊

2. 범용성: SQL은 모든 DBMS(MySQL, Oracle, PostgreSQL, SQL Server 등)에서 사용 가능해요. 각 DBMS마다 약간의 차이는 있지만, SQL의 기본 구조는 거의 모든 시스템에서 동일하게 사용됩니다! 🌍🛠️

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⚙️ MySQL의 기본 설정과 대소문자 구분

1. MySQL의 기본 설정에서 대소문자 구분 없음:

   • MySQL에서는 대소문자를 구분하지 않는 방식으로 문자열 비교를 처리해요. 예를 들어, SELECT * FROM table WHERE name = 'John'; 이라는 쿼리를 실행할 때, 'John', 'john', 'JOHN' 모두 같은 값으로 인식됩니다. 🎯
   • 이는 MySQL의 문자열 정렬 방식(collation) 때문인데, 기본적으로 대소문자 구분을 하지 않는(case-insensitive) 방식으로 설정되어 있어요.

2. 대소문자 구분이 필요한 경우 BINARY 함수 사용:

   • 대소문자를 구분하여 검색하거나 비교하고 싶다면 BINARY 함수를 사용할 수 있습니다. BINARY를 사용하면 MySQL이 해당 값을 이진(binary) 값으로 처리해, 대소문자를 엄격히 구분하게 돼요. ⚙️🔍

   • 예시:

     SELECT * FROM table WHERE BINARY name = 'John';

     이 경우 'John' 만 검색되고, 'john'이나 'JOHN' 같은 다른 형태의 값은 검색되지 않아요. ✅

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🗃️ SQL 종류 및 기본 명령어 정리

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1. DDL (Data Definition Language): 데이터 정의어

DDL은 데이터베이스에서 객체의 구조를 정의하는 명령어로, 테이블, 뷰, 인덱스 등 데이터베이스 객체의 생성, 수정, 삭제 작업을 수행할 수 있어요. 🛠️

주요 명령어

• CREATE: 데이터베이스 객체를 생성
• ALTER: 기존에 존재하는 데이터베이스 객체를 수정
• DROP: 데이터베이스 객체를 삭제
• RENAME: 데이터베이스 객체의 이름을 변경
• TRUNCATE: 테이블의 데이터를 삭제하고 테이블을 초기화

예시

-- 테이블 생성
CREATE TABLE table_name (
   column_name datatype constraints
);

-- 테이블 수정
ALTER TABLE table_name
ADD column_name datatype;

-- 테이블 삭제
DROP TABLE table_name;

-- 테이블 이름 변경
RENAME TABLE old_table_name TO new_table_name;

-- 테이블 데이터 초기화
TRUNCATE TABLE table_name;

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2. Character Set & Collation

• Character set: 문자가 컴퓨터에 저장될 때 어떠한 '코드'로 저장될지에 대한 규칙의 집합을 의미해요. (예: UTF-8, ASCII 등) 💾
• Collation: 특정 문자 셋에 저장된 값을 비교하거나 정렬할 때 사용되는 규칙들의 집합을 의미합니다. (예: utf8_general_ci, utf8_bin 등) 🔤🔄

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3. 데이터베이스 생성 및 변경

데이터베이스 생성

CREATE DATABASE database_name;

-- Character set 및 Collation 지정
CREATE DATABASE database_name
DEFAULT CHARACTER SET char_value
COLLATE col_value;

다국어 처리 (utf8mb3) 데이터베이스 생성 예시

CREATE DATABASE dbtest
DEFAULT CHARACTER SET utf8mb3
COLLATE utf8mb3_general_ci;

이모지 문자까지 처리 가능한 데이터베이스 생성 (utf8mb4)

CREATE DATABASE dbtest
DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4
COLLATE utf8mb4_general_ci;

데이터베이스 변경 (Character set 및 Collation 수정)

ALTER DATABASE database_name
DEFAULT CHARACTER SET char_value
COLLATE col_value;

dbtest 데이터베이스의 Character set 및 Collation 변경

ALTER DATABASE dbtest
DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4
COLLATE utf8mb4_general_ci;

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4. 데이터베이스 사용

-- 특정 데이터베이스 선택
USE database_name;

'dbtest' 데이터베이스 사용

USE dbtest;

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5. 데이터베이스 삭제

-- 데이터베이스 삭제
DROP DATABASE database_name;

'dbtest' 데이터베이스 삭제

DROP DATABASE dbtest;

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6. 사용 가능한 Character set 확인

SHOW CHARACTER SET;

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🗃️ DML (Data Manipulation Language): 데이터 조작어

DML은 데이터베이스에서 데이터를 조작하는 언어로, 테이블의 레코드에 대해 CRUD (Create, Retrieve, Update, Delete) 작업을 수행할 수 있어요. 🛠️

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1. INSERT (Create): 데이터 삽입

테이블에 새로운 데이터를 추가하는 명령어입니다. 📝

• 컬럼 이름 생략 시: 테이블 생성 시 정의된 순서대로 값이 자동 대입됩니다.

INSERT INTO books VALUES ('B001', 'Harry Potter', 'J.K. Rowling', 2007);

• 컬럼명을 직접 명시하여 값 삽입

INSERT INTO books (book_id, title, author, published_year) 
VALUES ('B002', 'The Lord of the Rings', 'J.R.R. Tolkien', 1954);

• 다중 행 삽입 예시

INSERT INTO books (book_id, title, author, published_year) 
VALUES 
('B003', '1984', 'George Orwell', 1949),
('B004', 'Pride and Prejudice', 'Jane Austen', 1813);

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2. SELECT (Retrieve): 데이터 조회

테이블에서 데이터를 조회할 때 사용합니다. 🔍

SELECT * | { [ ALL | DISTINCT ] column | expression [ alias ], ... } FROM table_name;

• * : FROM 절에 나열된 테이블에서 모든 열을 선택
• ALL : 선택된 모든 행을 반환 (기본값)
• DISTINCT : 중복 행 제거
• column : 지정된 열을 선택
• expression : 연산자 및 SQL 함수의 조합
• alias : 별칭

기본 SELECT 예시

• 모든 도서 정보 검색

SELECT * FROM books;

• 특정 컬럼 조회

SELECT title, author FROM books;

• 중복 제거하여 조회 (DISTINCT)

SELECT DISTINCT published_year FROM books;

• 별칭(alias) 사용

SELECT title AS 도서제목, author AS 작가 FROM books;

• 사칙연산을 포함한 조회 (세금 계산)

SELECT product_name, price, price * 0.1 AS 세금 FROM products;

• CASE 문 사용 (연도에 따른 도서 등급 계산)

SELECT title, published_year,
  CASE 
    WHEN published_year > 2000 THEN '신간'
    WHEN published_year > 1900 THEN '근대'
    ELSE '고전'
  END AS 도서등급
FROM books;

💡 SELECT 쿼리의 수행 순서

SQL에서 SELECT 쿼리는 우리가 작성하는 순서와 실제로 실행되는 순서가 다릅니다. 데이터베이스 엔진은 특정 규칙에 따라 쿼리를 처리합니다. 아래는 SQL SELECT 문의 일반적인 실행 순서입니다:

1. FROM

   • 데이터베이스가 쿼리에서 사용할 테이블이나 뷰를 확인하고 데이터를 가져옵니다.
   • 여러 테이블이 포함된 경우 JOIN을 통해 테이블을 결합합니다.

2. WHERE

   • 조건에 맞는 데이터를 필터링합니다. 여기서 레코드의 조건을 검사하고 필요 없는 데이터를 제외합니다.
   • JOIN을 한 경우, 이 단계에서 조건에 맞는 레코드만 남깁니다.

3. GROUP BY

   • 데이터를 그룹화합니다. 특정 컬럼의 값을 기준으로 데이터를 집합으로 묶어 처리합니다.
   • GROUP BY가 없으면 이 단계는 생략됩니다.

4. HAVING

   • GROUP BY로 그룹화한 데이터 중 특정 조건을 만족하는 그룹만을 필터링합니다.
   • WHERE는 개별 행을 필터링하고, HAVING은 그룹화된 데이터를 대상으로 필터링합니다.

5. SELECT

   • 최종적으로 필요한 컬럼을 선택합니다.
   • DISTINCT 키워드가 있으면 중복되는 값을 제거합니다.

6. ORDER BY

   • 결과 데이터를 특정 컬럼을 기준으로 정렬합니다.
   • ASC(오름차순) 또는 DESC(내림차순)으로 정렬 방향을 지정할 수 있습니다.

7. LIMIT

   • 출력할 데이터의 개수를 제한합니다. 특정 범위의 데이터만 출력할 때 사용됩니다.

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예시

SELECT column1, column2
FROM table
WHERE condition
GROUP BY column1
HAVING aggregate_condition
ORDER BY column1 DESC
LIMIT 10;

실제 수행 순서

1. FROM table
2. WHERE condition
3. GROUP BY column1
4. HAVING aggregate_condition
5. SELECT column1, column2
6. ORDER BY column1 DESC
7. LIMIT 10

이 순서로 쿼리가 처리되며, 이 과정을 이해하면 더 효율적인 쿼리를 작성할 수 있습니다! 😄

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3. UPDATE (Update): 데이터 수정

테이블에서 조건에 맞는 레코드를 수정합니다. 🔄

UPDATE table_name SET col_name1 = col_val1, [ col_name2 = col_val2, ..., col_nameN = col_valN] WHERE conditions;

• 특정 도서의 출판 연도 변경

UPDATE books 
SET published_year = 1997 
WHERE book_id = 'B001';

• 모든 제품의 가격 10% 인상

UPDATE products 
SET price = price * 1.1;

주의: WHERE 절을 생략하면 모든 데이터가 수정됩니다. MySQL의 경우 기본적으로 안전모드가 설정되어 있어 WHERE 없이 UPDATE, DELETE를 실행할 때 에러가 발생할 수 있어요. 🚨

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4. DELETE (Delete): 데이터 삭제

테이블에서 조건에 맞는 레코드를 삭제합니다. 🗑️

DELETE FROM table_name WHERE conditions;

• 특정 도서 정보 삭제

DELETE FROM books 
WHERE book_id = 'B002';

• 가격이 10000원 미만인 제품 삭제

DELETE FROM products 
WHERE price < 10000;

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5. WHERE 절: 조건을 사용한 데이터 검색

WHERE 절을 통해 특정 조건에 맞는 데이터를 검색할 수 있습니다. 🎯

SELECT * | { [ ALL | DISTINCT ] column | expression [ alias ], ... } FROM table_name WHERE conditions;

예시

• 특정 작가의 도서 검색

SELECT title, author FROM books 
WHERE author = 'George Orwell';

• 가격이 50000 이상인 제품 검색

SELECT product_name, price FROM products 
WHERE price >= 50000;

• NULL 값 비교 (IS NULL, IS NOT NULL)

SELECT customer_id, customer_name FROM customers 
WHERE email IS NULL;

• 원소 포함 여부 확인 (IN, NOT IN)

SELECT title, author, published_year 
FROM books 
WHERE published_year IN (1949, 1954, 2007);

---

6. AND, OR, NOT: 논리 연산자

WHERE 절에서 여러 조건을 결합할 때 사용하는 논리 연산자들입니다. ⚙️

예시

• J.K. Rowling 작가의 2000년 이후 출판된 도서 검색

SELECT title, author, published_year 
FROM books 
WHERE author = 'J.K. Rowling' AND published_year > 2000;

• George Orwell 또는 J.R.R. Tolkien의 도서 검색

SELECT title, author 
FROM books 
WHERE author = 'George Orwell' OR author = 'J.R.R. Tolkien';

• 작가가 'Jane Austen'이 아닌 도서 검색

SELECT title, author 
FROM books 
WHERE author != 'Jane Austen';

---

7. BETWEEN: 범위 검색

특정 범위에 속하는 데이터를 조회할 때 사용합니다. 🎯

예시

• 가격이 20000 이상 50000 이하인 제품 검색

SELECT product_name, price 
FROM products 
WHERE price BETWEEN 20000 AND 50000;

---

8. LIKE: 패턴 매칭

문자열에서 특정 패턴을 찾을 때 사용하며, 와일드카드 %와 _를 사용할 수 있어요. 🔍

예시

• 제목에 'Ring'이 포함된 도서 검색

SELECT title, author 
FROM books 
WHERE title LIKE '%Ring%';

• 이름이 'B'로 시작하는 세 글자 고객 검색

SELECT customer_id, customer_name 
FROM customers 
WHERE customer_name LIKE 'B__';

---

9. ORDER BY: 정렬

검색된 결과를 정렬할 때 사용합니다. 🔄

SELECT * | { [ ALL | DISTINCT ] column | expression [ alias ], ... } FROM table_name WHERE conditions ORDER BY col_name1 [ ASC | DESC] [, col_name2, ...];

예시

• 도서를 출판 연도 순으로 오름차순 정렬

SELECT title, author, published_year 
FROM books 
ORDER BY published_year ASC;

• 가격을 내림차순으로 정렬

SELECT product_name, price 
FROM products 
ORDER BY price DESC;

---

10. LIMIT: 결과 제한

검색된 결과에서 반환할 행의 수를 제한합니다. 📊

SELECT * | { [ ALL | DISTINCT ] column | expression [ alias ], ... } FROM table_name WHERE conditions ORDER BY col_name1 [ ASC | DESC ] [, col_name2, ...] LIMIT 개수 | OFFSET 시작인덱스;

예시

• 상위 3개의 비싼 제품 조회

SELECT product_name, price 
FROM products 
ORDER BY price DESC 
LIMIT 3;

• 4번째부터 시작하여 5개의 도서 조회

SELECT title, author 
FROM books 
ORDER BY published_year DESC 
LIMIT 4, 5;

---

11. IN: 특정 값들의 목록에 포함되는지 확인

IN 연산자는 특정 컬럼의 값이 주어진 목록에 포함되는지 확인할 때 사용됩니다. ✅

예시

• 특정 출판 연도에 출판된 도서 검색

SELECT title, author, published_year 
FROM books 
WHERE published_year IN (1949, 1954, 2007);

• 특정 도시의 고객 정보 검색

SELECT customer_name, city 
FROM customers 
WHERE city IN ('New York', 'Los Angeles', 'Chicago');

• 특정 카테고리의 제품 검색

SELECT product_name, category 
FROM products 
WHERE category IN ('Electronics', 'Books', 'Clothing');

NOT IN: 목록에 포함되지 않는 값 검색

• 특정 출판 연도를 제외한 도서 검색

SELECT title, author, published_year 
FROM books 
WHERE published_year NOT IN (1949, 1954, 2007);

• 특정 도시가 아닌 고객 정보 검색

SELECT customer_name, city 
FROM customers 
WHERE city NOT IN ('New York', 'Los Angeles', 'Chicago');

---

💡 논리 연산 시 주의점: NULL

SQL에서 NULL은 '알 수 없는 값'을 의미하기 때문에, 논리 연산자와 함께 사용될 때 주의해야 해요. NULL과의 논리 연산 결과는 다음과 같이 동작합니다:

1. NOT NULL → NULL

   • NULL의 부정은 여전히 NULL입니다.

2. NULL AND TRUE → NULL

   • NULL이 있는 AND 연산은 TRUE라 하더라도 결과는 NULL이에요.

3. FALSE AND NULL → FALSE

   • FALSE가 있는 AND 연산에서는 NULL이더라도 결과는 FALSE입니다.

4. NULL AND TRUE → NULL

   • NULL과 TRUE의 AND 연산은 NULL로 처리됩니다.

5. NULL AND NULL → NULL

   • NULL끼리의 AND 연산도 NULL입니다.

6. TRUE OR NULL → TRUE

   • TRUE가 있는 OR 연산에서는 NULL이더라도 결과는 TRUE입니다.

7. FALSE OR NULL → NULL

   • FALSE와 NULL의 OR 연산은 NULL로 처리됩니다.

8. NULL OR NULL → NULL

   • NULL끼리의 OR 연산도 NULL입니다.

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💡 여기사 잠깐! DELETE, TRUNCATE, DROP의 차이

DELETE, TRUNCATE, DROP은 데이터베이스에서 데이터를 삭제할 때 사용되는 명령어들이지만, 그 동작 방식과 목적이 다릅니다. 각각의 차이를 살펴보겠습니다.

1. DELETE

• 기능: 테이블 내에서 특정 조건을 만족하는 데이터 또는 모든 데이터를 삭제합니다.
• 사용 방식: 데이터를 한 행씩 삭제하며, 조건이 없으면 모든 행이 삭제됩니다.
• 트랜잭션 가능: DELETE 명령은 롤백(Undo)이 가능합니다. 즉, 데이터를 삭제한 후에도 트랜잭션을 통해 복구할 수 있습니다.
• 제약 조건: 삭제 시 WHERE 절을 사용해 조건에 맞는 데이터를 선택할 수 있습니다.
• 속도: 테이블 크기가 크면 속도가 느려질 수 있습니다.

예시

DELETE FROM employees WHERE id = 1001;

• 결과: employees 테이블에서 id가 1001인 행만 삭제됩니다.

2. TRUNCATE

• 기능: 테이블의 모든 데이터를 빠르게 삭제합니다.
• 사용 방식: 데이터를 전체 삭제하지만, 테이블 구조(스키마)는 유지됩니다.
• 트랜잭션 불가능: TRUNCATE는 롤백 불가합니다. 트랜잭션 내에서 실행되더라도 복구할 수 없습니다.
• 제약 조건: WHERE 절을 사용할 수 없으며, 모든 데이터를 한 번에 삭제합니다.
• 속도: DELETE보다 훨씬 빠르게 데이터를 삭제할 수 있습니다. 이는 데이터의 개별 삭제가 아닌 테이블 초기화 방식이기 때문입니다.

예시

TRUNCATE TABLE employees;

• 결과: employees 테이블의 모든 데이터가 삭제되지만, 테이블 구조는 그대로 유지됩니다.

3. DROP

• 기능: 테이블 자체를 삭제합니다. 데이터뿐만 아니라 테이블의 구조와 제약 조건까지 모두 삭제됩니다.
• 사용 방식: 테이블을 완전히 제거하며, 이를 복구하려면 테이블을 새로 생성해야 합니다.
• 트랜잭션 불가능: DROP 역시 롤백 불가합니다. 테이블이 삭제되면 복구할 수 없습니다.
• 제약 조건: 테이블뿐만 아니라 인덱스, 제약 조건, 트리거 등 해당 테이블과 연관된 모든 객체가 함께 삭제됩니다.
• 속도: 테이블 자체를 삭제하므로 매우 빠릅니다.

예시

DROP TABLE employees;

• 결과: employees 테이블 자체가 삭제되며, 테이블과 관련된 모든 데이터와 구조가 사라집니다.

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🔍 DELETE, TRUNCATE, DROP 차이 요약

명령어	삭제 범위	롤백 가능성	WHERE 사용	속도	테이블 구조 유지
DELETE	조건에 따른 행 삭제	가능	가능	느림	유지
TRUNCATE	테이블의 모든 행 삭제	불가능	불가능	빠름	유지
DROP	테이블 전체 삭제	불가능	불가능	매우 빠름	삭제

이 차이를 이해하면 데이터 삭제 시 목적에 맞는 명령어를 선택하여 사용할 수 있습니다! 😊

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🛡️ DCL (Data Control Language): 데이터 제어어

DCL은 데이터베이스 객체에 대한 접근 권한이나 CRUD 권한을 정의하는 명령어입니다. 이를 통해 특정 사용자에게 테이블의 검색 권한을 부여하거나, 금지할 수 있어요. 👥🔒

주요 명령어

• GRANT: 데이터베이스 객체에 권한을 부여
• REVOKE: 데이터베이스 객체에 부여된 권한을 취소

예시

• 사용자에게 테이블 조회 권한 부여

GRANT SELECT ON table_name TO user_name;

• 사용자에게 부여된 테이블 조회 권한 취소

REVOKE SELECT ON table_name FROM user_name;

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🔄 TCL (Transaction Control Language): 트랜잭션 제어어

TCL은 데이터베이스에서 트랜잭션(Transaction)을 제어하는 명령어입니다. 트랜잭션은 데이터베이스의 논리적 연산 단위로, 여러 쿼리가 하나의 트랜잭션으로 묶여 처리될 수 있어요. 💼🔄

주요 명령어

• COMMIT: 실행한 쿼리를 최종적으로 적용
• ROLLBACK: 실행한 쿼리를 마지막 COMMIT 전으로 취소하여 데이터를 복구

예시

• 변경된 데이터를 최종적으로 적용

COMMIT;

• 변경된 데이터를 취소하고 마지막 COMMIT 전으로 복구

ROLLBACK;

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🛠️ MySQL 트랜잭션 (Transaction)

• 트랜잭션: 데이터베이스의 상태를 변화시키는 작업 단위를 의미해요. 💼
  • INSERT, UPDATE, DELETE 등의 DML은 변경된 데이터가 바로 하드디스크에 반영되지 않고, 메모리에서 작업이 이루어집니다.
  • COMMIT 명령어가 실행되기 전까지는 모든 작업이 트랜잭션에 포함됩니다.
  • DDL문(CREATE, DROP, ALTER, RENAME, TRUNCATE)은 트랜잭션의 대상이 아니에요. ❌

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📜 트랜잭션 관련 도구

• START TRANSACTION: COMMIT 또는 ROLLBACK이 나올 때까지 트랜잭션의 시작을 알립니다.
• COMMIT: 트랜잭션을 성공적으로 완료하고 변경 사항을 DB에 적용합니다. ✅
• ROLLBACK: 트랜잭션을 실패로 처리하고, 트랜잭션 시작 전 상태로 되돌립니다. 🔄
• SAVEPOINT: SAVEPOINT를 설정하면 ROLLBACK 시 해당 지점으로 복원이 가능합니다. 💾

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⚙️ MySQL의 기본 설정

• MySQL에서는 기본적으로 autocommit이 활성화되어 있습니다. 🔄
  • 트랜잭션이 자동으로 COMMIT되기 때문에, 이를 수동으로 설정하거나 해제할 수 있어요.

확인:

SELECT @@AUTOCOMMIT;

• 결과: 1일 경우 autocommit 활성화, 0일 경우 비활성화

변경:

SET AUTOCOMMIT = 1; -- autocommit 활성화

SET AUTOCOMMIT = 0; -- autocommit 비활성화

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💻 MySQL 트랜잭션 예시

테이블 생성:

USE ssafydb;

CREATE TABLE tc_test
(
  val VARCHAR(10)
);

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트랜잭션 예시 1: ROLLBACK

START TRANSACTION;

INSERT INTO tc_test VALUES ('a');
INSERT INTO tc_test VALUES ('b');
INSERT INTO tc_test VALUES ('c');
SELECT * FROM tc_test;

ROLLBACK;

SELECT * FROM tc_test;

• ROLLBACK 명령어를 사용하면 트랜잭션 내의 모든 변경 사항이 취소됩니다. 🔄

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트랜잭션 예시 2: COMMIT

START TRANSACTION;

INSERT INTO tc_test VALUES ('a');
INSERT INTO tc_test VALUES ('b');
INSERT INTO tc_test VALUES ('c');
SELECT * FROM tc_test;

COMMIT;

SELECT * FROM tc_test;

TRUNCATE tc_test;

• COMMIT 명령어로 변경 사항이 최종적으로 DB에 저장됩니다. ✅

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트랜잭션 예시 3: SAVEPOINT

START TRANSACTION;

INSERT INTO tc_test VALUES ('a');
INSERT INTO tc_test VALUES ('b');
INSERT INTO tc_test VALUES ('c');

SAVEPOINT f1;

• SAVEPOINT는 특정 시점으로 트랜잭션을 되돌릴 수 있도록 설정합니다. 💾

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트랜잭션 예시 4: ROLLBACK TO SAVEPOINT

START TRANSACTION;

INSERT INTO tc_test VALUES ('d');
INSERT INTO tc_test VALUES ('e');
INSERT INTO tc_test VALUES ('f');
SELECT * FROM tc_test;

ROLLBACK TO f1;

SELECT * FROM tc_test;

DROP TABLE tc_test;

• ROLLBACK TO SAVEPOINT를 사용하면 지정한 SAVEPOINT 시점으로 돌아갑니다. 🔄

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🔗 SET 연산자 (SET Operator)

• 모든 집합 연산자는 동일한 우선 순위를 갖습니다.
• SELECT 절에 있는 컬럼의 개수와 타입이 일치해야 합니다.

SELECT * FROM customers UNION SELECT * FROM products; -- error 발생

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🛠️ SET 연산자의 종류

• UNION: 두 쿼리에서 선택된 모든 행을 반환하지만, 중복된 행은 제거됩니다.
• UNION ALL: 두 쿼리에서 선택된 모든 행을 반환하며, 중복된 행도 포함됩니다.
• INTERSECT: 두 쿼리에서 선택된 중복된 행만 반환됩니다. (MySQL에서는 지원되지 않음)
• MINUS: 첫 번째 쿼리에서 선택된 행 중 두 번째 쿼리에 없는 행만 반환됩니다. (MySQL에서는 지원되지 않음)

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📝 UNION & UNION ALL 예시

기본 예시

SELECT customer_id, first_name, last_name 
FROM customers 
WHERE city IN ('New York', 'Los Angeles', 'Chicago');

SELECT customer_id, first_name, last_name 
FROM customers 
WHERE credit_limit > (SELECT AVG(credit_limit) 
                      FROM customers);

UNION:

SELECT customer_id, first_name, last_name 
FROM customers 
WHERE city IN ('New York', 'Los Angeles', 'Chicago')
UNION
SELECT customer_id, first_name, last_name 
FROM customers 
WHERE credit_limit > (SELECT AVG(credit_limit) 
                      FROM customers);

• 결과: 두 쿼리에서 선택된 중복을 제거한 행들이 반환됩니다.

UNION ALL:

SELECT c.* 
FROM (
  SELECT customer_id, first_name, last_name 
  FROM customers 
  WHERE city IN ('New York', 'Los Angeles', 'Chicago')
  UNION ALL
  SELECT customer_id, first_name, last_name 
  FROM customers 
  WHERE credit_limit > (SELECT AVG(credit_limit) 
                        FROM customers)
) c
ORDER BY c.customer_id;

• 결과: 두 쿼리에서 선택된 모든 행이 중복 포함되어 반환됩니다.

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❌ INTERSECT & MINUS (MySQL 지원되지 않음)

• MySQL에서는 INTERSECT와 MINUS를 지원하지 않기 때문에 다른 방법으로 해결해야 합니다.

INTERSECT 예시

SELECT order_id 
FROM orders 
INTERSECT 
SELECT order_id 
FROM order_details;

해결 방법: INNER JOIN

SELECT DISTINCT o.order_id 
FROM orders o 
INNER JOIN order_details od 
ON o.order_id = od.order_id;

• 결과: 두 테이블에서 공통된 order_id가 반환됩니다.

MINUS 예시

SELECT product_id 
FROM products 
MINUS 
SELECT product_id 
FROM order_details;

해결 방법 1: NOT IN 사용

SELECT DISTINCT product_id 
FROM products 
WHERE product_id NOT IN (
  SELECT product_id 
  FROM order_details
);

• 결과: 첫 번째 테이블에서 두 번째 테이블에 존재하지 않는 product_id가 반환됩니다.

해결 방법 2: NOT EXISTS 사용

SELECT DISTINCT p.product_id 
FROM products p 
WHERE NOT EXISTS (
  SELECT od.product_id 
  FROM order_details od 
  WHERE p.product_id = od.product_id
);

해결 방법 3: LEFT OUTER JOIN 사용

SELECT DISTINCT p.product_id 
FROM products p 
LEFT JOIN order_details od 
ON p.product_id = od.product_id 
WHERE od.product_id IS NULL;