SQL소개

Structured Query Language

• 관계형 데이터베이스에 있는 데이터(테이블)를 질의하거나 조작해주는 언어
• SQL은 1970년대 초반에 IBM이 개발한 구조화된 데이터 질의 언어
• 두 종류의 언어로 구성됨

DDL(Data Definition Language)

• 테이블의 구조를 정의하는 언어

DML(Data manipulation Language)

• 테이블에서 원하는 레코드들을 읽어오는 질의 언어
• 테이블에 레코드를 추가/삭세/갱신해주는데 사용하는 언어

빅데이터 세상에서 SQL

• 구조화된 데이터를 다루는한 SQL은 데이터 규모와 상관없이 쓰임
• 모든 대용량 데이터 웨어하우스는 SQL기반
  - Redshift, Snowflake, BigQuery, Hive
  - Spark, Hadoop도 SparkSQL, Hive라는 본인들만의 SQL 언어 지원
  
• 데이터엔지니어, 데이터분석가, 데이터과학자 등 데이터 분야에서 일하려면 반드시 익혀야할 기본 기술

SQL의 단점

구조화된 데이터

• 구조화된 데이터를 다루는데 최적화가 되어있음

• 정규표현식을 통해 비구조화된 데이터를 어느 정도 다루는 것은 가능하나 제약이 심함

• 많은 관계형 데이터베이스들이 플랫한 구조만 지원함(no nested like JSON)
  - 구글 빅쿼리는 nested structure를 지원함

• 비구조화된 데이터를 다루는데 Spark, Hadoop과 같은 분산 컴퓨팅 환경이 필요해짐

• 관계형 데이터베이스마다 SQL 문법이 조금씩 상이