데이터 조회 기초

Table of contents

SQL 기초
WHERE: 조건 걸기
1. 조건 표현 방식
2. AND, OR 연산
DATE 데이터 타입 다루기
ORDER BY: 데이터 정렬
1. CAST(data AS 타입)
LIMIT: 데이터 일부만 출력

SQL 기초

DB, 테이블 구조 파악하기

존재하는 데이터베이스 파악
```
SHOW DATABASES;
```
- information_schema / mysql / performance_schema / sys는 MySQL이라는 DBMS의 구동을 위해 존재하는 기본 데이터베이스들
존재하는 테이블 파악
```
SHOW FULL TABLES IN 데이터베이스명;
```
- 각 테이블의 이름과 함께 Table_type을 파악할 수 있다 (BASE TABLE / VIEW)
- cf) 그냥 SHOW TABLES라고만 하면 type 정보 없이 각 테이블의 이름만 출력됨
테이블의 구조 파악
```
DESCRIBE 테이블명;
```
- 테이블의 컬럼 구조, 각 컬럼의 데이터 타입, 속성을 확인 가능
- DESC 테이블명;이라고 줄여서 입력해도 동일
ex)
- Field : 컬럼의 이름
- Type : 컬럼의 데이터 타입
- Null : 컬럼의 Null 속성 유무
- Key : Primary Key, Unique 속성 여부
- Default : 컬럼의 기본값
- Extra : AUTO_INCREMENT 등의 기타 속성

Foreign Key 관계 파악

Foreign Key 관계를 파악해두면, 데이터베이스가 어떻게 설계되었는지, 각 데이터가 어떤 관계를 갖는지 파악하는 데에 도움이 된다
아래는 MySQL에서 사용되는 코드. Foreign Key 정보를 조회하는 SQL문은 DBMS마다 차이가 있으므로 유의!

 SELECT 
     i.TABLE_SCHEMA, i.TABLE_NAME, i.CONSTRAINT_TYPE, i.CONSTRAINT_NAME,
     k.REFERENCED_TABLE_NAME, k.REFERENCED_COLUMN_NAME
 FROM information_schema.TABLE_CONSTRAINTS i
 LEFT JOIN information_schema.KEY_COLUMN_USAGE k ON i.CONSTRAINT_NAME = k.CONSTRAINT_NAME
 WHERE i.CONSTRAINT_TYPE = 'FOREIGN KEY';

SQL문 작성 형식

SQL 문 끝에는 항상 세미콜론(;)을 써줘야한다
SQL 문 안에는 공백/줄바꿈 등을 자유롭게 넣을 수 있다 (실행에는 영향 없음. 가독성을 위한 것)
SELECT, FROM 등 기본 예약어들은 대문자로 쓰는 게 좋다 (대소문자 여부는 실행에는 영향 없음.)
사용할 데이터베이스를 명시해주는 방법:
- 데이터 조회시 SELECT * FROM dbname.tablename 이렇게 데이터베이스명도 함께 적어준다
- 왼쪽 SCHEMAS 패널 부분에서 사용할 데이터베이스를 클릭해 활성화해둔다
- SQL문 맨 처음에 USE dbname;이라고 명시해두고 시작한다

SELECT, FROM

: 보통 SELECT 대상 FROM 테이블명의 구조가 SQL 데이터 조회의 기초

SELECT: 테이블의 어떤 칼럼을 조회할지
- *: 해당 테이블의 모든 칼럼을 다 조회하겠다는 의미
```
  SELECT * FROM tablename;
```
- 특정 칼럼명을 넣어주면 해당 칼럼들만 조회
```
  SELECT column1, column2 FROM tablename;
```
FROM: 어떤 테이블의 데이터를 조회할지
- 데이터베이스명.테이블명의 구조로 적어줘도 되고, (같은 테이블명이 여러 DB에 존재한다면 이런 형태로 적어주는 게 좋다)
```
  SELECT * FROM dbname.tablename; 
```
- 어떤 데이터베이스를 사용하는지 명확한 경우라면 테이블명만 적어줘도 된다
```
  SELECT * FROM tablename
```

WHERE: 조건 걸기

WHERE로 특정 조건의 데이터만 조회할 수 있다

조건 표현 방식

기초

=: 같음

 -- ‘age’ 칼럼의 값이 27인 행(row)만 조회
 SELECT * FROM tablename WHERE age = 27;

!=, ><: 같지 않음

 -- 성별이 ‘m’이 아닌 = 여성인 회원 데이터만 조회
 SELECT * FROM tablename WHERE gender != ‘m’;

IN: ( ) 안의 여러 값들 중 해당하는 값이 있는 row들만 선택

 -- 나이가 20이나 30인 회원 데이터만 조회
 ex) SELECT * FROM tablename WHERE age IN (20, 30); 

NOT IN: ( ) 안의 여러 값들 중 어느 것과도 일치하지 않는 row만 선택

 -- 나이가 20이나 30이 아닌 회원 데이터만 조회
 ex) SELECT * FROM tablename WHERE age NOT IN (20, 30); 

숫자형 칼럼 (INT, DOUBLE 등)

부등호 이용 (>, <, >=, <=)

 -- 나이가 27 이상인 회원 데이터만 조회
 SELECT * FROM tablename WHERE age >= 27;

BETWEEN a AND b: a와 b 사이의 값을 갖는 데이터만 조회 (양 끝(a, b)도 포함)

 -- 30대 회원 데이터만 조회
 SELECT * FROM tablename WHERE age BETWEEN 30 AND 39;

NOT을 붙이면 해당 조건을 제외하고 조회됨

 -- 30대가 아닌 회원 데이터만 조회
 SELECT * FROM tablename WHERE age NOT BETWEEN 30 AND 39;

날짜형 칼럼 (DATE, DATETIME 등)

숫자형처럼, 부등호나 BETWEEN 사용 가능

 SELECT * FROM tablename WHERE sign_up_day > '2019-01-01';

 SELECT * FROM tablename WHERE sign_up_day BETWEEN '2018-01-01' AND '2018-12-31';

문자형 칼럼 (TEXT 등)

LIKE ‘패턴’ 매칭

 -- address가 ‘서울’로 시작하는 모든 행과 매칭
 SELECT * FROM tablename WHERE address LIKE '서울%';

 -- address에 ‘고양시’가 포함되어 있는 모든 행과 매칭
 SELECT * FROM tablename WHERE address LIKE '%고양시%'; 

+) NOT LIKE 매칭도 가능

 -- address가 ‘서울’로 시작하지 않는 모든 행과 매칭
 SELECT * FROM tablename WHERE address NOT LIKE '서울%';

%: 임의의 길이를 가진 문자열을 나타냄 (0자도 포함)

_: 문자 하나를 의미

 -- 이메일 주소가 c로 시작하고, 그 뒤에 임의의 문자 5개가 온 후, @가 붙고 그 뒤에 무언가 임의의 길이를 가진 문자열이 붙는다는 의미
 SELECT * FROM tablename WHERE email LIKE ‘c_____@%’;
 -- candy@google.com 등의 이메일 주소가 해당 패턴과 매칭됨

+) 문자형조회 Escaping: \(backslash)를 사용

ex) \% – 실제 %(퍼센트 기호)를 포함한 문자를 찾을 수 있음
‘(작은 따옴표), _(언더바) ,”(큰 따옴표)도 \를 활용해 escape

+) 대소문자 구분해서 조회하기

Table collation 설정이 ci(Case Insensitive) 설정으로 되어 있으면, 문자형 데이터를 조회할 때 g나 G가 똑같이 간주됨.

이럴 때 g와 G를 구분해서 조회하고 싶으면, BINARY라고 써주면 된다

 -- 소문자 g가 포함된 문자열만 조회
 SELECT * FROM tablename WHERE sentence LIKE BINARY ‘%g%’;

 -- 대문자 G가 포함된 문자열만 조회
 ex)  SELECT * FROM tablename WHERE sentence LIKE BINARY ‘%G%’; 

ANY, ALL

ANY: 여러 조건 중 하나라도 만족되면 TRUE가 반환됨 (‘SOME’을 사용해도 동일)

 SELECT * FROM tablename
 WHERE view_count > ANY(150000, 250000, 300000);
 -- 150000, 250000, 300000 중 하나보다 큰 view_count를 가지고 있으면 출력됨 
 -- (사실 이 경우는 그냥 MIN을 사용하는 것과 동일)

ALL: 여러 조건 모두가 만족되면 TRUE가 반환됨

 SELECT * FROM tablename
 WHERE view_count > ALL(150000, 250000, 300000);
 -- 150000, 250000, 300000 중 모두보다 큰 view_count를 가지고 있으면 출력됨 
 -- (사실 이 경우는 그냥 MAX를 사용하는 것과 동일)

AND, OR 연산

: 여러 개의 조건 걸기

AND

ex) 남성이면서 주소가 서울로 시작하는 회원 데이터 조회

 SELECT * FROM tablename 
 WHERE gender = ‘m’ 
  AND address LIKE ‘서울%; 

ex) 조건 3개를 연결: 남성이면서 주소가 서울이고 나이가 25~29인 회원 데이터 조회

 SELECT * FROM tablename 
 WHERE gender = ‘m’ 
  AND address LIKE ‘서울%
  AND age BETWEEN 25 and 29;

OR
- ex) 봄(3~5월) 혹은 가을(9~11월)에 가입한 회원 데이터 조회
```
 SELECT * FROM tablename 
 WHERE MONTH(sign_up_day) BETWEEN 3 AND 5 
  OR MONTH(sign_up_day) BEWEEN 9 AND 11;
```
- 주의사항: WHERE id = 1 OR id = 2와 같이 같은 칼럼에서의 조건을 함께 적는 경우, WHERE id = 1 OR 2 이렇게 적으면 안된다! (두 조건의 칼럼이 같더라도 다 적어줘야 함)
- +) 사실, WHERE id = 1 OR id = 2 같은 경우는 WHERE id IN (1, 2) 라고 표현하면 더 짧게 가능
AND와 OR 복합
- ex) 180 이상인 남자 회원, 또는 170 이상인 여자 회원 데이터 조회
```
 SELECT * FROM tablename
 WHERE (gender = 'm' AND height >= 180)
  OR (gender = 'f' AND height >= 170);
```
- AND와 OR를 섞어서 사용할 경우, 어떤 부분을 먼저 고려해야 하는지 ()로 표시해주는 게 좋다!
- ()로 우선순위를 표시하지 않으면, AND가 OR보다 우선순위가 높게 간주된다. (AND 부분이 먼저 실행됨)
- 하지만 그냥 AND이든 OR이든 먼저 실행되어야 하는 부분에 ()를 씌워 표시해주는 습관을 들이면 더 직관적으로 이해하기 쉬운 코드가 된다

DATE 데이터 타입 다루기

YEAR, MONTH, DAYOFMONTH, DAYOFWEEK

YEAR 함수: 날짜에서 연도만 추출

 -- 1992년에 태어난 회원 데이터만 조회
 SELECT * FROM tablename WHERE YEAR(birthday) = ‘1992’;

MONTH 함수: 날짜에서 월만 추출

 -- 여름(6, 7, 8월)에 가입한 회원 데이터만 조회
 SELECT * FROM tablename WHERE MONTH(sign_up_day) IN (6, 7, 8); 

DAYOFMONTH 함수: 날짜에서 일만 추출

 -- 각 달의 후반부(15일~31일)에 가입한 회원 데이터만 조회
 SELECT * FROM tablename WHERE DAYOFMONTH(sign_up_day) BETWEEN 15 AND 31; 

DAYOFWEEK 함수: 날짜에서 요일을 추출

 -- 토요일에 가입한 회원 데이터만 조회 (1: 일요일, 2: 월요일, ..., 7: 토요일)
 SELECT * FROM tablename WHERE DAYOFWEEK(sign_up_day) = 7; 

날짜 간 차이 구하기: DATEDIFF
- DATEDIFF(날짜 a, 날짜 b) → ‘날짜 a - 날짜 b’를 해서 그 차이 일수를 알려준다
- ex) DATEDIFF(’2018-01-05’, ’2018-01-03’)의 값은 2
```
 -- 가입한 날로부터 2019.01.01까지의 기간을 함께 조회
 SELECT email, sign_up_day, DATEDIFF(sign_up_day, ‘2019-01-01’) FROM tablename;
```
- +) CURDATE(): 오늘 날짜를 구하는 함수
```
 -- 가입한 날로부터 오늘 날짜까지의 기간을 함께 조회
 SELECT email, sign_up_day, DATEDIFF(sign_up_day, CURDATE()) FROM tablename;
```
- +) DATEDIFF(날짜 a, 날짜 b) / 365 이렇게 계산하면 기간을 ‘연(year)’ 단위로 확인할 수 있음
- +) DATEDIFF(날짜 a, 날짜 b)는 날짜 a - 날짜 b와 동일 (어느 날짜가 더 큰지 아는 경우, 단순 빼기로도 계산 가능)

DATE_FORMAT(datetime, ‘custom_format’)

datetime 포맷의 날짜를 원하는 형태로 출력해줌

 -- 로그인 날짜를 '2022-03-04'와 같은 포맷으로 출력
 SELECT DATE_FORMAT(login_date, '%Y-%m-%d') FROM tablename;

STR_TO_DATE(date_string, ‘assigned_format’)
- 문자열 포맷으로 담긴 날짜를 datetime 포맷으로 변환해준다. 문자열 날짜가 어떤 형태로 담겨있는지 그 형식을 잘 적어줘야 함.
```
 -- '20220304'와 같은 형식의 문자열로 담겨 있던 로그인 날짜를 datetime으로 바꿔서 출력
 SELECT STR_TO_DATE(login_date_str, '%Y%m%d') FROM tablename;
```

ORDER BY: 데이터 정렬

오름차순 정렬: ASC
```
-- 키가 작은 회원부터 순서대로 출력
SELECT * FROM tablename ORDER BY height ASC;
```
- +) 아래와 같이 ASC를 안써줘도 ASC가 default이기 때문에 똑같이 오름차순 정렬로 실행된다 (그렇지만 나중에 보고 빨리 이해하기 위해선 ASC를 써주는 게 더 좋음)
```
  SELECT * FROM tablename ORDER BY height;
```

내림차순 정렬: DESC

-- 키가 큰 회원부터 순서대로 출력
SELECT * FROM tablename ORDER BY height DESC;

+) null값은 가장 작은 값으로 취급됨
+) TEXT 타입 칼럼의 경우, ASC으로 정렬하면 알파벳 순서대로 정렬됨

+) 여러 기준을 두고 정렬: ‘ORDER BY 기준1, 기준2’ 이렇게 쓰면 기준1부터 우선 정렬됨

-- 가입 연도를 기준으로 우선 내림차순 정렬한 후, 가입 연도가 같은 회원들은 이메일 기준으로 오름차순 정렬됨
ex) SELECT sign_up_day, email FROM tablename
ORDER BY YEAR(sign_up_day) DESC, email ASC; 

CAST(data AS 타입)

: 데이터 타입 일시적으로 바꿔주기

TEXT 타입 칼럼에 있는 숫자값을 정렬하면, 120 < 19 < 230 < 27의 순서로 오름차순 정렬됨. (TEXT 타입은 INT 타입과 달리, 첫번째 자리부터 한 문자 한문자씩 비교해서 정렬하는 것이기 때문)
TEXT 타입인 칼럼에 있는 숫자값을 숫자형처럼 정렬해주고 싶으면, CAST 함수로 데이터 타입을 일시적으로 변경해주면 된다!
```
SELECT * FROM tablename ORDER BY CAST(data AS signed) ASC; 
-- 이렇게 써주면 19 < 27 < 120 < 230 이렇게 잘 정렬됨
```
- signed: 양수와 음수를 포함한 모든 정수를 나타낼 수 있는 데이터 타입.
- +) decimal: 소수점이 있는 수를 나타내는 타입

LIMIT: 데이터 일부만 출력

‘LIMIT n’: 맨 처음부터 n개의 데이터만 출력

-- 가장 최근에 가입한 회원 10명의 데이터만 출력
SELECT * FROM tablename
ORDER BY sign_up_day DESC
LIMIT 10; 

‘LIMIT m, n’: m+1번째 데이터부터 n개의 데이터만 출력
(0, 1, 2, … , m 이런 식으로 행을 세는 것이라, m은 m+1번째를 의미)

-- 가입일자가 가장 최근인 회원부터 정렬된 상태에서, 9번째 & 10번째 row의 데이터만 출력
-- (index가 8, 9인 row)
SELECT * FROM tablename
ORDER BY sign_up_day DESC
LIMIT 8, 2;