1. 데이터베이스와 테이블

1️⃣ 데이터(Data)란?

데이터(Data)는 모든 기록들, 사실이나 정보를 나타내는 값을 의미
아직 가공되지 않은 정보의 기본 요소
숫자, 문자, 날짜, 이미지 등 모든 정보의 기본 값
의미 있는 정보를 만들기 위한 기본 자료

2️⃣ 데이터베이스(Database)란?

데이터베이스(DB)는 데이터가 모여져 있는 공간
구조적인 방식으로 관리되는 데이터들의 집합
여러 데이터를 체계적으로 모아서 조직적으로 저장하고 관리하는 시스템
데이터를 쉽게 저장, 검색, 수정, 삭제할 수 있도록 정리해 놓은 데이터의 집합

3️⃣ 데이터베이스의 특징

1. 실시간 접근성 (Real-time Access)

사용자가 요청하면 즉시 데이터를 검색하고 처리할 수 있습니다.

2. 계속적인 변화 (Continuous Evolution)

데이터베이스는 데이터 추가, 수정, 삭제가 계속 이루어집니다.
새로운 데이터의 삽입, 삭제, 갱신으로 항상 최신의 데이터를 유지합니다.

3. 동시 공유 (Concurrent Sharing)

여러 사용자가 동시에 같은 내용의 데이터를 사용할 수 있습니다.

4. 내용에 의한 참조 (Content Reference)

데이터의 행의 주소나 위치가 아니라 값을 기준으로 데이터를 검색할 수 있습니다.
사용자가 요구하는 데이터 내용으로 데이터를 찾을 수 있습니다.

4️⃣ 관계형 데이터베이스(Relational Database)

관계형 데이터베이스(RDB)는 데이터를 테이블(Table) 형태로 저장하고 서로 관계(Relation)로 연결하는 데이터베이스
2차원 테이블(행, 열) 구성인 표 형태로 데이터를 관리하는 데이터베이스
구조화된 데이터는 SQL을 통해 조회 가능
일관성이 있고, 안정적이며 신뢰성이 있음

5️⃣ 관계형 데이터베이스 특징

데이터를 테이블 형태로 저장
행(Row) 과 열(Column) 구조
SQL이라는 언어로 데이터 관리
테이블 간 관계(Relationship) 존재

6️⃣ 테이블

테이블은 데이터를 표 형태로 저장하는 구조(엑셀의 표와 비슷)
관계형 데이터베이스에서 자료의 구조를 2차원의 표로 나타낸 것
행/열의 형태로 구성 및 관리
Key를 지정함으로써 원하는 데이터를 빠르고 쉽게 찾아낼 수 있음

7️⃣ 행(Row), 열(Column)

행(Row)

행(Row)은 ****한 개의 데이터 묶음(한 사람 또는 한 객체의 정보)을 의미
하나의 대상에 대한 모든 데이터 묶음
레코드(Record), 튜플(Tuple)이라고도 부름

열(Column)

열(Column)은 데이터의 속성(항목)을 의미
데이터의 속성 또는 항목
속성(Attribute), 필드(Field)라고도 부름

8️⃣ 스키마(Schema)

스키마(Schema)는 데이터베이스의 구조와 설계를 정의한 것
테이블의 뼈대를 구성하는 것
데이터베이스에서 어떤 테이블이 있고, 어떤 열이 있으며, 컬럼별로 저장할 수 있는 데이터 타입까지 명시해야함

스키마의 특징

테이블 이름
열(Column) 이름
데이터 타입
관계(Relationship)
제약조건(Primary Key 등)

9️⃣ 데이터 타입(Data Type)

데이터 타입(Data Type)은 각 열(Column)에 어떤 종류의 데이터를 저장할지 정하는 것
데이터의 형태를 지정하는 규칙
프로그래밍 관점에서 데이터를 식별하기 위한 분류
문자열, 숫자, 날짜 등의 속성이 있음
데이터 타입에 따라 사용하는 SQL 구문이 다름

대표적인 데이터 타입

숫자형 (Numeric)

타입	설명
INT	정수
FLOAT	실수
DOUBLE	큰 실수

문자형 (Character)

타입	설명
CHAR	고정 길이 문자
VARCHAR	가변 길이 문자

날짜형 (Date)

타입	설명
DATE	날짜
TIME	시간
DATETIME	날짜 + 시간

논리형 (Boolean)

타입	설명
BOOLEAN	참(True) 또는 거짓(False)

2. 데이터 다루기

파이썬 판다스 환경에서 SQL문을 돌릴 수 있도록 도와주는 라이브러리 설치

!pip install pandasql

쿼리문 작성하기(SELECT, FROM)

전체 컬럼 조회하기

SELECT 구문에 * 기호를 사용하면 해당 테이블의 모든 컬럼을 조회할 수 있습니다.

SELECT *
FROM 테이블명

특정 컬럼 조회하기

SELECT 컬럼명1, 컬럼명2, 컬럼명3
FROM 테이블명

전체 데이터 필터링하기(WHERE)

SQL에서 쿼리 결과 필터링은 중요한 기술입니다.
WHERE는 FROM절 다음에 위치합니다.
WHERE절에는 연산자를 같이 사용해야 합니다.
LIMIT 전체 컬럼에서 100개만 볼 수 있도록 필터, LIMIT은 가장 마지막에 넣어줘야함

SELECT 원하는 컬럼
FROM 테이블명
WHERE 조건절
LIMIT 100

비교 연산자

같거나 같지 않다는 숫자형과 문자형 다 필터할 수 있음
크거나 작거나를 비교할 때는 숫자형만 가능

비교 연산자	의미	예시
=	같다	점수 = 90
!= 또는 <>	같지 않다	점수 != 90
>	크다	점수 > 80
<	작다	점수 < 80
>=	크거나 같다	점수 >= 80
<=	작거나 같다	점수 <= 80

논리 연산자

AND : 모든 조건이 참일 때만 결과를 반환

WHERE [조건1] AND [조건2]

OR : 조건 중 하나라도 참이면 결과를 반환

WHERE [조건1] OR [조건2]

IN : 여러 개의 값 중 하나와 일치하는 데이터를 찾음

mysql("""

SELECT *
FROM bike
WHERE mnth IN ('Jan', 'Mar', 'May')

""")

NOT : 조건의 결과를 반대로 반환

mysql("""

SELECT *
FROM bike
WHERE mnth NOT IN ('Jan', 'Mar', 'May')

""")

IS NULL : NULL(값이 지정되지 않아 알 수 없는 값)값을 검색할 때 사용

mysql("""

SELECT *
FROM bike
WHERE weathersit IS NULL

""")

BETWEEN : 특정 범위의 값을 검색할 때 사용

mysql(""" 

SELECT *
FROM bike
WHERE dteday Between '2011-03-30' and '2011-03-31'

""")

연산자	설명
AND	모든 조건이 참
OR	하나라도 참
NOT	조건 반대
BETWEEN	범위 검색
IN	여러 값 중 하나
IS NULL	NULL 값 검색

산술 연산자

+, -, *, / 를 사용하여 데이터값을 계산하고 할 때 사용
• 우선 순위: () > *, / > +,-
SELECT, WHERE 문에서 사용
문자열 또는 날짜타입 데이터에 산술 연산자를 적용하면 에러가 나거나 원하지 않는 값이 나올 수 있음
산술 연산자를 통해 계산한 temp + 2 는 출력한 결과일 뿐, 새로운 컬럼을 만들어 데이터베이스에 추가한 것은 아님

mysql("""

SELECT temp, temp + 2, temp - 2, temp * 2, temp / 2
FROM bike

""")

3. 다양한 데이터 활용법

LIKE

문자열 패턴을 검색할 때 사용
주로 WHERE 절에서 사용하고 Wildcard와 함께 사용
Wildcard (와일드카드) : 문자 패턴을 표현하기 위해 사용하는 특수 문자

기호	의미
%	0개 이상의 모든 문자
_	한 글자

# 홍으로 시작하는 이름
SELECT * 
FROM 학생
WHERE 이름 
LIKE '홍%'

# 이름에 길이 들어가는 경우
LIKE '%길%'

# 동으로 끝나는 이름
LIKE '%동'

# 앞에 한 글자가 있는 길동
# _ 의 개수에 따라 문자열의 개수를 정할 수 있음
LIKE '_길동'

별칭(Alias)

임시로 컬럼명을 변경할 때 별칭을 사용
기존의 컬럼명이 물리적으로 변경되는 것은 아님
컬럼 이름이나 테이블 이름을 다른 이름으로 표시하는 것
결과를 더 보기 쉽게 만들기 위해 사용
SELECT, FROM 절에서 사용

# 컬럼 별칭
SELECT 컬럼 AS 별칭
FROM 테이블

SELECT 이름 AS 학생이름, 점수 AS 시험점수
FROM 학생

# AS 생략 가능
SELECT 이름 학생이름
FROM 학생

# 테이블 별칭 - 테이블 이름이 길 때 짧게 줄여 사용
SELECT s.이름, s.점수
FROM 학생 AS s

데이터 정렬하기(ORDER BY)

데이터 오름차순, 내림차순으로 정렬할 때 사용
작성순서

SELECT
FROM 
WHERE
ORDER BY 
LIMIT

오름차순 정렬 (ASC) : 기본값이며 작은 값 → 큰 값 순서로 정렬

SELECT * 
FROM 학생
ORDER BY 점수 ASC

# ASC는 기본값이라 생략가능
SELECT * 
FROM 학생
ORDER BY 점수

내림차순 정렬 (DESC) : 큰 값 → 작은 값 순서로 정렬

SELECT * 
FROM 학생
ORDER BY 점수 DESC

# 첫번째 컬럼 기준으로 내림차순으로 정렬하고, 같은 값이 있다면 두번째 컬럼 기준으로 정렬
# 컬럼명말고 순서로도 정렬 가능
ORDER BY 1 DESC, 2

중복제거하기(DISTINCT)

중복된 데이터를 제거하고 고유한 값만 조회할 때 사용
DISTINCT 키워드는 옆에 온 모든 컬럼을 고려하여 중복을 제거
집계함수(COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN)에도 DISTINCT를 사용

SELECT DISTINCT 컬럼
FROM 테이블

# 학과와 점수의 조합이 같은 경우만 중복 제거
SELECT DISTINCT 학과, 점수
FROM 학생

# 학과 중복 제거 후 기본 값인 오름차순 정렬
SELECT DISTINCT 학과
FROM 학생
ORDER BY 학과

조건문 활용하기

IF(조건, 참일 때 반환값, 거짓일 때 반환값)

단일 조건문
엑셀의 IF 함수와 동일한 역할
SELECT, WHERE 절에서 사용 가능
조건이 참(TRUE)인지 거짓(FALSE)인지에 따라 다른 값을 반환하는 함수
pandasql에서는 if함수를 iif로 표현

iif(조건, 참일 때 값, 거짓일 때 값)

# 1990년 이전과 이후에 태어난 고객을 분리
# 데이터를 이해하기 쉽게 '고객명', '생년월일', '1990년 기준'이라는 별칭을 사용
mysql("""

SELECT customerName AS "고객명"
    , birthday AS "생년월일"
    , iif(birthday >= '1990-01-01' , '이후', '이전') AS "1990년 이전/이후"
FROM customers

""")

CASE WHEN ~ THEN

다중 조건문
WHEN과 THEN은 한 쌍으로 존재
WHEN과 THEN은 여러 개가 존재 가능
ELSE는 앞의 조건들에 모두 해당하지 않았을 때 정해줄 기본 값
ELSE가 없고 조건에 맞는 값이 없으면 NULL값을 반환

CASE WHEN '조건1' THEN '조건1 반환값' 
         WHEN '조건2' THEN '조건2 반환값' 
         ELSE '만족하는 조건이 없을 때 반환 값'
    END

mysql("""
SELECT customerName, creditLimit
   , CASE WHEN creditLimit <= 50000 THEN '5만원이하'
           WHEN creditLimit <= 100000 THEN '10만원이하'
           ELSE '10만원초과'
   END AS '고객한도분리'
FROM customers

""")

데이터 타입 변환하기(CAST)

데이터의 타입을 변환하는 함수
실제 데이터 타입이 바뀌는건 아님

CAST(컬럼 AS 변환할 타입)

변환할 타입에는 int, float, varchar(문자열), datetime(날짜) 등이 있음

타입	의미
INT 또는 INTEGER	정수
FLOAT	실수
VARCHAR	문자열
TEXT	문자열
DATETIME	날짜 + 시간
DATE	날짜

mysql("""

SELECT CAST(yr AS varchar) AS yr
FROM bike
LIMIT 5

""")

🚨 오늘의 이슈

함수들이 전부 대문자이길래 SQL은 이름처럼 대문자만 가능한가❓라는 의문이 생김

→ SQL의 키워드(keyword)는 보통 대소문자를 구분하지 않음

그럼 왜 대문자를 많이 쓰는가❓

→ 대문자를 쓰는 이유는 가독성 때문 코드가 훨씬 보기 쉬워서 관례처럼 쓰인다고 함

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SQL with 빅쿼리 - 데이터베이스, 테이블, SQL, 쿼리문, 조건문

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1️⃣ 데이터(Data)란?

2️⃣ 데이터베이스(Database)란?

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2. 계속적인 변화 (Continuous Evolution)

3. 동시 공유 (Concurrent Sharing)

4. 내용에 의한 참조 (Content Reference)

4️⃣ 관계형 데이터베이스(Relational Database)

5️⃣ 관계형 데이터베이스 특징

6️⃣ 테이블

7️⃣ 행(Row), 열(Column)

행(Row)

열(Column)

8️⃣ 스키마(Schema)

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9️⃣ 데이터 타입(Data Type)

대표적인 데이터 타입

2. 데이터 다루기

쿼리문 작성하기(SELECT, FROM)

전체 컬럼 조회하기

전체 데이터 필터링하기(WHERE)

비교 연산자

논리 연산자

산술 연산자

3. 다양한 데이터 활용법

LIKE

별칭(Alias)

데이터 정렬하기(ORDER BY)

중복제거하기(DISTINCT)

조건문 활용하기

IF(조건, 참일 때 반환값, 거짓일 때 반환값)

CASE WHEN ~ THEN

데이터 타입 변환하기(CAST)

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함수들이 전부 대문자이길래 SQL은 이름처럼 대문자만 가능한가❓라는 의문이 생김

그럼 왜 대문자를 많이 쓰는가❓

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