TigerCow.Door


안녕하세요. 문범우입니다.

이번에는 지난 포스팅에 이어서 MySQL의 'SELECT 조건에 따른 데이터 검색'에 대한 명령어를 알아보겠습니다.




SELECT (속성1, 속성2, … ) FROM (테이블명) WHERE (조건식);

(조건식)에 의해 해당하는 행을 선택하고 (속성1, 속성2, … )에 의해 열을 선택합니다.

 

SELECT * FROM (테이블명);

WHERE 조건문이 없으므로 모든 행을 선택하고, *(: 모든)을 통해 모든 열을 선택합니다.

(테이블명)의 이름을 가진 테이블을 확인하는 명령어입니다.

 

SELECT * FROM (테이블명) WHERE (조건1) AND (조건2);

(테이블명)의 테이블에서 (조건1) (조건2)를 모두 만족하는 행의 모든 열을 선택합니다.

 

SELECT * FROM (테이블명) WHERE (속성1) BETWEEN (1) AND (2);

(테이블명)의 테이블에서 (속성1)의 값이 (1)(2) 사이인 행의 모든 열을 선택합니다.

 

          - 참고

           아래 두 명령어를 비교합니다.

           SELECT * FROM (테이블명) WHERE age > 19 AND age < 30;

           SELECT * FROM (테이블명) WHERE age BETWEEN 19 AND 30;

           두 명령어를 통한 결과 값은 같지만 성능은 BETWEEN을 사용한 명령어가 더 좋습니다.

            

           단순히 AND만 사용한 첫번째 쿼리는

           전체 데이터에서 age19보다 큰 값과 30보다 작은 데이터를 각각 구해 이들의 교집합 값을 구하는 연산이며

           BETWEEN을 사용한 두번째 쿼리는

           age라는 속성에서 19라는 값부터 시작하여 30이라는 값보다 작은 값을 찾는 연산이기 때문입니다.

 

SELECT * FROM (테이블명) WHERE (조건1) OR (조건2);

(테이블명)의 테이블에서 (조건1) (조건2) 중 어떤 하나라도 만족하는 행의 모든 열을 선택합니다.

 

SELECT * FROM (테이블명) WHERE (속성1) IN (조건1, 조건2, … );

(테이블명)의 테이블에서 (속성1)의 값이 (조건1)이거나 (조건2) 인 행의 모든 열을 선택합니다.

 

          - 참고

           IN을 사용한 구문 또한 BETWEEN을 사용한 구문과 같이 OR보다 성능이 좋습니다.

           아래 두 쿼리를 비교합니다.

 SELECT * FROM (테이블명) WHERE age = 19 OR age = 20 OR age = 21;

           SELECT * FROM (테이블명) WHERE age IN (19,20,21);

           두 쿼리 모두 같은 결과를 출력하지만 IN을 사용한 두번째 쿼리가 성능이 좋습니다.

 

          - 참고

          AND 연산이 OR 연산보다 우선순위가 높습니다.

          , age19 또는 20인 열과 birth1998 또는 1999인 행의 모든 열을 선택하려면

          SELECT * FROM (테이블명) WHERE age = 19 OR age = 20 AND birth = 1998 OR birth = 1999;

가 아닌

SELECT * FROM (테이블명) WHERE (age = 19 OR age = 20)AND(birth = 1998 OR birth = 1999);

를 입력해야 합니다.

 

SELECT * FROM (테이블명) WHERE NOT (조건1);

(테이블명)의 테이블에서 (조건1)을 만족하지 않는 행의 모든 열을 선택합니다.


SELECT * FROM (테이블명) WHERE (속성1) LIKE ‘A_’;

(테이블명)의 테이블에서 (속성1) ‘A+1글자값을 가진 행의 모든 열을 선택합니다.

 

SELECT * FROM (테이블명) WHERE (속성1) LIKE ‘A__’;

(테이블명)의 테이블에서 (속성1) ‘A+2글자값을 가진 행의 모든 열을 선택합니다.


          - 참고

          위의 _ 관련 쿼리의 예제입니다.

          


SELECT * FROM (테이블명) WHERE (속성1) LIKE ‘A%’;

(테이블명)의 테이블에서 (속성1) ‘A’로 시작하는 값을 가진 행의 모든 열을 선택합니다.


SELECT * FROM (테이블명) WHERE (속성1) LIKE ‘%A’;

(테이블명)의 테이블에서 (속성1) ‘A’로 끝나는 값을 가진 행의 모든 열을 선택합니다.

 

SELECT * FROM (테이블명) WHERE (속성1) LIKE ‘%A%’;

(테이블명)의 테이블에서 (속성1) ‘A’를 포함하는 값을 가진 행의 모든 열을 선택합니다.

 

          - 참고

             위의 % 관련 쿼리의 예제입니다.

 


SELECT * FROM (테이블명) ORDER BY (속성1) (순서);

(테이블명)이란 테이블에서 (속성1)(순서)에 따라 모든 열을 출력합니다.

이따 (순서)에는 DESC(내림차순) 또는 ASC(오름차순)을 입력하며 생략했을시의 default 값은 ASC(오름차순) 입니다.

 

SELECT (속성1) AS ‘별명1’, (속성2) AS ‘별명2’ FROM (테이블명);

(테이블명)이란 테이블에서 (속성1)은 별명1이란 이름으로, (속성2)는 별명2라는 이름으로 두개의 열을 출력한다.

 

SELECT DISTINCT (속성1), (속성2), … FROM (테이블명);

(테이블명)이란 테이블에서 (속성1), (속성2), … 를 선택하는데 이때 중복되는 값은 제외합니다.

 

          - 참고

             DISTINCT 관련 쿼리를 예제를 통해 확인합니다. 두 명령어에 따른 출력 값의 차이를 확인하세요.


             기본테이블

 


DISTINCT 쿼리에 따른 차이


 


이렇게 해서 MySQL에서 SELECT 조건에 따른 데이터 검색에 관한 명령어를 알아보았습니다.

다음 포스팅에서부턴 특정 예제를 기준으로 하여 명령어를 알아보도록 하겠습니다.

피드백이나 문의사항은 댓글 및 이메일(doorbw@outlook.com)을 이용해주세요 :)

 

 

블로그 이미지

Tigercow.Door

Web Programming / Back-end / Database / AI / Algorithm / DeepLearning / etc


안녕하세요.

데이터베이스를 학교에서 공부중에 있는데 MySQL을 사용하여 수업을 하고 있습니다.

따라서 MySQL에서 사용되는 명령어들을 정리할겸 포스팅을 진행하려 합니다.

각각의 명령어들을 최대한 순서(?)에 맞춰서 의미들을 설명하려하는데

부족한 점이 있거나 추가적인 명령어들이 있다면 덧글로 피드백 해주세요 :)


이번 포스팅에서 공부해볼 내용은 'Database 및 Table 생성 / 확인 / 제거 / 수정' 에 대한 명령어 입니다.

다음 포스팅에서는 '조건에 따른 데이터 검색'에 대한 명령어를 알아보겠습니다.


CREATE DATABASE 데이터베이스명 default CHARACTER SET UTF8;

(데이터베이스명)이라는 데이터 베이스를 생성하고 한글을 사용할 수 있는 UTF8로 문자열을 저장

 

GRANT ALL PRIVILEGES ON (데이터베이스명).* TO (사용자)@localhost INDENTIFIED BY ‘(비밀번호)’;

GRANT는 사용자에게 데이터베이스의 사용권한을 적용하는 구문입니다.

ALL PRIVILEGES 는 데이터베이스에 대한 모든 권한을 의미합니다. (DB 삭제 또한 가능)

ON (데이터베이스명).* 은 권한 대상 데이터베이스의 테이블을 설정합니다. .* 를 통해 모든 테이블을 의미합니다.

TO (사용자)@localhost 는 사용 권한을 받는 사용자를 지정합니다. 없는 유저라면 새롭게 생성하며 localhost는 말 그대로 로컬에서만 연결 가능함을 뜻합니다.

(localhost가 아닌 외부에서 접근하려고 한다면 접근권한을 따로 설정해 주어야 합니다.)

INDENTIFIED BY ‘(비밀번호)’ 는 사용자의 비밀번호를 설정합니다.

 

SHOW DATABASES;

데이터베이스들의 목록을 보여주는 명령어

 

USE (데이터베이스명)

(데이터베이스명)이라는 이름의 데이터베이스를 사용

 

DROP DATABASE (데이터베이스명);

(데이터베이스명)이라는 이름의 데이터베이스를 제거합니다.


CREATE TABLE (테이블명)(

_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,

name VARCHAR(32) NOT NULL,

job VARCHAR(64) DEFAULT ‘student’,

phone VARCHAR(12)

) ENGINE=INNODB;

(테이블명)이라는 이름을 가진 테이블을 생성합니다.

( ) 내부에 속성을 입력합니다. 각각에 대한 설명은 아래와 같습니다.

_id 란 이름의 칼럼을 추가하며, 데이터 타입은 INT 입니다. 해당 칼럼을 PRIMARY KEY(기본 키)로 설정합니다. AUTO_INCREMENT를 통해 자동으로 인덱스를 증가시킵니다.

name 이란 이름의 칼럼을 추가하며, NULL을 허락하지 않으므로 자료를 입력할 때 항상 값을 넣어줘야 합니다.

job 이란 이름의 칼럼을 추가하며, DEFAULT(아무런 값을 입력하지 않았을 때의 값) ‘student’로 설정합니다.

phone 이란 이름의 칼럼을 추가합니다.

ENGINE = INNODBMySQL의 저장구조를 설정합니다.(생략가능)

 

DESCRIBE (테이블명);

(테이블명)이라는 이라는 테이블의 구조를 확인합니다. 줄여서 DESC (테이블명); 또한 가능합니다.

 

-      참고

Field = 열 이름

Type = 해당 열의 자료형 ex) int(11) '11자리의 정수값을 저장할 수 있는 자료형'

Null = NULL 값을 허용할 것인지 아닌지를 나타내는 제약사항으로 YES로 지정하면 NULL 값을 허용

Key = 해당 열이 ''로 지정되어 있는지 나타냄.

Default = 그 열에 주어진 '기본값' , 생략했을 경우 적용되는 값

자료형

INTEGER = 정수값을 저장할 수 있는 자료형

CHAR = 문자열을 저장할 수 있는 자료형. 열의 최대 길이를 지정해야 함 => 고정 길이 문자열

VARCHAR = 문자열을 저장할 수 있는 자료형.데이터크기에 맞춰 저장공간의 크기도 변경됨 =>가변 길이 문자열

DATE = 날짜값을 저장할 수 있는 자료형. 연월일

TIME = 시간을 저장할 수 있는 자료형. 시분초

 

SHOW TABLES;

데이터베이스 안의 사용 가능한 테이블 목록을 보여주는 명령어

 

INSERT INTO (테이블명) (칼럼1, 칼럼2, … ) VALUES (칼럼1의 값, 칼럼2의 값, … );

(테이블명)이라는 테이블의 (칼럼1, 칼럼2, … ) 맞춰서 (칼럼1의 값, 칼럼2의 값, … )을 넣습니다.


SELECT (칼럼1, 칼럼2, … ) FROM (테이블명);

(테이블명) 이라는 테이블에서 (칼럼1, 칼럼2, … )의 값을 읽어옵니다.

 

SELECT * FROM (테이블명);

(테이블명) 이라는 테이블에서 (*: 모든)데이터를 읽어오는 명령어

 

-      참고

숫자로 구성된 데이터      =  수치형 데이터(오른쪽 정렬)

문자로 구성된 데이터      =  문자열형 데이터(왼쪽 정렬)

날짜와 시각을 나타내는 데이터 =  날짜시간형 데이터(왼쪽 정렬)

열은 하나의 자료형만 가질 수 있고, 수치형의 열에 문자형의 데이터를 저장할 수는 없다.

값이 없는 데이터 = NULL

 

SELECT * FROM (테이블명) ORDER BY (칼럼 명);

(테이블명) 이라는 테이블에서 (*: 모든)데이터를 읽어오는데, (칼럼 명)을 기준으로 정렬하여 읽어옵니다.

 

SELECT * FROM (테이블명) WHERE (조건);

(테이블명) 이라는 테이블에서 (*: 모든)데이터를 읽어오는데, (조건)을 만족하는 행을 읽어옵니다.

 

SELECT * FROM (테이블명) WHERE (칼럼 명) LIKE ‘2017%’;

(테이블명) 이라는 테이블에서 (*: 모든)데이터를 읽어오는데, (칼럼 명)에서 값이 2017로 시작하는 모든 값을 읽어옵니다.

 

SELECT * FROM (테이블명) WHERE (칼럼 1) <> (칼럼 2);

(테이블명) 이라는 테이블에서 (*: 모든)데이터를 읽어오는데, (칼럼 1) (칼럼 2)가 같지 않은 행만 읽어옵니다.

( <>!= 와 같은 의미 입니다.)

 

ALTER TABLE (테이블명) ~ ;

(테이블명)이라는 이름의 테이블을 대상으로 테이블의 이름을 변경(RENAME)하거나 테이블에 칼럼(속성)을 추가(ADD)하거나 테이블의 칼럼(속성)을 변경(CHANGE, MODIFY)하거나 테이블의 칼럼(속성)을 제거(DROP)하는 명령을 내릴 수 있습니다.

 

ALTER TABLE (테이블명) RENAME TO (바꿀 이름);

(테이블명)이라는 테이블의 이름을 (바꿀 이름)이라는 이름으로 바꿉니다.

 

ALTER TABLE (테이블명)

ADD COLUMN (새로운 속성) INT NOT NULL AFTER (기존의 속성_1),

ADD PRIMARY KEY (기존의 속성_2);

(테이블명)이라는 테이블에 (새로운 속성)이라는 이름의 속성을 (기존의 속성_1)의 뒤에 추가합니다.

이때 (새로운 속성) INT형 자료를 가지며 NULL을 허용하지 않습니다.(NOT NULL)

또한 (기존의 속성_2)PRIMARY KEY(기본 키)로 변경합니다.

 

ALTER TABLE (테이블명)

MODIFY COLUMN (속성 이름) (변경할 타입);

(테이블명)이라는 테이블의 (속성 이름)이라는 속성의 타입을 (변경할 타입)으로 바꿉니다.

 

ALER TABLE (테이블명)

CHANGE COLUMN (속성 이름) (변경할 속성 이름) (변경할 타입);

(테이블명)이라는 테이블의 (속성 이름)이라는 속성의 이름을 (변경할 속성 이름)으로 바꾸고 타입을 (변경할 타입)으로 바꿉니다.

 

ALTER TABLE (테이블명)

DROP COLUMN (속성 이름),

DROP PRIMARY KEY;

(테이블명)이라는 테이블에서 (속성 이름)이라는 이름의 속성을 제거합니다.

또한 PRIMARY KEY(기본 키)를 제거합니다.


UPDATE (테이블명)

SET (속성 이름) = (바꿀 값)

WHERE (조건: ex. Age > 20);

(테이블명)이라는 테이블에서 WHERE 구문의 조건에 맞는 레코드의 (속성 이름) 값을 (바꿀 값)으로 변경합니다.

- 참고

좌측의 테이블이 있다고 했을 때, 현재 adult 속성의 값을 보면 제대로 맞지 않습니다.

이를 수정하기 위해서 UPDATE 구문을 사용하겠습니다.

 

사용된 명령어는 아래와 같습니다.

UPDATE updateTest

SET adult = ‘Yes’ WHERE age > 19;

 

UPDATE updateTest

SET adult = ‘No’ WHERE age <= 19;

 

결과는 아래 사진과 같습니다.

 


DELETE FROM (테이블명) WHERE _id = 3;

(테이블명)이라는 이름의 테이블에서 _id = 3인 데이터를 삭제합니다.

WHERE 구문을 입력하지 않으면 테이블의 모든 데이터가 제거됩니다.

 

DROP TABLE (테이블명);

(테이블명)이라는 이름의 TABLE을 제거합니다. (DELETE는 데이터만 제거하는 것이고 DROP는 테이블 자체를 제거하는 것)

 

TRUNCATE TABLE (테이블명);

(테이블명)이라는 이름의 테이블의 모든 데이터를 삭제합니다.

 

           - 참고

           DELETE 명령은 데이터를 순차적으로 삭제합니다.

           TRUNCATE 명령은 테이블 자체를 삭제하고 같은 이름의 테이블을 새로 생성합니다.

           (테이블을 DROPCREATE 하는 명령어입니다.)

           따라서, 모든 데이터를 삭제할 때 DELETE 명령보다 TRUNCATE 명령이 처리속도가 빠르지만

TRUNCATE 명령은 데이터의 복구가 불가능합니다.


내용에 대한 피드백 및 궁금한 점은 댓글 및 이메일(doorbw@outlook.com) 으로 말씀해주세요 :)

다음 포스팅에서는 '조건에 따른 데이터 검색'에 대한 명령어를 알아보겠습니다.

블로그 이미지

Tigercow.Door

Web Programming / Back-end / Database / AI / Algorithm / DeepLearning / etc