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'sql server 기초'에 해당되는 글 2건


안녕하세요. 문범우입니다.

지난 글에서 기초적인 SELECT문을 통해 데이터를 조회하는 방법에 대해서 알아보았습니다.

이번 포스팅에서는 SELECT문에 WHERE절을 추가하여 특정 조건에 부합하는 데이터들만 조회하는 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다.


데이터베이스 및 테이블들은 지난 글에서 만든 샘플데이터를 그대로 이용합니다. 해당 샘플 데이터가 없는 분들은 아래 글에서 쿼리를 통해 샘플데이터를 생성하고 진행해주세요.


[MS SQL Server] #5_SELECT문 기초



1. WHERE문 기초


먼저 아래와 같은 기본 SELECT문을 통해서 employee 테이블의 모든 데이터를 조회해보도록 합시다.


SELECT * FROM employee;


그런데 만약 위와 같이 모든 정보를 얻고 싶은 것이 아니라, job의 값이 '사원'인 데이터에 대해서만 조회하고 싶을 때는 어떻게 할까요?

또는 salary가 500 이상인 데이터만 조회하고 싶을 때는 어떻게 해야 할까요?


이와 같이 테이블에서 특정 조건에 부합하는 데이터만 조회하고 싶을 때 사용하는 것이 WHERE절 입니다.


그럼 바로 WHERE절을 사용해보도록 합시다.

먼저 job이 사원인 데이터만 조회하는 쿼리는 다음과 같습니다.


SELECT * FROM employee

WHERE job = '사원';



위의 결과와 같이 job이 '사원'인 데이터만 조회되었습니다.


그럼 같은 방법으로 salary가 500 이상인 데이터도 조회해보도록 합시다.


SELECT * FROM employee

WHERE salary >= 500;



위와 같이 salary가 500이상인 데이터만 조회되었습니다.


WHERE 절에서 사용되는 기본적인 연산자는 다음과 같습니다.


대소를 비교할 때 사용되는 >, <, >=, <= 와 같은 것들이 있으며,

같음을 나타내는 = 와 서로 다름을 나타내는 != 또는 <>이 있습니다.


그런데 여러개의 조건을 함께 사용해야 하는 경우는 어떻게 해야할까요?



2. 논리연산자(and / or)의 사용


여러개의 조건을 함께 사용해야 한다는 것은 다음과 같은 상황일 것 입니다.


'사장' 직급이 아니면서, salary가 500 이상인 데이터에 대해서 조회하시오. 또는

commission을 포함한 연봉이 5500만원 이하이거나 '사원' 직급인 데이터를 조회하시오.


이러한 경우는 어떻게 할까요?

바로 여러개의 조건을 동시에 사용하면 되는데, 이럴 때 사용하는 것이 논리 연산자 입니다.

and 논리 연산자는 좌,우측의 조건을 동시에 만족해야 할 때 사용되며,

or 논리 연산자는 좌,우측의 조건중 하나만 만족하면 될 때 사용합니다.


그럼 바로 쿼리문으로 확인해보도록 하겠습니다.

'사장' 직급이 아니면서, salary가 500 이상인 데이터에 대해서 조회하는 쿼리는 다음과 같습니다.


SELECT * FROM employee

WHERE job != '사장'

AND salary >= 500;



위와 같이 우리가 기대한 결과가 잘 나온 것을 확인할 수 있습니다.


그럼 이번에는 OR연산자를 이용해보도록 합시다.

commission을 포함한 연봉이 5500만원 이하이거나 '사원' 직급인 데이터를 조회하는 쿼리는 다음과 같습니다.


SELECT * FROM employee

WHERE (salary * 12) + isnull(commission,0) <= 5500

OR job = '사원';



위의 쿼리에서는 지난 시간에 배운 isnull() 함수를 이용하여 연봉을 계산하고 해당 값을 WHERE절 에서 그대로 사용하였습니다.

위와 같이 WHERE절에서 연산도 가능하니 참고하시기를 바랍니다.



3. BETWEEN A AND B


이번에 배워볼 것은 위와 같이 WHERE절에서 사용되는 BETWEEN A AND B 구문입니다.

만약 salary가 300이상 500이하인 데이터에 대해서 조회하려면 어떻게 해야할까요?

우리가 위에서 배운 내용대로라면, 아래와 같은 쿼리가 될 것입니다.


SELECT * FROM employee

WHERE salary >= 300

AND salary <= 500;


하지만 BETWEEN A AND B 구문을 이용하면 다음과 같이 쿼리를 작성하면 됩니다.


SELECT * FROM employee

WHERE salary BETWEEN 300 AND 500;



실제로 같은 결과를 가져오지만 이전의 쿼리보다 보다 간결하고 직관적임을 알 수 있습니다.



4. IN


마지막으로 배워볼 구문은 IN입니다.

만약 salary가 300, 400, 500, 600인 데이터를 조회하려면 어떻게 해야할까요?

이전의 학습을 기반으로 쿼리를 작성해보면 다음과 같습니다.


SELECT * FROM employee

WHERE salary = 300

OR salary = 400

OR salary = 500

OR salary = 600;


하지만 IN 구문을 이용하면 다음과 같이 쿼리를 작성할 수 있습니다.


SELECT * FROM employee

WHERE salary IN (300,400,500,600);



IN구문을 활용함으로써 OR을 통한 이전의 쿼리보다 더 간결하고 직관적임을 알 수 있습니다.



이번 포스팅에서는 WHERE 절을 이용해서 조건에 부합하는 데이터 조회방법에 대해서 알아보았습니다.

사실 WHERE절 없이 SELECT를 활용하는 경우보다는 WHERE절을 통해 원하는 데이터만 조회할 때가 더 많다고 생각됩니다. 따라서 위에 나온 쿼리문들 이외에도 다양하게 시도해보고 쿼리문을 만들어보시길 바랍니다.


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안녕하세요. 문범우입니다.

이번 포스팅에서는 먼저 샘플 데이터세트를 구성해보고, 이를 바탕으로 select 문에 대해서 보다 자세히 다뤄보도록 하겠습니다.



1. 샘플 데이터세트 구성하기


아래의 쿼리를 실행시킴으로써 샘플 데이터베이스 생성 부터 데이터 입력까지 진행합니다.

단순 CREATE 및 INSERT 문이기 때문에 복사 붙여넣기를 하셔도 되지만

복습 및 익숙해짐을 위해서 직접 타이핑 해보시는 것도 좋을 것 같습니다.


-- CREATE SAMPLE_DB

CREATE DATABASE SampleDB;


USE SampleDB;


-- CREATE TABLE

CREATE TABLE department(

deptNo INT PRIMARY KEY,

deptName NVARCHAR(20),

location NCHAR(20)

);


CREATE TABLE employee(

empNo INT PRIMARY KEY,

empName NVARCHAR(20),

job NVARCHAR(20),

manager INT,

hireDate DATETIME,

salary INT,

commission INT,

deptNo INT FOREIGN KEY REFERENCES DEPARTMENT(deptNo)

);


-- INSERT DATA

INSERT INTO department (deptNo, deptName, location)

VALUES (10, '경리부', '서울');

INSERT INTO department (deptNo, deptName, location)

VALUES (20, '인사부', '인천');

INSERT INTO department (deptNo, deptName, location)

VALUES (30, '영업부', '대전');

INSERT INTO department (deptNo, deptName, location)

VALUES (40, '전산부', '부천');


INSERT INTO employee (empNo, empName, job, manager, hireDate, salary, deptNo)

VALUES (1001, '최범우', '사원', 1013, '2007-03-21', 300, 20);

INSERT INTO employee (empNo, empName, job, manager, hireDate, salary, commission, deptNo)

VALUES (1002, '김범수', '대리', 1005, '2007-04-11', 250, 80, 30);

INSERT INTO employee (empNo, empName, job, manager, hireDate, salary, commission, deptNo)

VALUES (1003, '장태훈', '과장', 1005, '2005-02-01', 500, 100, 30);

INSERT INTO employee (empNo, empName, job, manager, hireDate, salary, deptNo)

VALUES (1004, '최상우', '부장', 1008, '2003-09-01', 600, 20);

INSERT INTO employee (empNo, empName, job, manager, hireDate, salary, commission, deptNo)

VALUES (1005, '변봉중', '과장', 1008, '2003-10-02', 450, 200, 30);

INSERT INTO employee (empNo, empName, job, manager, hireDate, salary, deptNo)

VALUES (1006, '송원철', '부장', 1005, '2003-08-02', 480, 30);

INSERT INTO employee (empNo, empName, job, manager, hireDate, salary, deptNo)

VALUES (1007, '문서연', '부장', 1008, '2004-03-08', 520, 10);

INSERT INTO employee (empNo, empName, job, manager, hireDate, salary, commission, deptNo)

VALUES (1008, '장웅', '차장', 1003, '2004-03-01', 500, 0, 30);

INSERT INTO employee (empNo, empName, job, hireDate, salary, deptNo)

VALUES (1009, '최상범', '사장', '1996-10-04', 1000, 20);

INSERT INTO employee (empNo, empName, job, manager, hireDate, salary, deptNo)

VALUES (1010, '이명근', '과장', 1003, '2005-04-01', 500, 10);

INSERT INTO employee (empNo, empName, job, manager, hireDate, salary, deptNo)

VALUES (1011, '서은혜', '사원', 1007, '2007-02-03', 280, 30);

INSERT INTO employee (empNo, empName, job, manager, hireDate, salary, deptNo)

VALUES (1012, '이철진', '사원', 1006, '2007-08-06', 300, 20);

INSERT INTO employee (empNo, empName, job, manager, hireDate, salary, deptNo)

VALUES (1013, '한태범', '부장', 1003, '2002-10-09', 560, 20);

INSERT INTO employee (empNo, empName, job, manager, hireDate, salary, deptNo)

VALUES (1014, '김광우', '사원', 1006, '2007-11-09', 250, 10);


위의 쿼리들을 이용해서 데이터세트를 구성하고 나서 아래의 기본 SELECT문을 이용하여 각각의 테이블을 조회하면 아래 사진과 같은 결과가 나와야 합니다.


-- SELECT TABLE

SELECT * FROM department;




SELECT * FROM employee;



그럼 위의 데이터들을 바탕으로 SELECT 문에 대해서 학습해보도록 하겠습니다.



2. SELECT


기본적으로 SELECT 문은 아래와 같은 형태를 띄고 있습니다.


SELECT <COLUMN NAME1, COLUMN NAME2, ...>

FROM <TABLE NAME>;


물론 해당 SELECT 문에 WHERE 문이라는, 조건절이 추가적으로 붙어서 사용되는 경우가 많지만 이번 포스팅에서 해당 내용은 제외하고 심플하게 SELECT문에 대해서만 알아보도록 하겠습니다.


SELECT문 에서는 특정 테이블에서 내가 원하는 컬럼에 대한 데이터만 조회할 수 있습니다.

이때 조회하고자 하는 테이블이름과 조회하고자 하는 컬럼명을 적어주어야 합니다.

그럼 employee 테이블에서 empName과 job, salary를 조회해보도록 하겠습니다.


SELECT empName, job, salary

FROM employee;




* SELECT문에서 연산자 이용하기


이번에는 SELECT 문에서 연산자를 이용해보는 실습을 진행해보겠습니다.

현재 우리는 salary에 대한 데이터를 가지고 있는데, 만약 연봉값을 알고 싶을 땐 어떻게 해야할까요?

간단하게 생각해보면, salary는 월급이므로 salary에 12를 곱하면 연봉이 될 것입니다.

SELECT 문에서는 연산자 이용이 가능합니다. 따라서 연봉을 구하기 위해 salary에 12를 곱해주면 되는 것이죠.


아래와 같이 쿼리문을 작성함으로써 employee들의 연봉 값을 같이 구할 수 있습니다.


SELECT empName, job, salary, salary*12

FROM employee;




위의 결과를 보면 salary에 12를 곱한 값들도 함께 출력되는 것을 확인할 수 있습니다.

하지만 해당 열이름을 보면 (열 이름 없음) 이라는 값으로 나와서 그것이 연봉인지는 모두가 알기 쉽지 않을 것 입니다.

그럼 우리가 원하는 열 이름을 지정해줄 수 있다면 어떨까요?

당연히 해당 기능을 지원하고 많이 이용되고 있습니다.



* as 를 이용한 열 이름 별칭 사용하기


해당 기능을 열 이름에 별칭을 사용한다고 표현합니다.

별칭이라는 말 그대로, 원래 이름대신 별명을 이용하는 것이라고 생각하시면 됩니다.

이는 위에서 본 (열 이름 없이)와 같이 새롭게 생성된 열 이외에도, 기존의 열에도 사용 가능합니다.

아래의 쿼리와 같이 작성함으로써 각각의 열에 대해서 우리가 원하는 이름을 지정할 수 있습니다.

SELECT empName as 사원이름, job as 직급, salary as 월급, salary*12 as 연봉

FROM employee;



위와 같이 as 뒤에 설정한 이름이 출력되는 열의 이름이 된 것을 확인할 수 있습니다.


추가로, 아래와 같이 as 라는 예약어는 생략가능하며, 만약 우리가 지어주는 열 이름에 띄어쓰기를 넣고 싶다면 아래와 같이 별칭 값을 홀 따옴표로 묶어줘야 합니다.




그런데 사실 연봉에는 commission 값도 포함되어야 합니다.

그럼 연봉에 해당 값을 같이 더해서 출력해보겠습니다.

우리가 * 연산을 활용한 것과 같이 그대로 + 연산을 활용하면 됩니다.


SELECT empName 사원이름, job 직급, salary 월급, (salary*12) + commission '연  봉'

FROM employee;



하지만 결과를 보면, 우리가 생각하지 못했던 NULL 값이 출력되고 있습니다.

왜 이런 결과가 나오는 것 일까요?



* NULL 값


먼저 그 이유를 알아보자면, NULL과 함께 연산했기 때문에 그 결과가 NULL로 나오는 것 입니다.


기존의 데이터를 살펴보면 commission 값을 NULL로 설정한 행들이 있습니다.

그리고 위의 결과와 대조해 보았을 때 commission 값이 NULL인 행들의 연봉이 NULL로 나온 것을 볼 수 있습니다.

즉, 덧셈 연산을 통해 특정 값에 NULL을 더했기 때문에 그 결과도 NULL이 나오는 것 입니다.

도대체 NULL이 정확이 무엇이길래, 그러한 결과가 될까요?


NULL은 0이라는 값이나, 문자열에서의 공백을 의미하는 것이 아닙니다.

그렇다고 해서 값이 저장되는 공간을 의미하는 것도 아닙니다.

NULL은 정말 단순하게, 인식되지 않는 값, 미확정 값을 의미합니다.


즉 NULL 값이란 어떠한 값이 존재하는 것이지만 어떠한 값인지 우리가 알 수 없는 것 입니다.

NULL 값이 단순하게 하나로 정의되기 보다는 우리가 인식하지 못하는, 어떠한 값이라고 이야기할 수 없는 모든 값이 NULL로 표현됩니다.

이해를 위해 특정 NULL의 값이 3a937f8b13 이라고 해봅시다.

그런데 만약 해당 값에 5000 이라는 값을 더하면, 우리가 인식할 수 있는 값이 될까요?

그렇지 않습니다. 우리가 5000 이라는 인식할 수 있는 값이 있었지만 해당 값과 인식하지 못하는 값을 더했기 때문에 결국 그 결과도 인식할 수 없는 결과가 되어 버립니다.


따라서 연산에서도, NULL을 이용한 연산을 한다면 그 결과 또한 항상 NULL이 되어버립니다.


그럼 이렇게 NULL이 포함된 값에 대해서 연산을 수행할 때, 그 결과가 NULL이 나오지 않게 하려면 어떻게 해야 할까요?



* isnull 함수 사용하기


바로, isnull() 이라는 내장함수를 사용하면 됩니다.

내장함수라는 것은 말 그대로, 외부에서 호출(import)을 하지 않아도 내부에 저장되어 있어 즉시에 사용할 수 있는 함수를 이야기합니다.

isnull함수는 다음과 같이 사용될 수 있습니다.


isnull(field, val)


위와 같이 사용되는 isnull함수는 field의 값이 null일때 val값으로 대치(변경)되어 처리됩니다.


말이 조금 어렵다면 바로 아래와 같이 쿼리를 작성하여 그 결과를 보고 이해해보도록 합시다.


SELECT empName 사원이름, job 직급, salary 월급, isnull(commission, 0) 보너스, (salary*12) + isnull(commission, 0) '연  봉' FROM employee;



아까와 달리 NULL이라는 결과가 나오지 않고, 제대로 결과가 출력됨을 볼 수 있습니다.



* distinct


그럼 이번에는 회사에 있는 직급들에 대해서만 한번 출력해보도록 하겠습니다.


SELECT job as 직급 FROM employee;


위와 같이 회사내의 직원들의 직급이 전부 출력되었습니다.

하지만 위의 결과에서는 직급에 대해 중복되는 결과들이 있기에 실제로 회사에 어떤 직급들이 존재하는지 보기가 편리한 결과는 아닙니다.

즉, 중복되는 값들을 출력되지 않게 한다면 회사 내에 존재하는 직급들을 확인하는데 보다 편리할 것 입니다.

이렇게, 중복되는 값들은 출력되지 않도록 하는 것이 distinct 입니다.

아래의 쿼리를 통해 확인해보도록 하겠습니다.


SELECT DISTINCT job as 직급 FROM employee;


그럼 아래와 같은 쿼리는 어떨까요?


SELECT DISTINCT job as 직급, empName as 사원이름 FROM employee;


이전의 쿼리와 달리, 직급의 중복 데이터가 존재합니다.

즉 DISTINCT는 특정 칼럼에 대해서만 중복을 확인하는 것이 아니라, 출력되는 각 행(레코드)의 중복을 체크하는 것입니다.

다시 말해서, 출력된 결과의 1번과 2번의 직급은 과장으로 동일하지만 사원이름이 서로 다르기 때문에 중복된 행이 아닙니다. 따라서 DISTINCT에 의해 생략되지 않고 둘 다 출력되는 것 입니다.



* 애스터리스크(*)


마지막으로는 애스터리스크라고도 불리는, 별표(*)에 대해서 알아보고 오늘 글을 마무리하려 합니다.

사실 이전에도 몇번 만나보았고 간단하게 설명드렸던 내용입니다.

이전에 우리가 아래와 같은 쿼리를 작성했던 것 기억하시나요?


SELECT * FROM employee;

위의 쿼리에서 *를 애스터리스트, 별표라고 합니다.

그리고 그 의미는 모든 값을 의미하는 것이죠.

즉, employee에 있는 모든 칼럼을 의미하기 때문에 해당 쿼리의 결과는 아래 사진과 같이 employee 테이블의 모든 칼럼에 대한 값을 출력하게 됩니다.




이렇게 해서 SELECT 문에 대한 글을 마무리합니다.


물론 추후에 WHERE절이 붙거나 JOIN, 서브쿼리를 이용하는 등의 작업에 있어서 SELECT 문에 대해서도 더 알아보아야 할 내용들이 많겠지만, 간단한 내용부터 하나씩 알아갈 예정입니다.

처음 SQL을 공부하시는 분들은 꼭 위의 내용에 대해서 이해해주셔야 추후에 더 복잡한 쿼리문에 있어서 어렵지 않게 공부하실 수 있을 것이라 생각됩니다.

더 궁금한 점이나 잘못된 부분에 대해서는 언제든지 거침없이 말씀해주시면 감사하겠습니다 :)


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