💡 이 가이드에서 집중할 내용: DML의 SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE + DDL의 CREATE, ALTER, DROP을 완전히 마스터합니다!

😓 SQL 없이 데이터 찾기

• 수백만 줄 파일을 처음부터 끝까지 읽기
• 조건에 맞는 데이터를 일일이 비교
• 원하는 데이터 찾는 데 수분~수시간
• 동시에 여러 명이 작업하면 충돌 발생

😊 SQL로 데이터 찾기

• 한 줄 명령으로 수백만 건 즉시 검색
• 복잡한 조건도 자연어처럼 표현 가능
• 0.001초 이내에 원하는 결과 반환
• 수천 명 동시 접근해도 안전하게 처리

-- SELECT 기본 구조 (대괄호 안은 선택사항)

SELECT column1, column2, ... -- 조회할 열 (컬럼)

FROM table_name -- 조회할 테이블

[WHERE 조건] -- 필터링 조건 (선택)

[ORDER BY column ASC|DESC] -- 정렬 (선택)

[LIMIT n] -- 가져올 행 수 제한 (선택)

-- AND: 두 조건 모두 만족

SELECT * FROM students

WHERE score >= 85 AND city = '서울';

-- 결과: 홍길동(92점, 서울), 정미나(88점, 서울)

-- OR: 두 조건 중 하나만 만족

SELECT * FROM students

WHERE city = '서울' OR score >= 90;

-- 결과: 서울 학생 + 90점 이상 학생

-- NOT: 조건 부정

SELECT * FROM students WHERE NOT subject = '수학';

-- 결과: 수학 과목이 아닌 학생들

🎯 LIKE 와일드카드 완전 정리

📌 복합 정렬 예제 (다중 컬럼 정렬)

예제: 30세 이상이면서 VIP 등급인 회원의 이름과 이메일 조회

SELECT name, email, age, grade
FROM users
WHERE age >= 30
  AND grade = 'VIP';
-- 결과: 박민수 (42세, VIP) 1건 반환

예제: '김' 또는 '이'씨 성을 가진 회원 조회

SELECT name, email
FROM users
WHERE name LIKE '김%'
   OR name LIKE '이%';
-- 결과: 김영희, 이철수 2건 반환

예제: 주문금액이 50,000원 이상 500,000원 이하이고 완료 상태인 주문

SELECT order_id, product_name, amount, status
FROM orders
WHERE amount BETWEEN 50000 AND 500000
  AND status = '완료';
-- 결과: 마우스(35000 제외), 키보드(배송중 제외), 모니터(320000 완료) → 모니터 1건

-- ❌ 의도와 다른 결과 (AND가 OR보다 먼저 실행됨!)
WHERE age >= 30 OR grade = 'VIP' AND status = '완료'

-- ✅ 괄호로 명확하게 우선순위 지정
WHERE (age >= 30 OR grade = 'VIP') AND status = '완료'

-- 방법 1: 컬럼명 명시 (권장 방법)

INSERT INTO students (name, grade, score, subject, city)

VALUES ('강민서', '2학년', 90, '수학', '인천');

-- 방법 2: 컬럼 순서대로 전부 입력 (컬럼명 생략)

INSERT INTO students

VALUES (7, '강민서', '2학년', 90, '수학', '인천');

-- 방법 3: 여러 행 한번에 삽입 (다중 INSERT, 성능 좋음)

INSERT INTO students (name, grade, score, subject, city)

VALUES

('강민서', '2학년', 90, '수학', '인천'),

('오지훈', '3학년', 83, '영어', '광주'),

('서예린', '1학년', 95, '국어', '서울');

-- 기본 구조

UPDATE 테이블명

SET 컬럼1 = 값1, 컬럼2 = 값2

WHERE 조건; -- ← 필수!! 없으면 전체 수정!!

-- 예제 1: 특정 학생의 점수 수정

UPDATE students

SET score = 95

WHERE id = 3; -- id가 3인 이철수의 점수만 수정

-- 예제 2: 여러 컬럼 동시 수정

UPDATE students

SET score = 80, city = '대전'

WHERE name = '최민준';

-- 예제 3: 조건부 일괄 수정 (점수 10점 가산)

UPDATE students

SET score = score + 10

WHERE subject = '영어'; -- 영어 수강생 전체 10점 가산

🚨 실제 현업에서 발생한 사고 사례

💡 해결책: UPDATE 전 반드시 SELECT로 먼저 대상을 확인하고, 트랜잭션(BEGIN; ... COMMIT;)과 함께 사용하는 습관을 들이세요!

-- 기본 구조

DELETE FROM 테이블명

WHERE 조건; -- ← 필수!! 없으면 전체 삭제!!

-- 예제 1: 특정 학생 삭제

DELETE FROM students

WHERE id = 5; -- id가 5인 최민준만 삭제

-- 예제 2: 조건부 삭제 (60점 미만 학생 삭제)

DELETE FROM students

WHERE score < 60;

-- 안전한 삭제 패턴 (트랜잭션 사용)

BEGIN; -- 트랜잭션 시작

SELECT * FROM students WHERE id = 5; -- 먼저 확인

DELETE FROM students WHERE id = 5; -- 삭제

COMMIT; -- 확인 후 확정 (문제 시 ROLLBACK;)

⚖️ DELETE vs TRUNCATE vs DROP 비교

예제 1: 나이 오름차순 정렬 (어린 순)

SELECT name, age, grade
FROM users
ORDER BY age ASC;  -- ASC = 오름차순 (기본값, 생략 가능)
-- 결과: 최지현(19), 이철수(25), 홍길동(28), 김영희(34), 박민수(42)

예제 2: 주문금액 내림차순 정렬 (비싼 순)

SELECT product_name, amount, status
FROM orders
ORDER BY amount DESC;  -- DESC = 내림차순
-- 결과: 노트북(150만), 모니터(32만), 키보드(8.5만), 웹캠(7.2만), 마우스(3.5만)

예제 3: LIMIT으로 상위 3건만 조회 (Top 3)

SELECT product_name, amount
FROM orders
ORDER BY amount DESC
LIMIT 3;  -- 상위 3건만!
-- 결과: 노트북(150만), 모니터(32만), 키보드(8.5만)

예제 4: LIMIT + OFFSET으로 페이징 처리 (현업 필수!)

-- 게시판 2페이지: 1페이지(1~10번)를 건너뛰고 11~20번 조회
SELECT *
FROM posts
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 10 OFFSET 10;  -- 10개씩, 10번 건너뛰기

-- 공식: OFFSET = (페이지번호 - 1) × 페이지당건수
-- 1페이지: LIMIT 10 OFFSET 0
-- 2페이지: LIMIT 10 OFFSET 10
-- 3페이지: LIMIT 10 OFFSET 20

예제 5: 다중 컬럼 정렬 (복합 정렬)

-- 등급 오름차순 → 같은 등급 내에서 나이 내림차순
SELECT name, age, grade
FROM users
ORDER BY grade ASC, age DESC;
-- 쉼표(,)로 여러 기준 지정 가능!

패턴 1: 기본형 — 컬럼 지정 후 값 삽입 (권장!)

INSERT INTO users (name, email, age, grade)
VALUES ('정다은', 'jung@test.com', 27, '일반');
-- 컬럼 순서를 명시하면 테이블 구조가 변경되어도 안전!

패턴 2: 다중 행 삽입 — 한 번에 여러 건 INSERT

INSERT INTO users (name, email, age, grade)
VALUES
  ('강민준', 'kang@test.com', 31, '골드'),
  ('윤서연', 'yoon@test.com', 26, '일반'),
  ('조현우', 'cho@test.com', 38, 'VIP');
-- 한 번의 쿼리로 3건 동시 삽입! 성능상 유리합니다.

패턴 3: INSERT ... SELECT — 다른 테이블 데이터로 삽입

-- VIP 회원을 별도 VIP 전용 테이블로 복사
INSERT INTO vip_users (name, email)
SELECT name, email
FROM users
WHERE grade = 'VIP';
-- SELECT 결과를 그대로 다른 테이블에 삽입!

-- 1단계: 데이터베이스 생성 및 선택

CREATE DATABASE school_db;

USE school_db;

-- 2단계: 테이블 생성

CREATE TABLE students (

id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,

name VARCHAR(50) NOT NULL,

grade VARCHAR(10) NOT NULL,

score INT DEFAULT 0,

subject VARCHAR(20),

city VARCHAR(20),

created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP

);

-- 3단계: 데이터 삽입

INSERT INTO students (name, grade, score, subject, city) VALUES

('홍길동', '3학년', 92, '수학', '서울'),

('김영희', '2학년', 85, '영어', '부산'),

('이철수', '1학년', 78, '수학', '서울'),

('박지수', '3학년', 96, '국어', '대구');

-- 4단계: 결과 확인

SELECT * FROM students;

-- ❌ 절대 금지: WHERE 없는 UPDATE → 모든 회원 등급이 VIP가 됨!
UPDATE users SET grade = 'VIP';

-- ✅ 올바른 방법: WHERE로 대상 특정!
UPDATE users SET grade = 'VIP' WHERE id = 2;

예제 1: 단일 컬럼 수정 — 특정 회원 등급 변경

UPDATE users
SET grade = 'VIP'
WHERE id = 2;
-- id가 2인 김영희의 등급만 VIP로 변경

예제 2: 여러 컬럼 동시 수정

UPDATE users
SET
  email = 'kim_new@test.com',
  grade = '골드',
  updated_at = NOW()  -- NOW()는 현재 시각 자동 입력
WHERE id = 2;

예제 3: 계산식으로 수정 — 주문금액 10% 할인

UPDATE orders
SET amount = amount * 0.9  -- 기존값의 90% (10% 할인)
WHERE status = '배송중';
-- 배송중인 주문만 10% 할인 적용

예제 4: CASE WHEN으로 조건별 다른 값 설정 (현업 자주 사용!)

-- 나이에 따라 등급 자동 분류
UPDATE users
SET grade = CASE
  WHEN age >= 40 THEN 'VIP'
  WHEN age >= 30 THEN '골드'
  ELSE '일반'
END;
-- IF-ELSE처럼 조건별로 다른 값 설정 가능!

예제 1: 특정 주문 삭제

DELETE FROM orders
WHERE order_id = 1005;
-- 취소된 주문(order_id=1005) 삭제

예제 2: 조건 삭제 — 취소 상태 주문 전체 삭제

DELETE FROM orders
WHERE status = '취소';
-- 현업에서는 실제 삭제보다 status = '취소'로 소프트 삭제를 선호!

예제 3: 현업 패턴 — 소프트 삭제 (Soft Delete)

-- 실제 삭제 대신 is_deleted 플래그만 변경 (복구 가능!)
UPDATE users
SET
  is_deleted = 1,
  deleted_at = NOW()
WHERE id = 3;

-- 조회 시 삭제된 데이터 제외
SELECT * FROM users WHERE is_deleted = 0;

-- 현업 수준의 사용자 테이블 설계 예시

CREATE TABLE users (

user_id INT AUTO_INCREMENT, -- 자동 증가 정수 ID

username VARCHAR(50) NOT NULL UNIQUE, -- 중복 불가, 필수

email VARCHAR(100) NOT NULL UNIQUE, -- 이메일 중복 불가

password VARCHAR(255) NOT NULL, -- 해시값 저장 (보안)

age INT CHECK (age >= 0 AND age <= 150),

status ENUM('active','inactive','banned') DEFAULT 'active',

created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,

updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,

PRIMARY KEY (user_id)

);

🔧 ALTER TABLE - 기존 테이블 구조 변경

📊 자주 쓰는 데이터 타입 + AUTO_INCREMENT 정리

-- GROUP BY: 그룹별로 집계

-- 과목별 평균 점수와 학생 수 조회

SELECT

subject AS 과목,

COUNT(*) AS 학생수,

ROUND(AVG(score), 1) AS 평균점수,

MAX(score) AS 최고점,

MIN(score) AS 최저점

FROM students

GROUP BY subject

ORDER BY 평균점수 DESC;

-- HAVING: GROUP BY 결과에 조건 추가 (WHERE와 차이!)

-- 평균 점수 85점 이상인 과목만 조회

SELECT subject, AVG(score) AS 평균점수

FROM students

GROUP BY subject

HAVING AVG(score) >= 85; -- WHERE가 아닌 HAVING 사용!

📌 WHERE vs HAVING 핵심 차이

MySQL

관계형 DB 엔진 (무료)

DBeaver

GUI 관리 도구 (무료)

VS Code

SQL 파일 편집 (무료)

-- ① 데이터베이스 생성

CREATE DATABASE grade_management;

USE grade_management;

-- ② students 테이블 생성

CREATE TABLE students (

student_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,

name VARCHAR(50) NOT NULL,

grade VARCHAR(10) NOT NULL,

city VARCHAR(20),

created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP

);

-- ③ subjects 테이블 생성

CREATE TABLE subjects (

subject_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,

subject_name VARCHAR(30) NOT NULL UNIQUE,

teacher VARCHAR(50)

);

-- ④ scores 테이블 생성 (외래키 포함)

CREATE TABLE scores (

score_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,

student_id INT NOT NULL,

subject_id INT NOT NULL,

score INT CHECK (score >= 0 AND score <= 100),

exam_date DATE NOT NULL,

FOREIGN KEY (student_id) REFERENCES students(student_id),

FOREIGN KEY (subject_id) REFERENCES subjects(subject_id)

);

-- ⑤ 샘플 데이터 삽입

INSERT INTO students (name, grade, city) VALUES

('홍길동', '3학년', '서울'), ('김영희', '2학년', '부산'),

('이철수', '1학년', '서울'), ('박지수', '3학년', '대구');

INSERT INTO subjects (subject_name, teacher) VALUES

('수학', '김선생'), ('영어', '이선생'), ('국어', '박선생');

INSERT INTO scores (student_id, subject_id, score, exam_date) VALUES

(1, 1, 92, '2024-03-15'), (1, 2, 78, '2024-03-15'),

(2, 2, 85, '2024-03-15'), (2, 3, 90, '2024-03-15'),

(3, 1, 78, '2024-03-15'), (4, 3, 96, '2024-03-15');

-- ⑥ 학생별 평균 점수 조회 (GROUP BY 활용)

SELECT s.name AS 학생이름, ROUND(AVG(sc.score),1) AS 평균점수,

COUNT(sc.score_id) AS 시험횟수, MAX(sc.score) AS 최고점

FROM students s

JOIN scores sc ON s.student_id = sc.student_id

GROUP BY s.student_id, s.name

ORDER BY 평균점수 DESC;

Q1. DELETE, TRUNCATE, DROP의 차이를 설명하세요.

A: DELETE는 WHERE 조건으로 특정 행을 삭제하며 롤백 가능합니다. TRUNCATE는 테이블 전체 데이터를 빠르게 삭제하지만 롤백이 불가능하고 테이블 구조는 남습니다. DROP은 테이블 자체를 완전히 삭제하며 복구 불가능합니다. 현업에서는 안전을 위해 삭제 전 반드시 SELECT로 대상을 확인하고 트랜잭션을 사용합니다.

Q2. WHERE와 HAVING의 차이를 설명하세요.

A: WHERE는 GROUP BY 이전에 개별 행에 조건을 적용하며 집계 함수를 사용할 수 없습니다. HAVING은 GROUP BY 이후 그룹화된 결과에 조건을 적용하며 AVG(), COUNT() 같은 집계 함수 사용이 가능합니다. "평균 점수가 80점 이상인 과목만"과 같은 조건은 반드시 HAVING을 사용해야 합니다.

Q3. NULL과 빈 문자열("")의 차이는 무엇인가요?

A: NULL은 값이 존재하지 않는 상태(알 수 없음)이고, 빈 문자열은 길이가 0인 문자열 값입니다. NULL은 비교 연산자(=, !=)로 검사 불가능하며 반드시 IS NULL / IS NOT NULL을 사용해야 합니다. 집계 함수에서 COUNT(*)는 NULL 포함 전체 행을 세지만, COUNT(col)은 NULL을 제외하고 셉니다.

Q4. DISTINCT와 GROUP BY의 차이는?

A: DISTINCT는 중복된 행을 제거하여 고유한 값만 반환합니다. GROUP BY는 그룹화 후 집계 함수와 함께 사용하여 통계를 낼 수 있습니다. 단순 중복 제거에는 DISTINCT, 집계 분석에는 GROUP BY를 사용합니다. 대용량 데이터에서는 GROUP BY가 일반적으로 더 빠릅니다.

Q5. UPDATE나 DELETE 시 실수를 방지하는 방법은?

A: ① 먼저 동일한 WHERE 조건으로 SELECT를 실행하여 대상 확인 ② BEGIN(트랜잭션 시작) 후 UPDATE/DELETE 실행 ③ 결과를 확인 후 문제 없으면 COMMIT, 문제 있으면 ROLLBACK ④ 중요 작업 전 백업 수행. 현업에서 WHERE 없는 UPDATE/DELETE는 회사를 잠깐 뒤집어놓을 수 있는 실수입니다.

Q6. 현업에서 SELECT * 를 사용하면 안 되는 이유는?

A: ① 불필요한 컬럼까지 전송하여 네트워크 부하 증가 ② 인덱스를 활용한 커버링 인덱스(covering index) 최적화 불가 ③ 컬럼 추가/삭제 시 예기치 않은 버그 발생 가능 ④ 코드 가독성 저하. 현업에서는 항상 필요한 컬럼만 명시하는 것이 원칙입니다.

Q7. AUTO_INCREMENT로 생성된 ID가 1, 2, 3, 5, 6일 때 4는 왜 없을까요?

A: AUTO_INCREMENT는 한 번 증가하면 롤백되어도 되돌아가지 않습니다. 4번 행이 INSERT 시도 후 트랜잭션 롤백이나 에러로 취소되었을 가능성이 높습니다. 이는 정상적인 동작이며, ID 연속성이 보장되지 않는 것은 AUTO_INCREMENT의 설계 특성입니다. ID 순서에 비즈니스 로직을 의존해서는 안 됩니다.

Q8. SQL 쿼리의 실행 순서는 어떻게 되나요?

A: SQL은 작성 순서(SELECT-FROM-WHERE-GROUP BY-HAVING-ORDER BY-LIMIT)와 실제 실행 순서가 다릅니다. 실행 순서: FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY → LIMIT. 이를 이해하면 WHERE에서 집계 함수를 쓸 수 없는 이유, SELECT에서 만든 별칭(AS)을 WHERE에서 사용할 수 없는 이유를 이해할 수 있습니다.

다음 단계 →

DatabaseDevGuide0003

SQL 심화 - JOIN, 서브쿼리, 인덱스 완전 정복

⚠️ DROP TABLE 주의!

-- 테이블 완전 삭제 (복구 불가!)
DROP TABLE users;

-- 존재할 때만 삭제 (에러 방지)
DROP TABLE IF EXISTS users;

💡 SHOW 명령어 활용

-- DB 목록 조회
SHOW DATABASES;

-- 테이블 목록 조회
SHOW TABLES;

-- 테이블 구조 보기
DESCRIBE users;

예제 1: 등급별 회원 수와 평균 나이

SELECT
  grade           AS '등급',
  COUNT(*)        AS '회원수',
  AVG(age)        AS '평균나이',
  MIN(age)        AS '최소나이',
  MAX(age)        AS '최대나이'
FROM users
GROUP BY grade
ORDER BY COUNT(*) DESC;
-- 등급별로 묶어서 각종 통계 계산

예제 2: HAVING — 그룹 필터링 (집계 결과에 조건 적용)

-- 주문 수가 2건 이상인 회원의 총 주문금액
SELECT
  user_id,
  COUNT(*) AS '주문건수',
  SUM(amount) AS '총주문금액'
FROM orders
GROUP BY user_id
HAVING COUNT(*) >= 2   -- WHERE는 그룹 전, HAVING은 그룹 후!
ORDER BY '총주문금액' DESC;

✅ 기본 SELECT

• SELECT, FROM, WHERE 자유롭게 사용
• ORDER BY, LIMIT으로 정렬/제한
• DISTINCT로 중복 제거
• AS로 별칭 지정

✅ 조건 필터링

• 비교연산자, IN, BETWEEN 활용
• LIKE 패턴 검색
• IS NULL / IS NOT NULL
• AND/OR 복합 조건

✅ 데이터 변경

• INSERT INTO (단건/다건)
• UPDATE SET WHERE
• DELETE FROM WHERE
• CASE WHEN 조건부 수정

✅ 집계 분석

• COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN
• GROUP BY 그룹별 통계
• HAVING 그룹 필터
• SQL 실행 순서 이해

📌 다음 단계: DatabaseDevGuide0003

SQL 심화 - JOIN(테이블 조인), 서브쿼리, 인덱스 전략, 뷰(View)