SQL 완벽 가이드 - 기초부터 고급 쿼리까지

SQL 데이터베이스 MySQL PostgreSQL 백엔드
SQL 쿼리 구조
SQL 쿼리의 기본 구조와 실행 흐름

**SQL(Structured Query Language)**은 관계형 데이터베이스를 관리하고 조작하기 위한 표준 언어입니다. 이 글에서는 SQL의 기본 문법부터 고급 쿼리 기법까지 체계적으로 다루겠습니다.

SQL 기본 문법

SELECT 문

데이터를 조회하는 가장 기본적인 명령어입니다.

SELECT column1, column2
FROM table_name;

SELECT *
FROM employees;

SELECT 
    first_name,
    last_name,
    salary
FROM employees;

WHERE 절

조건에 맞는 데이터만 필터링합니다.

SELECT *
FROM employees
WHERE department = 'Engineering';

SELECT *
FROM products
WHERE price > 100 AND stock > 0;

SELECT *
FROM users
WHERE email LIKE '%@gmail.com';

SELECT *
FROM orders
WHERE order_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-12-31';

SELECT *
FROM products
WHERE category IN ('Electronics', 'Books', 'Clothing');

ORDER BY와 LIMIT

결과를 정렬하고 개수를 제한합니다.

SELECT *
FROM products
ORDER BY price DESC;

SELECT *
FROM employees
ORDER BY department ASC, salary DESC;

SELECT *
FROM products
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 10;

SELECT *
FROM products
ORDER BY price
LIMIT 10 OFFSET 20;

SQL 쿼리 실행 순서

SQL 쿼리는 작성 순서와 다르게 실행됩니다. 이를 이해하면 더 효율적인 쿼리를 작성할 수 있습니다.

SQL 쿼리 실행 순서
SQL 쿼리가 실제로 실행되는 순서
WHERE 절에서 SELECT에서 정의한 별칭(alias)을 사용할 수 없는 이유가 바로 실행 순서 때문입니다. WHERE는 SELECT보다 먼저 실행됩니다.

JOIN - 테이블 결합

여러 테이블의 데이터를 결합하여 조회합니다.

SQL JOIN 유형
다양한 SQL JOIN 유형과 결과 데이터

INNER JOIN

두 테이블에서 일치하는 행만 반환합니다.

SELECT 
    e.first_name,
    e.last_name,
    d.department_name
FROM employees e
INNER JOIN departments d ON e.department_id = d.id;

SELECT 
    o.order_id,
    c.customer_name,
    p.product_name,
    oi.quantity
FROM orders o
INNER JOIN customers c ON o.customer_id = c.id
INNER JOIN order_items oi ON o.id = oi.order_id
INNER JOIN products p ON oi.product_id = p.id;

LEFT JOIN

왼쪽 테이블의 모든 행과 일치하는 오른쪽 행을 반환합니다.

SELECT 
    c.customer_name,
    o.order_id,
    o.order_date
FROM customers c
LEFT JOIN orders o ON c.id = o.customer_id;

SELECT 
    c.customer_name,
    COUNT(o.id) as order_count
FROM customers c
LEFT JOIN orders o ON c.id = o.customer_id
GROUP BY c.id, c.customer_name;

RIGHT JOIN과 FULL OUTER JOIN

SELECT 
    e.first_name,
    d.department_name
FROM employees e
RIGHT JOIN departments d ON e.department_id = d.id;

SELECT 
    e.first_name,
    d.department_name
FROM employees e
FULL OUTER JOIN departments d ON e.department_id = d.id;
대부분의 경우 LEFT JOIN으로 충분합니다. RIGHT JOIN은 LEFT JOIN으로 테이블 순서를 바꿔 표현할 수 있습니다.

집계 함수와 GROUP BY

기본 집계 함수

SELECT 
    COUNT(*) as total_employees,
    AVG(salary) as avg_salary,
    MAX(salary) as max_salary,
    MIN(salary) as min_salary,
    SUM(salary) as total_salary
FROM employees;

SELECT 
    department,
    COUNT(*) as employee_count,
    AVG(salary) as avg_salary
FROM employees
GROUP BY department;

HAVING 절

GROUP BY 결과를 필터링합니다.

SELECT 
    department,
    COUNT(*) as employee_count,
    AVG(salary) as avg_salary
FROM employees
GROUP BY department
HAVING COUNT(*) >= 5;

SELECT 
    category,
    SUM(quantity * price) as total_revenue
FROM order_items oi
JOIN products p ON oi.product_id = p.id
GROUP BY category
HAVING SUM(quantity * price) > 10000
ORDER BY total_revenue DESC;

서브쿼리

쿼리 안에 포함된 또 다른 쿼리입니다.

스칼라 서브쿼리

SELECT 
    first_name,
    salary,
    (SELECT AVG(salary) FROM employees) as avg_salary
FROM employees;

SELECT *
FROM employees
WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees);

IN을 사용한 서브쿼리

SELECT *
FROM products
WHERE category_id IN (
    SELECT id 
    FROM categories 
    WHERE name LIKE '%Electronics%'
);

SELECT *
FROM customers
WHERE id NOT IN (
    SELECT DISTINCT customer_id 
    FROM orders 
    WHERE order_date > '2024-01-01'
);

EXISTS 서브쿼리

SELECT *
FROM customers c
WHERE EXISTS (
    SELECT 1 
    FROM orders o 
    WHERE o.customer_id = c.id
);

SELECT *
FROM products p
WHERE NOT EXISTS (
    SELECT 1 
    FROM order_items oi 
    WHERE oi.product_id = p.id
);

FROM 절의 서브쿼리

SELECT 
    department,
    avg_salary
FROM (
    SELECT 
        department,
        AVG(salary) as avg_salary
    FROM employees
    GROUP BY department
) as dept_salaries
WHERE avg_salary > 50000;

윈도우 함수

집계 함수와 달리 행을 그룹화하지 않고 계산합니다.

ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK

SELECT 
    first_name,
    department,
    salary,
    ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY salary DESC) as row_num,
    RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) as rank,
    DENSE_RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) as dense_rank
FROM employees;

SELECT 
    first_name,
    department,
    salary,
    ROW_NUMBER() OVER (
        PARTITION BY department 
        ORDER BY salary DESC
    ) as dept_rank
FROM employees;

LAG와 LEAD

이전/다음 행의 값에 접근합니다.

SELECT 
    order_date,
    total_amount,
    LAG(total_amount, 1) OVER (ORDER BY order_date) as prev_amount,
    LEAD(total_amount, 1) OVER (ORDER BY order_date) as next_amount
FROM daily_sales;

SELECT 
    order_date,
    total_amount,
    total_amount - LAG(total_amount, 1, 0) OVER (ORDER BY order_date) as daily_change
FROM daily_sales;

누적 합계와 이동 평균

SELECT 
    order_date,
    amount,
    SUM(amount) OVER (ORDER BY order_date) as running_total
FROM orders;

SELECT 
    order_date,
    amount,
    AVG(amount) OVER (
        ORDER BY order_date
        ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW
    ) as moving_avg_7days
FROM daily_sales;

데이터베이스 정규화

데이터 중복을 줄이고 무결성을 보장하기 위한 설계 원칙입니다.

데이터베이스 정규화
비정규화 데이터에서 3NF까지의 정규화 과정

정규화 단계

정규형조건
1NF모든 속성이 원자값을 가짐
2NF1NF + 부분 함수 종속 제거
3NF2NF + 이행 함수 종속 제거
BCNF모든 결정자가 후보키

인덱스와 성능 최적화

인덱스 생성

CREATE INDEX idx_employee_department 
ON employees(department);

CREATE INDEX idx_order_customer_date 
ON orders(customer_id, order_date);

CREATE UNIQUE INDEX idx_user_email 
ON users(email);

실행 계획 분석

EXPLAIN SELECT *
FROM employees
WHERE department = 'Engineering';

EXPLAIN ANALYZE
SELECT e.*, d.department_name
FROM employees e
JOIN departments d ON e.department_id = d.id
WHERE e.salary > 50000;

쿼리 최적화 팁

SELECT id, name 
FROM products 
WHERE category = 'Electronics';

SELECT *
FROM products
WHERE YEAR(created_at) = 2024;

SELECT *
FROM products
WHERE created_at >= '2024-01-01' 
  AND created_at < '2025-01-01';

SELECT *
FROM orders o
WHERE EXISTS (
    SELECT 1 FROM customers c 
    WHERE c.id = o.customer_id 
    AND c.status = 'active'
);
인덱스는 조회 성능을 높이지만 INSERT, UPDATE, DELETE 성능에는 영향을 줄 수 있습니다. 자주 조회되는 컬럼에만 인덱스를 생성하세요.

실전 예제

월별 매출 분석

SELECT 
    DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m') as month,
    COUNT(*) as order_count,
    SUM(total_amount) as monthly_revenue,
    AVG(total_amount) as avg_order_value
FROM orders
WHERE order_date >= '2024-01-01'
GROUP BY DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m')
ORDER BY month;

고객 등급 분류

WITH customer_stats AS (
    SELECT 
        c.id,
        c.name,
        COUNT(o.id) as order_count,
        SUM(o.total_amount) as total_spent
    FROM customers c
    LEFT JOIN orders o ON c.id = o.customer_id
    GROUP BY c.id, c.name
)
SELECT 
    name,
    order_count,
    total_spent,
    CASE 
        WHEN total_spent >= 100000 THEN 'VIP'
        WHEN total_spent >= 50000 THEN 'Gold'
        WHEN total_spent >= 10000 THEN 'Silver'
        ELSE 'Bronze'
    END as customer_tier
FROM customer_stats
ORDER BY total_spent DESC;

제품 카테고리별 순위

WITH product_sales AS (
    SELECT 
        p.id,
        p.name,
        p.category,
        SUM(oi.quantity) as total_sold,
        SUM(oi.quantity * oi.price) as revenue
    FROM products p
    JOIN order_items oi ON p.id = oi.product_id
    GROUP BY p.id, p.name, p.category
)
SELECT 
    name,
    category,
    total_sold,
    revenue,
    RANK() OVER (PARTITION BY category ORDER BY revenue DESC) as category_rank
FROM product_sales
ORDER BY category, category_rank;

마무리

SQL은 데이터를 다루는 모든 개발자에게 필수적인 기술입니다. 핵심 포인트를 정리하면 다음과 같습니다.

  1. SELECT, WHERE, JOIN은 가장 기본적이고 자주 사용되는 명령어
  2. GROUP BY와 집계 함수로 데이터를 요약
  3. 서브쿼리로 복잡한 조건을 표현
  4. 윈도우 함수로 고급 분석 쿼리 작성
  5. 인덱스를 활용한 성능 최적화

다음 글에서는 데이터베이스 설계와 NoSQL과의 비교에 대해 다루겠습니다.