SQL — Select, order, where, group by, join
SELECT — 데이터 조회의 시작
데이터베이스에서 데이터를 꺼내는 가장 기본적인 명령어가 SELECT다. 구조는 단순하다. SELECT 컬럼명 FROM 테이블명; 이 한 줄이 모든 조회의 뼈대가 된다.
단일 컬럼만 조회하고 싶을 때는 컬럼명을 하나만 쓰면 된다.
SELECT menu_name FROM tbl_menu;
여러 컬럼을 한 번에 조회할 때는 쉼표로 구분해서 나열한다.
SELECT menu_code, menu_name, menu_price FROM tbl_menu;
*(애스터리스크)는 와일드카드로, 테이블의 모든 컬럼을 한꺼번에 가져올 때 사용한다.
SELECT * FROM tbl_menu;
실무에서 SELECT *는 편하긴 하지만 불필요한 컬럼까지 다 긁어오기 때문에 성능 면에서 좋지 않다. 필요한 컬럼만 명시적으로 적는 습관을 들이는 게 좋다.
SELECT는 반드시 테이블이 있어야만 동작하는 게 아니다. FROM 절 없이도 간단한 연산이나 내장 함수 실행이 가능하다.
SELECT 6 + 3; SELECT 6 * 3; SELECT NOW(); -- 현재 날짜와 시간 반환 SELECT CONCAT('홍', '길동'); -- 문자열 합치기 → '홍길동'
NOW()는 현재 시각을 반환하는 내장 함수다. CONCAT()은 여러 문자열을 하나로 붙여주는 함수다. 이런 내장 함수들은 FROM 없이도 바로 호출할 수 있다.
조회 결과의 컬럼명이 보기 불편하거나 표현이 명확하지 않을 때 **별칭(Alias)**을 붙인다. AS 키워드를 사용하고, 공백이 포함된 별칭은 반드시 따옴표로 감싸야 한다.
SELECT CONCAT('홍', '길동') AS name; SELECT CONCAT('홍', '길동') AS 'Full name';
AS는 생략도 가능하지만, 가독성을 위해 붙여주는 게 좋다. 별칭은 결과 집합에서만 유효하며, 같은 쿼리의 WHERE 절에서는 사용할 수 없다는 점을 주의해야 한다.
ORDER BY — 결과 정렬
ORDER BY는 조회 결과를 원하는 기준으로 정렬하는 절이다. SELECT 문의 가장 마지막에 위치하며, 쿼리 실행 순서상으로도 제일 마지막에 처리된다.
기본 정렬 방향은 **오름차순(ASC)**이다. ASC는 생략 가능하다. 반대로 **내림차순(DESC)**은 반드시 명시해야 한다.
-- 가격 오름차순 정렬 SELECT menu_code, menu_name, menu_price FROM tbl_menu ORDER BY menu_price ASC; -- 가격 내림차순 정렬 SELECT menu_code, menu_name, menu_price FROM tbl_menu ORDER BY menu_price DESC;
정렬 기준을 여러 개 지정하는 것도 가능하다. 첫 번째 기준으로 정렬한 뒤, 값이 같은 행들 사이에서 두 번째 기준을 적용한다.
ORDER BY menu_price DESC, menu_name ASC;
가격이 같은 메뉴들 사이에서는 이름 기준으로 다시 오름차순 정렬하는 방식이다. 정렬 기준은 이론상 제한 없이 계속 추가할 수 있다.
컬럼 값 그대로 정렬하지 않고, 연산 결과로 정렬할 수도 있다. 이때 별칭을 활용하면 편하다.
SELECT menu_code, menu_price, menu_code * menu_price AS calculated_value FROM tbl_menu ORDER BY calculated_value DESC;
ORDER BY에서는 SELECT에서 정의한 별칭을 사용할 수 있다. 이는 쿼리 실행 순서상 SELECT가 ORDER BY보다 먼저 처리되기 때문이다.
FIELD() 함수는 특정 값을 내가 원하는 순서로 정렬할 때 사용한다. 컬럼 값이 지정된 목록에서 몇 번째 위치인지를 숫자로 반환하고, 그 숫자를 기준으로 정렬한다.
SELECT FIELD('B', 'A', 'B', 'C'); -- 결과: 2 (B는 목록의 2번째) SELECT menu_name, orderable_status FROM tbl_menu ORDER BY FIELD(orderable_status, 'N', 'Y');
이 쿼리는 orderable_status가 'N'인 것을 1순위, 'Y'인 것을 2순위로 정렬한다. 목록에 없는 값은 0을 반환하므로 맨 앞으로 온다는 점도 알아두면 좋다.
NULL 값 정렬은 별도로 신경 써야 한다. MySQL 기준으로 ASC 정렬 시 NULL이 맨 앞으로 오고, DESC 정렬 시 맨 뒤로 간다.
ORDER BY ref_category_code IS NULL DESC, -- NULL이면 true(1), 아니면 false(0) ref_category_code DESC;
ref_category_code IS NULL은 NULL이면 1, 아니면 0을 반환한다. 이걸 DESC로 정렬하면 NULL인 행들이 맨 앞으로 오게 된다. 이 방식으로 NULL의 위치를 직접 컨트롤할 수 있다.
WHERE — 조건 필터링
WHERE 절은 SELECT한 결과에서 조건을 만족하는 행만 추려내는 역할을 한다. 조건이 true인 행만 결과에 포함된다.
비교 연산자
=, <>, >, <, >=, <= 이 여섯 가지가 기본 비교 연산자다. 주의할 건 같지 않음을 나타낼 때 !=가 아니라 <>를 주로 사용한다는 점이다. 물론 !=도 동작하긴 한다.
-- orderable_status가 'Y'가 아닌 것만 WHERE orderable_status <> 'Y'; -- 가격이 13000 미만인 것만 WHERE menu_price < 13000;
AND / OR 논리 연산자
조건을 여러 개 걸 때는 AND 또는 OR로 연결한다. AND는 두 조건이 모두 참일 때, OR는 둘 중 하나라도 참일 때 결과에 포함된다.
-- orderable_status가 'Y'이고, category_code가 10인 메뉴 WHERE orderable_status = 'Y' AND category_code = 10; -- orderable_status가 'Y'이거나, category_code가 10인 메뉴 WHERE orderable_status = 'Y' OR category_code = 10;
AND와 OR를 혼용할 때는 괄호를 사용해서 의도를 명확히 해야 한다. AND가 OR보다 우선순위가 높기 때문에 괄호 없이 쓰면 예상과 다른 결과가 나올 수 있다.
BETWEEN — 범위 조건
특정 범위 안의 값을 찾을 때 BETWEEN A AND B를 사용한다. A 이상, B 이하 (양끝 포함)다.
-- 1만원 이상 2만 5천원 이하 (AND 사용) WHERE menu_price >= 10000 AND menu_price <= 25000; -- BETWEEN으로 동일한 표현 WHERE menu_price BETWEEN 10000 AND 25000; -- NOT BETWEEN으로 범위 밖 조회 WHERE menu_price NOT BETWEEN 10000 AND 25000;
NOT을 붙이면 해당 범위 밖의 값들이 걸러진다.
LIKE — 패턴 매칭
문자열에서 특정 패턴을 포함하는 행을 찾을 때 LIKE를 쓴다. 와일드카드 문자 %는 0개 이상의 임의 문자를 의미한다.
-- '마늘'이 포함된 메뉴 이름 WHERE menu_name LIKE '%마늘%'; -- '마늘'로 끝나는 메뉴 이름 WHERE menu_name LIKE '%마늘'; -- '마늘'로 시작하는 메뉴 이름 WHERE menu_name LIKE '마늘%';
% 외에도 _(언더스코어)는 정확히 한 글자를 의미하는 와일드카드다. 예를 들어 LIKE '마_'는 '마'로 시작하는 두 글자 문자열을 찾는다. 부정은 NOT LIKE다.
IN — 목록 조건
특정 값들의 목록 중 하나와 일치하는 행을 찾을 때 IN을 쓴다. OR로 여러 조건을 연결한 것과 같은 결과를 더 깔끔하게 표현할 수 있다.
-- category_code가 4, 5, 6 중 하나인 메뉴 WHERE category_code IN (4, 5, 6); -- 부정: 4, 5, 6이 아닌 메뉴 WHERE category_code NOT IN (4, 5, 6);
IS NULL — NULL 값 확인
NULL은 데이터베이스에서 특수한 상태다. '0'도 아니고 '빈 문자열'도 아니다. 그냥 값이 존재하지 않음을 나타내는 상태다. 그래서 일반 비교 연산자(=)로는 NULL을 비교할 수 없다. 반드시 IS NULL 또는 IS NOT NULL을 써야 한다.
-- ref_category_code가 NULL인 카테고리 WHERE ref_category_code IS NULL; -- NULL이 아닌 카테고리 WHERE ref_category_code IS NOT NULL;
WHERE ref_category_code = NULL은 절대 원하는 결과를 돌려주지 않는다. NULL은 어떤 값과 비교해도 알 수 없음(UNKNOWN)을 반환하기 때문이다.
DISTINCT — 중복 제거
DISTINCT는 조회 결과에서 중복된 값을 제거하고 유일한 값들만 보여준다. 특정 컬럼에 어떤 종류의 값들이 있는지 파악할 때 유용하다.
SELECT DISTINCT category_code FROM tbl_menu ORDER BY category_code;
이렇게 하면 tbl_menu에 어떤 카테고리 코드들이 사용되고 있는지 중복 없이 볼 수 있다.
NULL 값이 포함된 컬럼에 DISTINCT를 쓰면 NULL도 하나의 고유값으로 취급되어 결과에 한 번만 나타난다.
SELECT DISTINCT ref_category_code FROM tbl_category;
여러 컬럼에 DISTINCT를 걸면, 선택된 모든 컬럼의 조합이 완전히 똑같을 때만 중복으로 간주한다. 컬럼 하나하나를 개별적으로 중복 체크하는 게 아니라 묶음으로 본다는 뜻이다.
SELECT DISTINCT category_code, orderable_status FROM tbl_menu;
예를 들어 (10, 'Y')와 (10, 'N')은 category_code가 같더라도 orderable_status가 다르므로 중복이 아니다. 두 행 모두 결과에 나온다.
LIMIT — 결과 개수 제한
LIMIT은 조회 결과의 개수를 제한하는 키워드다. 전체 결과 중 딱 필요한 만큼만 잘라서 가져올 때 쓴다.
-- 가격 내림차순으로 상위 5개만 SELECT menu_name, menu_price FROM tbl_menu ORDER BY menu_price DESC LIMIT 5;
LIMIT에는 두 가지 형태가 있다. 하나는 개수만 지정하는 것이고, 다른 하나는 시작 위치와 개수를 함께 지정하는 것이다.
-- LIMIT [시작 위치(건너뛸 개수)], [개수] LIMIT 1, 4;
LIMIT 1, 4는 1개를 건너뛰고(0-based index이므로 2번째 행부터), 4개를 가져오라는 의미다. 이 방식이 게시판 페이징의 핵심 원리다.
예를 들어 한 페이지에 10개씩 보여주는 게시판에서:
- 1페이지:
LIMIT 0, 10 - 2페이지:
LIMIT 10, 10 - 3페이지:
LIMIT 20, 10
이런 식으로 응용하면 된다. ORDER BY와 함께 써야 일관된 페이징이 가능하다. 정렬 기준 없이 LIMIT만 쓰면 데이터베이스가 임의의 순서로 데이터를 반환할 수 있기 때문에 주의해야 한다.
JOIN — 테이블 연결
JOIN은 두 개 이상의 테이블을 연결해서 하나의 결과로 조회하는 기법이다. 관계형 데이터베이스의 핵심 개념 중 하나다. 테이블 사이의 공통된 컬럼 값을 기준으로 연결한다.
JOIN을 사용할 때는 같은 이름의 컬럼이 여러 테이블에 존재할 수 있기 때문에, 어느 테이블의 컬럼인지 명확히 해야 한다. 이때 테이블 별칭이 필수적으로 쓰인다.
-- 테이블 별칭 사용 SELECT a.menu_name, a.menu_price FROM tbl_menu AS a;
AS로 별칭을 붙인 뒤, 컬럼 앞에 별칭.컬럼명 형식으로 쓴다.
INNER JOIN (내부 조인)
가장 기본적인 조인으로, 두 테이블에서 조인 조건을 만족하는 행들만 결과에 포함된다. 교집합이라고 생각하면 된다. INNER 키워드는 생략 가능해서 그냥 JOIN이라고만 써도 된다.
SELECT a.menu_name, b.category_name FROM tbl_menu a JOIN tbl_category b ON a.category_code = b.category_code;
ON 뒤에 두 테이블을 연결하는 조건을 쓴다. tbl_menu의 category_code와 tbl_category의 category_code가 같은 행들끼리 연결된다. 어느 한쪽에만 존재하는 값(매칭되지 않는 행)은 결과에 나타나지 않는다.
OUTER JOIN (외부 조인)
OUTER JOIN은 한쪽 테이블의 데이터는 전부 보여주고, 다른 테이블에서 매칭되는 데이터가 없으면 NULL로 채워준다.
LEFT JOIN은 왼쪽(FROM 뒤에 나오는) 테이블을 기준으로 한다. 왼쪽 테이블의 모든 행은 무조건 결과에 포함되고, 오른쪽 테이블에서 매칭되는 행이 없으면 NULL이 들어간다.
SELECT a.category_name, b.menu_name FROM tbl_category a LEFT JOIN tbl_menu b ON a.category_code = b.category_code;
카테고리는 있지만 해당 카테고리에 속한 메뉴가 없으면, menu_name이 NULL로 표시된다. 반대로 INNER JOIN이었다면 그 카테고리 자체가 결과에서 사라진다.
RIGHT JOIN은 기준이 오른쪽 테이블이다. LEFT JOIN과 방향만 반대다. 실무에서는 대부분 LEFT JOIN으로 처리하고 RIGHT JOIN은 잘 안 쓰인다.
SELF JOIN (자기 자신과 조인)
하나의 테이블을 두 개인 것처럼 취급해서 자기 자신과 조인하는 방식이다. 같은 테이블 안에서 행들 사이의 관계를 표현할 때 쓴다. 대표적인 예가 계층형 카테고리 구조다.
SELECT a.category_name AS '하위 카테고리', b.category_name AS '상위 카테고리' FROM tbl_category a -- 하위 카테고리 역할 JOIN tbl_category b ON a.ref_category_code = b.category_code; -- 상위 카테고리 역할
tbl_category 하나를 a(하위)와 b(상위)로 두 번 참조한다. a.ref_category_code가 b.category_code와 같은 행들을 연결하면, 하위 카테고리와 그 부모 카테고리 이름을 함께 볼 수 있다.
SELF JOIN도 INNER JOIN이기 때문에 ref_category_code가 NULL인 최상위 카테고리는 결과에 포함되지 않는다. 최상위 카테고리까지 보고 싶다면 LEFT JOIN으로 바꿔야 한다.
GROUP BY — 그룹화와 집계
GROUP BY는 지정된 컬럼의 값이 같은 데이터들을 하나의 그룹으로 묶는다. 그룹별로 집계 함수를 적용해서 통계를 낼 때 핵심적으로 사용된다.
SELECT category_code FROM tbl_menu GROUP BY category_code;
이렇게 하면 같은 category_code를 가진 메뉴들이 하나의 그룹으로 합쳐진다. DISTINCT와 유사한 결과처럼 보이지만, GROUP BY는 집계 함수와 함께 쓰기 위한 것이고 DISTINCT는 단순 중복 제거 목적이다.
GROUP BY를 쓸 때는 중요한 규칙이 있다. SELECT 절에는 GROUP BY에 명시된 컬럼과 집계 함수만 올 수 있다. 그룹화되지 않은 일반 컬럼을 SELECT에 쓰면 의미 없는 임의의 값이 나오거나 에러가 발생한다.
집계 함수
집계 함수는 그룹 단위로 계산을 수행하는 함수들이다.
SELECT category_code, COUNT(*) AS '메뉴 개수' -- 각 그룹의 행 수 계산 FROM tbl_menu GROUP BY category_code;
SELECT category_code, SUM(menu_price) AS '가격 총합', -- 합계 AVG(menu_price) AS '가격 평균' -- 평균 FROM tbl_menu GROUP BY category_code;
주요 집계 함수들:
COUNT(*): 그룹 내 행의 개수 (NULL 포함)COUNT(컬럼명): NULL을 제외한 행의 개수SUM(컬럼명): 합계AVG(컬럼명): 평균MAX(컬럼명): 최댓값MIN(컬럼명): 최솟값
HAVING — 그룹 조건 필터링
HAVING은 GROUP BY로 만들어진 그룹에 조건을 걸어서 필터링한다. WHERE가 그룹화 전에 원본 행들을 필터링한다면, HAVING은 그룹화가 끝난 결과에 조건을 적용한다.
SELECT category_code, COUNT(*) FROM tbl_menu GROUP BY category_code HAVING COUNT(*) >= 3;
카테고리별 메뉴 수가 3개 이상인 카테고리만 보여준다. HAVING에는 집계 함수를 그대로 쓸 수 있는데, 이게 WHERE와 가장 큰 차이점이다. WHERE 절 안에서는 집계 함수를 쓸 수 없다.
쿼리 작성 순서와 실행 순서를 구분해서 이해해야 한다:
작성 순서: SELECT → FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → ORDER BY
실행 순서: FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY
ROLLUP — 소계와 총계
WITH ROLLUP을 추가하면 그룹별 집계 결과와 함께 전체 총계를 함께 보여준다.
SELECT category_code, SUM(menu_price) FROM tbl_menu GROUP BY category_code WITH ROLLUP;
결과 맨 아래에 category_code가 NULL인 행이 하나 추가되는데, 이게 전체 합계다. ROLLUP이 만들어낸 집계 행에서는 그룹 컬럼이 NULL로 표시된다.
여러 기준으로 그룹화할 때 ROLLUP을 쓰면 계층적인 집계 결과를 볼 수 있다.
SELECT menu_price, category_code, SUM(menu_price) FROM tbl_menu GROUP BY menu_price, category_code WITH ROLLUP;
이 경우에는 가격별-카테고리별 소계, 가격별 소계, 전체 총계까지 단계적으로 집계된 결과가 함께 나온다. 보고서나 통계 쿼리를 만들 때 유용하다.
SQL 문장의 실행 순서 정리
여러 절이 함께 쓰이는 SELECT 문은 작성 순서와 실행 순서가 다르다. 이걸 이해하면 어디에서 무엇을 쓸 수 있는지 헷갈리지 않는다.
[실행 순서] 1. FROM : 어떤 테이블에서 가져올지 결정 2. WHERE : 행 단위로 조건 필터링 3. GROUP BY : 특정 컬럼 기준으로 그룹화 4. HAVING : 그룹 단위로 조건 필터링 5. SELECT : 보여줄 컬럼 결정, 별칭 부여 6. ORDER BY : 최종 결과 정렬 7. LIMIT : 결과 개수 제한
WHERE에서 집계 함수를 못 쓰는 이유는 실행 순서 때문이다. WHERE는 GROUP BY보다 먼저 실행되므로, 아직 그룹이 만들어지기 전 단계에서 집계 결과를 참조하는 건 불가능하다.
ORDER BY에서 SELECT의 별칭을 쓸 수 있는 이유도 마찬가지다. ORDER BY는 SELECT보다 나중에 실행되므로 별칭이 이미 정의된 상태다.
tbl_menu / tbl_category 테이블 구조
강의에서 사용하는 테이블들의 구조를 알아두면 쿼리를 이해하기 훨씬 쉽다.
tbl_menu
menu_code: 메뉴 고유 번호 (PK)menu_name: 메뉴 이름menu_price: 메뉴 가격category_code: 카테고리 코드 (FK)orderable_status: 주문 가능 여부 ('Y' 또는 'N')
tbl_category
category_code: 카테고리 고유 번호 (PK)category_name: 카테고리 이름ref_category_code: 상위 카테고리 코드 (NULL이면 최상위 카테고리)
이 두 테이블이 category_code를 기준으로 연결된다. tbl_category의 ref_category_code는 같은 테이블의 category_code를 참조하는 자기 참조 구조다. 이 때문에 SELF JOIN 예제에서 이 테이블이 사용된다.
주요 개념 흐름 정리
1~7강에서 배운 내용은 데이터를 읽는 것에 집중되어 있다. INSERT, UPDATE, DELETE 같은 데이터 변경은 이후 강의에서 다룬다.
SELECT로 조회를 시작해서, WHERE로 원하는 행을 필터링하고, GROUP BY로 묶어서 집계하고, HAVING으로 집계 결과를 다시 필터링하고, ORDER BY로 정렬하고, LIMIT으로 개수를 자른다. 이 흐름이 기본 SELECT 쿼리의 전체 구조다.
JOIN은 여러 테이블의 데이터를 합쳐서 하나의 결과로 만들 때 쓴다. INNER JOIN, LEFT JOIN, SELF JOIN 세 가지를 상황에 맞게 골라서 쓴다.
DISTINCT는 중복 제거, LIMIT은 결과 개수 제한이라는 각각의 뚜렷한 역할이 있다. 이 두 가지는 복잡한 조건 없이 단독으로도 자주 쓰인다.
데이터베이스의 힘은 이 절들을 조합하는 데서 나온다. 하나하나는 단순해 보여도 합쳐지면 복잡한 비즈니스 로직을 SQL 한 방으로 처리할 수 있다.