SQL(Structured Query Language)은 지구상의 거의 모든 진지한 관계형 데이터베이스에서 사용되는 공통 언어입니다— PostgreSQL, MySQL, SQLite 부터 SQL Server 및 Oracle과 같은 상용 시스템까지. 데이터 구조를 정의하고, 데이터를 저장하며, 효율적으로 쿼리하고, 해당 데이터의 동작에 대한 규칙을 강제할 수 있습니다.
다음은 SQL에 대한 약 2,500단어의 심층적인 투어입니다: SQL이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 실제 시스템에서 어떻게 잘 사용하는지.
SQL은 선언형 언어입니다: 어떤 데이터를 원하는지 설명하고, 데이터베이스가 어떻게 가져올지 결정합니다. W3Schools의 SQL 가이드 및 W3Schools.in의 SQL 시리즈 와 같은 튜토리얼은 SQL을 많은 데이터베이스 엔진에서 데이터를 저장, 조작 및 검색하기 위한 표준 언어로 소개합니다.
SQL이 표준화되어 널리 지원되기 때문에 동일한 정신 모델을 다음에 사용할 수 있습니다:
대부분의 일상적인 비즈니스 데이터—주문, 사용자, 결제, 로그, 분석—는 결국 SQL로 쿼리할 수 있는 테이블에 저장됩니다.
SQL은 ISO/IEC 9075 표준 패밀리에 의해 표준화되어 있으며, 핵심 언어와 많은 선택적 확장을 정의합니다. 표준은 SQL-86, SQL-92, SQL:1999, SQL:2003부터 SQL:2023까지 발전해 왔습니다. SQL 표준 ISO/IEC 9075:2023 에 대한 ANSI의 개요와 같은 기사는 ANSI 및 ISO 표준이 시간이 지남에 따라 어떻게 정렬되는지 설명합니다.
표준 자체는 여러 부분으로 나뉩니다:
전체 목록은 SQL의 ISO 카탈로그 페이지 및 Modern SQL의 표준 파트 분해 와 같은 리소스에서 확인할 수 있습니다.
실제로 각 데이터베이스는 자체 방언을 구현합니다:
핵심 개념—테이블, 행, 열, 조인, 집계—는 이식 가능하지만, 사소하지 않은 시스템은 특정 방언의 특성과 기능을 학습하는 것을 포함합니다.
핵심에서 SQL은 관계형 모델을 중심으로 설계되었습니다: 데이터는 테이블(관계)에 존재하며, 각 행은 사실을 나타내고 각 열은 속성을 설명합니다.
일반적인 요소는 다음과 같습니다:
customers, ordersid, name, order_date, total_amountid)orders.customer_id → customers.id)정규화 가이드— DigitalOcean의 정규화 튜토리얼 또는 freeCodeCamp의 1NF, 2NF, 3NF 설명—는 데이터를 잘 구조화된 테이블로 분할하고 키로 연결하여 중복을 최소화하고 업데이트 이상을 방지하는 것을 좋은 관계형 설계로 구성합니다.
SQL로 쿼리할 때 본질적으로 데이터베이스에 묻고 있습니다: "이 테이블들에서, 이러한 조건 하에서, 어떤 행과 열을 봐야 합니까?"
SELECT 문은 SQL의 작업 말이며 아마도 가장 복잡한 명령입니다. SQLite SELECT 참조 는 이를 "SQL 언어에서 가장 복잡한 명령"이라고 부르며, MySQL의 SELECT 문서 및 SQLite Tutorial의 SELECT 가이드 와 같은 튜토리얼은 많은 옵션을 다룹니다.
SELECT id, name
FROM customers;핵심 부분:
SELECT는 열을 나열합니다(또는 모든 열에 대해 *, 비록 명시적인 것이 일반적으로 더 좋지만).FROM은 하나 이상의 테이블을 선택합니다.WHERE는 행을 필터링합니다.ORDER BY는 결과를 정렬합니다.LIMIT는 볼 수 있는 행 수를 제한합니다.SELECT id, name, created_at
FROM customers
WHERE active = TRUE
ORDER BY created_at DESC
LIMIT 50;W3Schools SQL 튜토리얼 및 W3Schools MySQL의 일반적인 명령 개요 와 같은 소개 튜토리얼은 SELECT를 사용하여 단일 읽기 가능한 표현식으로 테이블에서 데이터를 추출하는 방법을 보여줍니다.
SQL은 쿼리에서 직접 필터링과 표현식을 결합할 때 빛을 발합니다:
SELECT
id,
total_amount,
total_amount * 0.1 AS tax_estimate
FROM orders
WHERE status = 'paid'
AND total_amount >= 100
ORDER BY total_amount DESC;WHERE 절은 비교 연산자(=, <>, >, <), 논리 연산자(AND, OR, NOT), 패턴 일치(LIKE, ILIKE) 등을 사용할 수 있습니다. MySQL과 같은 데이터베이스는 숫자, 문자열, 날짜/시간, JSON 및 기타 작업을 위한 풍부한 내장 함수 및 연산자 세트를 문서화합니다.
다음도 할 수 있습니다:
IN 사용: WHERE status IN ('paid', 'refunded')BETWEEN 사용: WHERE created_at BETWEEN '2025-01-01' AND '2025-01-31'IS NULL / IS NOT NULL 사용좋은 튜토리얼과 매뉴얼은 표현식이 많은 절—WHERE, ORDER BY, HAVING, 심지어 SELECT 자체—에 나타난다는 것을 강조합니다. MySQL 문서는 함수 및 연산자 장 내의 표현식 평가 섹션에서 이를 강조합니다.
실제 데이터베이스는 모든 것을 단일 테이블에 유지하는 경우가 거의 없습니다. 대신 데이터를 여러 테이블로 정규화하고 쿼리할 때 조인합니다. 조인은 W3Schools의 SQL 조인 페이지, GeeksforGeeks의 조인 튜토리얼, TutorialsPoint의 조인 개요, 및 SQL Practice Online의 SQL 조인 튜토리얼 와 같은 리소스에서 광범위하게 다룹니다.
SELECT
id,
c.name,
o.order_date,
o.total_amount
FROM orders AS o
JOIN customers AS c
ON c.id = o.customer_id;일반적인 조인 유형:
DbSchema의 "SQL joins explained" 기사 또는 LearnSQL.com의 조인 예제 와 같은 시각적이고 코드 중심의 설명은 조인이 어떻게 동작하는지에 대한 강한 직관을 구축하는 훌륭한 방법입니다.
데이터를 요약하기 위해—합계, 평균, 개수—집계 함수(COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX)를 GROUP BY와 함께 사용합니다:
SELECT
customer_id,
COUNT(*) AS order_count,
SUM(total_amount) AS total_spent
FROM orders
WHERE status = 'paid'
GROUP BY customer_id
HAVING SUM(total_amount) >= 1000
ORDER BY total_spent DESC;MySQL의 함수 및 연산자 장 및 PostgreSQL의 집계 및 윈도우 함수 문서 와 같은 참조는 이러한 표현식에서 사용할 수 있는 내장 함수를 카탈로그화합니다.
모던 SQL은 윈도우 함수도 지원하며, 개별 행을 반환하면서 행의 슬라이딩 "윈도우"에 대해 집계를 계산할 수 있습니다—예를 들어, 누적 합계 또는 순위. 윈도우 함수는 SQL:1999에 대한 수정을 통해 SQL에 들어왔고, 나중에 SQL:2003에 통합되었습니다. SQL:1999 및 SQL:2003 표준 에 대한 노트에 요약되어 있습니다.
SELECT
customer_id,
order_date,
total_amount,
SUM(total_amount) OVER (
PARTITION BY customer_id
ORDER BY order_date
) AS running_total
FROM orders;이러한 유형의 쿼리는 데이터베이스에서 직접 분석하는 데 매우 강력합니다.
SQL은 쿼리만을 위한 것이 아닙니다. 또한 Data Definition Language(DDL) 문을 통해 데이터의 형태를 정의합니다. 이는 PostgreSQL의 데이터 정의 가이드 및 MySQL의 SQL 문 장 와 같은 섹션에서 잘 문서화되어 있습니다.
일반적인 DDL 명령:
CREATE DATABASE my_app; – 데이터베이스 생성CREATE TABLE customers (...); – 테이블 정의ALTER TABLE customers ADD COLUMN phone TEXT; – 테이블 구조 변경DROP TABLE customers; – 테이블 제거CREATE TABLE customers (
id SERIAL PRIMARY KEY,
email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,
name TEXT NOT NULL,
created_at TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
active BOOLEAN NOT NULL DEFAULT TRUE
);주의할 사항:
PRIMARY KEY, UNIQUE, NOT NULL, CHECK 표현식모든 주요 RDBMS 매뉴얼— PostgreSQL의 SQL 언어 섹션, MySQL 참조 매뉴얼, 및 SQLite 언어 참조 —는 스키마 결정이 나중에 변경하기 어렵기 때문에 DDL에 대해 신중하게 생각하는 것을 강조합니다.
SQL 데이터베이스는 일반적으로 ACID 속성—원자성, 일관성, 격리, 지속성—을 트랜잭션을 통해 구현합니다:
BEGIN;
UPDATE accounts
SET balance = balance - 200
WHERE id = 1;
UPDATE accounts
SET balance = balance + 200
WHERE id = 2;
COMMIT;BEGIN과 COMMIT 사이에서 무언가가 실패하면 트랜잭션이 롤백되어 중간 변경 사항이 데이터베이스로 누출되지 않도록 합니다.
MySQL의 트랜잭션 및 잠금 문 섹션은 START TRANSACTION, COMMIT, ROLLBACK, 및 저장점을 다루며, PostgreSQL의 동시성 제어 및 트랜잭션 관리 장은 격리 수준과 MVCC가 내부적으로 어떻게 작동하는지 설명합니다.
제약 조건—외래 키 또는 체크 제약 조건과 같은—은 비즈니스 규칙을 강제하는 데이터베이스의 방법입니다:
ALTER TABLE orders
ADD CONSTRAINT fk_orders_customer
FOREIGN KEY (customer_id)
REFERENCES customers (id);잘 사용되면 데이터베이스를 불변량의 수호자로 변환하여 애플리케이션 로직에만 의존하는 대신 소스에서 잘못된 데이터를 방지합니다.
스키마를 올바르게 만드는 것은 종종 영리한 쿼리보다 더 중요합니다. 정규화는 중복을 줄이고 일관성을 향상시키기 위해 테이블을 구조화하는 프로세스입니다. 다음과 같은 튜토리얼:
일반적인 진행:
과도한 정규화는 성능을 저해하고 쿼리를 복잡하게 만들 수 있습니다. 실용적인 팀은 종종 3NF로 정규화한 다음 성능이 필요한 경우 선택적으로 비정규화합니다(예: 집계 캐싱).
인덱스는 SQL 쿼리를 빠르게 만드는 주요 도구입니다. 이들은 데이터베이스가 전체 테이블을 스캔하는 대신 관련 행으로 직접 점프할 수 있게 하는 보조 데이터 구조입니다.
인덱싱에 대한 매우 존경받는 리소스는 Markus Winand의 Use The Index, Luke!입니다. 이는 SQL 성능 및 인덱싱 전략에 완전히 초점을 맞춘 무료 온라인 책입니다. 사이트의 메인 페이지, UseTheIndexLuke.com, 및 "Indexing LIKE filters" 및 "More indexes, slower INSERT" 와 같은 기사는 인덱스가 언제 도움이 되고 언제 해를 끼치는지 설명합니다.
핵심 아이디어:
WHERE email = ..., WHERE created_at >= ...).(customer_id, created_at)는 WHERE customer_id = ? AND created_at >= ?에 잘 작동합니다.SELECT, UPDATE, 및 DELETE를 도와주지만, 삽입을 느리게 만듭니다. 각 삽입이 관련된 모든 인덱스를 업데이트해야 하기 때문입니다.MSSQLTips의 SQL Server 인덱스 설계 기사 와 같은 가이드는 인덱스에서 열 선택 및 순서가 실제 쿼리에 어떤 영향을 미치는지 보여줍니다.
실용적인 경험 법칙:
EXPLAIN ANALYZE를 사용하여 쿼리가 어떻게 실행되는지 확인합니다.기초는 안정적으로 유지되었지만, 모던 SQL은 크게 성장했습니다:
WITH를 통한 Common Table Expressions(CTE)는 더 읽기 쉽고 모듈화된 쿼리를 허용합니다:WITH recent_orders AS (
SELECT *
FROM orders
WHERE order_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days'
)
SELECT customer_id, COUNT(*)
FROM recent_orders
GROUP BY customer_id;SQL 표준 자체는 XML, 다차원 배열 및 속성 그래프 쿼리를 위한 파트를 추가했습니다. 이는 ISO SQL 표준 카탈로그 및 ANSI SQL 표준 기사 와 같은 SQL의 진화에 대한 기사에 문서화되어 있습니다.
모던 SQL은 많은 애플리케이션이 복잡한 로직—계층 구조, 분석, 이벤트 처리—을 데이터베이스 계층으로 푸시할 수 있을 정도로 강력합니다.
SQL이 데이터 작업의 기초로 남아 있기 때문에 풍부한 학습 리소스 생태계가 있습니다:
실용적인 학습 전략:
WHERE, ORDER BY, 및 LIMIT를 추가합니다.GROUP BY로 답하는 방법을 배웁니다.EXPLAIN으로 쿼리를 프로파일링합니다.SQL을 편안하게 읽고 쓸 수 있다면 프로덕션에서 직접 데이터를 검사하고, 스프레드시트로 내보내지 않고 보고서를 구축하고, 기본 테이블을 보고 애플리케이션 로직을 디버깅하며, 엔지니어 및 분석가와 더 효과적으로 협력할 수 있습니다.
SQL은 독특한 교차점에 있습니다: 40년 이상 된 역사를 가지고 있지만 오늘날의 클라우드 네이티브, 분석 중심 시스템에서 깊이 관련되어 있습니다. ISO/IEC 9075 표준 및 그 많은 부분은 계속 진화하고 있으며, PostgreSQL, MySQL, 및 SQLite 와 같은 오픈 소스 데이터베이스는 실용적인 기능과 성능 개선을 추진하고 있습니다.
데이터로 작업하는 경우—개발자, 분석가, 데이터 과학자 또는 제품 관리자—SQL은 데이터베이스에 직접 질문할 수 있게 해주는 공통 언어입니다. 한 번 배울 가치가 있으며, 나머지 경력 동안 보상합니다.
SQL 포맷팅은 적절한 들여쓰기, 줄 바꿈 및 키워드 대소문자를 사용하여 SQL 쿼리를 구성하여 가독성과 유지보수성을 향상시키는 프로세스입니다.
우리 포맷터는 MySQL, PostgreSQL, SQL Server, SQLite, Oracle 및 기타 여러 SQL 방언을 지원합니다.
예! 모든 SQL 포맷팅은 완전히 브라우저에서 수행됩니다. 쿼리는 컴퓨터를 떠나지 않아 완전한 개인정보 보호 및 보안을 보장합니다.
예, 여러 SQL 문을 한 번에 포맷할 수 있습니다. 포맷터는 선택한 방언에 따라 각 문을 적절하게 처리합니다.
포맷터는 구문 오류가 포함되어 있어도 SQL을 포맷하려고 시도합니다. 그러나 구문 분석할 수 없는 잘못된 SQL에 대한 오류 메시지가 표시될 수 있습니다. 항상 데이터베이스 시스템으로 SQL을 검증하세요.