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SQL 공부 시작하기

1. SQL이란 무엇인가?

SQL(Structured Query Language)은 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서 데이터를 관리하고 조작하기 위해 사용되는 표준 언어예요. SQL은 데이터를 삽입, 조회, 수정, 삭제하는 다양한 작업을 수행할 수 있답니다. 현대의 데이터 중심 세계에서 데이터베이스는 매우 중요한 역할을 해요. 예를 들어, 우리가 자주 사용하는 온라인 쇼핑몰에서는 상품 정보와 사용자 정보를 데이터베이스에 저장하고 관리해요. SQL은 이러한 데이터를 효율적으로 처리하는 데 꼭 필요한 도구예요.

2. 왜 SQL을 배워야 하는가?

데이터 분석가, 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어와 같은 직업을 희망하신다면 SQL은 꼭 필요한 기술이에요. 이 직무들은 모두 데이터베이스와 밀접하게 관련이 있으며, 데이터를 효율적으로 관리하고 분석하기 위해 SQL을 사용하거든요.

• 데이터 분석가: SQL을 사용해 데이터를 추출하고 분석해서 의미 있는 통찰을 도출해요. 예를 들어, 카페 매니저가 매출 데이터를 분석해 어떤 메뉴가 인기 있는지 파악할 때 SQL을 사용할 수 있어요.
• 데이터 사이언티스트: SQL을 통해 데이터를 준비하고 전처리하며, 모델링 및 예측 분석에 필요한 데이터를 얻어요. 예를 들어, 날씨 데이터를 분석해 다음 주 날씨를 예측할 때 SQL을 사용해요.
• 데이터 엔지니어: SQL을 사용해 데이터 파이프라인을 구축하고, 데이터베이스의 성능을 최적화하며, 데이터 저장소를 관리해요. 예를 들어, 스트리밍 서비스에서 사용자 시청 데이터를 실시간으로 저장하고 처리할 때 SQL을 사용해요.

SQL은 데이터의 정확성과 일관성을 보장하면서도, 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있게 해줘요. 따라서 데이터와 관련된 모든 직무에서 필수적인 기술로 간주돼요.

3. SQL의 주요 용도 및 응용 분야

SQL은 다양한 분야에서 사용돼요. 다음은 SQL이 사용되는 주요 용도 및 응용 분야입니다:

• 데이터베이스 관리: 데이터베이스를 생성하고 구조화하며, 데이터를 삽입, 업데이트, 삭제하는 작업을 해요. 예를 들어, 도서관에서 책 정보를 데이터베이스에 저장하고 관리할 때 SQL을 사용해요.
• 데이터 분석: 데이터를 조회하고 필터링해서 유의미한 정보를 도출해요. 집계 함수와 복잡한 쿼리를 사용해 데이터를 분석해요. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 매출 데이터를 분석해 어느 시기에 어떤 상품이 많이 팔리는지 파악할 때 SQL을 사용해요.
• 웹 개발: 웹 애플리케이션에서 사용자 정보를 저장하고 관리하는 데 사용돼요. 예를 들어, 소셜 미디어 플랫폼에서 사용자 프로필과 게시물을 관리할 때 SQL을 사용해요.
• 비즈니스 인텔리전스(BI): 대규모 데이터를 분석해 비즈니스 의사결정에 필요한 인사이트를 제공해요. BI 도구에서 SQL을 사용해 데이터를 추출하고 시각화합니다. 예를 들어, 마케팅 부서에서 고객 데이터를 분석해 타겟 마케팅 전략을 세울 때 SQL을 사용해요.
• 데이터 시각화: 데이터 시각화 도구에서 SQL을 사용해 데이터를 준비하고 시각화해요. 예를 들어, 금융 보고서를 작성할 때 SQL을 사용해 데이터를 추출하고 그래프로 시각화해요.

4. 예시 코드

SQL을 실제로 사용해보는 것이 중요해요. 아래는 간단한 예제 테이블을 생성하고 데이터를 삽입한 후, 데이터를 조회하는 SQL 코드예요.

기본적으로 만들어져 있는 테이블에 데이터를 저장하고, 그 테이블이나, 저장된 데이터를 쿼리(query)를 통해 불러오고, 조작하는 방식으로 작동합니다.

아래 예시를 보시죠.

예제 테이블 생성

CREATE TABLE Employees (
    EmployeeID INT PRIMARY KEY,
    FirstName VARCHAR(50),
    LastName VARCHAR(50),
    Department VARCHAR(50),
    Salary DECIMAL(10, 2)
);

데이터 삽입

INSERT INTO Employees (EmployeeID, FirstName, LastName, Department, Salary) VALUES
(1, 'John', 'Doe', 'Engineering', 60000),
(2, 'Jane', 'Smith', 'Marketing', 55000),
(3, 'Mike', 'Johnson', 'Sales', 45000);

데이터 조회

SELECT * FROM Employees;

코드 수행 결과

다음부터는 쿼리에 대해서 하나하나 자세히 포스팅 해보겠습니다.