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필요한 것만 빠르게 익히는 실전 SQL 가이드

현업에서 20년 가까이 데이터 관리 능력을 인정받은 전문가의 노하우를 담았다. 실무에서 바로 활용할 수 있는 관계형 데이터베이스 실전 가이드로 쉽고 빠르게 업무 효율을 높이자. 학습에 필요한 데이터셋을 제공하고, 실습에 이용하는 SQLite용 DB 브라우저(DB4S)의 설치 과정과 주요 인터페이스의 설명도 담고 있어 SQL을 처음 접하는 사람도 어렵지 않게 시작할 수 있다. 실전과 유사한 예제로 온라인 음반 회사의 판매 데이터를 분석하며, SQL의 기본 문법을 익히고, 간단한 쿼리 작성부터 서브쿼리, 뷰, 데이터 조작 언어(DML) 등 효율을 높일 수 있는 고급 SQL 기술까지 배울 수 있다. 데이터를 저장, 관리, 이해, 해석하는 능력을 길러 직무 기술을 한 단계 끌어올려보자.

온라인 음반 판매 회사 직원이 되어 관계형 데이터베이스 활용법 익히기

이 책은 가상의 온라인 음반 판매 회사의 데이터 분석가가 되어 다양한 데이터 분석을 실습합니다. sTunes라는 데이터베이스를 제공하며, 여기에 있는 13개의 테이블을 활용해 매출, 고객 통계 등 회사의 서비스 개선에 유용한 정보를 찾는 상황을 예시로 들어 실제 업무 상황에 가깝게 구성했습니다. 독자는 이를 통해 실제 데이터베이스에 접근하는 방법을 익히고, 쿼리를 작성하며 관계형 데이터베이스를 관리하는 실력을 키울 수 있습니다.

수많은 데이터를 유용한 정보로 활용하기 위해서는 데이터베이스를 이해하고 이를 다루기 위한 SQL 언어를 알아야 합니다. 그렇다고 전문가처럼 SQL의 모든 것을 익히자니 배울 것도 너무 많고 실무에 적용하기엔 벽이 높습니다. 이 책은 초보자가 관계형 데이터베이스를 이해하는 데 꼭 필요한 핵심만 담았습니다. 실전과 같은 상황을 주고 실무에서 사용하는 기법들을 녹였습니다. 빅데이터를 활용하고 의미 있는 정보로 가공할 때 참조할 만한 실무 가이드입니다.

20년 가까이 관련 업계에서 일한 데이터베이스 전문가의 노하우와 오랜 시간 교육자로 쌓은 경험이 가득 담긴 이 책으로 SQL의 세계로 뛰어들어보세요.

핵심 포인트
◆ 데이터베이스의 기본 구조
◆ DB 규모에 관계없이 SQL을 사용하여 데이터를 검색하고 이해하는 방법
◆ 효율적인 SQL 쿼리 작성법
◆ 유용한 고급 SQL 기술 사용법

이런 분께 추천합니다
◆ 데이터 기반 비즈니스 통찰력을 키우고 싶은 관리자
◆ 데이터 중심의 미래를 준비하고 싶은 사람
◆ 프로그래밍 역량을 키우고 싶은 개발자
◆ 코딩 경험이 없는 초보자

한상윤(우아한형제들 데이터 엔지니어)
온라인 음악 판매 회사의 신입 분석가로 입사하여 사수에게 교육받는 느낌이 듭니다.

변성윤(카일스쿨)
SQL을 사용하기 위한 기본 개념들을 친절하게 설명하고, SQL 쿼리문 작성에 필요한 핵심으로만 잘 구성했습니다.

박해선(Microsoft AI MVP, 《혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝》 저자)
이 책은 기본적인 SQL 문법뿐만 아니라 고급 기법까지 알차게 담고 있고, SQLite를 사용해 당장 내 컴퓨터에서 실습할 수 있어 아주 좋습니다.

옮긴이 머리말 xi
추천의 글 xii
베타리더 후기 xiv
시작하며 xvi

PART 1 SQL 학습 환경
CHAPTER 01 데이터베이스의 구조 이해
__기본 용어 3
__관계형 데이터베이스의 기본 요소 6
__데이터 타입 14
__관계형 데이터베이스 관리 시스템 17
__SELECT 문 18
__쿼리, 문, 절, 키워드 19
__SQLite 소개 20
__요약 21

CHAPTER 02 SQL 도구와 전략
__sTunes 데이터베이스 23
__SQLite용 DB 브라우저 소개 24
__SQLite용 DB 브라우저 설치 24
__SQL 지식을 테스트하는 방법 24
__성공 전략 25
__요약 27

CHAPTER 03 SQLite에서 데이터베이스 탐색
__운영체제별 실행법 29
__sTunes 데이터베이스 열기 30
__데이터베이스 구조 31
__개별 레코드 보기 33
__SQL 실행 탭 34
__데이터 분석 체크포인트 37
__요약 38

PART 2 SQL 문 작성
CHAPTER 04 쿼리 시작
__쿼리 주석 41
__쿼리의 기본 구조 43
__쿼리 시작 43
__문법과 관습 46
__필드에 별칭 사용 47
__ORDER BY 절 49
__LIMIT를 사용해 상위 10개 레코드 선택 51
__데이터 분석 체크포인트 53
__요약 54

CHAPTER 05 데이터를 정보로 변환
__비교, 논리, 산술 연산자 56
__WHERE 절로 레코드 필터링 57
__텍스트로 레코드 필터링 62
__LIKE 연산자와 와일드카드 검색 64
__날짜로 레코드 필터링 68
__DATE() 함수 69
__두 가지 필드에 AND와 OR 연산자 사용 70
__OR 연산자 71
__괄호를 사용해 연산자 순서 지정 72
__CASE 문 74
__데이터 분석 체크포인트 79
__요약 80

CHAPTER 06 다중 테이블
__조인이란? 81
__조인과 관계형 데이터베이스의 구조 84
__조인과 별칭 86
__조인 타입 89
__3개 이상의 테이블을 사용하는 내부 조인 96
__왼쪽 조인과 %00;, IS, NOT 100
__오른쪽 조인을 왼쪽 조인으로 전환 103
__데이터 분석 체크포인트 105
__요약 106

CHAPTER 07 함수
__쿼리 안에서 계산 수행 108
__SQL의 함수 타입 108
__문자열 함수 110
__문자열 병합 112
__문자열 잘라내기 114
__기타 문자열 함수 117
__날짜 함수 118
__집계 함수 122
__ROUND()와 함수 중첩 124
__GROUP BY 절과 집계 함수 125
__그룹화된 쿼리에 HAVING 절 사용 127
__WHERE 절과 HAVING 절 129
__여러 필드에 GROUP BY 사용 130
__함수에 대한 마지막 노트 131
__데이터 분석 체크포인트 132
__요약 133

PART 3 고급 SQL 주제
CHAPTER 08 서브쿼리
__서브쿼리와 집계 함수 138
__SELECT 문의 서브쿼리 139
__WHERE 절의 서브쿼리 140
__집계 함수가 없는 서브쿼리 142
__서브쿼리에서 여러 값 반환 143
__서브쿼리와 DISTINCT 키워드 144
__데이터 분석 체크포인트 149
__요약 150

CHAPTER 09 뷰
__기존 쿼리를 뷰로 변환 151
__뷰를 사용하는 이유 153
__뷰 수정 154
__뷰와 조인 155
__DROP 문으로 뷰 제거 157
__데이터 분석 체크포인트 158
__요약 159

CHAPTER 10 데이터 조작 언어(DML)
__데이터 분석과 데이터베이스 관리 161
__데이터 삽입 162
__데이터 업데이트와 SET 키워드 165
__데이터 삭제 167
__데이터 분석 체크포인트 168
__요약 169

맺음말 170

APPENDIX 부록
APPENDIX I 데이터 분석 체크포인트 질문과 해답 179
APPENDIX II SQL 키워드 리스트 199

용어 사전 208
찾아보기 213

데이터베이스(database)는 간단히 말해 컴퓨터가 데이터를 쉽고 빠르게 검색해 가져올 수 있도록 틀을 잡은 컬렉션입니다. 데이터베이스는 하드디스크를 아주 많이 사용하므로, 그림 1.2와 같이 원통을 쌓은 아이콘으로 표현하곤 합니다. / 데이터베이스는 내부적으로 보통 테이블에 데이터를 저장합니다. 각 테이블에는 규칙에 맞는 데이터가 저장되며, 이 데이터는 다른 테이블의 데이터를 참조하거나 연결할 수 있습니다. / 데이터베이스의 목적은 다양한 소스에서 비롯된 데이터를 취합해 상호작용, 분석, 조직화하는 것입니다. 테이블은 서로 연결될 수 있으므로 아주 다양한 형태로 활용할 수 있습니다. (4~5쪽)

온라인으로 음악을 판매하는 회사에 SQL 데이터 분석가로 고용됐고, 음악 판매 데이터를 분석하는 업무를 받았다고 합시다. 상품(노래와 앨범) 정보, 고객 개인 정보, 직원 정보, 판매 데이터가 포함된 회사 데이터베이스 접근 권한을 받았습니다. 경영진은 sTunes 데이터베이스에서 매출, 고객 통계, 회사의 서비스 개선에 유용할 만한 정보를 찾고 싶어 합니다. 여러분은 데이터베이스를 분석하고 영감을 얻어 경영진에게 전달해야 합니다. (23~24쪽)

지금 우리는 고객 서비스 팀에 고객 리스트를 제공하고 있습니다. 고객 리스트를 성 기준으로 정렬하면 더 좋을 수도 있습니다. 이렇게 결과를 정렬할 때는 FROM 절 뒤에 다른 절을 이어 붙입니다. ORDER BY 절은 선택한 필드를 기준으로 결과를 정렬합니다. 기본 정렬 순서는 A가 맨 앞, Z가 맨 뒤인 오름차순이며, 이를 지정하는 ASC 키워드는 옵션입니다. 반대인 내림차순으로 정렬할 때는 필드 이름 뒤에 DESC 키워드를 추가합니다. ORDER BY LastName DESC는 결과를 고객의 성 기준으로 알파벳 역순으로 정렬합니다. (49쪽)

지금까지는 쿼리를 작성할 때 테이블을 하나만 사용했습니다. 기본적인 쿼리 작성법을 배웠지만, 관계형 데이터베이스의 실제 힘을 사용해본 적은 없습니다. sTunes 데이터베이스에는 테이블이 13개 있습니다. 각 테이블에는 회사의 정보가 나뉘어 저장되어 있습니다. 경영진이 더 복잡한 질문을 한다면 이에 답하기 위해 여러 테이블의 데이터에 동시에 접근할 수 있어야 합니다. 이 장에서는 쿼리 하나로 두 개 이상의 테이블에서 데이터를 가져오는 조인에 대해 설명합니다. (81쪽)

이 쿼리를 실행하면 invoices 테이블의 송 장 총액 평균은 5 .65달러임을 알 수 있습니다. 경영진에서 이 평균보다 총액이 낮은 송장을 모두 찾아달라고 했다고 합시다. 먼저 InvoiceDate, BillingAddress, BillingCity처럼 송장의 정보가 포함된 필드가 필요하고, Total도 당연히 들어가야 합니다. 그리고 집계 함수의 결과와 비교해 필요한 데이터만 남길 수 있습니다. WHERE 절에서는 Total과 AVG(Total)을 비교할 수 있어야 합니다. (138쪽)

이번에는 좀 복잡한 예를 들어보겠습니다. 경영진이 tracks, invoice_items, invoices, customers, employees 테이블을 나란히 보면서 분석하길 원한다고 가정합시다. (중략) 이렇게 다섯 테이블을 연결하면 어떤 직원이 어떤 곡을 누구에게 판매했는지 한눈에 볼 수 있습니다. 데이터를 집계해서 가장 많이 판매된 곡, 그 곡을 통한 총수익을 알 수 있고 수익을 가장 많이 낸 직원도 알 수 있습니다. 필요하다면 집계 결과를 뷰로 저장해 분기별로 매출 보고서를 작성할 수도 있습니다. (155~157쪽)