SQL datatype, commands

🆚 SQL은 데이터 지향적 모델링, 행위가 없음
반면 JAVA는 객체 지향적(또는 행위 지향) 모델링

✔️ SQL에서는 DB를 schema라고 부른다.
✔️ DB끼리 연결되어 있기 때문이다.

• column: 열 🟰 필드 🟰 attribute
  
• row: 행 🟰 레코드
  row단위로 데이터가 의미를 가진다.
  (고객 아이디, 이름, 성별, 전화번호 등등이 모여서 의미를 가짐.)
  

✅ SQL 데이터 형식

MYSQL 데이터형식이 다르면 그만큼 RAM/DISK 낭비
효율차이가 심해지므로 데이터 형식을 맞춰주는 것이 중요하다.

⭐️ 가변형 타입: 좀 넉넉하게 데이터 타입 주었다가 실제로는 더 작은 데이터가 들어오면 알아서 용량을 줄인다.

• Varchar
• Text
• binary

✔️ Char/String

• Varchar
  길이가 고정되지 않은 데이터
  VARCHAR(6) 해도 3개의 데이터 들어오면 3칸만 차지
  이메일 주소, 집 주소
  

• Char
  길이가 고정된 데이터
  CHAR(6) 해도 3개의 데이터만 들어와도 6칸 다 차지
  주민등록번호, 우편번호
  

• Text
  Varchar, Char로 커버할 수 없는 글자 수
  영화 리뷰, 자기소개서 등
  

✔️ Numeric

자바랑 비슷 int

✔️ Date/Time

• DATE YYYY-MM-DD
  
• TIME HH-MM-SS
  
• DATETIME YYYY-MM-DD-HH-MM-SS
  시간대 정보 없음
  시간 범위 넓은
  
• TIMESTAMP YYYY-MM-DD-HH-MM-SS
  현재 시간대로 변경되어 저장
  1970년부터 2038년까지만 가능
  

✔️ Blob

사진, 동영상 저장 위함

✔️ Binary

• binary
  

✅ SQL commands

✔️ DDL

Data Definition Language
DB, schema 수준의 작업
데이터베이스에서 뭔가를 하거나
table 생성, 삭제, 컬럼 변경…
컬럼을 수정하거나…

CREATE: DB 생성
ALTER
DROP
RENAME
TRUNCATE

✔️ DML

Data Manipulation Language
DB데이터(=레코드) 수준의 작업
데이터를 다루는 명령어
데이터 조회, 삽입, 업데이트, 삭제 등…

SELECT
INSERT
UPDATE
DELETE

☑️ SQL commands exmaple

AUTO_INCREMENT //자동 증강
PRIMARY KEY //기본키
NOT NULL //비울 수 없음

CREATE TABLE member(
	member_id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
	  mem_name VARCHAR(10) NOT NULL,
    mem_number INT ,
    addr VARCHAR(30),
    phone CHAR(12),
    height TINYINT UNSIGNED,
    enroll_date DATETIME
);

DESC member; -- add comment like this

☑️ DDL

💡 ALTER

✔️ add column

ALTER TABLE netflix
ADD COLUMN release_date DATE AFTER movie_title; -- add column

✔️ update column

ALTER TABLE netflix
MODIFY COLUMN movie_director VARCHAR(100) NOT NULL; -- update column

✔️ delete column

ALTER TABLE netflix
DROP COLUMN movie_script; -- delete column

💡 DROP, TRUNCATE

DROP: table 자체를 완전 삭제
TRUNCATE: table의 내용물 삭제

☑️ DML

💡 INSERT

INSERT INTO member (mem_name, mem_number, addr, phone, height, enroll_date)
VALUES ('Kim', 1, 'Seoul', 010, 160, '2024-01-01 10:00:00'),
		('Park', 3, 'Gimpo', 010, 180, '2024-01-01 11:00:00'),
		('Jang', 7, 'Anyang', 010, 190, '2024-01-01 10:00:00'),
		('Sin', 5, 'Mokdong', 010, 130, '2024-01-01 10:00:00'),
		('Lee', 2, 'Busan', 010, 170, '2024-01-01 13:00:00');

💡 UPDATE & WHERE

WHERE 없으면 다 수정됨…

UPDATE member
SET addr= 'NewYork'
WHERE mem_name= 'Kim';

SET SQL_SAFE_UPDATES = 0;

💡 DELETE & WHERE

WHERE 없으면 다 지워짐…
만약 WHERE 안 쓰면 TRUNCATE랑 같음

DELETE FROM member WHERE mem_name= 'Lee';

🆚 DELETE TUNCATE DROP
DELETE: where 써서 조건 만족하는 한 행씩 지우기
TUNCATE: 표의 열은 남겨두고 내용(행)은 지우기, auto_increment도 초기화
DROP: 모든 행과 테이블 삭제

💡 SELECT

☑️ SELECT 구문 작성 순서

• SELECT
• FROM
• WHERE
• GROUP BY
• HAVING
• ORDER BY

☑️ SELECT 내부 실행 순서

• FROM + JOIN
• WHERE
• GROUP BY
• HAVING
• SELECT
• ORDER BY
• LIMIT

✔️ WHERE, BETWEEN, IN, LIKE

• BETWEEN
• IN
• % 글자수 상관 없음
• LIKE__ 글자수 제한 있음

SELECT *
FROM group_singer
WHERE height >= 180;

SELECT *
FROM group_singer
WHERE height > 160 AND height < 170;

SELECT *
FROM group_singer
WHERE height BETWEEN 160 AND 170; -- same code as before

SELECT *
FROM group_singer
WHERE addr IN ('경기', '경남');

SELECT *
FROM group_singer
WHERE mem_name LIKE '아'; --아이유, 아일랜드 등등

SELECT *
FROM group_singer
WHERE mem_name LIKE '아__';  -- 아이유(아 뒤에 2글자만 올 수 있음)

✔️ ORDER BY, ASC, DESC, LIMIT, DISTINCT

❗️ 적는 순서에 유의하자!

➖ ORDER BY

SELECT *
FROM group_singer
WHERE mem_number < 6
ORDER BY debut_date DESC;

-- 💥 만약 순서바뀌면 실행 ❌
--SELECT *
--FROM group_singer
--ORDER BY debut_date DESC
--WHERE mem_number < 6;

➖ LIMIT

SELECT mem_name, debut_date
FROM group_singer
ORDER BY debut_date ASC
LIMIT 3;

SELECT mem_name, debut_date
FROM group_singer
WHERE mem_number > 4
ORDER BY debut_date ASC
LIMIT 5,3; --5번쨰부터 3개 가져오기

➖ DISTINCT

DISTINCT는 SELECT뒤에서 쓰인다.
몇 개의 선택지가 있는지 확인할 떄 유용하다.

SELECT DISTINCT  addr
FROM group_singer
ORDER BY addr; --경기, 서울, 경남, 전남, 충북 출력

✔️ GROUP BY, SUM, AVERAGE, HAVING, COUNT

➖ GROUP BY

데이터를 모아서 보여준다.
구매이력에서 이 사람이 여러 차례 물건을 샀는데(GROUP BY), 몇 번 샀는지 다 더하기(SUM)

SELECT mem_id, SUM(amount)
FROM buy_history
GROUP BY mem_id;

SELECT mem_id, SUM(price * amount) -- 얼마짜리를 몇 번 샀는지, 총 비용 구하기
FROM buy_history
GROUP BY mem_id;

SELECT mem_id, SUM(price * amount) AS total_price --출력되는 컬럼명을 바꿀 수 있음
FROM buy_history
GROUP BY mem_id;

➖ AVG

SELECT mem_id, AVG(price * amount) AS average
FROM buy_history
GROUP BY mem_id;

➖ COUNT

개수 세어 준다.

SELECT COUNT(*) -- mem001이 총 몇 개 샀는지 개수 세어 준다.
FROM buy_history
WHERE mem_id = 'mem001';

SELECT mem_id, COUNT(*) --각 아이디별로 총 몇 개 샀는지 개수 구하기
FROM buy_history
GROUP BY mem_id;

➖ HAVING

특정 그룹 핑 데이터 특정하기
WHERE절이 GROUP BY보다 먼저 실행되기 때문에 생기는 문제 해결
HAVING문으로 조건식을 특정할 수 있다.

-- SELECT mem_id, SUM(amount * price) AS total_price
-- FROM buy_history
-- WHERE SUM(amount * price) > 10000; --WHERE이 GROUPBY보다 먼저 실행되서 이 코드는 불가능
-- GROUP BY mem_id;

-- HAVING 으로 해결
SELECT mem_id, SUM(amount * price) AS total_price
FROM buy_history
GROUP BY mem_id
HAVING SUM(amount * price) > 10000;