[12일차] SQL문 연산자, 정규화

[12일차] SQL문 연산자, 정규화

2026. 6. 7. 21:33ㆍKDT/2. MySQL

11일차 4. SQL 명령어 사용의 DML에 이어서

1. DML (이어서)

11일차에 만들었던 member 테이블이 잘 있나 확인하고
테이블에 gender 컬럼을 추가하자

컬럼명	설명
gender	varchar(10), not null

컬럼들이 잘 생성되었는지 select문으로 확인해보자

-- member 테이블 확인
desc member;

-- gender 컬럼 추가
alter table member add gender varchar(10) not null;

-- member 테이블 데이터 확인 -> 컬럼만 조회됨 (데이터가 없으니까)
select * from member;

회원 가입 : member 테이블에 회원 정보를 삽입해보자

insert into member (userid, userpw, name, hp, email, ssn1, ssn2, zipcode, address1, address2, address3, gender) values ('apple', '1111', '김사과', '010-1111-1111', 'apple@apple.com', '001011', '4011111', '12345', '서울 서초구', '양재동', '111-11', '여자');
insert into member (userid, userpw, name, hp, email, ssn1, ssn2, zipcode, address1, address2, address3, gender) values ('banana', '2222', '반하나', '010-2222-2222', 'banana@banana.com', '001011', '4011111', '12345', '서울 서초구', '양재동', '111-11', '여자');
insert into member (userid, userpw, name, hp, email, ssn1, ssn2, zipcode, address1, address2, address3, gender) values ('orange', '3333', '오렌지', '010-3333-3333', 'orange@orange.com', '001011', '4011111', '12345', '서울 서초구', '양재동', '111-11', '남자');
insert into member (userid, userpw, name, hp, email, ssn1, ssn2, zipcode, address1, address2, address3, gender) values ('melon', '4444', '이메론', '010-4444-4444', 'melon@melon.com', '001011', '4011111', '12345', '서울 서초구', '양재동', '111-11', '남자');
insert into member (userid, userpw, name, hp, email, ssn1, ssn2, zipcode, address1, address2, address3, gender) values ('cherry', '5555', '채리', '010-5555-5555', 'cherry@cherry.com', '001011', '4011111', '12345', '서울 서초구', '양재동', '111-11', '여자');

member 테이블의 point 컬럼을 수정해보자

-- idx가 5인 데이터에 대해 point를 0으로 수정
update member set point = 0 where idx = 5;

-- 모든 데이터에 대해 point를 50점 추가
update member set point = point + 50;

-- idx가 2인 데이터에 대해 point를 100점 추가
update member set point = point + 100 where idx = 2;

select문으로 데이터를 조회해보자

select 100;
select 100 + 50;
select 100 + 50 as 덧셈;
select 100 + 50 as '덧셈 연산';	-- 띄어쓰기는 '로 묶기
select '';		-- 빈 문자열(빈 문자가 들어가 있는 것)
select null;	-- 데이터가 없음
select 100 + '';
select 100 + null;	-- null과의 연산은 무조건 결과가 null

2. SQL의 연산자

1. 산술 연산자 : + - * / mod(나머지) div(몫)

2. 비교 연산자 : = < > <= >= <>

3. 대입 연산자 : =

4. 논리 연산자 : and or not xor

5. is 연산자 : 양쪽의 피연산자가 모두 같으면 true(데이터가 출력), 아니면 false(데이터가 출력되지 않음)

6. between A and B : A보다는 크거나 같고, B보다는 작거나 같으면 true, 아니면 false

7. in 연산자 : 매개변수로 전달된 리스트에 값이 존재하면 true, 아니면 false

8. like 연산자 : 패턴으로 문자열을 검색하여 값이 존재하면 true, 아니면 false

3. SELECT문과 연산자 연습하기

비교 연산자

-- 포인트가 150이상인 멤버의 아이디, 이름, 포인트를 검색
select userid, name, point from member where point >= 150;
-- 포인트가 150이상이고, 200이하인 멤버의 아이디, 이름, 포인트, 성별을 검색
select userid, name, point, gender from member where point >= 150 and point <= 200;
select userid, name, point, gender from member where point between 150 and 200;

두 가지 조건(and)을 사용한 로그인 구현

-- 로그인
select userid from member where userid = 'apple' and userpw = '1111';	-- 성공
select userid from member where userid = 'apple' and userpw = '1112';	-- 실패

논리 연산자(or)와 in 연산자

-- 이름이 김사과, 반하나, 오렌지인 사람의 모든 정보를 검색
select * from member where name = '김사과' or name = '반하나' or name = '오렌지';
select * from member where name in ('김사과', '반하나', '오렌지');

member 테이블에 데이터 하나 추가

insert into member (userid, userpw, name, hp, email, ssn1, ssn2, zipcode, address1, address2, address3, gender, regdate) values ('berry', '6666', '배애리', '010-6666-6666', 'berry@berry.com', '001011', '4011111', '12345', '서울 서초구', '양재동', '111-11', '여자', null);

is 연산자와 is not 연산자

-- regdate가 null인 멤버를 검색
-- select * from member where regdate = null;	-- 불가능
select * from member where regdate is null;
select * from member where regdate is not null;

like 연산자

-- 아이디가 a로 시작하는 멤버의 정보를 검색
select * from member where userid like 'a%';
-- 아이디가 a로 끝나는 멤버의 정보를 검색
select * from member where userid like '%a';
-- 아이디가 a를 포함하는 멤버의 정보를 검색
select * from member where userid like '%a%';
-- 이메일이 '.com'으로 끝나는 멤버의 정보를 검색
select * from member where email like '%.com';
-- 이름이 3자인 멤버를 검색
select * from member where name like '___';
-- 이름 첫 글자가 '김'씨이며 3자인 멤버를 검색
select * from member where name like '김__';

4. order by (정렬)

오름차순(asc)가 기본값

select * from member order by idx;	-- 오름차순 asc 생략
select * from member order by idx desc;	-- 내림차순
-- 멤버를 포인트 순으로 정렬
select * from member order by point desc;
-- 멤버를 포인트 순으로 정렬. 단 포인트가 같으면 가입 최신순으로 정렬
select * from member order by point desc, regdate desc;

5. limit

일부 row(레코드)를 검색
limit 검색할 로우의 개수, limit 시작로우(인덱스) 가져울 로우의 개수

select * from member limit 2;
select * from member limit 2, 3;
-- 멤버에서 포인트순으로 내림차순 정렬하고 포인트가 같다면 가입순으로 내림차순 한 뒤 top 3를 검색
select * from member order by point desc, regdate desc limit 3;

6. group by

사용 방법

select 그룹을 맺을 컬럼 또는 집계함수 from 테이블 group by 그룹을 맺을 컬럼
select 그룹을 맺을 컬럼 또는 집계함수 from 테이블 group by 그룹을 맺을 컬럼 having 그룹에 대한 조건

그룹을 지어 조회해보자

-- 성별로 그룹을 지어 성별을 조회
select gender from member group by gender;

-- 성별로 그룹을 지어 성별과 idx 수를 조회
select gender, count(idx) as 인원수 from member group by gender;

-- 성별로 그룹을 지어 성별이 여자인 데이터의 성별과 idx 수를 조회
select gender, count(idx) as 인원수 from member group by gender having gender = '여자';
select gender, count(idx) as 인원수 from member where gender = '여자' group by gender;

-- 성별로 그룹을 맺고 인원수가 3명 이상인 성별을 검색
select gender, count(idx) as 인원수 from member group by gender having count(idx) >= 3;
select gender, count(idx) as 인원수 from member group by gender having 인원수 >= 3;
select gender from member group by gender having count(idx) >= 3;

복잡한 sql을 구현해보자

/*
	멤버 중 포인트가 50 이상인 멤버 중에서 성별로 그룹을 나눈 뒤,
	각 그룹의 포인트 평균을 구하고 평균의 포인트가 100 이상인 성별을 출력
    (단 성별이 남자, 여자 모두 출력된다면 포인트가 높은 성별을 우선으로 출력)
*/
select gender, avg(point) as 평균포인트 from member where point >= 50 group by gender having avg(point) >= 100 order by avg(point) desc;

7. 정규화 Normalization

데이터베이스 테이블을 효율적으로 구조화하는 작업
중복 데이터를 줄이고, 데이터가 꼬이지 않게 테이블을 나누는 과정
데이터 무결성 유지, 유지보수 편리성 증가

# 정규화 단계

제1정규형(1NF) : 하나의 칸에는 하나의 값만 들어가야 함
예) MySQL, Python을 한 칸에 넣을 수 없음
제2정규형(2NF) : 1NF 만족, 기본키 전체에 완전 종속
제3정규형(3NF) : 2NF 만족, 이행적 종속 제거
* 이행적 종속 :
학번 -> 학과 번호
학과 번호 -> 학과명
학번 -> 학과명 : 간접 연결을 이행적 종속이라고 함

# 아래 테이블을 만들려고 하는데, 정규화해서 만들어보자 (필요한 데이터는 추가해서 만들어보자)

create table student_course (
    student_id INT,
    student_name VARCHAR(50),
    course_name VARCHAR(50),
    professor_name VARCHAR(50),
    professor_phone VARCHAR(20)
);

-- 학생 student
create table student (
	student_id int primary key,
    student_name varchar(20)
);
-- 교수 professor
create table professor (
	professor_id int primary key,
	professor_name varchar(20),
    professor_phone varchar(20)
);
-- 과목 course
create table course (
	course_id int primary key,
    course_name varchar(50),
    professor_id int,
    foreign key (professor_id) references professor(professor_id)
);
-- drop table enroll;
-- 수강 enroll
create table enroll (
	student_id int,	
    course_id int,
	foreign key(student_id) references student(student_id),
    foreign key(course_id) references course(course_id),
    primary key(student_id, course_id)
);

8. join

종류
1. inner join : 양쪽 테이블에 모두 있는 데이터에 대해 join
2. left join : left에 있는 데이터에 대해서만 join (빈 곳은 NaN으로 채움)
3. right join : right에 있는 데이터에 대해서만 join (빈 곳은 NaN으로 채움)
4. cross join : 모든 경우에 대해 join
새로운 테이블 profile을 만들자

create table profile(
	idx int not null,
    height double,
    weight double,
    mbti varchar(10),
    foreign key(idx) references member(idx)
);

profile 테이블에 데이터를 채우자

insert into profile values (1, 160, 50, 'ISTJ');
insert into profile values (3, 170, 70, 'ESTP');
insert into profile values (4, 175, 80, 'ENFJ');
insert into profile values (6, 175, 80, 'ENFJ');
-- insert into profile values (7, 175, 80, 'ENFJ'); 외래키 제약조건 위배

member 테이블과 profile 테이블을 join 해보자

-- inner join
select member.idx, userid, name, gender, mbti from member inner join profile 
on member.idx = profile.idx;
select m.idx, m.userid, m.name, m.gender, p.mbti from member as m 
inner join profile as p on m.idx = p.idx;

-- left join
select m.idx, m.userid, m.name, m.gender, p.mbti from member as m 
left join profile as p on m.idx = p.idx;

-- right join
select m.idx, m.userid, m.name, m.gender, p.mbti from member as m 
right join profile as p on m.idx = p.idx;

-- cross join
select userid, name, gender, mbti from member
cross join profile;

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