구조화된 쿼리 언어(SQL)란 무엇인가요?

데이터베이스에서 데이터를 검색해야 하는 경우 SQL을 사용하여 요청합니다. SQL은 데이터베이스 관리자, 개발자 및 데이터 분석가가 데이터 정의, 액세스 제어, 데이터 공유, 데이터 통합 스크립트 작성 및 분석 쿼리 실행과 같은 작업에 사용합니다.

SQL의 주요 기능:

• 데이터 정의: 저장된 데이터의 구조와 조직, 저장된 데이터 항목 사이의 관계를 정의합니다.
• 데이터 검색: 특정 데이터 항목 또는 항목 범위를 쉽게 검색할 수 있습니다.
• 데이터 조작: 새로운 데이터를 추가하고, 기존 데이터를 제거하거나 수정합니다.
• 액세스 제어: 사용자가 데이터를 검색, 추가 및 수정할 수 있는 기능을 제한하여 저장된 데이터를 무단 액세스로부터 보호합니다.
• 데이터 공유: 동시 사용자의 데이터 공유를 조정하는 데 사용되며, 한 사용자가 변경한 내용이 다른 사용자가 변경한 내용을 실수로 삭제하거나 덮어쓰지 않도록 방지합니다. 

SQL은 프론트엔드 및 백엔드 애플리케이션 모두를 위한 데이터 스토리지 및 처리 솔루션을 관리하는 데 사용되는 최신 기술 스택의 다목적 도구입니다. 전자 상거래 재고 관리, 온라인 거래 처리부터 방대한 양의 의료 데이터를 분석을 위해 정리하는 것까지 다양한 분야에 활용됩니다. 

데이터 조작 기능, 신속한 쿼리 처리 및 강력한 보안 기능으로 유명한 SQL은 다양한 시스템 사이의 공통성과 호환성, 증가하는 데이터 요구 사항을 처리할 수 있는 확장성, 강력한 커뮤니티 지원을 통해 오픈 소스의 이점을 제공합니다.

SQL은 사용자가 컴퓨터가 수행해야 하는 작업이 아니라사용자가 원하는 작업을 설명한다는 점에서 다른 컴퓨터 언어와 다릅니다. 특히 SQL은 절차적 언어라기보다는 선언적 또는 설명적 언어입니다. 예를 들어, 사용자가 데이터를 가져오기 위해 SQL 쿼리를 작성할 때 데이터베이스가 해당 데이터를 수집하기 위해 수행해야 하는 단계를 설명할 필요 없이 결과가 어떤 모습이어야 하는지를 설명하면 됩니다.

데이터 과학 및 머신 러닝에서 SQL은 분석에 필요한 대규모 데이터 집합을 저장하는 데이터베이스를 만드는 데 사용됩니다. 관계형 데이터베이스부터 NoSQL까지 다양한 유형의 데이터베이스를 처리하기 위한 도구로는 Microsoft SQL Server와 MongoDB가 있습니다.

1970년대에 소개되어 IBM 과학자 도널드 챔벌린(Donald Chamberlin)과 레이몬드 보이스(Raymond Boyce)가 개발한 SQL은 관계형 모델의 개념에서 유래했으며 처음에는 구조화된 영어 쿼리 언어(SEQUEL)라고 불리다가 SQL로 줄여졌습니다. 1979년에 상용화된 후 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 글로벌 표준이 되었습니다.

SQL은 1986년 미국표준협회(ANSI)와 1987년 국제표준화기구(ISO)에 의해 표준화되었습니다. SQL은 표준이기는 하지만, SQL Server용 T-SQL 및 Oracle용 PL/SQL과 같은 다양한 언어가 있습니다. 이러한 언어는 특정 시스템 요구 사항을 충족하는 동시에 SELECT, UPDATE, DELETE, INSERT 및 WHERE와 같은 핵심 ANSI 표준 명령을 준수합니다.

분석가, 과학자, 데이터베이스 개발자가 사용하는 SQL은 데이터 업계에서 필수적입니다. 범용성이 있어 Python 및 Java와 같은 다른 프로그래밍 언어를 이해하는 데 유용한 기술입니다. SQL은 1970년대에 개발된 이래 현대 데이터베이스 시스템의 중추가 되었습니다.

SQL은 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 내에서 데이터를 저장, 검색, 관리 및 조작하는 데 사용됩니다. 트랜잭션 처리 및 분석 애플리케이션을 지원하고 Java와 같은 다양한 프로그래밍 언어와 원활하게 통합되므로 개발자는 다양한 비즈니스 인텔리전스 요구 사항에 맞는 고성능 데이터 처리 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

기본 작업에는 다음과 같은 SQL 명령이 포함됩니다.

• SELECT * FROM customers ; 'customers' 테이블에서 모든 레코드를 검색합니다.
• INSERT INTO customers (name, email) VALUES ('John Doe', 'john@example.com') ; 새로운 고객을 추가하거나 고객을 업데이트합니다.
• SET email = 'newemail@example.com' WHERE name = 'John Doe' ; 이메일 주소를 업데이트합니다.

SQL 작업은 명령문으로 작성된 명령을 통해 수행됩니다. 이러한 명령문은 테이블의 행과 열로 구성된 데이터베이스에서 데이터를 추가, 수정 또는 검색할 수 있는 프로그램으로 취합됩니다. 각 행에는 레코드가 보관되어 있고, 각 열은 관련된 데이터 범주를 나타냅니다. 테이블 외에 다른 데이터베이스 개체에는 뷰(논리적 데이터 표현), 인덱스(조회 속도 향상 목적) 및 보고서(기준에 따른 데이터 하위 집합)가 있습니다.

SQL Database는 원자성(전부 혹은 전무), 일관성(데이터베이스 무결성 보호), 격리(트랜잭션이 서로 간섭하지 않음) 및 내구성(시스템 장애 발생 시에도 성공적인 트랜잭션의 변경 사항이 지속되도록 지원)과 같은 ACID 속성을 준수하여 안정적인 트랜잭션 처리를 보장하도록 설계되었습니다.

관계형 데이터베이스는 이러한 행과 열을 사용해 고객 정보 및 구매 세부 정보와 같은 정보를 구조화하여 데이터를 구성합니다. 이러한 테이블은 관계를 통해 연결되며, 효율적인 데이터 검색 및 관리를 위해 특정 식별자 또는 기본 키를 사용하는 경우가 많습니다.

표준 SQL이 널리 사용되지만, Microsoft SQL Server의 T-SQL 및 Oracle의 PL/SQL과 같은 특정 언어는 절차적 프로그래밍 기능을 향상하는 확장 기능을 제공합니다. SQL은 생성, 읽기, 업데이트, 삭제 기능으로 잘 알려져 있으며 비절차적 특성으로 인해 프로그래밍 경험이 부족한 사람도 쉽게 접근할 수 있어 초보자도 쉽게 사용할 수 있는 언어입니다. ANSI 표준을 준수하며 MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL과 같은 무료 SQL 소프트웨어에서 사용할 수 있습니다.

SQL을 사용하면 데이터를 행과 열이 있는 테이블 형식으로 구성할 수 있으므로 서로 다른 테이블 간의 관계를 쉽게 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스 데이터베이스는 고객 정보, 구매, 제품 코드 및 연락처에 대해 별도의 테이블을 사용하면서 이를 고유한 고객 ID와 같은 키로 연결할 수 있습니다.

이 연결에는 데이터 무결성을 보장하기 위해 기본 키와 외부 키를 사용하여 설정된 일대다 또는 다대다와 같은 관계가 포함되는 경우가 많습니다.

이러한 장점에도 불구하고 다른 기업용 애플리케이션은 취약한 인증, 안전하지 않은 설계 및 잘못된 구성과 같은 보안 문제에 취약합니다. 공격자가 SQL 쿼리를 조작하여 데이터베이스 정보에 액세스하거나 손상을 입히는 SQL 인젝션은 여전히 위협이 되고 있습니다. 데이터를 보호하는 데 있어 이러한 취약성을 이해하고 강력한 보안 조치를 구현하는 것은 매우 중요합니다.

관계형 데이터베이스의 기본 단위인 SQL 테이블은 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하기 위해 행과 열로 구성됩니다. SQL을 사용하면 키를 통해 PRODUCT 테이블을 COLOR 테이블에 연결하고 데이터 저장 및 검색을 최적화하는 등 테이블 간의 관계를 생성할 수 있습니다.

SQL 프로세스에는 다음과 같은 몇 가지 구성 요소가 포함됩니다.

• 구문 분석기: SQL문의 정확성을 검증하고 데이터베이스가 이해할 수 있는 형식으로 변환합니다. 여기에는 구문 분석과 시맨틱 검사를 통해 사용자가 작업 권한을 갖고 있는지 확인하는 작업이 포함됩니다.
• 관계형 엔진: 쿼리 최적화 도구라고도 하며, 다양한 쿼리 실행 계획을 평가하여 가장 효율적인 데이터 검색, 작성 또는 업데이트 전략을 계획합니다. 성능과 리소스 사용을 최적화하는 데 매우 중요한 단계입니다.
• 스토리지 엔진: SQL 문을 실행하고 물리적 데이터 스토리지를 관리합니다. 파일 형식과 데이터 버퍼링 등 데이터의 물리적 표현을 처리하여 디스크에서 효율적으로 데이터에 접근하고 업데이트할 수 있습니다.

SQL은 데이터 작업을 위한 다양한 명령문을 지원합니다. 가장 일반적인 예는 다음과 같습니다.

SELECT name, email FROM customers WHERE city = 'New York' ;

이 명령문은 고객 테이블에서 뉴욕에 거주하는 모든 고객의 이름과 이메일을 검색합니다.

INSERT INTO customers (name, email, city) VALUES ('Jane Doe', 'jane.doe@example.com', 'Los Angeles') ;

이 명령문은 이름 'Jane Doe', 이메일 'jane.doe@example.com', 거주 도시 '로스앤젤레스'로 고객 테이블에 새로운 행을 추가합니다.

UPDATE customers SET email = 'new.email@example.com' WHERE name = 'John Doe' ;

이 명령문은 고객 테이블에서 'John Doe'라는 고객의 이메일을 'new.email@example.com'으로 업데이트합니다.

DELETE FROM customers WHERE city = 'Boston' ;

이 명령문은 고객 테이블에서 도시가 '보스턴'인 모든 행을 삭제합니다.

CREATE TABLE products (
product_id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100),
price DECIMAL(10, 2)
) ;

이 명령문은 정수 기본 키인 product_id, 최대 100자까지의 가변 문자열인 name, 10자리와 소수점 이하 두 자리가 포함된 십진수로 된 price라는 세 개의 열로 구성된 products라는 새 테이블을 만듭니다.

ALTER TABLE customers ADD COLUMN birthday DATE ;

이 문은 기존 고객 테이블에 DATE 유형의 새 열인 생일을 추가합니다.

DROP TABLE old_customers ;

이 명령문은 old_customers 테이블과 이 테이블 안의 모든 데이터를 삭제합니다.

SELECT
c.name,
p.product_name
FROM
customers c
JOIN
orders o ON c.customer_id = o.customer_id
JOIN
products p ON o.product_id = p.product_id
WHERE
c.city = 'New York' ;

이 명령문은 고객의 이름과 고객이 주문한 제품의 이름을 검색합니다. customer_id 및 product_id를 기반으로 고객, 주문 및 제품 테이블을 조인하여 뉴욕에 거주하는 고객만 선택합니다.

• 데이터 정의 언어(DDL): 테이블, 뷰, 인덱스와 같은 데이터베이스 개체를 관리합니다.
• 데이터 조작 언어(DML): INSERT, UPDATE, DELETE와 같은 작업을 통해 데이터베이스 내의 데이터를 관리합니다.
• 데이터 제어 언어(DCL): GRANT 및 REVOKE와 같은 명령을 통해 데이터 접근을 제어하여 적절한 수준의 액세스를 보장합니다.
• 데이터 쿼리 언어(DQL): 데이터 쿼리를 실행하여 정보를 검색합니다.
• 트랜잭션 제어 언어(TCL): 트랜잭션 변경 사항을 관리하여 데이터 무결성을 보장하고 롤백 및 커밋 작업을 지원합니다.

SQL 시스템의 다른 구성 요소로는 제약 조건, 저장 프로시저, 트랜잭션, 데이터 유형, 인덱스, 뷰, 보안 및 권한이 있습니다. 인덱스는 쿼리에 필요한 디스크 액세스 횟수를 줄여 데이터 검색 속도를 높입니다.

뷰는 SQL 쿼리에 기반한 가상 테이블로 작동하여 복잡한 쿼리를 간소화하고 기초 데이터에 대한 액세스를 제한하여 보안을 향상합니다. 보안 및 권한은 사용자 액세스를 관리하고, 백업 및 복구 메커니즘은 데이터 손실 또는 손상으로부터 데이터를 보호합니다.

MySQL은 개발자가 클라우드 서버를 비롯한 다양한 플랫폼에서 사용할 수 있도록 Oracle에서 무료로 제공하는 오픈 소스 RDBMS입니다. 기능과 적응성이 우수해 웹 애플리케이션에서 인기가 높습니다. MySQL은 SQL 쿼리를 사용하는 특정 구현으로, Oracle에서 정기적으로 업데이트하고 개선합니다.

2000년대 후반에 등장한 NoSQL 데이터베이스는 구조가 적은 데이터를 처리하여 SQL 데이터베이스에 비해 더 빠른 쿼리와 더 유연한 데이터 모델을 제공합니다. SQL 데이터베이스는 관계형 데이터를 관리하고 구조화되고 효율적인 데이터 저장을 보장하는 데 탁월한 반면, NoSQL 데이터베이스는 확장성과 그래프, 문서 또는 와이드 컬럼 스토어와 같은 다양한 데이터 구조로 잘 알려져 있습니다.

주요 차이점은 다음과 같습니다.

• 확장성: NoSQL은 수평으로 확장 가능하며 서버를 더 추가하여 더 많은 트래픽을 관리합니다. 반면에 SQL은 전통적으로 수직 확장이 가능하므로 부하 증가를 처리하려면 더 강력한 하드웨어가 필요합니다.
• 구조: SQL 데이터베이스는 강력한 인덱싱 및 조인 기능 덕분에 여러 행의 트랜잭션과 관련 데이터에 대한 복잡한 쿼리에 이상적인 테이블 기반 구조를 사용합니다. NoSQL은 키-값, 문서, 그래프 또는 와이드 컬럼 저장소와 같은 다양한 구조를 제공하여 다양한 요구 사항을 충족하고 반정형 또는 비정형 데이터를 더 유연하게 처리할 수 있습니다.
• 성능 특성: SQL 데이터베이스는 ACID 원칙을 따르며 엄격한 데이터 일관성을 가진 복잡한 쿼리에 최적화되어 있습니다. 기본적으로 가용성, 소프트 스테이트, 최종 일관성(BASE) 원칙을 사용하는 NoSQL 데이터베이스는 특정 유형의 데이터에 대해 더 빠른 성능을 제공하지만 일관성이 보장되는 방식은 다릅니다.
• 사용 사례: SQL은 금융 시스템이나 CRM 데이터베이스와 같이 복잡한 트랜잭션, 일관된 데이터, 엄격한 스키마 준수가 필요한 애플리케이션에 자주 사용됩니다. NoSQL은 소셜 네트워크, 실시간 분석 또는 콘텐츠 관리 시스템처럼 빠르게 변화하는 대규모 또는 반정형 데이터에 선호됩니다.
• 지식 및 커뮤니티: 오랜 역사와 공통된 특성을 가진 SQL이 더 광범위한 리소스와 커뮤니티 지원을 제공합니다. 관계형 모델과 쿼리 최적화를 이해해야 하기 때문에 SQL을 마스터하기가 어려울 수 있지만, 이러한 작업을 간소화하는 많은 툴과 인터페이스가 출시되어 있습니다. NoSQL은 초기 설계가 덜 필요하고 확장하기 쉽지만, 복잡한 쿼리 및 데이터 일관성을 위해 더 많은 사용자 지정 개발이 필요할 수 있습니다.
• 유지 관리 및 관리: SQL 데이터베이스는 스키마를 신중하게 설계해야 하며 스키마 변경에 대한 유지 관리가 까다로울 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 대규모 다운타임이나 구조 조정 없이 스키마 변경에 대한 더 쉬운 확장성과 적응성을 제공합니다.