구조화된 쿼리 언어(SQL)란 무엇인가요?

SQL 쿼리(SQL 명령어 또는 SQL 문이라고도 함)를 사용하면 관계형 데이터베이스(또는 SQL 데이터베이스)에서 데이터를 쉽게 추가, 검색, 업데이트, 삭제, 집계 및 관리할 수 있습니다. 이러한 시스템에서는 구조화된 데이터가 행과 열로 정렬되며, 이들이 모여 테이블을 형성합니다. 데이터는 일반적으로 기본 키 또는 외래 키를 사용하여 연결할 수 있는 여러 관련 테이블에 걸쳐 구조화됩니다.

다른 프로그래밍 언어와 달리 SQL은 선언형 언어이므로, 사용자는 컴퓨터가 어떻게 작업을 수행할지를 지시하기보다는 무엇을 수행하기를 원하는지를 설명합니다.이는 단계별 지침이 필요한 명령형 또는 절차형 언어(예: Java 및 COBOL)와는 대조적입니다.

예를 들어, 사용자가 데이터를 가져오기 위해 SQL 쿼리를 작성할 때는 데이터베이스가 해당 데이터를 수집하기 위해 수행해야 하는 단계를 설명할 필요 없이 결과가 어떤 모습이어야 하는지 설명하기만 하면 됩니다.

SELECT name, email

FROM customers

WHERE city = 'New York' ;

SQL은 현대 기술 스택에서 기본이자 다재다능한 도구로, 데이터 조작 기능, 빠른 쿼리 처리 속도, 강력한 보안 기능으로 잘 알려져 있습니다. 또한 다양한 시스템 간의 호환성, 증가하는 데이터 수요를 처리할 수 있는 확장성, 강력한 오픈 소스 및 커뮤니티 지원을 제공합니다.

1970년대, IBM의 과학자인 도널드 챔벌린(Donald Chamberlin)과 레이먼드 보이스(Raymond Boyce)가 SQL을 개발하고 소개했습니다. SQL은 관계형 모델의 개념에서 출발했으며, 처음에는 구조화된 영어 쿼리 언어(Structured English Query Language)를 뜻하는 SEQUEL라고 불리다가 이후 SQL로 축약되었습니다. 1979년에 상용화되었으며 이후 관계형 데이터베이스관리 시스템의 글로벌 표준이 되었습니다.

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

SQL은 1970년대에 개발된 이래 현대 데이터베이스 시스템의 중추가 되었습니다.

범용 프로그래밍 언어와 달리 SQL은 관계형 데이터베이스에 특화되어 설계되었으며, 관계형 데이터베이스 또한 SQL에 최적화되어 있습니다. 이러한 상호 설계 구조 덕분에 SQL은 매우 효율적인 데이터 관리 도구가 되었습니다.

SQL의 선언적 특성으로 인해 프로그래밍 경험이 부족한 사용자도 쉽게 접근할 수 있어 초보자에게 적합한 언어입니다. Python, Java 등 다른 프로그래밍 언어와의 폭넓은 사용과 통합으로 인해 광범위한 프로그래밍 및 데이터 환경에서도 유용한 기술로 자리잡고 있습니다.

데이터 분석가, 데이터 과학자, 데이터베이스 관리자(DBA) 등은 SQL을 정기적으로 활용합니다. 데이터 처리, 데이터 정의, 액세스 제어, 데이터 공유, 데이터 통합, 빅데이터 분석 등의 작업에 뛰어난 성능을 발휘하기 때문입니다.

데이터 과학 분야에서는 SQL을 사용하여 데이터 분석에 필요한 대용량 데이터 세트를 저장하는 데이터베이스를 생성합니다. 이처럼 방대하고 구조화된 데이터 세트에서 데이터를 조작하고 검색하는 능력은 훈련을 위해 고품질 데이터에 의존하는 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 애플리케이션 개발에도 매우 중요합니다.

SQL은 원자성, 일관성, 고립성, 내구성과 같은 ACID 속성을 준수함으로써 민감한 데이터를 다루는 중요한 사용 사례에서도 신뢰할 수 있는 트랜잭션 처리를 보장합니다. 또한 보다 정확한 데이터 기반 의사 결정, 고급 분석, 비즈니스 인텔리전스 향상에도 기여합니다.

SQL은 수많은 장점을 지니고 있어 지금까지도 가장 널리 사용되고 오랫동안 사랑받는 프로그래밍 언어 중 하나로 자리잡고 있습니다.

관계형 데이터베이스는 데이터를 행과 열로 구성된 표 형식으로 정리하며, 서로 다른 테이블 간의 관계를 설정할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 고객 서비스 데이터베이스는 고객 정보, 구매, 제품 코드, 연락처 각각을 별도의 테이블로 관리하며 이들을 고유 고객 ID와 같은 키로 연결할 수 있습니다.

SQL을 사용하면 이러한 데이터를 조작하기 위한 쿼리(또는 하위 쿼리)를 작성할 수 있습니다. 이 명령어들은 SQL 처리 과정에서 여러 소프트웨어 구성 요소를 거쳐 실행됩니다.

먼저 구문 분석기가 SQL 문의 정확성을 확인하고 데이터베이스가 이해할 수 있는 형식(예: 토큰화된 기호)으로 변환합니다. 이 단계에서는 구문 분석 및 의미 시맨틱 검사가 이루어집니다. 구문 분석기는 또한 사용자가 해당 작업을 수행할 권한이 있는지 검증하는 데에도 도움이 됩니다.

그런 다음 쿼리 최적화 도구라고도 하는 관계형 엔진이 가장 효율적인 데이터 검색, 수정 또는 추가 전략을 계획합니다. 관계형 엔진은 다양한 쿼리 실행 계획을 평가하여 수행하고, 가상 머신 언어인 바이트코드로 계획을 작성합니다. 이 과정은 데이터베이스 성능과 리소스 사용을 최적화하는 데 매우 중요합니다.

마지막으로, 스토리지 엔진이 바이트코드를 처리하여 SQL 문을 실행하고 실제 데이터 스토리지를 관리합니다. 스토리지 엔진은 파일 형식과 데이터 버퍼링 등 데이터의 물리적 표현 방식을 처리하고, 결과를 사용자나 앱에 반환합니다. 이 단계는 디스크에서 데이터를 효율적으로 접근하고 업데이트하는 데 도움을 줍니다. 이 연결에는 데이터 무결성을 보장하기 위해 기본 키와 외래 키를 사용하여 설정된 일대다 또는 다대다 등의 관계가 포함되는 경우가 많습니다.

관계형 데이터베이스 관리 시스템(SQL 시스템이라고도 함)은 다음과 같은 다양한 구성 요소로 구성되어 있습니다.

• 데이터베이스: 체계적인 데이터 컬렉션을 저장, 관리, 보호하는 디지털 저장소입니다.
  
  
• 데이터베이스 테이블: 데이터를 행과 열로 구성한 형식으로, 각 테이블은 하나의 엔터티 유형에 대한 정보를 담고 있습니다.
  
  
• SQL 쿼리: 관계형 데이터베이스 내의 데이터를 조작하기 위해 SQL로 작성된 명령어입니다.
  
  
• SQL 제약 조건: 데이터 무결성을 유지하기 위해 데이터베이스 열 또는 테이블의 데이터를 제어하는 규칙입니다.
  
  
• 저장 프로시저: 반복적으로 사용할 수 있도록 저장된 SQL 명령어입니다.
  
  
• 트랜잭션: 하나의 작업 단위로 묶인 하나 이상의 SQL 명령어입니다.
  
  
• 데이터 유형: 열에 저장할 수 있는 데이터의 유형을 정의하는 규칙입니다.
  
  
• 인덱스: 쿼리에 필요한 디스크 액세스 횟수를 줄여 데이터 검색 속도를 높이는 데이터베이스 객체입니다.
  
  
• 뷰: SQL 쿼리를 기반으로 한 가상 테이블로, 복잡한 쿼리를 간소화하고 기본 데이터에 대한 액세스를 제한하여 보안을 강화합니다.
  
  
• 보안 및 권한: 사용자 액세스를 관리하는 기능으로, 백업 및 복구 메커니즘을 통해 데이터 손실이나 손상을 방지합니다.

SQL 명령어는 일반적으로 다음과 같은 범주로 나뉩니다.

• 데이터 정의 언어(DDL)
• 데이터 조작 언어(DML)
• 데이터 제어 언어(DCL)
• 데이터 쿼리 언어(DQL)
• 트랜잭션 제어 언어(TCL)

데이터 정의 언어는 테이블, 뷰, 인덱스 등의 데이터베이스 객체를 관리합니다. 저장된 데이터의 구조와 구성, 저장된 데이터 항목 간의 관계를 정의합니다. 

데이터 조작 언어는 데이터를 추가, 수정 및 결합하는 INSERT, UPDATE, OUTER JOIN과 같은 작업을 통해 데이터베이스 내의 데이터를 관리합니다.

데이터 제어 언어는 GRANT(권한 부여) 및 REVOKE(권한 제거)와 같은 명령어를 통해 데이터 접근을 제어합니다. 사용자가 데이터를 조회, 추가, 수정할 수 있는 권한을 제한할 수 있습니다.

데이터 쿼리 언어는 주로 SELECT 명령을 사용하여 정보를 검색하기 위해 데이터 쿼리를 실행합니다. 특정 데이터 항목 또는 항목 범위를 검색할 수 있습니다.

트랜잭션 제어 언어는 트랜잭션 변경 사항을 관리하여 데이터 무결성을 보장하며, ROLLBACK 및 COMMIT 작업을 지원하여 변경 사항을 취소하거나 저장할 수 있습니다. 동시에 여러 사용자가 데이터를 공유할 때 그 과정을 조율하는 데 사용됩니다.

SQL 데이터베이스는 데이터 작업을 위한 다양한 SQL 문을 지원합니다. 하지만 사용하는 데이터베이스에 따라 자체적인 SQL 구문을 적용하기도 하므로 SQL 명령어는 다소 차이가 있을 수 있습니다.

기본적인 SQL 명령어는 다음과 같습니다.

하나 이상의 테이블에서 데이터를 검색합니다.

SELECT name, email

FROM customers

WHERE city = 'New York' ;

테이블에 새로운 행을 추가합니다.

INSERT INTO customers (name, email, city)

VALUES ('Jane Doe', 'jane.doe@example.com', 'Los Angeles') ;

이 명령문은 이름이 'Jane Doe'이고, 이메일이 'jane.doe@example.com', 도시가 'Los Angeles'인 새로운 고객 정보를 customers 테이블에 추가합니다.

테이블의 기존 데이터를 수정합니다.

UPDATE customers 

SET email = 'new.email@example.com' 

WHERE name = 'John Doe' ;

이 명령문은 customers 테이블에서 이름이 'John Doe'인 고객의 이메일 주소를 'new.email@example.com'으로 업데이트합니다.

조건에 따라 테이블에서 행을 삭제합니다.

DELETE FROM customers 

WHERE city = 'Boston' ;

이 명령문은 customers 테이블에서 도시가 'Boston'인 모든 행을 삭제합니다.

새 테이블과 그 구조를 정의합니다.

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.

기존 테이블의 구조를 수정합니다.

ALTER TABLE customers 

ADD COLUMN birthday DATE ;

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

테이블과 해당 테이블 내의 모든 데이터를 삭제합니다.

DROP TABLE old_customers ;

이 명령문은 old_customers 테이블과 이 테이블 안의 모든 데이터를 삭제합니다.

두 개 이상의 테이블에서 관련 열을 기반으로 행을 결합합니다.

SELECT c.name, p.name AS 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' ;

SQL JOIN 문은 고객의 이름과 고객이 주문한 제품의 이름을 검색합니다. customer_id 및 product_id를 기반으로 customers, orders, products 테이블을 결합하여 'New York'에 거주하는 고객만 선택합니다.

SQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스로, 구조화된 데이터가 행과 테이블 형태로 저장되며 다양한 방식으로 연결됩니다. 이러한 데이터베이스와 상호작용하기 위한 표준 언어가 바로 SQL입니다.

반면, NoSQL 데이터베이스(또는 비관계형 데이터베이스)는 구조가 덜 명확한 데이터를 처리하기 위해 2000년대 후반 등장했습니다. 이러한 유형의 데이터베이스(예: MongoDB)는 SQL 데이터베이스에 비해 더 유연한 데이터 모델을 제공합니다.

주요 차이점은 다음과 같습니다.

• 확장성
• 구조
• 성능
• 사용 사례
• 지식 및 커뮤니티
• 유지보수 및 관리

NoSQL 데이터베이스는 수평 확장이 가능해 서버를 추가하는 방식으로 더 많은 트래픽을 처리할 수 있습니다. 반면, SQL 데이터베이스는 전통적으로 수직 확장을 기반으로 하여 부하 증가 처리 시 더 강력한 하드웨어가 필요합니다.

SQL 데이터베이스는 테이블 기반 구조를 사용하여 여러 행에 걸친 트랜잭션과 연관된 데이터 전반에 걸친 복잡한 쿼리를 처리하는 데 적합합니다. 이는 강력한 인덱싱 및 조인 기능 덕분입니다. NoSQL은 키-값, 문서, 그래프, 와이드 컬럼 저장소 등 다양한 구조를 제공하여 다양한 요구 사항을 충족하고 반정형 또는 비정형 데이터를 더 유연하게 처리할 수 있습니다.

SQL 데이터베이스는 ACID 원칙을 따르며, 복잡한 쿼리와 높은 데이터 일관성이 필요한 작업에 최적화되어 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 BASE 원칙(기본적 가용성, 유연한 상태, 최종적 일관성)을 따르며, 특정 데이터 유형에 대해 더 빠른 성능을 제공하지만 일관성 보장은 다릅니다.

SQL 데이터베이스는 복잡한 트랜잭션, 일관된 데이터, 엄격한 스키마가 요구되는 애플리케이션(예: 금융 시스템, 전자 상거래 플랫폼, CRM 데이터베이스)에 자주 사용됩니다. NoSQL은 빠르게 변하는 대규모 데이터나 반정형 데이터가 필요한 경우(예: 소셜 네트워크, 실시간 분석, 콘텐츠 관리 시스템)에 선호됩니다.

SQL 데이터베이스는 오랜 역사와 널리 사용되어 온 덕분에 SQL 튜토리얼 및 커뮤니티 지원과 같은 광범위한 리소스를 제공합니다. NoSQL은 초기 설계가 간단하고 확장이 쉬운 반면, 복잡한 쿼리 및 데이터 일관성이 필요한 경우 사용자 정의 개발이 더 많이 요구됩니다.

SQL 데이터베이스는 스키마를 신중하게 설계해야 하며, 스키마 변경 시 유지 관리가 까다로울 수 있습니다. NoSQL DBMS는 대규모 다운타임이나 구조 조정 없이 스키마 변경에 대한 더 쉬운 확장성과 적응성을 제공합니다.

많은 SQL 데이터베이스가 강력한 보안 기능을 갖추고 있음에도 불구하고, 일부 엔터프라이즈 애플리케이션은 취약한 인증, 불안전한 설계, 잘못된 구성 등의 이유로 보안 위협에 노출될 수 있습니다. 이러한 취약점을 악용한 SQL 인젝션은 여전히 조직에 실질적인 위협이 되고 있습니다.

SQL 인젝션은 해커가 SQL 쿼리를 조작하여 데이터베이스 정보에 무단으로 액세스하거나 손상시킬 때 발생합니다. 이러한 취약점을 이해하고 강력한 보안 조치를 구현하는 것은 SQL 데이터를 안전하게 보호하는 데 필수적입니다.