간단한 쿼리를 작성하는 방법

SQL에 대해 들어본 적이 있습니까? 데이터 분석과 관련하여 들어는 보았을지 모르지만 마케터로서 자신에게 적용될 것이라고는 생각하지 못했습니다. 또는 "이것은 고급 데이터 사용자를 위한 것입니다. 난 절대 그럴 수 없어.”

글쎄, 당신은 더 이상 틀릴 수 없습니다! 가장 성공적인 마케터는 데이터 주도형이며 데이터 주도형의 가장 중요한 부분 중 하나는 데이터베이스에서 데이터를 빠르게 수집하는 것입니다. SQL은 바로 이 작업을 수행하는 데 가장 널리 사용되는 도구입니다.

회사에서 이미 데이터를 데이터베이스에 저장한 경우 데이터에 액세스하려면 SQL을 배워야 할 수 있습니다. 하지만 걱정하지 마세요. 시작하기에 적합한 위치에 있습니다. 바로 들어가 보겠습니다.

왜 SQL을 사용합니까?

SQL(종종 "sequel"과 같이 발음됨)은 Structured Query Language의 약자이며 회사에서 조작하려는 데이터가 많을 때 사용됩니다. SQL의 장점은 관계형 데이터베이스에 데이터를 저장하는 회사에서 일하는 모든 사람이 사용할 수 있다는 것입니다. (그리고 기회는 당신의 것입니다.)

예를 들어, 소프트웨어 회사에서 일하고 고객에 대한 사용 데이터를 가져오려는 경우 SQL을 사용하여 이를 수행할 수 있습니다. 고객 구매에 대한 데이터가 있는 전자 상거래 회사의 웹 사이트 개발을 지원하는 경우 SQL을 사용하여 어떤 고객이 어떤 제품을 구매하는지 확인할 수 있습니다. 물론 이것들은 가능한 많은 응용 프로그램 중 일부일 뿐입니다.

이렇게 생각해 보십시오. Excel에서 매우 큰 데이터 집합을 열어 컴퓨터가 멈추거나 심지어 종료된 적이 있습니까? SQL을 사용하면 한 번에 데이터의 특정 부분에만 액세스할 수 있으므로 모든 데이터를 CSV로 다운로드하여 조작하고 Excel에 과부하가 걸릴 수 있습니다. 즉, SQL은 Excel에서 수행하는 데 익숙한 데이터 분석을 처리합니다.

간단한 SQL 쿼리를 작성하는 방법

시작하기 전에 데이터베이스에서 데이터를 가져올 수 있는 데이터베이스 관리 응용 프로그램이 있는지 확인하십시오. 일부 옵션에는 MySQL 또는 Sequel Pro가 포함됩니다.

이러한 옵션 중 하나를 다운로드하여 시작한 다음 데이터베이스에 연결하는 방법에 대해 회사의 IT 부서에 문의하십시오. 선택하는 옵션은 제품의 백엔드에 따라 다르므로 제품 팀에 문의하여 올바른 옵션을 선택했는지 확인하세요.

데이터베이스 계층 구조 이해

다음으로 데이터베이스와 해당 계층 구조에 익숙해지는 것이 중요합니다. 데이터 데이터베이스가 여러 개인 경우 작업하려는 데이터의 위치를 ​​파악해야 합니다.

예를 들어, 미국에 있는 사람들에 대한 여러 데이터베이스로 작업한다고 가정해 보겠습니다. "SHOW DATABASES;" 쿼리를 입력합니다. 결과는 New England에 대한 데이터베이스를 포함하여 서로 다른 위치에 대한 두 개의 데이터베이스가 있음을 보여줄 수 있습니다.

데이터베이스 내에는 작업하려는 데이터가 포함된 다양한 테이블이 있습니다. 위의 동일한 예를 사용하여 데이터베이스 중 하나에 어떤 정보가 포함되어 있는지 알아내고자 한다고 가정해 보겠습니다. "SHOW TABLES in NewEngland;"라는 쿼리를 사용하면 뉴잉글랜드의 각 주에 대한 테이블이 있음을 알 수 있습니다: people_connecticut, people_maine, people_massachusetts, people_newhampshire, people_rhodeisland 및 people_vermont.

마지막으로 테이블에 있는 필드를 찾아야 합니다. 필드는 데이터베이스에서 가져올 수 있는 특정 데이터 조각입니다. 예를 들어 누군가의 주소를 가져오려는 경우 필드 이름은 "주소"가 아니라 address_city, address_state, address_zip으로 분리될 수 있습니다. 이것을 알아내려면 "Describe people_massachusetts;" 쿼리를 사용하십시오. 이것은 SQL을 사용하여 가져올 수 있는 모든 데이터의 목록을 제공합니다.

New England 예제를 사용하여 계층 구조를 빠르게 검토해 보겠습니다.

• 우리 데이터베이스는 NewEngland입니다.
• 해당 데이터베이스 내의 테이블은 people_connecticut, people_maine, people_massachusetts, people_newhampshire, people_rhodeisland 및 people_vermont입니다.
• people_massachusetts 테이블 내의 필드에는 address_city, address_state, address_zip, hair_color, age, first_name 및 last_name이 포함됩니다.

이제 NewEngland 데이터베이스에서 데이터를 가져오기 위해 몇 가지 간단한 SQL 쿼리를 작성해 보겠습니다.

기본 SQL 쿼리

SQL 쿼리를 작성하는 방법을 배우기 위해 다음 예제를 사용하겠습니다.

매사추세츠 주에서 빨간 머리를 하고 2003년에 태어난 사람들은 알파벳 순서로 누구입니까?

고르다

SELECT는 차트에 표시할 필드를 선택합니다. 이것은 데이터베이스에서 가져오려는 특정 정보입니다. 위의 예에서 우리는 나머지 기준에 맞는 사람들 을 찾고 싶습니다.

다음은 SQL 쿼리입니다.

고르다

이름,

성

;

에서

FROM은 데이터를 가져올 테이블을 정확히 지정합니다. 이전 섹션에서 우리는 뉴잉글랜드의 6개 주(People_connecticut, people_maine, people_massachusetts, people_newhampshire, people_rhodeisland 및 people_vermont) 각각에 대해 6개의 테이블이 있다는 것을 배웠습니다. 우리는 특히 매사추세츠에 있는 사람들을 찾고 있기 때문에 해당 특정 테이블에서 데이터를 가져올 것입니다.

다음은 SQL 쿼리입니다.

고르다

이름,

성

에서

people_massachusetts

;

어디

WHERE를 사용하면 쿼리를 더 구체적으로 필터링할 수 있습니다. 이 예에서는 2003년에 태어난 빨간 머리를 가진 사람들만 포함하도록 쿼리를 필터링하려고 합니다. 빨간 머리 필터부터 시작하겠습니다.

다음은 SQL 쿼리입니다.

고르다

이름,

성

에서

people_massachusetts

어디

hair_color="빨간색"

;

머리 색깔과 함께 매사추세츠의 모든 사람들을 보고 싶다면 hair_color가 초기 SELECT 문의 일부일 수 있습니다. 그러나 빨간 머리를 가진 사람 만 표시하도록 필터링하려면 WHERE 문으로 그렇게 할 수 있습니다.

사이

등호(=) 외에도 BETWEEN은 조건부 쿼리에 사용할 수 있는 또 다른 연산자입니다. BETWEEN 문은 지정된 최소값과 최대값 사이에 있는 값에 대해 true입니다.

우리의 경우 BETWEEN을 사용하여 2003년과 같은 특정 연도의 레코드를 가져올 수 있습니다. 쿼리는 다음과 같습니다.

고르다

이름,

성

에서

people_massachusetts

어디

'2003-01-01' 및 '2003-12-31' 사이의 생년월일

;

그리고

AND를 사용하면 WHERE 문에 추가 기준을 추가할 수 있습니다. 기억하십시오. 우리는 2003년에 태어난 사람들 외에 빨간 머리를 가진 사람들로 필터링하고 싶습니다. 우리의 WHERE 문은 빨간 머리 기준에 의해 채택되기 때문에 어떻게 특정 출생 연도도 필터링할 수 있습니까?

이것이 AND 문이 들어오는 곳입니다. 이 경우 AND 문은 날짜 속성이지만 반드시 그래야 하는 것은 아닙니다. (참고: 날짜 형식이 올바른지 제품 팀과 함께 확인하십시오.)

다음은 SQL 쿼리입니다.

고르다

이름,

성

에서

people_massachusetts

어디

hair_color="빨간색"

그리고

'2003-01-01' 및 '2003-12-31' 사이의 생년월일

;

또는

OR은 WHERE 문과 함께 사용할 수도 있습니다. AND를 사용하면 두 조건이 모두 참이어야 결과에 나타납니다(예: 머리 색깔이 빨간색이어야 하고 2003년에 출생해야 함). OR의 경우 결과에 나타나려면 두 조건 중 하나가 참이어야 합니다(예: 머리 색깔이 빨간색 이거나 2003년에 태어났어야 함).

OR 문이 작동하는 모습은 다음과 같습니다.

고르다

이름,

성

에서

people_massachusetts

어디

hair_color = '빨간색'

또는

'2003-01-01' 및 '2003-12-31' 사이의 생년월일

;

아니다

NOT은 WHERE 문에서 지정된 조건이 참이 아닌 값을 표시하는 데 사용됩니다. 빨간 머리가 없는 매사추세츠 주민들을 모두 불러오려면 다음 쿼리를 사용할 수 있습니다.

고르다

이름,

성

에서

people_massachusetts

그렇지 않은 곳

hair_color = '빨간색'

;

주문

계산 및 구성도 쿼리 내에서 수행할 수 있습니다. 이것이 ORDER BY 및 GROUP BY 함수가 들어오는 곳입니다. 먼저 ORDER BY 및 GROUP BY 함수를 사용하여 SQL 쿼리를 살펴보겠습니다. 그럼 이 둘의 차이점에 대해 간단히 알아보도록 하겠습니다.

ORDER BY 절을 사용하면 SELECT 문에 지정한 필드를 기준으로 정렬할 수 있습니다. 이 경우 성으로 주문합시다.

다음은 SQL 쿼리입니다.

고르다

이름,

성

에서

people_massachusetts

어디

hair_color = '빨간색'

그리고

'2003-01-01' 및 '2003-12-31' 사이의 생년월일

주문

성

;

그룹화 기준

GROUP BY는 ORDER BY와 유사하지만 유사한 데이터를 집계합니다. 예를 들어 데이터에 중복 항목이 있는 경우 GROUP BY를 사용하여 필드의 중복 항목 수를 계산할 수 있습니다.

다음은 SQL 쿼리입니다.

고르다

이름,

성

에서

people_massachusetts

어디

hair_color = '빨간색'

그리고

'2003-01-01' 및 '2003-12-31' 사이의 생년월일

그룹화 기준

성

;

VS로 주문하십시오. 그룹화 기준

ORDER BY 문과 GROUP BY 문 간의 차이점을 보여주기 위해 매사추세츠의 예에서 잠시 벗어나 매우 간단한 데이터 세트를 살펴보겠습니다. 다음은 직원 4명의 ID 번호와 이름 목록입니다.

이 목록에서 ORDER BY 문을 사용하면 직원 이름이 알파벳 순서로 정렬됩니다. 결과는 다음과 같습니다.

대신 GROUP BY 문을 사용하는 경우 직원은 초기 테이블에 나타난 횟수를 기준으로 계산됩니다. Peter는 초기 테이블에 두 번 나타나므로 결과는 다음과 같습니다.

지금까지 나와? 자, 2003년에 태어난 매사추세츠의 red-haired 사람에 대해 생성한 SQL 쿼리로 돌아가 보겠습니다.

한계

데이터베이스에 있는 데이터의 양에 따라 쿼리를 실행하는 데 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 특히 쿼리에 오류가 있어서 계속하기 전에 기다려야 하는 경우에는 더욱 그렇습니다. 쿼리를 테스트하려는 경우 LIMIT 함수를 사용하여 얻을 수 있는 결과 수를 제한할 수 있습니다.

예를 들어, 매사추세츠에 빨간 머리를 가진 수천 명의 사람들이 있다고 의심되는 경우 원하는 정보를 얻고 있는지 확인하기 위해 전체를 실행하기 전에 LIMIT를 사용하여 쿼리를 테스트할 수 있습니다. 예를 들어 결과에서 처음 100명만 보고 싶다고 가정해 보겠습니다.

다음은 SQL 쿼리입니다.

고르다

이름,

성

에서

people_massachusetts

어디

hair_color = '빨간색'

그리고

'2003-01-01' 및 '2003-12-31' 사이의 생년월일

주문

성

한계

100

;

에 집어 넣다

관계형 데이터베이스에서 정보를 검색하는 것 외에도 SQL을 사용하여 데이터베이스의 내용을 수정할 수도 있습니다. 물론 회사 데이터를 변경하려면 권한이 필요합니다. 그러나 데이터베이스 콘텐츠 관리를 담당하는 경우를 대비하여 알아야 할 몇 가지 쿼리를 공유합니다.

첫 번째는 데이터베이스에 새 값을 입력하기 위한 INSERT INTO 문입니다. 매사추세츠 테이블에 새 사람을 추가하려면 먼저 수정할 테이블의 이름과 추가하려는 테이블 내의 필드를 제공하면 됩니다. 다음으로 추가하려는 각 값으로 VALUE를 작성합니다.

해당 쿼리는 다음과 같습니다.

에 집어 넣다

people_massachusetts(address_city, address_state, address_zip, hair_color, 나이, 이름, 성)

가치

(Cambridge, Massachusetts, 02139, 금발, 32, Jane, Doe)

;

또는 테이블의 모든 필드에 값을 추가하는 경우 필드를 지정할 필요가 없습니다. 값은 쿼리에 나열된 순서대로 열에 추가됩니다.

에 집어 넣다

people_massachusetts

가치

(Cambridge, Massachusetts, 02139, 금발, 32, Jane, Doe)

;

특정 필드에만 값을 추가하려면 이러한 필드를 지정해야 합니다. first_name, last_name 및 address_state가 있는 레코드만 삽입하려는 경우 다음 쿼리를 사용할 수 있습니다.

에 집어 넣다

people_massachusetts(이름, 성, 주소)

가치

(제인, Doe, 매사추세츠)

;

업데이트

데이터베이스의 기존 값을 다른 값으로 바꾸려면 UPDATE를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 누군가가 실제로 갈색 머리를 가지고 있는데 빨간 머리를 가진 것으로 데이터베이스에 기록된다면 어떻게 될까요? UPDATE 및 WHERE 문으로 이 레코드를 업데이트할 수 있습니다.

업데이트

people_massachusetts

세트

hair_color = '갈색'

어디

first_name = '제인'

그리고

last_name = 'Doe'

;

또는 "address_state"에 대한 일부 값이 "Massachusetts"로 표시되고 다른 값이 "MA"로 표시되는 테이블에 문제가 있다고 가정합니다. "MA"의 모든 인스턴스를 "Massachusetts"로 변경하려면 간단한 쿼리를 사용하고 한 번에 여러 레코드를 업데이트할 수 있습니다.

업데이트

people_massachusetts

세트

address_state = '매사추세츠'

어디

address_state = MA

;

UPDATE를 사용할 때 주의하십시오. WHERE 문으로 변경할 레코드를 지정하지 않으면 테이블의 모든 값이 변경됩니다.

삭제

DELETE는 테이블에서 레코드를 제거합니다. UPDATE와 마찬가지로 실수로 전체 테이블을 삭제하지 않도록 WHERE 문을 포함해야 합니다.

또는 실제로 메인에 살았던 people_massachusetts 테이블에서 여러 레코드를 찾은 경우 다음과 같이 address_state 필드를 대상으로 지정하여 이러한 항목을 빠르게 삭제할 수 있습니다.

다음에서 삭제

people_massachusetts

어디

address_state = '메인'

;

보너스: 고급 SQL 팁

간단한 SQL 쿼리를 만드는 방법을 배웠으므로 이제 별표부터 시작하여 쿼리를 한 단계 업그레이드하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 다른 트릭에 대해 논의해 보겠습니다.

* (별표)

별표 문자를 SQL 쿼리에 추가하면 결과에 데이터의 모든 열을 포함할 것임을 쿼리에 알립니다.

우리가 사용하고 있는 매사추세츠 예에서는 first_name과 last_name이라는 두 개의 열 이름만 사용했습니다. 그러나 결과에서 보고 싶은 데이터 열이 15개 있다고 가정해 보겠습니다. SELECT 문에 열 이름 15개를 모두 입력하는 것은 어려울 것입니다. 대신 해당 열의 이름을 별표로 바꾸면 쿼리가 모든 열을 결과로 가져오는 것을 알게 됩니다.

SQL 쿼리는 다음과 같습니다.

고르다

*

에서

people_massachusetts

어디

hair_color="빨간색"

그리고

'2003-01-01' 및 '2003-12-31' 사이의 생년월일

주문

성

한계

100

;

%(퍼센트 기호)

백분율 기호는 와일드카드 문자로 데이터베이스 값에서 하나 이상의 문자를 나타낼 수 있습니다. 와일드카드 문자는 공통 문자를 공유하는 레코드를 찾는 데 유용합니다. 일반적으로 LIKE 연산자와 함께 사용하여 데이터에서 패턴을 찾습니다.

예를 들어, 우편 번호가 "02"로 시작하는 테이블의 모든 사람의 이름을 얻으려면 다음 쿼리를 작성할 수 있습니다.

고르다

이름,

성

어디

address_zip LIKE '02%'

;

여기서 "%"는 "02" 다음에 오는 모든 숫자 그룹을 나타내므로 이 쿼리는 "02"로 시작하는 address_zip 값이 있는 모든 레코드를 표시합니다.

지난 30일

SQL을 정기적으로 사용하기 시작하고 나서 지난 30일 동안 어떤 사람들이 조치를 취하거나 특정 기준을 충족했는지 찾는 것과 관련된 쿼리 중 하나를 찾았습니다.

오늘이 2021년 12월 1일이라고 가정해 봅시다. 2021년 11월 1일과 2021년 11월 30일 사이의 birth_date 범위를 만들어 이러한 매개변수를 생성 할 수 있습니다. 해당 SQL 쿼리는 다음과 같습니다.

고르다

이름,

성

에서

people_massachusetts

어디

hair_color="빨간색"

그리고

'2021-11-01' 및 '2021-11-30' 사이의 생년월일

주문

성

한계

100

;

그러나 지난 30일을 포함하는 날짜에 대해 생각해야 하며 이 쿼리를 지속적으로 업데이트해야 합니다.

대신 날짜에 관계없이 날짜가 자동으로 지난 30일 동안 지속되도록 하려면 AND 아래에 다음을 입력할 수 있습니다. birth_date >= (DATE_SUB(CURDATE(),INTERVAL 30))

(참고: 이 구문은 SQL 쿼리를 가져오는 데 사용하는 소프트웨어에 따라 다를 수 있으므로 제품 팀과 함께 이 구문을 다시 확인하는 것이 좋습니다.)

따라서 전체 SQL 쿼리는 다음과 같습니다.

고르다

이름,

성

에서

people_massachusetts

어디

hair_color="빨간색"

그리고

생년월일 >= (DATE_SUB(CURDATE(),INTERVAL 30))

주문

성

한계

100

;

세다

경우에 따라 필드의 기준이 나타나는 횟수를 계산할 수 있습니다. 예를 들어, 매사추세츠에서 집계하는 사람들에 대해 서로 다른 머리색이 나타나는 횟수를 계산하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 COUNT가 유용하므로 머리색이 다른 사람의 수를 수동으로 추가하거나 해당 정보를 Excel로 내보낼 필요가 없습니다.

다음은 해당 SQL 쿼리의 모양입니다.

고르다

머리 색깔,

COUNT(머리색)

에서

people_massachusetts

그리고

'2003-01-01' 및 '2003-12-31' 사이의 생년월일

그룹화 기준

머리 색깔

;

AVG

AVG는 NULL 값(비어 있음)을 제외하고 쿼리 결과에 있는 속성의 평균을 계산합니다. 이 예에서는 AVG를 사용하여 쿼리에서 매사추세츠 거주자의 평균 연령을 계산할 수 있습니다.

다음은 SQL 쿼리의 모습입니다.

고르다

평균(나이)

에서

people_massachusetts

;

합집합

SUM은 SQL에서 수행할 수 있는 또 다른 간단한 계산입니다. 쿼리에서 모든 속성의 총 값을 계산합니다. 따라서 매사추세츠 거주자의 모든 연령을 더하려면 다음 쿼리를 사용할 수 있습니다.

고르다

합(나이)

에서

people_massachusetts

;

최소 및 최대

MIN과 MAX는 주어진 필드의 가장 작은 값과 가장 큰 값을 제공하는 두 개의 SQL 함수입니다. 이를 사용하여 Massachusetts 테이블에서 가장 나이가 많은 구성원과 가장 어린 구성원을 식별할 수 있습니다.

이 쿼리는 가장 오래된 레코드를 제공합니다.

고르다

MIN(나이)

에서

people_massachusetts

;

그리고 이 쿼리는 우리에게 가장 오래된 것을 제공합니다:

고르다

최대(나이)

에서

people_massachusetts

;

가입하다

하나의 SQL 쿼리에서 서로 다른 두 테이블의 정보에 액세스해야 하는 경우가 있습니다. SQL에서는 JOIN 절을 사용하여 이를 수행할 수 있습니다.

(Excel 수식에 익숙한 사용자의 경우 Excel에서 서로 다른 두 시트의 정보를 결합해야 할 때 VLOOKUP 수식을 사용하는 것과 유사합니다.)

모든 매사추세츠 주민의 사용자 ID와 생년월일에 대한 데이터가 있는 하나의 테이블이 있다고 가정해 보겠습니다. 또한 모든 매사추세츠 주민의 사용자 ID와 머리색을 포함하는 완전히 별도의 테이블이 있습니다.

2003년에 태어난 매사추세츠 주민들의 머리색을 파악하려면 두 테이블의 정보에 액세스하고 이를 결합해야 합니다. 이는 두 테이블이 일치하는 열인 사용자 ID를 공유하기 때문에 작동합니다.

두 개의 다른 테이블에서 필드를 호출하기 때문에 SELECT 문도 약간 변경됩니다. 결과에 포함하려는 필드를 나열하는 대신 해당 필드가 어떤 테이블에서 오는지 지정해야 합니다. (참고: 별표 기능은 여기에서 유용할 수 있으므로 쿼리 결과에 두 테이블이 모두 포함됩니다.)

특정 테이블에서 필드를 지정하려면 테이블 이름과 필드 이름을 결합하기만 하면 됩니다. 예를 들어, SELECT 문은 "table.field"라고 표시하며 테이블 이름과 필드 이름을 구분하는 마침표를 사용합니다.

또한 이 경우 몇 가지를 가정합니다.

1. 매사추세츠 생년월일 테이블에는 first_name, last_name, user_id, 생년월일 필드가 포함됩니다.
2. 매사추세츠 헤어 컬러 테이블에는 user_id, hair_color 필드가 포함됩니다.

따라서 SQL 쿼리는 다음과 같습니다.

고르다

생년월일_massachusetts.first_name,

생년월일_massachusetts.last_name

에서

생년월일_massachusetts JOIN haircolor_massachusetts USING (user_id)

어디

hair_color="빨간색"

그리고

'2003-01-01' 및 '2003-12-31' 사이의 생년월일

주문

성

;

이 쿼리는 birthday_massachusetts 테이블과 haircolor_massachusetts 테이블 모두에 나타나는 "user_id" 필드를 사용하여 두 테이블을 조인합니다. 그러면 빨간 머리를 가진 2003년에 태어난 사람들의 테이블을 볼 수 있습니다.

사례

충족되는 조건에 따라 쿼리에 다른 결과를 반환하려면 CASE 문을 사용합니다. 조건은 순서대로 평가됩니다. 조건이 충족되면 해당 결과가 반환되고 다음 조건은 모두 건너뜁니다.

조건이 충족되지 않는 경우 끝에 ELSE 조건을 포함할 수 있습니다. ELSE가 없으면 조건이 충족되지 않으면 쿼리가 NULL을 반환합니다.

다음은 CASE를 사용하여 쿼리를 기반으로 문자열을 반환하는 예입니다.

고르다

이름,

성

에서

people_massachusetts

사례

WHEN hair_color = 'brown' THEN '이 사람은 갈색 머리입니다.'

WHEN hair_color = '금발' THEN '이 사람은 금발입니다.'

WHEN hair_color = 'red' THEN '이 사람은 빨간 머리입니다.'

ELSE '머리색을 알 수 없음.'

끝

;

마케터가 알아야 할 기본 SQL 쿼리

축하합니다. 자체 SQL 쿼리를 실행할 준비가 되었습니다! SQL로 할 수 있는 일이 훨씬 더 많지만 이 기본 개요가 도움이 되었기를 바랍니다. 기본에 대한 강력한 기반이 있으면 SQL을 더 잘 탐색하고 좀 더 복잡한 예제에 대해 작업할 수 있습니다.

편집자 주: 이 게시물은 원래 3월 25일에 게시되었으며 포괄적인 내용을 위해 업데이트되었습니다.