[MySQL] CRUD - INSERT, SELECT, UPDATE, DELETE / JOIN

이 글은 인프런 생활코딩-DATABASE 1&2를 보고 정리한 것입니다.

MySQL CRUD

CRUD = 데이터베이스의 주요 4가지 기능.

→
Create 데이터 생성,
Read 데이터 조회,
Update 데이터 수정,
Delete 데이터 삭제

이 중에서도 DB라면 반드시 가지고 있는가장 중요한 기능은? Create와 Read.
어떤 분야(회계, 역사 등)에서는 데이터 수정과 삭제 기능을 전혀 사용하지 않기도 한다.

※ DESC 테이블이름; : 해당 테이블의 구조를 보여주는 명령어.

Create : SQL의 INSERT 구문

표에 행을 '삽입'한다는 점에서 INSERT를 사용한다.
auto_increment 인 값만 제외하고 항목들을 적어넣으면 된다.
→ INSERT INTO 테이블이름 (열1이름,열2이름...) VALUES('열1값','열2값',...);

Read : SQL의 SELECT구문

가장 많이 사용되는 SQL명령어.
데이터베이스= 최대 억 단위 데이터를 저장할 수 있음.
따라서 원하는 데이터만 골라서(select) 조회하는 것이 중요.
데이터베이스를 잘 다룬다 = select문을 잘 다룬다.
SELECT문은 조건이 복잡해질수록 심오해지므로 구글링을 통해 그때그때 필요한 명령어&명령어 순서를 찾아 써야 한다.

SELECT~ FROM~ 를 사용한다.
FROM 뒤에는 데이터를 조회할 표 이름이 온다.
SELECT 와 FROM 사이 = Projection = 표시하고 싶은 column목록이 온다. (* = 전부)

1. 특정 테이블의 모든 데이터를 가져오고 싶을 때.
   → SELECT * FROM 테이블이름;
2. 특정 테이블의 특정 column들만 가져오고 싶을 때.
   → SELECT column1이름, column2이름,.. FROM 테이블이름;
3. 특정 테이블의 특정 column의 특정 조건 데이터만 가져오고 싶을 때.
   → SELECT * FROM 테이블이름 WHERE 특정column명=조건;
4. 특정 테이블 특정 column 기준으로 정렬하고 싶을 때.
   ※ascending order = 오름차순 = 정방향 정렬. 123, 가나다, ABC..
   descending order = 내림차순 = 역방향 정렬. 987, 하파타, ZYX...
   ascending → SELECT * FROM 테이블이름 ORDER BY 특정column명 ASC;
   (ASC 는 생략가능-기본정렬)
   descending → SELECT * FROM 테이블이름 ORDER BY 특정column명 DESC;

Update : SQL의 UPDATE 구문

→ UPDATE 테이블이름 SET column명=수정할값, column명=수정할값.. WHERE 수정대상;

수정대상은 주로 id=__ 와 같이 식별자를 입력한다. (수정할 데이터의 unique한 값)
⚠️UPDATE 구문에서 WHERE ~ 를 빠뜨리면 재앙이 온다.. 모든 데이터의 값이 바뀔 수도 있다.

Delete : SQL의 DELETE 구문

→ DELETE FROM 테이블이름 WHERE 삭제대상;
삭제대상은 주로 id=__ 와 같이 식별자를 입력한다. (삭제할 데이터의 unique한 값)
⚠️DELETE 구문에서 WHERE ~ 를 빠뜨리면 재앙이 온다.. 해당 테이블의 모든 값이 삭제될 수도 있다.

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관계형 데이터베이스의 필요성

관계형데이터베이스가 왜 필요한가?

데이터들은 중복이 많을수록 좋지 않다. (중복의 악취)
select하기 어려워져서 데이터 조회, 관리(유지보수)가 어려워지기 떄문.

따라서 아래와 같이 개선한다.

예를 들어 위의 표topic은 author, profile항목의 중복이 너무 많다.
그래서 아래처럼 author, topic 의 두 개의 표로 나누어 저장한다.
그러면..
→ egoing 의 이름이 이고잉으로 바뀌어도 author표에서만 바꾸면 되어 편리.
→ 기존 저자와 이름, 프로필이 같은 다른 작가가 추가되어도 식별 가능.
(이름이 egoing, 프로필이 developer인 동명이인이 추가되어도 author id는 다를 것이기 때문)

하지만 단점도 있다.
위의 표는 더 직관적이다 (하나의 표만 보면 된다)
아래의 두 표는 참조표가 필요하고, 매번 비교해서 봐야 하는 불편함이 있다.

⇒ 이 불편함을 해결한 것이 바로 데이터베이스이다.
" 저장은 분산해서, 보여줄 땐 합쳐서 보여준다 ".

테이블 분리하기

위의 예제처럼 큰 하나의 테이블을 둘로 분리하는 연습을 먼저 해 볼 것이다.

큰 하나의 테이블에서 서로 관계있는 열을 기준으로 분리한다.
예를 들어..
큰 테이블 : id, title, description, created, author, profile 의 열이 있음

→가장 관계성 높아서 분리하기 좋은 author, profile 을 분리한다.

topic : id, title, description, created, author→author_id
author : id, author, profile
(실습 데이터 코드는 인강 수업자료에 있음!)

JOIN - 관계형 데이터베이스의 꽃

JOIN = 결합.
두 테이블을 join하기 위해서는 결합할 '기준'이 필요하다.
이 '기준'은 두 테이블 간의 결합고리(연관점) 에 해당한다.
예를들어, 위 예제의 topic-author_id 와 author-id 가 서로 연관되어 있으며, JOIN 명령어를 작성할 때 이를 참조해 명령할 수 있다.
→ SELECT * FROM topic LEFT JOIN author ON topic.author_id = author.id;
즉 SELECT * FROM 테이블1 LEFT JOIN 테이블2 ON 결합기준;.

단순히 두 테이블만 연관짓고 결합하는 것이 아닌, 여러 개의 테이블을 연관짓고 결합할 수 있다.
이것이 무궁무진하게 응용 가능한 '관계형 데이터베이스'의 힘!
JOIN 은 관계형 데이터베이스를 가장 관계형 데이터베이스답게 하는 꽃이다.

JOIN 을 이해하면 비로소 '관계형 데이터베이스'의 의미를 이해할 수 있다.

※** AS ## → ** 를 ## 로 바꾼다.