실제 사례를 이용한 SQL 필터링 및 정렬
이 블로그에서는 WHERE, HAVING, ORDER BY, GROUP BY 등의 SQL 절과 기타 관련 절을 직원 및 부서 테이블을 실제 사례를 통해 설명합니다.
목차
- 테이블 구조
- WHERE 절
- GROUP BY 절
- HAVING 절
- ORDER BY 조항
- LIMIT 조항
- DISTINCT 조항
- AND, OR, NOT 연산자
테이블 구조
직원 테이블
emp_id | name | age | department_id | hire_date | salary |
---|---|---|---|---|---|
1 | John Smith | 35 | 101 | 2020-01-01 | 5000 |
2 | Jane Doe | 28 | 102 | 2019-03-15 | 6000 |
3 | Alice Johnson | 40 | 103 | 2018-06-20 | 7000 |
4 | Bob Brown | 55 | NULL | 2015-11-10 | 8000 |
5 | Charlie Black | 30 | 102 | 2021-02-01 | 5500 |
부서 테이블
dept_id | dept_name |
---|---|
101 | HR |
102 | IT |
103 | Finance |
104 | Marketing |
WHERE 절
WHERE 절은 지정된 조건에 따라 레코드를 필터링하는 데 사용됩니다.
SQL 쿼리
SELECT name, age, salary FROM employees WHERE age > 30;
결과
name | age | salary |
---|---|---|
John Smith | 35 | 5000 |
Alice Johnson | 40 | 7000 |
Bob Brown | 55 | 8000 |
설명: WHERE 절은 30세 이상의 직원만 포함하도록 행을 필터링합니다.
AND 연산자의 예
SELECT name, age, salary FROM employees WHERE age > 30 AND salary > 5000;
결과
name | age | salary |
---|---|---|
Alice Johnson | 40 | 7000 |
Bob Brown | 55 | 8000 |
설명: WHERE 절은 30세 이상, 급여가 5000 이상인 직원을 필터링합니다.
GROUP BY 절
GROUP BY 절은 각 부서의 직원 수를 찾는 것과 같이 동일한 값을 가진 행을 요약 행으로 그룹화하는 데 사용됩니다.
SQL 쿼리
SELECT name, age, salary FROM employees WHERE age > 30;
결과
department_id | employee_count |
---|---|
101 | 1 |
102 | 2 |
103 | 1 |
설명: GROUP BY 절은 직원을 Department_id별로 그룹화하고 각 부서의 직원 수를 계산합니다.
HAVING 절
HAVING 절은 GROUP BY 절로 생성된 그룹을 필터링하는 데 사용됩니다. WHERE 절과 동일하게 작동하지만 집계 후에 사용됩니다.
SQL 쿼리
SELECT name, age, salary FROM employees WHERE age > 30 AND salary > 5000;
결과
department_id | avg_salary |
---|---|
102 | 5750 |
103 | 7000 |
설명: HAVING 절은 각 부서 직원의 평균 급여를 기준으로 그룹을 필터링합니다. 평균연봉이 5500 이상인 부서만 포함됩니다.
ORDER BY 조항
ORDER BY 절은 하나 이상의 열을 기준으로 결과 집합을 정렬하는 데 사용됩니다. 기본적으로 오름차순으로 정렬됩니다. 내림차순으로 정렬하려면 DESC를 사용하세요.
SQL 쿼리(오름차순)
SELECT department_id, COUNT(*) AS employee_count FROM employees GROUP BY department_id;
결과
name | salary |
---|---|
John Smith | 5000 |
Charlie Black | 5500 |
Jane Doe | 6000 |
Alice Johnson | 7000 |
Bob Brown | 8000 |
설명: 급여 기준 오름차순으로 정렬된 결과입니다.
SQL 쿼리(내림차순)
SELECT department_id, AVG(salary) AS avg_salary FROM employees GROUP BY department_id HAVING AVG(salary) > 5500;
결과
name | salary |
---|---|
Bob Brown | 8000 |
Alice Johnson | 7000 |
Jane Doe | 6000 |
Charlie Black | 5500 |
John Smith | 5000 |
설명: 급여 내림차순으로 정렬된 결과입니다.
LIMIT 조항
LIMIT 절은 결과 집합에서 반환할 레코드 수를 지정하는 데 사용됩니다. 이는 대규모 결과 세트를 페이징하거나 제한하는 데 특히 유용합니다.
SQL 쿼리
SELECT name, age, salary FROM employees WHERE age > 30;
결과
name | salary |
---|---|
Bob Brown | 8000 |
Alice Johnson | 7000 |
Jane Doe | 6000 |
설명: LIMIT 절은 급여가 가장 높은 직원 상위 3명으로만 출력을 제한합니다.
DISTINCT 조항
DISTINCT 절은 결과 집합에서 고유한(다른) 값만 반환하고 중복을 제거하는 데 사용됩니다.
SQL 쿼리
SELECT name, age, salary FROM employees WHERE age > 30 AND salary > 5000;
결과
department_id |
---|
101 |
102 |
103 |
설명: DISTINCT 절은 중복을 제거하여 고유한 Department_id 값을 반환합니다.
AND, OR, NOT 연산자
AND, OR 및 NOT 연산자는 WHERE 절에서 여러 조건을 결합하는 데 사용됩니다.
AND 연산자
AND 연산자는 두 개 이상의 조건을 결합하는 데 사용됩니다. 결과에는 모든 조건이 true인 행만 포함됩니다.
SELECT department_id, COUNT(*) AS employee_count FROM employees GROUP BY department_id;
결과
name | age | salary |
---|---|---|
Alice Johnson | 40 | 7000 |
Bob Brown | 55 | 8000 |
설명: WHERE 절은 두 조건(연령 > 30 및 급여 > 5500)이 모두 참인 행을 필터링합니다.
OR 연산자
OR 연산자는 조건 중 하나만 참이어야 하는 경우에 사용됩니다.
SELECT department_id, AVG(salary) AS avg_salary FROM employees GROUP BY department_id HAVING AVG(salary) > 5500;
결과
name | age | salary |
---|---|---|
Jane Doe | 28 | 6000 |
Alice Johnson | 40 | 7000 |
Bob Brown | 55 | 8000 |
설명: WHERE 절은 age < 30 또는 급여 > 7000이 맞습니다.
NOT 연산자
NOT 연산자는 조건이 true인 행을 제외하는 데 사용됩니다.
SELECT name, age, salary FROM employees WHERE age > 30;결과
name age salary John Smith 35 5000 Charlie Black 30 5500 Jane Doe 28 6000 설명: WHERE 절은 급여 > 6000은 거짓입니다. 즉, 급여가 6000 이하인 직원을 반환한다는 의미입니다.
결론
이 블로그에서는 직원 및 부서 테이블의 실제 예와 함께 SQL의 WHERE, HAVING, ORDER BY, GROUP BY 및 기타 절을 사용하여 데이터를 필터링, 그룹화 및 정렬하는 방법을 설명합니다. 효율적인 SQL 쿼리 작성, 데이터 분석, 데이터베이스 관리를 효과적으로 수행하려면 이러한 조항을 이해하는 것이 중요합니다.
위 내용은 실제 사례를 이용한 SQL 필터링 및 정렬의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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전체 테이블 스캔은 MySQL에서 인덱스를 사용하는 것보다 빠를 수 있습니다. 특정 사례는 다음과 같습니다. 1) 데이터 볼륨은 작습니다. 2) 쿼리가 많은 양의 데이터를 반환 할 때; 3) 인덱스 열이 매우 선택적이지 않은 경우; 4) 복잡한 쿼리시. 쿼리 계획을 분석하고 인덱스 최적화, 과도한 인덱스를 피하고 정기적으로 테이블을 유지 관리하면 실제 응용 프로그램에서 최상의 선택을 할 수 있습니다.

예, MySQL은 Windows 7에 설치 될 수 있으며 Microsoft는 Windows 7 지원을 중단했지만 MySQL은 여전히 호환됩니다. 그러나 설치 프로세스 중에 다음 지점이 표시되어야합니다. Windows 용 MySQL 설치 프로그램을 다운로드하십시오. MySQL의 적절한 버전 (커뮤니티 또는 기업)을 선택하십시오. 설치 프로세스 중에 적절한 설치 디렉토리 및 문자를 선택하십시오. 루트 사용자 비밀번호를 설정하고 올바르게 유지하십시오. 테스트를 위해 데이터베이스에 연결하십시오. Windows 7의 호환성 및 보안 문제에 주목하고 지원되는 운영 체제로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

MySQL은 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템입니다. 1) 데이터베이스 및 테이블 작성 : CreateAbase 및 CreateTable 명령을 사용하십시오. 2) 기본 작업 : 삽입, 업데이트, 삭제 및 선택. 3) 고급 운영 : 가입, 하위 쿼리 및 거래 처리. 4) 디버깅 기술 : 확인, 데이터 유형 및 권한을 확인하십시오. 5) 최적화 제안 : 인덱스 사용, 선택을 피하고 거래를 사용하십시오.

MySQL 및 MariaDB는 공존 할 수 있지만주의해서 구성해야합니다. 열쇠는 각 데이터베이스에 다른 포트 번호와 데이터 디렉토리를 할당하고 메모리 할당 및 캐시 크기와 같은 매개 변수를 조정하는 것입니다. 연결 풀링, 애플리케이션 구성 및 버전 차이도 고려해야하며 함정을 피하기 위해 신중하게 테스트하고 계획해야합니다. 두 개의 데이터베이스를 동시에 실행하면 리소스가 제한되는 상황에서 성능 문제가 발생할 수 있습니다.

Laraveleloquent 모델 검색 : 데이터베이스 데이터를 쉽게 얻을 수 있습니다. 이 기사는 데이터베이스에서 데이터를 효율적으로 얻는 데 도움이되는 다양한 웅변 모델 검색 기술을 자세히 소개합니다. 1. 모든 기록을 얻으십시오. 모든 () 메소드를 사용하여 데이터베이스 테이블에서 모든 레코드를 가져옵니다. 이것은 컬렉션을 반환합니다. Foreach 루프 또는 기타 수집 방법을 사용하여 데이터에 액세스 할 수 있습니다 : Foreach ($ postas $ post) {echo $ post->

데이터 통합 단순화 : AmazonRdsMysQL 및 Redshift의 Zero ETL 통합 효율적인 데이터 통합은 데이터 중심 구성의 핵심입니다. 전통적인 ETL (추출, 변환,로드) 프로세스는 특히 데이터베이스 (예 : AmazonRDSMySQL)를 데이터웨어 하우스 (예 : Redshift)와 통합 할 때 복잡하고 시간이 많이 걸립니다. 그러나 AWS는 이러한 상황을 완전히 변경 한 Zero ETL 통합 솔루션을 제공하여 RDSMYSQL에서 Redshift로 데이터 마이그레이션을위한 단순화 된 거의 실시간 솔루션을 제공합니다. 이 기사는 RDSMYSQL ZERL ETL 통합으로 Redshift와 함께 작동하여 데이터 엔지니어 및 개발자에게 제공하는 장점과 장점을 설명합니다.

MySQL 데이터베이스에서 사용자와 데이터베이스 간의 관계는 권한과 테이블로 정의됩니다. 사용자는 데이터베이스에 액세스 할 수있는 사용자 이름과 비밀번호가 있습니다. 권한은 보조금 명령을 통해 부여되며 테이블은 Create Table 명령에 의해 생성됩니다. 사용자와 데이터베이스 간의 관계를 설정하려면 데이터베이스를 작성하고 사용자를 생성 한 다음 권한을 부여해야합니다.

MySQL은 설치가 간단하고 강력하며 데이터를 쉽게 관리하기 쉽기 때문에 초보자에게 적합합니다. 1. 다양한 운영 체제에 적합한 간단한 설치 및 구성. 2. 데이터베이스 및 테이블 작성, 삽입, 쿼리, 업데이트 및 삭제와 같은 기본 작업을 지원합니다. 3. 조인 작업 및 하위 쿼리와 같은 고급 기능을 제공합니다. 4. 인덱싱, 쿼리 최적화 및 테이블 파티셔닝을 통해 성능을 향상시킬 수 있습니다. 5. 데이터 보안 및 일관성을 보장하기위한 지원 백업, 복구 및 보안 조치.
