TABLE STRUCTURE
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서브 쿼리란 쿼리 안의 쿼리를 말한다. 서브 쿼리를 감싸고 있는 원래의 쿼리는 메인 쿼리라고 부른다.
SELECT [컬럼명] FROM [테이블명]
WHERE [컬럼명] [연산자] (SELECT ~);
서브 쿼리는 위의 형식과 같이 괄호로 감싸며, 서브 쿼리에는 세미콜론을 사용하지 않는다.
아래의 예제들을 살펴보자.
SELECT -- (3)
order_id, price
FROM -- (1)
productorder
WHERE -- (2)
price >= (
SELECT -- (2-2)
AVG(price)
FROM -- (2-1)
productorder
);
WHERE절에서 서브 쿼리를 날리는 쿼리문이다. 서브 쿼리로 가져온 결과를 메인 쿼리의 조건으로 사용하고 있다.
SELECT -- (2)
order_id, price,
(
SELECT -- (2-2)
COUNT(*)
FROM -- (2-1)
productorder
) AS order_count
FROM -- (1)
productorder
ORDER BY -- (3)
price
LIMIT -- (4)
3;
SELECT절에서 서브 쿼리를 사용했다. 원래라면 집약 함수와 일반 컬럼을 동시에 가져올 수 없기 때문에
SELECT
order_id, price, COUNT(*)
~
이런 식의 쿼리를 작성하면 에러가 발생해 결과값을 도출할 수 없지만 서브 쿼리를 사용함으로써 가능케 하는 것이다.
SELECT
customer_id, AVG(price)
FROM
productorder
GROUP BY
customer_id
HAVING
AVG(price) < (
SELECT
AVG(price)
FROM
productorder
);
WHERE절에서 사용한 것과 비슷하게 HAVING절에서도 서브 쿼리로 가져온 값으로 조건을 걸어줄 수 있다.
SELECT
customer_id, customer_name
FROM
customer
WHERE
membertype_id = (
SELECT
membertype_id
FROM
membertype
WHERE
membertype = "할인 회원"
);
메인 쿼리의 customer 테이블과는 다른 membertype 테이블에서 membertype 컬럼이 할인 회원인 멤버의 아이디만 가져와서 조건을 걸 수도 있다.
SELECT
order_id, product_id
FROM
productorder
WHERE
product_id IN (
SELECT
product_id
FROM
product
WHERE
price >= 150
);
위와 같이 서브 쿼리의 결과가 단일행이 아닌 복수행으로 반환되는 경우 일반적인 연산자(<, >, = 등...)는 사용할 수 없다. 그 대신 IN, ANY, ALL 등의 연산자를 통해 비교할 수 있다.
IN : 리스트에 이 값이 하나라도 있으면 1 반환.
ANY : 조건이 일치하는 값이 리스트에 하나라도 있으면 1 반환.
ALL : 리스트에 있는 값이 전부 조건에 일치하면 1 반환.
SELECT
*
FROM
product
WHERE
stock < ANY (
SELECT
SUM(quantity)
FROM
productorder
GROUP BY
product_id
);
위와 같은 방식으로 사용할 수 있다.
SELECT
customer_id, customer_name
FROM
customer
WHERE
customer_id IN (
SELECT
customer_id
FROM (
SELECT
customer_id
FROM
productorder
ORDER BY
price DESC
LIMIT 3
) AS tmp
);
서브 쿼리를 IN, ANY, ALL 등의 연산자를 통해 처리할 때 해당 서브 쿼리 내부에서 LIMIT 예약어 사용 시 MySQL 버전에 따라 오류가 발생할 수 있다. 이 때 서브 쿼리를 이중으로 중첩시켜서 제일 내부에 있는 서브 쿼리에서 LIMIT을 걸어주면 문제없이 LIMIT을 사용할 수 있다.
SELECT
product_id,
product_name
FROM
product
WHERE
3 < (
SELECT
SUM(quantity)
FROM
productorder
WHERE
product.product_id = productorder.product_id
);
상관 서브 쿼리의 실행 구조
상관 서브 쿼리란 기존의 메인 쿼리 이전에 서브 쿼리를 완전히 끝내고 그 결과값을 통해 메인 쿼리를 하는 방식과는 달리 메인 쿼리를 수행하는 중에 서브 쿼리도 수행하는 것이다. 서브 쿼리의 결과를 매번 비교해서 메인 쿼리에게 전달한다.
어떤 테이블의 PRIMARY KEY 값이 다른 테이블의 컬럼 중에 포함될 경우 이것을 외래 키라고 한다.
예를 들어 customer 테이블과 order 테이블이 있을 때 customer 테이블에 있는 customer_id는 PK, order 테이블에 있는 customer_id는 FK이다.
customer 테이블에 존재하지 않는 값은 order 테이블에서도 외래 키로 사용할 수 없다.
ex) customer_id = 100 은 존재하지 않기 때문에 order 테이블에도 넣을 수 없음.
SELECT
product_id, product_name
FROM
product AS p
WHERE
EXISTS (
SELECT
*
FROM
productorder AS po
WHERE
p.product_id = po.product_id
);
EXISTS 뒤에 오는 서브 쿼리의 결과값이 존재하면 1을 반환(출력), 하나의 레코드도 리턴되지 않는다면 0을 반환한다.
존재하지 않으면 출력하는 NOT EXISTS도 사용 가능하다.
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SELECT
CAST("123" AS SIGNED) + 1;
위와 같이 CAST 함수를 이용하여 문자열 타입이었던 "123"을 정수형 123으로 치환해서 1을 더할 수 있게 된다.
SIGNED 대신 UNSIGNED 사용 시 출력값이 음수가 되면 out of range가 뜬다. 절대값 출력일 것이라 생각했으나 단순히 양수만 처리 가능한 것 같다.
SIGNED 대신 DECIMAL 사용 시 실수 처리 가능.
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SELECT
*
FROM
product
ORDER BY
IFNULL(price, 999999) ASC;
price가 NULL일 경우에 값을 999999로 만들어서 맨 마지막에 위치하도록 정렬한다.
데이터가 NULL일 경우에 0이 아닌 NULL 그대로 나오게 해야할 경우 사용한다.
ex) 나눗셈의 분모 지정 시
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데이터베이스에서 NULL 처리를 할 때 CASE 또는 IF 함수를 사용해도 되지만 더 리소스를 적게 사용할 수 있는 함수가 있다.
바로 COALESCE 함수인데, 인수로 들어가는 값을 차례대로 확인하여 NULL이 아닌 데이터가 나왔을 때 그 값을 반환한다.
아래 나오는 inquiry 테이블과는 다르지만 어느 반에서 학생들이 시험을 봤다고 가정하자. 그런데 시험을 아예 보지 않은 학생이 있다면 데이터는 NULL로 들어가지만 반 평균 점수를 낼 때는 값을 포함시켜야 할 것이다. 이 때 NULL 데이터가 계산식에 들어가면 해당 데이터를 제외하고 계산하거나 오류가 생길 수 있으니 처리해주어야 하는데 그 역할을 해주는 게 COALESCE 함수이다.
id | pref | age | star |
1 | 서울시 | 20 | 2 |
2 | 충청도 | 30 | 5 |
3 | 경기도 | 40 | 3 |
4 | 충청도 | 20 | 4 |
5 | 서울시 | 30 | 4 |
6 | 서울시 | 20 | 1 |
7 | NULL | NULL | NULL |
SELECT
AVG(COALESCE(star, 0))
FROM
inquiry;
위와 같이 COALESCE 함수를 사용해서 쿼리문을 작성하면 NULL 값을 0으로 치환해서 계산하지만
SELECT
AVG(star)
FROM
inquiry;
위와 같이 작성한다면 NULL 값을 제외하고 계산하기 때문에 그 결과값이 달라진다.
모든 SELECT 쿼리는 위의 순서도를 따른다.
아래의 예시 쿼리문 두 개를 통해 WHERE구와 HAVING구가 각각 어느 시점에서 필터링을 하는지 확인해보았다.
(패드에 글씨 쓰는 게 아직 익숙치 않아 처참하게 널부러진 글씨들은 이해 바람.)
요약하자면 WHERE는 테이블을 선택한 후 바로 필터링 작업을 하는 반면
HAVING은 그룹핑까지 끝낸 후에 하나의 그룹을 제외하는 방식으로 필터링을 거친다는 것인데
둘 중 어느 방식이 효율적인가는 상황에 따라 다를 것 같다.
한 가지 알 수 있는 사실은 WHERE구로 필터링을 하면 WHERE의 필터링 과정에서 처리할 데이터가 많아지는 것이고,
HAVING구로 필터링을 하면 GROUP BY로 그룹핑하는 과정에서 처리할 데이터의 양이 늘어난다는 것이다.
실무에서는 시뮬레이션 과정을 거쳐 코스트가 더 적은 방법을 찾는다고 한다.
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단일 줄 주석 (Double Hyphen)
-- remark
다중 줄 주석 (Slash & Asterisk)
/*
remark
remark
remark
*/
1. shift + 방향키(+ Home, End)로 쿼리문 범위 선택
2. Ctrl + Enter로 실행
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