SQL 데이터 분석을 위한 핵심 가이드
카테고리
데이터 과학/AI
서브카테고리
데이터 분석
대상자
- 대상자: 데이터 분석가, 데이터 엔지니어, 머신러닝 개발자
- 난이도: 초보자 ~ 중급자 (SQL 기초 문법과 데이터 처리 이해 필요)
핵심 요약
- SQL의 핵심 역할: 구조화된 데이터를 저장, 조회, 조작하는 표준 언어로, 데이터 분석의 기반이 됨
- SQL의 4가지 서브언어:
- CREATE, ALTER, DROP (DDL), SELECT (DQL), INSERT, UPDATE, DELETE (DML), GRANT, REVOKE (DCL)
- SQL의 장점: 대규모 데이터 처리, 명확한 문법, 다양한 산업에서 활용 가능
섹션별 세부 요약
1. SQL의 정의 및 역사
- SQL은 IBM에서 1970년대 개발된 구조화된 데이터베이스 관리 언어로, PostgreSQL, MySQL 등 다양한 시스템에서 사용됨
- 데이터를 테이블 형식으로 저장하며, structured data를 처리
2. SQL의 4가지 서브언어
- DDL (Data Definition Language):
CREATE,ALTER,DROP으로 테이블 및 뷰 구조 정의
- 예시: CREATE TABLE customers (id INT, name VARCHAR(255));
- DQL (Data Query Language):
SELECT로 데이터 조회
- 예시: SELECT * FROM customers;
- DML (Data Manipulation Language):
INSERT,UPDATE,DELETE로 데이터 조작
- 예시: INSERT INTO customers (id, name) VALUES (1, 'John Doe');
- DCL (Data Control Language):
GRANT,REVOKE으로 데이터베이스 접근 권한 관리
3. SQL의 장점
- 표준화된 언어: Python, R 등 다른 프로그래밍 언어와 호환 가능
- 확장성: 수백만 건의 데이터 처리 가능 (스프레드시트보다 효율적)
- 사용성: 명확한 문법으로 초보자도 쉽게 학습 가능
- 구조화된 데이터 처리: Oracle, MySQL 등에서 데이터셋 생성 및 관리
4. SQL 실습 예제
- 테이블 생성:
```sql
CREATE TABLE customers (customer_id INT PRIMARY KEY, first_name VARCHAR(50));
```
- 데이터 삽입:
```sql
INSERT INTO customers (customer_id, first_name) VALUES (1, 'Akinyi');
```
- 데이터 조회:
```sql
SELECT first_name, city FROM customers WHERE status = 'Completed';
```
- 집계 및 정렬:
```sql
SELECT city, COUNT(*) AS total_customers FROM customers GROUP BY city;
```
결론
- 핵심 팁: DDL, DQL, DML, DCL의 역할을 명확히 구분하고,
SELECT,GROUP BY,ORDER BY등 주요 명령어를 실습해보기 - 실무 적용: 데이터 분석 시 SQL을 통해 대규모 데이터를 효율적으로 처리하고, 분석 결과를 기반으로 의사결정 지원
- 예제 활용:
CREATE SCHEMA,INSERT,SELECT등의 명령어를 직접 실행해 데이터 흐름을 이해하는 것이 중요