SELECT FROM statement - SELECT FROM 구문

SELECT FROM statement - SELECT FROM 구문

---

이미 SQL은 테이블처럼 구조화된 데이터를 다루기 위해 계획된 것이란 것을 압니다.

이는 현재 다양한 분야에서 사용됩니다.

당신이 "table_name" 이라 불리는 테이블로부터 모든 데이터를 추출하기 위해서는 밑의 쿼리를 사용하면 됩니다.

SELECT * FROM table_name;

이 주제에서는, SELECT 구문에 대해서 더욱 배우고, 테이블로부터 어떻게 미리 조직된 데이터를 추출하는지에 대해서 배웁니다.

Projection - 투영 (투사)

---

당신이 weather 테이블을 가지고 있다고 가정하겠습니다,

이 테이블은 런던에서의 지난 5일 동안의 날씨에 대한 정보를 저장했습니다.

day	hour	temperature	feels_like	pressure	w_speed	w_dir	w_gusts	humidity	phenomena
1	1	14	14	754	2	W	8	88	rainshower
1	7	11	11	754	1	N	1	92	continuousrain
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
5	19	16	13	759	5	S	11	93	rainshwer

볼 수 있다시피, 매 시간마다 많은 속성이 있습니다.

우리가 테이블의 모든 것이 필요한가요?

한번 모바일 폰 스크린에 표시될 기초적인 정보를 골라 보는 쿼리를 작성 해 봅시다!

예를 들어, day, hour, weather phenomena, temperature, feels like, wind speed

SELECT
    day,
    hour,
    phenomena,
    temperature AS "temperature in Celsius",
    feels_like  AS "feels like in Celsius",
    w_speed AS "wind speed in m/s"
FROM
    weather
;

SELECT 키워드 이후, 우리가 원하는 컬럼들을 리스팅 했고, 필요한 곳에 별칭은 구현했습니다.

쿼리의 계산 결과는 밑의 테이블과 같습니다. :

day	hour	phenomena	temperature in Celsius	feels like in Celsius	wind speed in m/s
1	1	rain shower	14	14	2
1	7	continuous rain	11	11	1
...	...	...	...	...	...
5	19	rain shower	16	13	5

테이블 컬럼들의 하위 서브셋을 선택 할 때 추출된 데이터 타입은 Projection 이라고 불립니다.

여기 여러 쿼리들을 위한 일반적인 스키마가 있습니다.

• SELECT 키워드 : 선택적인 별칭과 리스팅 된 컬럼 이름들
• FROM 키워드 : 테이블 이름과 구문의 종료를 세미콜론 ;로 표시된다.

SELECT
    col1 [AS alias 1], ..., colN [AS aliasN]
FROM
    table_name
;

Expressions - 표현식

---

여기, 어떠한 이유로 같은 데이터를 기반으로 한 다른 결과를 필요로 한다고 상상하겠습니다.

예를 들어, 장소 변수에 대한 컬럼을 추가하고, 화씨 온도를 보여주거나, 체감온도가 어떠한지에 대해서 추정하거나.

place	day	hour	phenomena	temperature in Fahrenheit	feels colder	wind spped in m/s
London	1	1	rain shower	57	FALSE	2
London	1	7	continuous rain	52	FALSE	1
...	...	...	...	...	...	...
London	5	19	rain shower	61	TRUE	5

밑의 쿼리가 위의 테이블로 결과를 내 줍니다. :

SELECT
    'London' AS place,
    day,
    hour,
    phenomena,
    temperature*9/5+32 AS "temperature in Fahrenheit",
    feels_like < temperature AS "feels colder",
    wind_speed AS "wind speed in m/s"
FROM
    weather
;

우리는 속성들 : place, temperature in Fahrenheit, feels colder 에 알맞는 표현식을 표기했습니다.

이는 리터럴과 컬럼 이름들에 기초 해 있습니다.

네, 당신은 표현식의 컬럼 이름을 아주 잘 사용 할 수 있습니다!

데이터 관리 시스템이 당신의 쿼리를 실행 할 때, 각 조직된 줄에 대한 속성 값에 알맞는 컬럼 이름들이 대신 위치하게 됩니다.

Logical table

---

데이터 관리 시스템은 추상적인 컨셉의 로직 테이블 뒤에 저장된 물리적인 데이터 경로를 숨깁니다.

당신은 쿼리 구동을 잘하기 위해 잘 알아야 할 것은 데이터베이스 스키마 뿐 입니다.

ex - 테이블 이름들, 컬럼의 이름과 타입들, 그리고 적절한 접근 권한들.

내부적으로, 쿼리 실행기는 쿼리로부터 참조하여 테이블과 컬럼들을 매핑하는데,
쿼리는 파일, 네트워크 커넥션, 심지어 다른 쿼리들을 실행하는 결과처럼 물리적입니다.

Conclusion - 결론

---

마지막으로, 테이블에서 데이터를 추출하는 구문에 대한 템플릿을 전체적으로 살펴보고, 그것의 표현식을 계산합시다.

SELECT
    exp1 [AS alias1], ..., expN [AS aliasN]
FROM
    table_name
;