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 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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