데이터 베이스 - #4-1.관계형 데이터베이스

관계형 데이터베이스의 필요성

데이터의 중복을 제거해 별도의 테이블을 만듬 → 유지 보수 용이 but 직관적X 

→ 저장은 분산 보여질 땐 합쳐서 보이도

 

테이블 분리하기

1. 분리할 데이터 이름의 테이블 생성

    ▶ topic 테이블

mysql> CREATE TABLE `topic` (
    ->   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    ->   `title` varchar(30) NOT NULL,
    ->   `description` text,
    ->   `created` datetime NOT NULL,
    ->   `author_id` int(11) DEFAULT NULL,
    ->   PRIMARY KEY (`id`)
    -> );
Query OK, 0 rows affected, 2 warnings (0.01 sec)

mysql> DESC topic;
+-------------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| Field       | Type        | Null | Key | Default | Extra          |
+-------------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| id          | int         | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| title       | varchar(30) | NO   |     | NULL    |                |
| description | text        | YES  |     | NULL    |                |
| created     | datetime    | NO   |     | NULL    |                |
| author_id   | int         | YES  |     | NULL    |                |
+-------------+-------------+------+-----+---------+----------------+
5 rows in set (0.00 sec)

    ▶author 테이블

mysql> CREATE TABLE `author` (
    ->   `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
    ->   `name` varchar(20) NOT NULL,
    ->   `profile` varchar(200) DEFAULT NULL,
    ->   PRIMARY KEY (`id`)
    -> );
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.01 sec)

mysql> DESC author;
+---------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| Field   | Type         | Null | Key | Default | Extra          |
+---------+--------------+------+-----+---------+----------------+
| id      | int          | NO   | PRI | NULL    | auto_increment |
| name    | varchar(20)  | NO   |     | NULL    |                |
| profile | varchar(200) | YES  |     | NULL    |                |
+---------+--------------+------+-----+---------+----------------+
3 rows in set (0.00 sec)

2.  데이터 넣어주기

    ▶author 테이블: 저자 이름별로 넣어주기

INSERT INTO `author` VALUES (1,'egoing','developer');
INSERT INTO `author` VALUES (2,'duru','database administrator');
INSERT INTO `author` VALUES (3,'taeho','data scientist, developer');

//확인하기
mysql> SELECT * FROM author;
+----+--------+---------------------------+
| id | name   | profile                   |
+----+--------+---------------------------+
|  1 | egoing | developer                 |
|  2 | duru   | database administrator    |
|  3 | taeho  | data scientist, developer |
+----+--------+---------------------------+

    ▶ topic 테이블: 마지막 데이터 (=author id)

INSERT INTO `topic` VALUES (1,'MySQL','MySQL is...','2018-01-01 12:10:11',1);
INSERT INTO `topic` VALUES (2,'Oracle','Oracle is ...','2018-01-03 13:01:10',1);
INSERT INTO `topic` VALUES (3,'SQL Server','SQL Server is ...','2018-01-20 11:01:10',2);
INSERT INTO `topic` VALUES (4,'PostgreSQL','PostgreSQL is ...','2018-01-23 01:03:03',3);
INSERT INTO `topic` VALUES (5,'MongoDB','MongoDB is ...','2018-01-30 12:31:03',1);

//확인하기
mysql> SELECT * FROM topic;
+----+------------+-------------------+---------------------+-----------+
| id | title      | description       | created             | author_id |
+----+------------+-------------------+---------------------+-----------+
|  1 | MySQL      | MySQL is...       | 2018-01-01 12:10:11 |         1 |
|  2 | Oracle     | Oracle is ...     | 2018-01-03 13:01:10 |         1 |
|  3 | SQL Server | SQL Server is ... | 2018-01-20 11:01:10 |         2 |
|  4 | PostgreSQL | PostgreSQL is ... | 2018-01-23 01:03:03 |         3 |
|  5 | MongoDB    | MongoDB is ...    | 2018-01-30 12:31:03 |         1 |
+----+------------+-------------------+---------------------+-----------+

 

두개의 테이블 JOIN 하기

• 전체 데이터 합치기: SELECT * FROM 테이블1 LEFT JOIN 테이블2 ON 테이블1.데이터이름=테이블2.데이터이름;

SELECT * FROM topic LEFT JOIN author ON topic.author_id=author.id;
+----+------------+-------------------+---------------------+-----------+------+--------+---------------------------+
| id | title      | description       | created             | author_id | id   | name   | profile                   |
+----+------------+-------------------+---------------------+-----------+------+--------+---------------------------+
|  1 | MySQL      | MySQL is...       | 2018-01-01 12:10:11 |         1 |    1 | egoing | developer                 |
|  2 | Oracle     | Oracle is ...     | 2018-01-03 13:01:10 |         1 |    1 | egoing | developer                 |
|  3 | SQL Server | SQL Server is ... | 2018-01-20 11:01:10 |         2 |    2 | duru   | database administrator    |
|  4 | PostgreSQL | PostgreSQL is ... | 2018-01-23 01:03:03 |         3 |    3 | taeho  | data scientist, developer |
|  5 | MongoDB    | MongoDB is ...    | 2018-01-30 12:31:03 |         1 |    1 | egoing | developer                 |
+----+------------+-------------------+---------------------+-----------+------+--------+---------------------------+

• 원하는 데이터만 합치기: SELECT 합칠 데이터 이름들 FROM 테이블1 LEFT JOIN 테이블2 ON 테이블1.데이터이름=테이블2.데이터이름;

mysql> SELECT topic.id,title,description,created,name,profile FROM topic LEFT JOIN author ON topic.author_id=author.id;
+----+------------+-------------------+---------------------+--------+---------------------------+
| id | title      | description       | created             | name   | profile                   |
+----+------------+-------------------+---------------------+--------+---------------------------+
|  1 | MySQL      | MySQL is...       | 2018-01-01 12:10:11 | egoing | developer                 |
|  2 | Oracle     | Oracle is ...     | 2018-01-03 13:01:10 | egoing | developer                 |
|  3 | SQL Server | SQL Server is ... | 2018-01-20 11:01:10 | duru   | database administrator    |
|  4 | PostgreSQL | PostgreSQL is ... | 2018-01-23 01:03:03 | taeho  | data scientist, developer |
|  5 | MongoDB    | MongoDB is ...    | 2018-01-30 12:31:03 | egoing | developer                 |
+----+------------+-------------------+---------------------+--------+---------------------------+

 

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리뷰

오늘은 테이블을 분리하고 분리한 테이블들을 JOIN해 관계형 데이터 베이스를 만드는 실습을 해보았다. 겹치는 데이터들이 있을 때 이 관계형 데이터베이스를 통해 효율적으로 관리할 수 있음을 알게되었고 앞으로 데이터를 다룸에 있어서 이 기능이 필수적일 것이란 생각이 들었다. 잘 활용해 깔끔하게 데이터를 관리하고 싶다.