SQL 실습 문제 - member1 테이블
테이블 생성 및 데이터 삽입
테이블 생성
한글 데이터를 올바르게 저장하기 위해 UTF-8 설정이 필요합니다.
기존 테이블을 UTF-8로 변경:
해설:
• num: 회원 일련번호, 자동 증가하는 기본키
• id: 회원 아이디 (NOT NULL)
• name: 회원 이름 (NOT NULL)
• gender: 성별 (M: 남성, W: 여성)
• post_num: 우편번호
• address: 주소
• tel: 전화번호
• age: 나이
• CHARACTER SET utf8mb4: UTF-8 인코딩 설정 (한글 지원)
• COLLATE utf8mb4_unicode_ci: 유니코드 정렬 규칙
UTF-8 설정이 필요한 이유:
• 한글 데이터를 올바르게 저장하고 표시하기 위해 필요합니다
• 설정하지 않으면 한글이 깨져서 표시될 수 있습니다
• utf8mb4는 완전한 UTF-8 지원 (이모지 포함)
한글 깨짐 문제 해결:
• 한글 데이터가 깨지는 경우 MySQL-UTF8-인코딩-에러-해결가이드.md 파일을 참고하세요
데이터 삽입
기본 SELECT 문
전체 필드와 데이터 검색
명령 형식:
예제:
해설:
• *는 모든 컬럼을 의미합니다
• 테이블의 모든 레코드와 모든 필드를 조회합니다
• 데이터 확인이나 전체 데이터를 볼 때 사용합니다
특정 필드의 전체 레코드 검색
명령 형식:
예제:
해설:
• 필요한 컬럼만 선택하여 조회합니다
• name, tel, address 컬럼만 출력됩니다
• 불필요한 데이터를 제외하여 가독성을 높입니다
• 네트워크 트래픽과 메모리 사용을 줄일 수 있습니다
WHERE 절을 이용한 조건 검색
기본 WHERE 절
명령 형식:
예제:
해설:
• WHERE 절은 조건에 맞는 행만 필터링합니다
• gender='W' 조건으로 여성 회원만 선택합니다
• 등호(=)를 사용하여 정확한 값 매칭을 수행합니다
• 결과: 여성 회원의 이름, 주소, 성별이 출력됩니다
문제 1: 50세 이상인 남성 회원 검색
문제: 50세 이상인 남성 회원의 이름, 전화번호, 성별, 나이 검색
정답:
해설:
• age >= 50: 나이가 50세 이상인 조건
• gender = 'M': 성별이 남성인 조건
• AND: 두 조건을 모두 만족해야 함 (논리곱)
• 결과: 김문수(63세), 김길수(54세), 차범길(49세), 지영필(52세), 강부영(62세) 등이 출력됩니다
주의사항:
• AND 연산자는 대소문자를 구분하지 않지만, 관례상 대문자로 작성합니다
• 조건이 여러 개일 때는 괄호를 사용하여 우선순위를 명확히 할 수 있습니다
문제 2: 20대 회원 검색
문제: 20대 회원의 이름, 성별, 주소, 나이 검색
정답:
또는:
해설:
• age >= 20 AND age <= 29: 나이가 20세 이상 29세 이하
• BETWEEN 20 AND 29: 위와 동일한 의미 (더 간결함)
• BETWEEN은 양쪽 끝 값을 포함합니다 (20과 29 모두 포함)
• 결과: 장영숙(24세), 박혜빈(22세), 김수련(23세), 강찬숙(21세), 박지은(26세), 이지현(27세), 문진영(18세 - 제외), 전지연(28세), 고진길(27세) 등이 출력됩니다
참고:
• BETWEEN은 숫자뿐만 아니라 날짜, 문자열에도 사용 가능합니다
• NOT BETWEEN을 사용하면 범위 밖의 값을 선택할 수 있습니다
문제 3: 30대 또는 50대 남성 회원 검색
문제: 30대 또는 50대 남성 회원의 이름, 전화번호, 나이, 성별 검색
정답:
해설:
• (age >= 30 AND age <= 39): 30대 조건
• (age >= 50 AND age <= 59): 50대 조건
• OR: 두 조건 중 하나만 만족하면 됨 (논리합)
• AND gender = 'M': 성별이 남성이어야 함
• 괄호를 사용하여 연산자 우선순위를 명확히 합니다
• 결과: 30대 남성과 50대 남성 회원이 모두 출력됩니다
주의사항:
• OR 연산자의 우선순위가 AND보다 낮으므로 괄호를 사용해야 합니다
• 괄호 없이 작성하면 의도와 다른 결과가 나올 수 있습니다
잘못된 예:
문제 4: 특정 이름 검색
문제: 이름이 '안철영'인 회원의 일련번호, 이름, 전화번호, 주소, 우편번호, 나이, 성별 검색
정답:
해설:
• name = '안철영': 이름이 정확히 '안철영'인 조건
• 등호(=)를 사용하여 정확한 문자열 매칭을 수행합니다
• 문자열은 작은따옴표(') 또는 큰따옴표(")로 감싸야 합니다
• 결과: 안철영 회원의 모든 정보가 출력됩니다
참고:
• 문자열 비교 시 대소문자를 구분하는지 여부는 데이터베이스 설정에 따라 다릅니다
• MySQL에서는 기본적으로 대소문자를 구분하지 않지만, 설정에 따라 다를 수 있습니다
LIKE 연산자를 이용한 패턴 검색
LIKE 연산자 기본
명령 형식:
와일드카드:
• %: 0개 이상의 임의의 문자를 의미
• _: 정확히 1개의 임의의 문자를 의미
문제 5: 성씨가 '박'씨인 회원 검색
문제: 성씨가 박씨인 회원의 이름, 전화번호 검색
정답:
해설:
• LIKE '박%': '박'으로 시작하는 문자열
• %는 0개 이상의 임의의 문자를 의미합니다
• '박' 뒤에 어떤 문자가 와도 매칭됩니다
• 결과: 박철호, 박혜빈, 박지은 등이 출력됩니다
다양한 패턴 예시:
문제 6: 서울에 거주하는 회원 검색
문제: 서울에 거주하는 회원의 일련번호, 이름, 주소, 성별 검색
정답:
해설:
• address LIKE '서울%': 주소가 '서울'로 시작하는 조건
• 주소 필드가 '서울시'로 시작하는 레코드를 찾습니다
• %를 사용하여 '서울' 뒤에 어떤 문자가 와도 매칭됩니다
• 결과: 황영주, 배용진, 고영주, 안철영, 고재진, 전지연, 고진길 등이 출력됩니다
참고:
• LIKE 연산자는 대소문자를 구분하지 않습니다 (설정에 따라 다를 수 있음)
• NOT LIKE를 사용하면 조건을 만족하지 않는 레코드를 선택할 수 있습니다
문제 7: 은평구에 거주하는 회원 검색
문제: 은평구에 거주하는 회원의 모든 정보 검색
정답:
해설:
• LIKE '%은평구%': '은평구'가 포함된 문자열
• 앞뒤에 %를 사용하여 '은평구' 앞뒤에 어떤 문자가 와도 매칭됩니다
• SELECT *: 모든 컬럼을 출력합니다
• 결과: 배용진, 고영주, 안철영, 고진길 등이 출력됩니다
주의사항:
• LIKE '%문자열%' 패턴은 인덱스를 사용하지 못할 수 있어 성능이 떨어질 수 있습니다
• 대용량 데이터에서는 성능을 고려해야 합니다
문제 8: 복합 조건 검색
문제: 성이 김씨이고 광주에 거주하는 회원의 모든 정보 검색
정답:
해설:
• name LIKE '김%': 이름이 '김'으로 시작
• address LIKE '%광주%': 주소에 '광주'가 포함됨
• AND: 두 조건을 모두 만족해야 함
• 결과: 김씨이면서 광주에 거주하는 회원만 출력됩니다
• 예상 결과: 김정은(광주시 남구 원산동) 등
참고:
• 여러 조건을 조합할 때는 괄호를 사용하여 우선순위를 명확히 할 수 있습니다
• OR와 AND를 함께 사용할 때는 특히 주의해야 합니다
ORDER BY를 이용한 정렬
ORDER BY 기본
명령 형식:
• ASC: 오름차순 정렬 (기본값, 생략 가능)
• DESC: 내림차순 정렬
문제 9: 서울 거주 회원을 나이순 오름차순 정렬
문제: 서울에 사는 회원을 나이순으로 오름차순 정렬한 뒤 이름, 나이, 주소, 전화번호, 성별 출력
정답:
또는:
해설:
• WHERE address LIKE '서울%': 서울에 거주하는 회원만 필터링
• ORDER BY age: 나이를 기준으로 오름차순 정렬 (작은 값부터 큰 값 순서)
• ASC는 기본값이므로 생략 가능합니다
• 결과: 서울 거주 회원들이 나이가 적은 순서대로 출력됩니다
정렬 순서:
• 숫자: 작은 값 → 큰 값
• 문자열: 사전식 순서 (A → Z, 가 → 힣)
• 날짜: 과거 → 미래
문제 10: 부산 거주 회원을 나이순 내림차순 정렬
문제: 부산에 사는 회원을 나이순으로 내림차순 정렬한 뒤 이름, 나이, 주소, 전화번호 출력
정답:
해설:
• WHERE address LIKE '부산%': 부산에 거주하는 회원만 필터링
• ORDER BY age DESC: 나이를 기준으로 내림차순 정렬 (큰 값부터 작은 값 순서)
• DESC는 내림차순을 의미하며 생략할 수 없습니다
• 결과: 부산 거주 회원들이 나이가 많은 순서대로 출력됩니다
정렬 예시:
• 오름차순 (ASC): 18, 22, 24, 27, 28, ...
• 내림차순 (DESC): 62, 54, 47, 41, 33, ...
여러 컬럼 정렬:
추가 실습 문제
문제 11: 특정 지역의 회원 수 세기
문제: 광주에 거주하는 회원의 수를 구하시오.
정답:
해설:
• COUNT(*): 조건을 만족하는 레코드의 개수를 반환
• AS 회원수: 결과 컬럼에 별칭을 지정
• WHERE address LIKE '%광주%': 광주가 포함된 주소
문제 12: 평균 나이 구하기
문제: 전체 회원의 평균 나이를 구하시오.
정답:
해설:
• AVG(age): age 컬럼의 평균값을 계산
• NULL 값은 계산에서 제외됩니다
• 결과는 소수점이 포함될 수 있습니다
문제 13: 최고령 회원 찾기
문제: 나이가 가장 많은 회원의 이름과 나이를 구하시오.
정답:
또는:
해설:
• 첫 번째 방법: 나이 내림차순 정렬 후 첫 번째 레코드만 선택
• 두 번째 방법: 서브쿼리를 사용하여 최대 나이를 구한 후 해당 나이인 회원 선택
• 두 방법 모두 동일한 결과를 반환합니다
문제 14: 지역별 회원 수
문제: 지역(시/도)별로 회원 수를 구하시오.
정답:
해설:
• SUBSTRING_INDEX(address, '시', 1): 주소에서 '시' 앞부분만 추출
• GROUP BY: 같은 지역끼리 그룹화
• COUNT(*): 각 그룹의 회원 수 계산
• ORDER BY 회원수 DESC: 회원 수가 많은 순서대로 정렬
문제 15: 성별별 평균 나이
문제: 성별별 평균 나이를 구하시오.
정답:
해설:
• GROUP BY gender: 성별로 그룹화
• AVG(age): 각 그룹의 평균 나이 계산
• 결과: M(남성)과 W(여성)의 평균 나이가 각각 출력됩니다
UPDATE를 이용한 레코드 수정
UPDATE 기본
명령 형식:
해설:
• UPDATE: 레코드를 수정하는 명령어
• SET: 변경할 필드와 값을 지정
• WHERE: 조건을 만족하는 레코드만 수정
• 중요: WHERE 절을 생략하면 모든 레코드가 수정됩니다
문제 16: 전화번호 수정
문제: 이름이 '고재진'인 레코드의 전화번호를 '123-4567'로 변경한 뒤 데이터를 확인하시오.
정답:
해설:
• UPDATE member1: member1 테이블의 레코드를 수정
• SET tel = '123-4567': tel 필드의 값을 '123-4567'로 변경
• WHERE name = '고재진': 이름이 '고재진'인 레코드만 수정
• 수정 후 SELECT 문으로 변경 사항을 확인합니다
• 결과: 고재진 회원의 전화번호가 '836-4655'에서 '123-4567'로 변경됩니다
주의사항:
• WHERE 절을 생략하면 모든 회원의 전화번호가 변경됩니다
• 수정 전에 SELECT 문으로 대상 레코드를 확인하는 것이 좋습니다
문제 17: 나이 수정
문제: 이름이 '정한나'인 회원의 나이를 확인하고 값을 37로 변경한 뒤 확인하시오.
정답:
해설:
• 첫 번째 SELECT: 수정 전 나이를 확인 (58세)
• UPDATE: 나이를 37로 변경
• 두 번째 SELECT: 수정 후 나이를 확인 (37세)
• 수정 전후를 비교하여 올바르게 변경되었는지 확인합니다
실무 팁:
• 중요한 데이터 수정 시에는 트랜잭션을 사용하여 롤백 가능하게 하는 것이 좋습니다
• 여러 필드를 동시에 수정할 수 있습니다:
DELETE를 이용한 레코드 삭제
DELETE 기본
명령 형식:
해설:
• DELETE FROM: 레코드를 삭제하는 명령어
• WHERE: 조건을 만족하는 레코드만 삭제
• 매우 중요: WHERE 절을 생략하면 테이블의 모든 레코드가 삭제됩니다
주의사항:
• 삭제된 데이터는 복구하기 어렵습니다
• 삭제 전에 SELECT 문으로 대상 레코드를 확인하는 것이 필수입니다
• 프로덕션 환경에서는 백업을 먼저 수행하는 것이 좋습니다
문제 18: 특정 회원 삭제
문제: 이름이 '김수련'인 회원의 레코드를 삭제한 뒤, 성씨가 '김'씨인 회원들을 확인하시오.
정답:
해설:
• DELETE FROM member1: member1 테이블에서 레코드 삭제
• WHERE name = '김수련': 이름이 '김수련'인 레코드만 삭제
• SELECT * FROM member1 WHERE name LIKE '김%': 삭제 후 김씨 회원들을 확인
• 결과: 김수련 회원이 삭제되어 김씨 회원 목록에서 제외됩니다
삭제 전 확인 예시:
문제 19: 조건부 삭제 및 확인
문제: 40대 회원의 레코드를 삭제한 뒤, 35세부터 53세까지의 회원의 이름, 나이, 성별을 나이순으로 출력하여 확인하시오.
정답:
해설:
• DELETE FROM member1 WHERE age >= 40 AND age <= 49: 40대(40~49세) 회원 삭제
• SELECT ... WHERE age >= 35 AND age <= 53 ORDER BY age: 35~53세 회원을 나이순으로 확인
• 결과: 40대 회원들이 삭제되어 3539세와 5053세 회원만 출력됩니다
• 삭제된 회원: 차범길(49세), 설영찬(41세), 김진배(47세), 정명윤(47세), 유지수(49세), 신수진(47세) 등
복합 조건 삭제 예시:
전체 레코드 삭제
명령 형식:
해설:
• WHERE 절을 생략하면 테이블의 모든 레코드가 삭제됩니다
• 테이블 구조는 유지되지만 데이터는 모두 삭제됩니다
• 매우 위험한 명령이므로 신중하게 사용해야 합니다
예시:
주의사항:
• 실수로 전체 레코드를 삭제할 수 있으므로 주의가 필요합니다
• 프로덕션 환경에서는 권한을 제한하는 것이 좋습니다
• TRUNCATE TABLE 명령도 전체 레코드를 삭제하지만, DELETE와는 다르게 작동합니다:
정리
주요 SQL 키워드
키워드용도예시
| SELECT | 조회할 컬럼 지정 | SELECT name, age |
| FROM | 조회할 테이블 지정 | FROM member1 |
| WHERE | 조건 지정 | WHERE age >= 20 |
| LIKE | 패턴 매칭 | WHERE name LIKE '김%' |
| ORDER BY | 정렬 | ORDER BY age DESC |
| AND | 논리곱 (모두 만족) | WHERE age >= 20 AND age <= 29 |
| OR | 논리합 (하나라도 만족) | WHERE age < 20 OR age > 60 |
| COUNT() | 개수 집계 | COUNT(*) |
| AVG() | 평균 계산 | AVG(age) |
| MAX() | 최대값 | MAX(age) |
| MIN() | 최소값 | MIN(age) |
| GROUP BY | 그룹화 | GROUP BY gender |
| UPDATE | 레코드 수정 | UPDATE member1 SET age = 30 WHERE name = '홍길동' |
| DELETE | 레코드 삭제 | DELETE FROM member1 WHERE name = '홍길동' |
LIKE 패턴 정리
패턴의미예시
| '김%' | '김'으로 시작 | 김철수, 김영희 |
| '%수' | '수'로 끝남 | 철수, 영수 |
| '%김%' | '김'이 포함됨 | 김철수, 박김수 |
| '김__' | '김'으로 시작하고 3글자 | 김철수 |
| '_김%' | 두 번째 글자가 '김' | 박김수 |
연산자 우선순위
1. 괄호 ()
2. 비교 연산자 (=, >, <, >=, <=, <>, !=)
3. NOT
4. AND
5. OR
주의: OR보다 AND가 우선순위가 높으므로, OR를 사용할 때는 괄호를 사용하는 것이 안전합니다.
실습 체크리스트
• 전체 데이터 조회 (SELECT *)
• 특정 컬럼만 조회 (SELECT 컬럼명)
• 조건 검색 (WHERE)
• 비교 연산자 사용 (=, >, <, >=, <=)
• 논리 연산자 사용 (AND, OR)
• 패턴 검색 (LIKE, %, _)
• 정렬 (ORDER BY, ASC, DESC)
• 집계 함수 사용 (COUNT, AVG, MAX, MIN)
• 그룹화 (GROUP BY)
• 레코드 수정 (UPDATE, SET)
• 레코드 삭제 (DELETE FROM)
좋은 SQL 쿼리를 작성하는 핵심은 연습입니다!
UPDATE/DELETE 주의사항 요약
UPDATE 주의사항
1. WHERE 절 필수 확인
- WHERE 절 없이 UPDATE 실행 시 모든 레코드가 수정됩니다
- 수정 전에 SELECT 문으로 대상 레코드를 확인하세요
2. WHERE 절 없이 UPDATE 실행 시 모든 레코드가 수정됩니다
3. 수정 전에 SELECT 문으로 대상 레코드를 확인하세요
1. 트랜잭션 사용 권장
1. 여러 필드 동시 수정
DELETE 주의사항
1. WHERE 절 필수 확인
- WHERE 절 없이 DELETE 실행 시 모든 레코드가 삭제됩니다
- 삭제 전에 반드시 SELECT 문으로 확인하세요
2. WHERE 절 없이 DELETE 실행 시 모든 레코드가 삭제됩니다
3. 삭제 전에 반드시 SELECT 문으로 확인하세요
1. 삭제 전 확인 절차
1. 백업 권장
- 중요한 데이터 삭제 전에는 백업을 수행하세요
- 프로덕션 환경에서는 특히 주의가 필요합니다
2. 중요한 데이터 삭제 전에는 백업을 수행하세요
3. 프로덕션 환경에서는 특히 주의가 필요합니다
1. TRUNCATE vs DELETE
- DELETE: 조건부 삭제 가능, 롤백 가능, 느림
- TRUNCATE: 전체 삭제만 가능, 롤백 불가, 빠름
2. DELETE: 조건부 삭제 가능, 롤백 가능, 느림
3. TRUNCATE: 전체 삭제만 가능, 롤백 불가, 빠름
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