쿼리 언어란 무엇인가?

데이터베이스 쿼리 언어(DQL)를 포함하는 쿼리 언어는 쿼리를 만들고 데이터베이스에서 정보를 검색하는 데 사용되는 특수 컴퓨터 언어입니다. 이는 사용자와 데이터베이스 간의 인터페이스 역할을 하며 사용자가 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)에서 데이터를 관리할 수 있도록 해줍니다.

가장 널리 사용되는 최신 쿼리 언어 중 하나는 관계형 데이터베이스와 상호 작용하고 내부의 구조화된 데이터에 대한 작업을 수행하는 데 사용되는 도메인별 프로그래밍 언어인 구조적 쿼리 언어(SQL)입니다. 구조적 쿼리 언어는 "FIND", "INSERT", "DELETE", "ORDER BY", "SUM" 및 "SELECT"와 같은 명령을 사용합니다. 이러한 명령은 데이터베이스 스키마 정의 및 변경을 포함한 작업을 위한 구문문으로 구성될 수 있습니다. 데이터베이스 내용을 검색하고 채우고 업데이트하며 트리거 및 무결성 제약 조건부터 저장 프로시저 및 권한 부여 규칙까지 모든 것을 정의합니다.

점점 더 데이터 중심적인 세상에서 SQL 및 기타 강력한 변형과 같은 쿼리 언어는 모든 수준의 데이터 및 컴퓨터 전문가를 위한 기본 도구입니다.

가장 넓은 의미에서 쿼리는 데이터베이스나 데이터 리포지토리 시스템에서 데이터나 정보를 요청하는 것을 의미합니다. 이 요청은 일반적으로 데이터베이스가 이해할 수 있는 쿼리 언어로 작성된 특정 질문이나 명령의 형태로 이루어집니다.

쿼리는 특정 테이블에서 특정 데이터 하위 집합을 가져오는 것처럼 간단할 수도 있고 복잡한 계산 및 데이터 변환을 수행하는 것처럼 복잡할 수도 있습니다. 쿼리를 사용하여 데이터를 찾고, 요약하고, 필터링하고, 결합하고, 조정하고, 삭제하고, 삽입하고, 업데이트할 수 있습니다. 또한 데이터 관련 질문에 답하고, 여러 테이블의 데이터를 한 번에 분석하고, 데이터 관리 작업을 자동화할 수 있습니다.

몇 가지 기본 쿼리 유형으로는 선택 쿼리, 매개변수 쿼리, 테이블 만들기 쿼리, 추가 쿼리 및 크로스탭 쿼리가 있습니다. 그러나 쿼리 언어로 지원되는 구조화된 명령을 사용하면 쿼리도 기하급수적으로 정교해질 수 있습니다.

SQL은 관계형 데이터베이스에 가장 널리 사용되고 일반적으로 사용되는 쿼리 언어입니다. 이는 선언형 언어로 알려져 있습니다. 즉, 어떻게 달성해야 하는지보다는 무엇을 달성해야 하는지 설명하지만 전통적으로 절차적 요소도 포함합니다.

DQL 및 SQL 변형이 많고 용어가 겹칠 수 있지만 SQL 하위 언어는 일반적으로 다음 다섯 가지 주요 범주로 나뉩니다.

• 데이터 쿼리 언어(DQL)
• 데이터 정의 언어(DDL)
• 데이터 제어 언어(DCL)
• 데이터 조작 언어(DML)
• 트랜잭션 제어 언어(TCL)

또한 NoSQL 또는 "Not Only SQL" 데이터베이스라고 하는 비관계형 데이터베이스용 언어도 있습니다. 테이블과 정형 데이터를 사용하는 관계형 데이터베이스와 달리 NoSQL 데이터베이스는 키 값, 그래프, 와이드 컬럼, 문서 등의 방법을 사용하여 데이터를 저장하고 검색합니다. SQL은 정형 데이터를 저장하고 사전 정의된 스키마를 사용하는 관계형 데이터베이스에 적합하지만 NoSQL은 비정형 데이터 및 빅 데이터에 대한 동적 스키마에 탁월합니다.

특정 도메인 및 사용 사례를 위해 개발되는 경우가 많은 데이터베이스 쿼리 언어의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

• 데이터 마이닝 모델용 DMX
• MongoDB는 MongoDB의 데이터에 메서드 기반 쿼리 형식을 사용합니다.
• API용 GraphQL
• 진정한 관계형 데이터베이스 관리 시스템(TRDMS)에 대한 튜토리얼 D
• XML 데이터 소스용 XQuery
• 그래프용 Neo4j의 Cypher
• 자동화된 보안 검사 및 변형 분석을 위한 CodeQL
• OLAP 데이터베이스용 MDX
• Elasticsearch의 데이터에 액세스하기 위한 Elasticsearch Query DSL

비즈니스와 일상 생활의 거의 모든 부분에서 데이터가 급증함에 따라 쿼리 언어는 전례 없는 규모로 배포되고 있습니다. 도메인과 기업 전반에 걸친 애플리케이션의 깊이와 폭은 전 세계적으로 데이터베이스 채택 및 용량의 규모에 의해서만 제한됩니다.

데이터베이스 관리부터 비즈니스 인텔리전스 및 소프트웨어 개발과 같은 보다 좁은 범위의 사용 사례에 이르기까지 쿼리 언어는 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 하는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터 마이닝 및 분석을 통해 쿼리 언어는 고객 서비스 직원부터 CEO까지 모든 사람이 귀중한 인사이트를 얻는 데 도움이 될 수 있는 패턴과 추세를 식별하는 데 사용됩니다.

소규모 전자상거래 판매자에 이르기까지 대규모 데이터 의존 기업의 경우 사용자 정보를 활용하고 이에 따라 조치를 취하는 능력은 이제 많은 비즈니스 모델의 핵심 기둥이 되었습니다.

산업 전반에 걸쳐 몇 가지 실용적인 응용 분야를 말씀드리자면 다음과 같습니다.

• 의료 분야에서 DQL은 환자 행동 및 의학적 상태에 대한 대규모 정보 데이터 세트를 분석하는 데 사용될 수 있습니다.
• 은행에서 결제 처리자에 이르기까지 금융 기관은 데이터 쿼리 언어를 사용하여 사기 탐지부터 개인 맞춤형 고객 경험 제공까지 모든 작업을 수행합니다.
• 소셜 미디어 플랫폼은 DQL을 사용하여 사용자 프로필, 조회수, 구매 내역, 새 게시물, 좋아요 및 공유하기 등에 대한 정보를 저장, 정렬, 업데이트합니다.
• 마케터는 DQL과 SQL을 사용하여 대상 고객을 식별하고, 채널 전반에 걸쳐 판매 기여도와 캠페인 성과를 추적하고, 소비자 행동 패턴을 분석합니다.
• 데이터베이스 관리자는 DQL을 사용하여 환경을 업데이트, 유지 관리 및 보호하고 사용자, 직원, 학생 또는 환자에 대한 기밀 정보를 안전하게 유지합니다.
• 비즈니스 및 연구 분야의 데이터 분석가 및 데이터 과학자는 DQL을 사용하여 대규모 데이터 세트를 정렬하는 프로세스를 간소화하여 추세와 인사이트를 발견합니다.

쿼리 언어와 프로그래밍 언어는 몇 가지 유사점을 공유하지만 서로 다른 목적을 제공하고 서로 다른 컨텍스트에서 작동합니다.

목적
쿼리 언어의 주요 목적은 데이터베이스와 상호 작용하거나 "대화"하고 특정 데이터를 검색하는 것입니다. 그러나 프로그래밍 언어는 소프트웨어 애플리케이션을 개발하고, 알고리즘을 정의하고, 데이터 구조를 조작하는 데 사용됩니다.

구문
SQL과 같은 쿼리 언어에는 사전 정의된 키워드 세트와 데이터 추출 및 조작에 중점을 두고 데이터베이스 쿼리에 맞춰진 엄격한 구문이 있습니다. 프로그래밍 언어는 보다 일반적인 구문을 사용하므로 더 광범위한 기능과 기능을 사용할 수 있습니다.

사용 사례
쿼리 언어는 주로 데이터베이스 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 프로그래밍 언어는 소프트웨어 개발, 웹 애플리케이션 및 시스템 소프트웨어를 포함하여 더욱 다양한 애플리케이션을 위해 만들어졌습니다.

SQL 자체는 기술적으로 프로그래밍 언어의 자격을 갖추고 있지만 데이터베이스와 함께 작동하도록 명시적으로 구축된 도메인별 언어입니다. SQL과 달리 General Purpose Language(GPL)를 사용하면 필요한 모든 유형의 논리로 전체 애플리케이션과 프로그램을 구축할 수 있습니다.

널리 사용되는 GPL에는 데스크톱, 모바일 또는 웹 애플리케이션을 작성하는 데 사용할 수 있는 Python, C++, Ruby, Java 및 JavaScript가 포함됩니다.

SQL이 가장 일반적인 쿼리 언어이지만 데이터 목표에 맞는 언어를 선택하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 그래프 데이터베이스의 경우 Cypher나 Gremlin, RDF 데이터의 경우 SPARQL과 같이 다양한 유형의 데이터가 다양한 언어에 적합합니다.

QL 기술을 연마하는 가장 좋은 방법은 기존 쿼리를 정기적으로 검토하고 최적화하여 효율성과 성능을 향상시키는 것입니다. 색인을 활용하고, 불필요한 조인을 피하고, 코드를 간소화하여 대규모 데이터세트에서도 쿼리가 원활하고 신속하게 실행되도록 하세요.

단순한 "SELECT" 문을 고수하는 대신 조인, 왼쪽 조인, 하위 쿼리 및 집계 함수와 관련된 보다 복잡한 쿼리를 사용해 보세요. 데이터 쿼리 언어를 정기적으로 사용하지 않는 경우 여러 테이블에서 동시에 특정 데이터를 검색해야 하는 실제 시나리오를 다루면서 연습하세요.

쿼리 언어를 최적화하는 데 도움이 되는 몇 가지 추가 팁은 다음과 같습니다.

• 올바른 조인 유형을 선택하면 쿼리 성능에 큰 영향을 미칠 수 있으므로 여러 테이블의 데이터를 효율적으로 결합할 수 있습니다.
• 인덱스는 SQL 쿼리를 최적화하기 위한 훌륭한 도구입니다. 이를 통해 데이터베이스 엔진은 특정 열을 기반으로 데이터를 빠르게 찾고 검색할 수 있습니다.
• 데이터베이스 테이블의 구조가 중요합니다. 쿼리 속도를 높이기 위해 처리해야 하는 데이터의 양을 줄입니다.
• 하위 쿼리를 사용하면 하나의 쿼리를 다른 쿼리 안에 중첩하여 보다 구체적인 데이터를 검색할 수 있습니다.
• 특정 오프셋에서 시작하여 쿼리에서 특정 수의 행을 검색하려면 LIMIT 및 OFFSET 키워드를 사용하세요.
• SQL에서 저장 프로시저와 함수를 구현하는 기술을 익히세요. 자주 사용하는 쿼리를 재사용 가능한 프로시저로 저장하여 반복 작업과 복잡한 작업을 자동화합니다. 쿼리 캐싱을 사용하면 데이터베이스 엔진이 자주 사용되는 쿼리 결과를 메모리에 저장할 수 있습니다.
• 윈도우 함수, 재귀 쿼리, 공통 테이블 표현식(CTE)과 같은 고급 또는 익숙하지 않은 SQL 개념을 배우도록 노력하세요. 이러한 고급 기능을 이해하면 복잡한 데이터 세트를 조작 및 분석하는 능력을 향상하고 전반적인 숙련도를 높일 수 있습니다.

이전에 논의한 것처럼 사용 가능한 쿼리 언어가 많이 있습니다. 각각은 효율적이고 쉽게 목표를 간소화하고 신속하게 처리할 수 있는 고유한 강점을 제공합니다.

Elasticsearch 쿼리 언어(ES|QL)는 데이터 조사를 변환, 강화, 단순화하는 새로운 파이프 언어입니다. 새로운 쿼리 엔진으로 구동되는 ES|QL은 동시 처리를 통해 고급 검색 기능을 제공하여 데이터 소스 및 구조에 관계없이 속도와 효율성을 향상시킵니다. ES|QL을 사용하면 데이터를 빠르게 검색하고 집계하여 원하는 것을 쉽게 찾을 수 있습니다.

ES|QL은 언어 그 이상입니다. 이는 보안 및 Observability 내에서 데이터 조사에 대한 접근 방식이 크게 바뀌었음을 의미합니다. 실행을 위해 쿼리 표현식을 Query DSL로 트랜스파일하는 대신 ES|QL 검색, 집계 및 변환 기능이 Elasticsearch 자체 내에서 직접 실행됩니다. 반복적인 언어를 제공하면 분석가가 쉽게 질문하여 조사를 크게 단순화할 수 있습니다.