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레코드

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레코드(record)란 데이터베이스에서 하나의 단위로 취급되는 자료의 집합을 말한다. 하나의 레코드는 디비 테이블(DB table)에서 가로 방향으로 한 줄로 나타낸다. , (行, row) 또는 튜플(tuple)이라고도 한다. 데이터베이스 레코드(database record) 또는 간략히 디비 레코드(DB record)라고도 한다. 데이터베이스에서 한 건의 자료를 구성하는 레코드를 엔티티(entity)라고 한다. 각각의 레코드를 다른 레코드와 구별하기 위해 (key) 값을 사용한다. 레코드의 반대말은 필드(Field)이다.

레코드(record)

특징[편집]

레코드(record)는 SQL에서 행(row) 또는 튜플(tuple)이라고 불린다.

기능[편집]

  • 레코드 삽입 - INSERT
> INSERT INTO [테이블명] (컬럼명1, 컬럼명2 ...)
              VALUES (삽입할 데이터값1, 삽입할 데이터값2...);

레코드를 삽입하는 INSERT문에서 중요한 부분은 컬럼명의 개수와 데이터값의 개수가 일치해한다. 또한 각 컬럼에 지정된 데이터 타입과 데이터값의 타입이 일치해야하며, 컬럼의 순서와 삽입할 데이터값의 순서도 일치해야한다. 만약 특정 컬럼의 데이터값을 NULL 혹은 비워두고싶다면, 데이터값을 NULL로 지정해주거나 INSERT문에서 특정컬럼명을 제외하고 작성해주면 된다. [1]

  • 레코드 삭제 - DELETE
> DELETE FROM [테이블명] WHERE [조건];

레코드를 삭제하는 DELETE문에선 WHRER문을 이용하여 특정 레코드를 지정해줘야한다. 조건을 지정하지않으면 해당 테이블에 있는 모든 레코드가 삭제되기 때문에 주의해서 사용해야한다. 또한 삭제 기능은 데이터베이스를 따로 백업해두지않은 이상 복원할 수 없기 때문에 사용시 신중해야한다. [1] [2]

  • 레코드 수정 - UPDATE
> UPDATE [테이블명] SET [컬럼명] = [변경할 데이터값1], ... WHERE [조건];

레코드를 수정하는 UPDATE문은 단일 레코드만 변경할 시 WHERE문을 이용하여 특정 레코드를 지정하여 사용하면 되고, 전체 수정시엔 WHERE문을 사용하지않고 변경할 컬럼과 데이터값만 지정하여 사용하면 된다. 수정 기능 또한 삭제 기능과 같이 변경시 복원할 수 없기 때문에 사용시 신중해야한다. [1] [2]

  • 레코드 조회 - SELECT
> SELECT [DISTINCT] [컬럼명1,...]
       FROM [테이블명1,...]
       WHERE [조건]
       GROUP BY [컬럼명1,...]
       HAVING [조건]
       ORDER BY [컬럼명1] ASC/DESC, [컬럼명2] ASC/DESC;

레코드를 조회하는 SELECT문은 여러 조건들을 이용하여 원하는 내용만 조회할 수 있다. 해당 테이블의 전체 내용을 조회할 땐, 컬럼명을 '*'으로 지정해주면 된다. DISTINCT는 중복되는 내용을 제거하고 출력해주는 조건이다. GROUP BV는 컬럼들을 그룹으로 묶으서 사용하는 조건으로 컬럼별 개수를 파악할 수 있고, HAVING은 GROUP BY 사용시 조건을 지정할 수 있다. [3] [4] ORDER BY는 지정된 컬럼을 기준으로 레코드를 정렬하는 조건으로써 ASC는 오름차순으로, DESC는 내림차순으로 정렬해준다. [5]

(※위의 SQL문은 MYSQL을 기준으로 작성하였습니다.)

예시[편집]

레코드(record)] 예시

레코드(record)는 위의 그림과 같이 테이블(table)에서 각 행을 의미한다. 레코드는 행(row) 또는 튜플(tuple)이라고도 부르며, 각 레코드가 가진 필드(field)의 수는 모두 같다. 위의 그림은 레코드가 3, 필드가 5인 테이블이다.

각주[편집]

  1. 1.0 1.1 1.2 [MYSQL레코드 삽입(추가), 검색(조회)]〉, 《개인블로그》, 2010-12-12
  2. 2.0 2.1 레코드 변경 및 삭제하기〉, 《everdevel(Brand New Day)》
  3. [mysql데이터 조회(select문)]〉, 《개인블로그》, 2016-02-09
  4. 그룹화하여 데이터 조회(GROUP BY)〉, 《개인블로그》, 2018-01-10
  5. MYSQL - Table(조회3 정렬 order by)〉, 《개인블로그》, 2017-03-21

참고자료[편집]

같이 보기[편집]


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