필터링 (Filtering)

데이터베이스의 가장 강력한 기능중 하나는 데이터를 필터(filter)하는 능력이다. 즉, 특정 기준에 맞는 레코드만 선택한다. 예를 들어, 특정 사이트를 언제 방문했는지 확인한다고 가정하자. 쿼리에 where 절을 사용해서 Visited 테이블로부터 레코드를 뽑아낼 수 있다.

%load_ext sqlitemagic

%%sqlite survey.db
select * from Visited where site='DR-1';

데이터베이스 관리자는 두 단계로 나누어 쿼리를 실행한다. 첫번째로, where 절을 만족하는 것이 있는지 확인하기 위해서 Visited 테이블의 각 행을 점검한다. 그리고 나서 무슨 칼럼을 표시할지 결정하기 위해서 select 키워드 다음에 있는 칼럼 이름을 사용한다.

이러한 처리 순서가 의미하는 바는 화면에 표시되지 않는 칼럼 값에 기반해서도 where 절을 사용해서 레코드를 필터링할 수 있다는 것이다.

%%sqlite survey.db
select ident from Visited where site='DR-1';

데이터를 필터링하는데 불 연산자(Boolean Operators)를 사용할 수 있다. 예를 들어, 1930년 이후로 DR-1 사이트에서 수집된 모든 정보를 요청할 수도 있다.

%%sqlite survey.db
select * from Visited where (site='DR-1') and (dated>='1930-00-00');

(각 테스트 주위의 괄호는 엄밀히 말해 필요하지는 않지만 쿼리를 좀더 읽기 쉽게 한다.)

대부분의 데이터베이스 관리자는 날짜에 대한 특별한 데이터 형식을 가진다. 사실 많이 있지만 두가지 형식으로 볼 수 있다. 날짜 데이터 형식의 하나는 “May 31, 1971”와 같은 것이고, 다른 하나는 “31 days” 같은 기간에 대한 것이다. SQLite는 구분하지는 않는다. 대신에 SQLite는 날짜를 텍스트 (ISO-8601 표준 형식 “YYYY-MM-DD HH:MM:SS.SSSS”), 혹은 실수 (November 24, 4714 BCE 이후 지나간 일수), 혹은 정수 (1970년 1월 1일 자정 이후 초)로만 저장한다. 만약 복잡하게 들린다면, 그럴수도 있다 하지만 스웨덴의 역사적인 날짜(historical dates in Sweden)를 이해하는 것만큼 복잡하는지는 않다.

Lake 혹은 Roerich가 무슨 측정을 했는지 알아내고자 한다면, or를 사용하여 이름에 테스트를 조합할 수 있다.

%%sqlite survey.db
select * from Survey where person='lake' or person='roe';

다른 방식으로, in을 사용하여 특정 집합에 값이 있는지 확인할 수 있다.

%%sqlite survey.db
select * from Survey where person in ('lake', 'roe');

and와 or를 조합할 수는 있지만, 어느 연산자가 먼저 수행되는지 주의할 필요가 있다. 만약 괄호를 사용하지 않는다면, 다음을 얻게 된다.

%%sqlite survey.db
select * from Survey where quant='sal' and person='lake' or person='roe';

상기 결과는 Lake가 측정한 염분량과 Roerich가 측정한 임의 측정값이다. 대신에 아마도 다음과 같은 결과를 얻고자 했을 것이다.

%%sqlite survey.db
select * from Survey where quant='sal' and (person='lake' or person='roe');

마지막으로 distinct와 where를 사용하여 두번째 수준의 필터링을 한다.

%%sqlite survey.db
select distinct person, quant from Survey where person='lake' or person='roe';

하지만, 기억하라. distinct는 처리될 때 선택된 칼럼에 표시되는 값에만 적용되고 전체 행에는 적용되지 않는다.

방금전까지 수행하는 것은 대부분의 사람들이 어떻게 SQL 쿼리를 증가시키는지 살펴봤다. 의도한 것의 일부를 수행하는 단순한 것에서부터 시작했다. 그리고 절을 하나씩 하나씩 추가하면서 효과를 테스트했다. 좋은 전략이다. 사실 복잡한 쿼리를 작성할 때, 종종 유일한 전략이다. 하지만 이 전략은 빠른 회전(turnaround)시간에 달려있고 사용자에게는 정답을 얻게되면 인지하는 것에 달려있다. 빠른 회전시간을 달성하는 최선의 방법은 임시 데이터베이스에 데이터의 일부를 저장하고 쿼리를 실행하거나 혹은 합성된 레코드로 작은 데이터베이스를 채워놓고 작업을 하는 것이다. 예를 들어, 2천만 호주사람의 실제 데이터베이스에 쿼리를 작업하지 말고, 1만명 샘플을 뽑아 쿼리를 돌리거나 작은 프로그램을 작성해서 랜덤으로 혹은 그럴듯한 1만명 레코드를 생성해서 사용한다.

도전 과제

1. 극에서 30&deg보다 고위도에 위치한 모든 사이트를 선택하고자 한다고 가정하자. 작성한 첫번째 쿼리는 다음과 같다.

   select * from Site where (lat > -60) or (lat < 60);

   왜 이 쿼리가 잘못된 것인지 설명하세요. 그리고 쿼리를 다시 작성해서 올바르게 동작하게 만드세요.

2. 정규화된 염분 수치는 0.0에서 1.0 사이에 있어야 한다. 상기 범위 밖에 있는 염분수치를 가진 모든 레코드를 Survey 테이블에서 선택하는 쿼리를 작성하세요.

3. 만약 명명된 칼럼의 값이 주어진 패턴과 일치한다면 SQL 테스트 *column-name* like *pattern*은 참이다. “0 혹은 그 이상의 문자와 매칭”된다는 것을 의미하기 위해서 ’%’문자를 패턴에 임의 숫자 횟수에 사용한다.

   표현식	값
   ‘a’ like ‘a’	True
   ‘a’ like ‘%a’	True
   ‘b’ like ‘%a’	False
   ‘alpha’ like ‘a%’	True
   ‘alpha’ like ‘a%p%’	True

   표현식 *column-name* not like *pattern*은 테스트를 거꾸로 한다. like를 사용하여 사이트에서 ’DR-something’으로 라벨이 붙지 않은 모든 레코드를 Visited에서 찾는 쿼리를 작성하세요.