SQL 레퍼런스

DBX의 SQL 쿼리에 대한 전체 레퍼런스입니다.

개요

DBX는 Apache Arrow 및 DataFusion 통합을 통해 표준 SQL 쿼리를 지원합니다. SQL 쿼리는 최적의 분석 성능을 위해 Columnar Cache(컬럼형 캐시) 계층에서 작동합니다.

지원 기능

✅ SELECT - 컬럼 프로젝션 및 필터링
✅ WHERE - 조건 필터링
✅ JOIN - Inner, Left, Right, Full Outer 조인
✅ GROUP BY - 집계 및 그룹화
✅ ORDER BY - 결과 정렬
✅ LIMIT - 결과 개수 제한
✅ 집계 함수 (Aggregate Functions) - SUM, COUNT, MIN, MAX, AVG
✅ 스칼라 함수 (Scalar Functions) - 문자열, 수학, 날짜 함수

기본 쿼리

SELECT 문

모든 컬럼 선택:

use dbx_core::Database;

fn main() -> dbx_core::DbxResult<()> {
    let db = Database::open_in_memory()?;
    
    // ... 데이터가 포함된 테이블 등록 ...
    
    let results = db.execute_sql("SELECT * FROM users")?;
    
    Ok(())
}

특정 컬럼 선택:

let results = db.execute_sql("SELECT id, name, email FROM users")?;

컬럼 별칭 (Alias):

let results = db.execute_sql(
    "SELECT id AS user_id, name AS full_name FROM users"
)?;

WHERE 절

기본 필터링:

let results = db.execute_sql(
    "SELECT * FROM users WHERE age > 30"
)?;

다중 조건:

let results = db.execute_sql(
    "SELECT * FROM users WHERE age > 30 AND city = 'Seoul'"
)?;

비교 연산자:

// 같음
"SELECT * FROM users WHERE status = 'active'"

// 같지 않음
"SELECT * FROM users WHERE status != 'deleted'"

// 크다 / 작다
"SELECT * FROM orders WHERE amount > 1000"
"SELECT * FROM orders WHERE amount <= 500"

// LIKE 패턴 매칭
"SELECT * FROM users WHERE email LIKE '%@gmail.com'"

// IN 연산자
"SELECT * FROM users WHERE city IN ('Seoul', 'Busan', 'Incheon')"

// BETWEEN (범위)
"SELECT * FROM orders WHERE created_at BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-12-31'"

ORDER BY 절

오름차순 정렬:

let results = db.execute_sql(
    "SELECT * FROM users ORDER BY age ASC"
)?;

내림차순 정렬:

let results = db.execute_sql(
    "SELECT * FROM users ORDER BY created_at DESC"
)?;

다중 컬럼 정렬:

let results = db.execute_sql(
    "SELECT * FROM users ORDER BY city ASC, age DESC"
)?;

LIMIT 절

결과 개수 제한:

let results = db.execute_sql(
    "SELECT * FROM users LIMIT 10"
)?;

Offset과 함께 사용:

let results = db.execute_sql(
    "SELECT * FROM users LIMIT 10 OFFSET 20"
)?;

집계 함수 (Aggregate Functions)

COUNT

모든 행 개수:

let results = db.execute_sql(
    "SELECT COUNT(*) FROM users"
)?;

Null이 아닌 값 개수:

let results = db.execute_sql(
    "SELECT COUNT(email) FROM users"
)?;

중복 제거 후 개수:

let results = db.execute_sql(
    "SELECT COUNT(DISTINCT city) FROM users"
)?;

SUM

숫자 컬럼 합계:

let results = db.execute_sql(
    "SELECT SUM(amount) FROM orders"
)?;

AVG

평균값:

let results = db.execute_sql(
    "SELECT AVG(age) FROM users"
)?;

GROUP BY

기본 그룹화

단일 컬럼 기준 그룹화:

let results = db.execute_sql(
    "SELECT city, COUNT(*) FROM users GROUP BY city"
)?;

다중 컬럼 기준 그룹화:

let results = db.execute_sql(
    "SELECT city, status, COUNT(*) 
     FROM users 
     GROUP BY city, status"
)?;

HAVING 절

그룹화된 결과 필터링:

let results = db.execute_sql(
    "SELECT city, COUNT(*) as user_count
     FROM users 
     GROUP BY city
     HAVING user_count > 100"
)?;

JOIN 연산

INNER JOIN

두 테이블 조인:

let results = db.execute_sql(
    "SELECT u.id, u.name, o.order_id, o.amount
     FROM users u
     INNER JOIN orders o ON u.id = o.user_id"
 )?;

스칼라 함수 (Scalar Functions)

문자열 함수

"SELECT UPPER(name), LOWER(email) FROM users"
"SELECT name, LENGTH(name) FROM users"
"SELECT CONCAT(first_name, ' ', last_name) FROM users"

수학 함수

"SELECT ABS(balance) FROM accounts"
"SELECT ROUND(price, 2) FROM products"

쿼리 최적화

Projection Pushdown

DBX는 저장소 계층에서 필요한 컬럼만 읽도록 자동으로 최적화합니다.

Predicate Pushdown

WHERE 절의 필터가 스캔 단계에서 즉시 적용됩니다.

벡터화 실행 (Vectorized Execution)

쿼리 실행 시 SIMD 벡터화를 자동으로 활용합니다.

GPU 가속 활용

GPU 기능이 활성화된 경우, 특정 작업들이 자동으로 가속화됩니다:

집계 (SUM, COUNT 등)
필터링 (WHERE 절)
GROUP BY 작업
Hash 조인

다음 단계

CRUD 작업 — 기본 데이터베이스 작업
트랜잭션 — SQL과 트랜잭션 함께 사용하기
GPU 가속 — SQL 쿼리 가속화하기
API 레퍼런스 — 전체 SQL API 문서