[IT 데이터] SQL과 파이썬의 차이는? 기초용어정리

📌 SQL과 Python의 차이점

SQL과 Python은 서로 다른 목적으로 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 주요 차이점을 간단히 정리해 볼게요.

🔹 1. 기본 개념

구분SQLPython

정의	데이터베이스를 다루는 질의(Query) 언어	범용 프로그래밍 언어
사용 목적	데이터 검색, 삽입, 수정, 삭제 (DB 관리)	웹 개발, 데이터 분석, 머신러닝, 자동화 등
주요 사용 환경	MySQL, PostgreSQL, Oracle, MS SQL 등	웹 개발, 데이터 분석, 자동화, AI 등
실행 방식	선언형 (어떤 데이터를 원하는지 작성)	절차형 (어떤 순서로 처리할지 작성)

🔹 2. 사용 예제 비교

(1) 데이터 조회 (SELECT)

✅ SQL (데이터베이스에서 조회)

sql

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SELECT * FROM 고객 WHERE 나이 > 30;

👉 결과: 고객 테이블에서 나이가 30 이상인 데이터 가져오기

✅ Python (리스트에서 필터링)

python

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고객 = [{"이름": "홍길동", "나이": 35}, {"이름": "김철수", "나이": 28}] 결과 = [x for x in 고객 if x["나이"] > 30] print(결과) # [{'이름': '홍길동', '나이': 35}]

👉 결과: 리스트에서 나이가 30 이상인 데이터 추출

(2) 데이터 삽입 (INSERT)

✅ SQL

INSERT INTO 고객 (이름, 나이) VALUES ('홍길동', 35);

👉 결과: 데이터베이스에 고객 추가

✅ Python (리스트에 데이터 추가)

고객.append({"이름": "홍길동", "나이": 35})

👉 결과: 리스트에 새로운 고객 추가

🔹 3. SQL과 Python은 어떻게 같이 사용할까?

SQL과 Python은 데이터 분석 및 백엔드 개발에서 함께 사용되는 경우가 많습니다.

✅ Python에서 SQL 실행 (예: MySQL 연동)

import sqlite3 # 데이터베이스 연결 conn = sqlite3.connect("database.db") cursor = conn.cursor() # SQL 실행 cursor.execute("SELECT * FROM 고객 WHERE 나이 > 30") 결과 = cursor.fetchall() # 출력 print(결과) # 연결 종료 conn.close()

👉 결과: Python이 SQL을 실행하고 데이터 조회

📌 정리하면?

SQLPython

역할	데이터 저장 & 관리	데이터 처리 & 응용
주요 기능	데이터 조회, 삽입, 수정, 삭제	데이터 분석, 웹 개발, AI, 자동화
실행 방식	선언형 (필요한 데이터 요청)	절차형 (어떤 방식으로 처리할지 작성)
사용 환경	데이터베이스 (MySQL, PostgreSQL, Oracle 등)	웹 개발, AI, 데이터 분석, 자동화 등

👉 SQL은 데이터베이스에서 정보를 저장하고 검색하는 용도,
👉 Python은 데이터를 가공하고 활용하는 용도

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