SELECT

0개 이상의 테이블에서 데이터 행을 검색합니다.

참고

이 주제에서는 참조할 수 있는 요약 정보를 제공합니다. SELECT 및 SQL 언어에 대한 포괄적인 정보는 이 설명서에서 다루지 않습니다. Athena와 관련된 SQL 사용에 대한 자세한 내용은 Amazon Athena의 SQL 쿼리에 대한 고려 사항 및 제한 사항 및 Amazon Athena를 사용하여 SQL 쿼리 실행 단원을 참조하세요. 데이터베이스 생성, 테이블 생성 및 Athena의 테이블에서 SELECT 쿼리 실행에 대한 예제는 시작하기 항목을 참조하세요.

시놉시스

[ WITH with_query [, ...] ]
SELECT [ ALL | DISTINCT ] select_expression [, ...]
[ FROM from_item [, ...] ]
[ WHERE condition ]
[ GROUP BY [ ALL | DISTINCT ] grouping_element [, ...] ]
[ HAVING condition ]
[ { UNION | INTERSECT | EXCEPT } [ ALL | DISTINCT ] select ]
[ ORDER BY expression [ ASC | DESC ] [ NULLS FIRST | NULLS LAST] [, ...] ]
[ OFFSET count [ ROW | ROWS ] ]
[ LIMIT [ count | ALL ] ]

참고

SQL SELECT 문의 예약어는 큰따옴표로 묶어야 합니다. 자세한 내용은 SQL SELECT 문의 예약어 목록 단원을 참조하십시오.

파라미터

[ WITH with_query [, ....] ]

WITH를 사용하여 중첩 쿼리를 평면화하거나 하위 쿼리를 단순화할 수 있습니다.

Athena 엔진 버전 3부터 WITH 절을 사용하여 재귀 쿼리를 생성하는 작업이 지원됩니다. 최대 재귀 깊이는 10입니다.

WITH 절은 쿼리에서 SELECT 목록에 선행하고 SELECT 쿼리 내에서 사용할 하나 이상의 하위 쿼리를 정의합니다.

각각의 하위 쿼리는 FROM 절에서 참조할 수 있는 뷰 정의와 비슷한 임시 테이블을 정의합니다. 이러한 테이블은 쿼리를 실행할 때만 사용됩니다.

with_query 구문은 다음과 같습니다.

subquery_table_name [ ( column_name [, ...] ) ] AS (subquery)

위치:

• subquery_table_name은 WITH 절 하위 쿼리의 결과를 정의하는 임시 테이블의 고유한 이름입니다. 각각의 subquery에는 FROM 절에서 참조될 수 있는 테이블 이름이 있어야 합니다.

• column_name [, ...]은 출력 열 이름의 선택적 목록입니다. 열 이름의 수는 subquery로 정의되는 열 개수보다 적거나 같아야 합니다.

• subquery는 임의의 쿼리 설명문입니다.

[ ALL | DISTINCT ] select_expression

select_expression는 선택하려는 행을 결정합니다. select_expression은 다음 형식 중 하나를 사용할 수 있습니다.

expression [ [ AS ] column_alias ] [, ...]

row_expression.* [ AS ( column_alias [, ...] ) ]

relation.*

*

• expression [ [ AS ] column_alias ] 구문은 출력 열을 지정합니다. 선택적 [AS] column_alias 구문은 출력에서 열에 사용할 사용자 지정 제목 이름을 지정합니다.

• row_expression.* [ AS ( column_alias [, ...] ) ]의 경우에, row_expression은 임의의 데이터 유형 ROW의 표현식입니다. 행의 필드는 결과에 포함할 출력 열을 정의합니다.

• relation.*의 경우, relation의 열이 결과에 포함됩니다. 이 구문에서는 열 별칭을 사용할 수 없습니다.

• 별표 *는 모든 열이 결과 집합에 포함되도록 지정합니다.

• 결과 집합에서 열의 순서는 select 표현식이 지정한 순서와 동일합니다. select 표현식이 여러 열을 반환하는 경우 열 순서는 소스 관계 또는 행 유형 표현식에 사용된 순서를 따릅니다.

• 열 별칭을 지정하면 별칭이 기존 열 또는 행 필드 이름보다 우선합니다. select 표현식에 열 이름이 없는 경우 인덱스가 0인 익명 열 이름(_col0, _col1, _col2, ...)이 출력에 표시됩니다.

• 기본값은 ALL입니다. ALL을 사용하면 마치 생략된 것처럼 처리됩니다. 모든 열에 대한 모든 행이 선택되고 중복이 유지됩니다.

• 열에 중복된 값이 포함되어 있는 경우 고유 값만 반환하려면 DISTINCT를 사용합니다.

FROM from_item [, ...]

아래에 설명된 대로 from_item이 뷰, 조인 생성 또는 하위 쿼리가 될 수 있는 쿼리 입력을 나타냅니다.

from_item은 다음 중 하나일 수 있습니다.

• table_name [ [ AS ] alias [ (column_alias [, ...]) ] ]

  table_name이 행을 선택할 대상 테이블의 이름인 경우 alias는 SELECT 설명의 출력을 제공할 이름이고 column_alias는 지정된 alias에 대한 열을 정의합니다.

-또는-

• join_type from_item [ ON join_condition | USING ( join_column [, ...] ) ]

  여기에서 join_type은 다음 중 하나입니다.

  • [ INNER ] JOIN

  • LEFT [ OUTER ] JOIN

  • RIGHT [ OUTER ] JOIN

  • FULL [ OUTER ] JOIN

  • CROSS JOIN

  • ON join_condition | USING (join_column [, ...]) join_condition을 사용하면 여러 테이블의 조인 키에 열 이름을 지정할 수 있으며 join_column을 사용하려면 join_column가 두 테이블에 모두 존재해야 합니다.

[ WHERE condition ]

사용자가 지정한 condition에 따라 결과를 필터링합니다. 여기서 condition에는 일반적으로 다음과 같은 구문이 있습니다.

column_name operator value [[[AND | OR] column_name operator value] ...]

연산자는 비교 연산자(=, >, <, >=, <=, <>, !=) 중 하나일 수 있습니다.

다음 하위 쿼리 표현식은 WHERE절에서 사용할 수도 있습니다.

• [NOT] BETWEEN integer_A AND integer_B – 다음 예시처럼 두 정수 사이의 범위를 지정합니다. 열 데이터 형식이 varchar인 경우 먼저 열을 정수로 변환해야 합니다.

  SELECT DISTINCT processid FROM "webdata"."impressions"
  WHERE cast(processid as int) BETWEEN 1500 and 1800
  ORDER BY processid

• [NOT] LIKE value - 지정된 패턴을 검색합니다. 다음 예시와 같이 백분율 기호(%)를 와일드카드 문자로 사용할 수 있습니다.

  SELECT * FROM "webdata"."impressions"
  WHERE referrer LIKE '%.org'

• [NOT] IN (value[, value[, ...]) - 다음 예시와 같이 열에 사용 가능한 값 목록을 지정합니다.

  SELECT * FROM "webdata"."impressions"
  WHERE referrer IN ('example.com','example.net','example.org')

[ GROUP BY [ ALL | DISTINCT ] grouping_expressions [, ...] ]

SELECT 설명의 출력을 일치하는 값의 행으로 나눕니다.

ALL 및 DISTINCT는 중복되는 그룹화 집합이 각각 다른 출력 행을 생성할지 결정합니다. 생략된 경우, ALL로 간주됩니다.

grouping_expressions를 사용하면 복합 그룹화 작업을 수행할 수 있습니다. 복합 그룹화(complex grouping) 연산을 수행하면 하나의 쿼리에 여러 집합을 집계해야 하는 분석을 수행할 수 있습니다.

grouping_expressions 요소는 다음과 입력 열에서 수행되는 모든 함수(예: SUM, AVG, 또는 COUNT)일 수 있습니다.

GROUP BY 식은 SELECT 설명 출력에 나타나지 않는 입력 열 이름별로 출력을 그룹화할 수 있습니다.

모든 출력 식은 집계 함수이거나 GROUP BY 절에 있는 열이어야 합니다.

단일 쿼리를 사용하여 여러 열 집합을 집계해야 하는 분석을 수행할 수 있습니다.

Athena는 GROUPING SETS, CUBE, ROLLUP을 사용한 복합적 집계를 지원합니다. GROUP BY GROUPING SETS은 그룹화할 여러 열 목록을 지정합니다. GROUP BY CUBE은 주어진 열 집합에 대해 가능한 모든 그룹화 집합을 생성합니다. GROUP BY ROLLUP은 주어진 열 집합에 대해 가능한 모든 소계를 생성합니다. 복합 그룹화 연산은 입력 열로 구성된 표현식에 대해 그룹화를 지원하지 않습니다. 열 이름만 허용됩니다.

흔히 UNION ALL을 사용해도 이러한 GROUP BY 작업과 동일한 결과를 얻을 수 있지만 GROUP BY를 사용하는 쿼리는 데이터를 한 번만 읽는 이점이 있는 데 비해 UNION ALL은 기본 데이터를 세 번 읽으며, 데이터 원본이 변경될 경우 일관성 없는 결과를 생성할 수 있습니다.

[ HAVING condition ]

집계 함수 및 GROUP BY 절과 함께 사용됩니다. condition을 만족하지 않는 그룹을 제거하여 어떤 그룹을 선택할지 제어합니다. 이 필터링은 그룹과 집계 처리가 완료된 후 적용됩니다.

[ { UNION | INTERSECT | EXCEPT } [ ALL | DISTINCT ] union_query] ]

UNION, INTERSECT, EXCEPT는 둘 이상의 SELECT 문 결과를 하나의 쿼리로 결합합니다. ALL 또는 DISTINCT는 최종 결과 집합에 포함된 열의 고유성을 제어합니다.

UNION은 첫 번째 쿼리의 결과 행을 두 번째 쿼리의 결과 행과 결합합니다. 중복된 항목을 제거하기 위해 UNION은 메모리를 소비하는 해시 테이블을 빌드합니다. 쿼리에서 중복 항목을 제거할 필요가 없는 경우 성능 향상을 위해 UNION ALL을 사용하는 것이 좋습니다. 다중 UNION 절은 괄호를 사용하여 처리 순서를 명시적으로 정의하지 않는 한 왼쪽에서 오른쪽으로 처리됩니다.

INTERSECT는 첫 번째 쿼리와 두 번째 쿼리의 결과에 모두 존재하는 행만 반환합니다.

EXCEPT는 두 번째 쿼리에서 찾은 행을 제외한 첫 번째 쿼리의 결과 행을 반환합니다.

ALL은 동일한 행이라 하더라도 모든 행을 포함시킵니다.

DISTINCT는 결합된 결과 집합에 고유한 행만 포함시킵니다.

[ ORDER BY expression [ ASC | DESC ] [ NULLS FIRST | NULLS LAST] [, ...] ]

하나 이상의 출력 expression으로 결과 집합을 정렬합니다.

절에 여러 식이 포함되어 있으면 결과 집합은 첫 번째 expression에 따라 정렬됩니다. 그리고 첫 번째 식에서 일치하는 값이 있는 행에 두 번째 expression이 적용되고, 세 번째도 동일하게 적용됩니다.

각 expression은 SELECT의 출력 열을 지정하거나 위치별로 출력 열의 서수를 1부터 지정할 수 있습니다.

ORDER BY는 GROUP BY 또는 HAVING 절 이후 마지막 단계로 평가됩니다. ASC 및 DESC는 결과를 오름차순이나 내림차순으로 정렬하도록 결정합니다.

오름차순 또는 내림차순 정렬 순서와 상관없이 기본 null 순서는 NULLS LAST입니다.

[ OFFSET count [ ROW | ROWS ] ]

OFFSET 절을 사용하여 결과 집합에서 여러 개의 선행 행을 삭제합니다. ORDER BY 절이 있는 경우 OFFSET 절은 정렬된 결과 집합에 대해 평가되며, 건너뛴 행이 삭제된 후에도 집합이 정렬된 상태로 유지됩니다. 쿼리에 ORDER BY 절이 없는 경우 삭제되는 행은 임의로 선택됩니다. OFFSET에 의해 지정된 수가 결과 집합의 크기와 같거나 더 크면 최종 결과는 비어 있습니다.

LIMIT [ count | ALL ]

결과 집합의 행 수를 count로 제한합니다. LIMIT ALL은 LIMIT 절 생략과 동일합니다. 쿼리에 ORDER BY 절이 없는 경우 결과는 임의입니다.

TABLESAMPLE [ BERNOULLI | SYSTEM ] (백분율)

샘플링 방법을 기반으로 테이블에서 행을 선택하는 선택적 연산자입니다.

BERNOULLI는 percentage의 확률로 테이블 샘플에 포함할 각 행을 선택합니다. 테이블의 모든 물리적 블록이 스캔되고 샘플 percentage와 실행 시간에 계산된 임의 값 사이의 비교를 기반으로 특정 행을 건너뜁니다.

SYSTEM을 사용하면 테이블이 데이터의 논리적 세그먼트로 나뉘고 이 세분 수준에서 테이블이 샘플링됩니다.

특정 세그먼트의 모든 행이 선택되거나 샘플 percentage와(과) 실행 시간에 계산된 임의 값 사이의 비교 결과에 따라 세그먼트를 건너뜁니다. SYSTEM 샘플링은 커넥터에 따라 다릅니다. 이 메서드는 독립적인 샘플링 확률을 보장하지 않습니다.

[ UNNEST (array_or_map) [WITH ORDINALITY] ]

배열 또는 맵을 관계로 확장합니다. 배열은 하나의 열로 확장됩니다. 맵은 두 개의 열(키, 값)로 확장됩니다.

복수의 인수로 UNNEST를 사용할 수 있습니다. 이 경우 가장 큰 카디널리티 인수와 동일한 개수의 행이 있는 여러 열로 확장됩니다.

다른 열은 null로 채워집니다.

WITH ORDINALITY 절은 끝에 순서 열을 추가합니다.

UNNEST는 일반적으로 JOIN과 함께 사용되며 JOIN 왼쪽의 관계에서 열을 참조할 수 있습니다.

Amazon S3의 소스 데이터에 대한 파일 위치 가져오기

테이블 행의 데이터에 대한 Amazon S3 파일 위치를 보려면 다음 예시처럼 SELECT 쿼리에 "$path"를 사용할 수 있습니다.

SELECT "$path" FROM "my_database"."my_table" WHERE year=2019;

이 쿼리는 다음과 같은 결과를 반환합니다.

s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/datasets_mytable/year=2019/data_file1.json

테이블의 데이터에 대한 S3 파일 이름 경로를 정렬된 고유 목록으로 반환하려면 다음 예시와 같이 SELECT DISTINCT 및 ORDER BY를 사용합니다.

SELECT DISTINCT "$path" AS data_source_file
FROM sampledb.elb_logs
ORDER By data_source_file ASC

경로가 없는 파일 이름만 반환하려면 다음 예시와 같이 regexp_extract 함수에 "$path"를 파라미터로 전달합니다.

SELECT DISTINCT regexp_extract("$path", '[^/]+$') AS data_source_file
FROM sampledb.elb_logs
ORDER By data_source_file ASC

특정 파일의 데이터를 반환하려면 다음 예시와 같이 WHERE 절에 파일을 지정합니다.

SELECT *,"$path" FROM my_database.my_table WHERE "$path" = 's3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/my_table/my_partition/file-01.csv'

자세한 내용과 예시는 지식 센터 문서 Athena 테이블의 행에 대한 Amazon S3 원본 파일을 확인하려면 어떻게 해야 합니까?를 참조하세요.

참고

Athena에서는 Hive 또는 Iceberg의 숨겨진 메타데이터 열 $bucket, $file_modified_time, $file_size 및 $partition을 보기에서 지원하지 않습니다.

작은따옴표의 이스케이프 처리

작은따옴표를 이스케이프 처리하려면 다음 예제와 같이 작은따옴표 앞에 다른 작은따옴표를 추가합니다. 이를 큰따옴표와 혼동하지 마십시오.

Select 'O''Reilly'

결과

O'Reilly

추가적인 리소스

Athena에서 SELECT 문 사용에 관한 자세한 내용은 다음 리소스를 참조하세요.

이에 대한 자세한 내용은	다음을 참조:
Athena에서 쿼리 실행	Amazon Athena를 사용하여 SQL 쿼리 실행
SELECT를 사용해 테이블 생성	쿼리 결과에서 테이블 생성(CTAS)
SELECT 쿼리의 데이터를 다른 테이블에 삽입	INSERT INTO
SELECT 문에서 내장 함수 사용	Amazon Athena의 함수
SELECT 문에서 사용자가 정의한 함수 사용	사용자 정의 함수를 사용한 쿼리
데이터 카탈로그 메타데이터 쿼리	AWS Glue Data Catalog 쿼리