MSSQL CREATE TABLE 명령어 완벽 가이드

🗄️ CREATE TABLE 기본 개념과 역할

MSSQL에서 CREATE TABLE 명령어는 새로운 테이블을 생성하기 위해 사용됩니다.
테이블은 데이터베이스 내에서 데이터를 저장하는 기본 단위이며, 행(row)과 열(column) 구조로 구성됩니다.
각 열은 특정한 데이터 타입을 가지며, 이로 인해 저장할 수 있는 데이터의 종류와 형식이 결정됩니다.

CREATE TABLE 명령어를 사용할 때는 단순히 컬럼을 나열하는 것만이 아니라, 해당 컬럼의 제약 조건을 함께 정의하는 것이 중요합니다.
예를 들어, 중복을 허용하지 않는 기본 키(PRIMARY KEY), 특정 조건을 만족해야 하는 체크 제약 조건(CHECK), 다른 테이블과의 관계를 설정하는 외래 키(FOREIGN KEY) 등이 있습니다.

📌 CREATE TABLE의 필수 요소

• 📝테이블 이름을 지정
• 📊각 컬럼의 컬럼명과 데이터 타입 정의
• 🔒PRIMARY KEY, FOREIGN KEY, UNIQUE, CHECK 등의 제약 조건 설정
• ⚙️NULL 허용 여부(NULL / NOT NULL) 지정

CREATE TABLE Users (
    UserID INT PRIMARY KEY,
    UserName NVARCHAR(50) NOT NULL,
    Email NVARCHAR(100) UNIQUE,
    CreatedDate DATETIME DEFAULT GETDATE()
);

위 예제에서는 Users라는 이름의 테이블을 만들고, 각 컬럼에 맞는 데이터 타입과 제약 조건을 설정했습니다.
이렇게 설계하면 중복 방지, 데이터 무결성 확보, 기본값 설정 등이 가능해집니다.
이후 INSERT, UPDATE, DELETE 등의 명령어를 통해 데이터를 조작할 수 있습니다.

⚙️ 데이터 타입 선택과 정의 방법

CREATE TABLE 명령어에서 데이터 타입은 테이블 설계의 핵심 요소 중 하나입니다.
올바른 데이터 타입을 선택하면 저장 공간을 효율적으로 활용하고, 데이터 처리 속도를 높일 수 있습니다.
반대로 부적절한 타입 선택은 성능 저하와 불필요한 용량 낭비로 이어질 수 있습니다.

📌 주요 데이터 타입 분류

📌 데이터 타입 선택 시 유의점

• ⚡데이터의 최대 범위를 고려하여 타입 결정
• 📏불필요하게 큰 크기 지정은 성능 저하로 이어질 수 있음
• 🔄다른 시스템과의 호환성 고려
• 🗂️정규화 설계와 함께 데이터 타입 선택

데이터 타입을 잘못 지정하면, 이후 ALTER TABLE로 수정해야 하는 불편함이 생기며 대량 데이터 처리 시 성능 저하가 심각해질 수 있습니다.
따라서 처음 설계 단계에서 신중하게 선택하는 것이 중요합니다.

🔒 제약 조건 설정으로 데이터 무결성 확보

MSSQL에서 제약 조건(Constraints)은 테이블에 저장되는 데이터의 규칙을 정의하여 데이터 무결성을 보장하는 중요한 요소입니다.
적절한 제약 조건을 설정하면 잘못된 데이터 입력을 방지하고, 데이터베이스의 신뢰성을 높일 수 있습니다.

📌 주요 제약 조건 종류

📌 제약 조건 예제

CREATE TABLE Orders (
    OrderID INT PRIMARY KEY,
    OrderDate DATETIME NOT NULL DEFAULT GETDATE(),
    CustomerID INT NOT NULL,
    TotalAmount DECIMAL(10,2) CHECK (TotalAmount >= 0),
    FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES Customers(CustomerID)
);

이 예제에서 Orders 테이블은 주문 번호를 고유하게 식별하는 PRIMARY KEY를 갖고,
주문 금액이 0 이상이어야 한다는 CHECK 조건과, 고객 정보를 참조하는 FOREIGN KEY를 포함합니다.
이렇게 제약 조건을 함께 설정하면 데이터 입력 시 잘못된 값이 저장되는 것을 미연에 방지할 수 있습니다.

🛠️ CREATE TABLE 구문 예제와 실습

CREATE TABLE 명령어는 다양한 형태로 작성할 수 있으며, 테이블 구조와 목적에 따라 구문을 조합해 사용합니다.
아래 예시는 고객과 주문 정보를 저장하는 두 개의 테이블을 생성하는 방법을 보여줍니다.

📌 기본 예제

CREATE TABLE Customers (
    CustomerID INT PRIMARY KEY,
    Name NVARCHAR(50) NOT NULL,
    Email NVARCHAR(100) UNIQUE,
    JoinDate DATETIME DEFAULT GETDATE()
);

CREATE TABLE Orders (
    OrderID INT PRIMARY KEY,
    OrderDate DATETIME DEFAULT GETDATE(),
    CustomerID INT NOT NULL,
    TotalAmount DECIMAL(10,2) CHECK (TotalAmount >= 0),
    FOREIGN KEY (CustomerID) REFERENCES Customers(CustomerID)
);

위 코드에서는 Customers 테이블과 Orders 테이블을 생성하고,
FOREIGN KEY를 통해 고객과 주문 간의 관계를 설정했습니다.
이러한 설계는 데이터 참조 무결성을 유지하는 데 매우 효과적입니다.

📌 실습 팁

• 🧪작은 규모의 테스트 데이터베이스를 만들어 실습 환경에서 먼저 실행해보기
• 📂실제 데이터 입력 전 샘플 데이터를 넣고 동작 확인
• 🛡️제약 조건이 올바르게 작동하는지 에러 테스트 수행

💡 성능 향상을 위한 테이블 설계 팁

CREATE TABLE을 사용할 때 성능을 고려한 설계는 대규모 데이터 처리 환경에서 매우 중요한 요소입니다.
단순히 데이터를 저장하는 것이 아니라, 검색 속도와 데이터 무결성을 모두 만족시키는 구조를 만드는 것이 핵심입니다.

📌 성능 최적화 체크리스트

• 📌검색 조건에 자주 사용되는 컬럼에 인덱스 생성
• 📏컬럼의 데이터 타입 크기를 필요 이상으로 크게 설정하지 않기
• 🔗JOIN 연산이 잦은 경우 외래 키 관계와 인덱스를 적절히 조합
• 🗂️자주 조회되는 데이터는 별도의 뷰(View)나 인덱싱된 뷰로 구성
• 🛠️향후 구조 변경 가능성을 고려하여 유연한 설계 적용

📌 인덱스 예제

-- 고객 이메일에 인덱스 생성
CREATE INDEX IX_Customers_Email
ON Customers(Email);

-- 주문 날짜별 조회 속도 향상을 위한 인덱스
CREATE INDEX IX_Orders_OrderDate
ON Orders(OrderDate);

인덱스는 조회 성능을 크게 향상시키지만, 데이터 입력과 수정 시에는 부하가 발생할 수 있습니다.
따라서 읽기 비중이 높은 테이블에 적합하며, 쓰기 작업이 많은 경우에는 인덱스 수를 최소화하는 것이 좋습니다.

❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)