Python으로 MySQL 다루기

# SELECT로 전체 조회하기

## 전체 조회 패턴

```python
import pymysql

conn = pymysql.connect(
    host='localhost', user='root', password='',
    db='mydb', charset='utf8'
)
try:
    with conn.cursor() as cursor:
        cursor.execute('SELECT * FROM sensor_log')
        result = cursor.fetchall()
    conn.commit()
finally:
    conn.close()

for row in result:
    print(row)
```

`result`는 **tuple의 tuple**로 반환된다.

```
(1, datetime.datetime(2024,1,1,9,0,0), 'sensor_a', 22.1)
(2, datetime.datetime(2024,1,1,9,0,0), 'sensor_b', 35.7)
...
```

---

## fetch 함수 세 가지

| 함수 | 동작 | 반환 타입 |
|------|------|-----------|
| `fetchall()` | 쿼리 결과 전체 반환 | `tuple of tuple` |
| `fetchone()` | 결과 중 첫 행만 반환 | `tuple` 또는 `None` |
| `fetchmany(n)` | 결과 중 n행만 반환 | `tuple of tuple` |

```python
# fetchone: 한 행만 필요할 때
cursor.execute('SELECT COUNT(*) FROM sensor_log')
count = cursor.fetchone()[0]

# fetchmany: 페이지 단위로 처리할 때
cursor.execute('SELECT * FROM sensor_log')
while True:
    rows = cursor.fetchmany(100)
    if not rows:
        break
    process(rows)
```

---

## 컬럼 이름과 함께 받기

기본 cursor는 tuple을 반환한다. `DictCursor`를 쓰면 dict로 받을 수 있다.

```python
conn = pymysql.connect(
    host='localhost', user='root', password='',
    db='mydb', charset='utf8'
)
try:
    with conn.cursor(pymysql.cursors.DictCursor) as cursor:
        cursor.execute('SELECT * FROM sensor_log LIMIT 5')
        rows = cursor.fetchall()
finally:
    conn.close()

for row in rows:
    print(row['sensor'], row['value'])
```

`DictCursor`를 쓰면 인덱스 대신 컬럼명으로 값에 접근할 수 있어 코드가 읽기 쉬워진다.

---

## 결과를 DataFrame으로

pandas를 쓰는 환경에서는 바로 DataFrame으로 변환할 수 있다.

```python
import pandas as pd

try:
    with conn.cursor() as cursor:
        cursor.execute('SELECT * FROM sensor_log')
        rows = cursor.fetchall()
        cols = [d[0] for d in cursor.description]  # 컬럼명
finally:
    conn.close()

df = pd.DataFrame(rows, columns=cols)
print(df.head())
```

`cursor.description`은 `[(컬럼명, 타입, ...), ...]` 형태다.

SELECT로 전체 조회하기

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