이전 글인 'SQL의 핵심, 여러 테이블을 다루는 조인(LEFT OUTER JOIN, RIGHT OUTER JOIN)'에서는
여러가지 종류의 조인들 중에서도 특히 실무에서의 활용도가 높은 LEFT OUTER JOIN과 RIGHT OUTER JOIN에 대해서 배워보았습니다. 그런데 이밖에도 다양한 종류의 조인들이 있는데요. 아래에 설명할 조인들도, 알아두면 필요한 경우에 아주 유용하게 사용할 수 있습니다. 실무에서 종종 듣게될 용어들이기도 하구요. 어떤 것들이 있는지 하나씩 배워봅시다.
(1) INNER JOIN
INNER JOIN이라는 것을 배워보겠습니다. 아래와 같이 축구 선수의 이름과 소속팀 정보를 담고 있는 player 테이블과, 각 축구팀의 이름과 축구팀이 속한 지역명 정보를 담고 있는 team 테이블이 있다고 해봅시다.
아래의 SQL 문은 이 두 테이블을 INNER JOIN 하는 SQL 문인데요.
INNER JOIN은, 두 테이블의 row들 중에서, ON 절에 있는 기준을 만족하는 값을 가진 row들만 서로 이어붙이는 조인입니다.
이전 글에서 배운 LEFT(RIGHT) OUTER JOIN에서는 기준 테이블이라는 개념이 있었습니다. 일단 기준 테이블을 놓고, ON 절에 있는 기준에 따라 상대 테이블의 row들을 이어붙이는 방식이었죠.
하지만 INNER JOIN은 기준 테이블이라는 개념이 없습니다. 단지, 두 테이블에서 ON 절에 적힌 기준을 만족하는 값이 있는 각 테이블의 row들을 서로 이어붙일 뿐이죠.
그러니까 지금 ON 절에 보이는 것처럼 player 테이블의 team_name 컬럼과, team 테이블의 team_name 컬럼을 기준으로 했을 때, 서로 같은 값을 가진 row들끼리만 이어붙인다는 겁니다. 그래서 지금 조인 결과를 보면, 두 테이블에서 모두 발견할 수 있는 팀 이름들을(blueclub, codeit_Go, Fireshoot, superkick)가진 row들끼리 이어붙여진 것을 알 수 있습니다. 이렇게 INNER JOIN은 두 테이블 사이에 일치하는 값을 가진 row들만 이어붙이는 작업이기 때문에, 일종의 교집합을 구하는 조인이라고 생각하시면 됩니다.
(2) NATURAL JOIN
위와 같은 예시를 사용해서 NATURAL JOIN이라는 것을 배워보겠습니다.
지금 두 테이블에는 team_name이라는, 같은 이름의 컬럼이 있는데요. 이 두 컬럼을 기준으로 조인을 하면 축구 선수가 속한 축구팀과 축구팀의 기반 지역을 한눈에 볼 수 있을 것 같습니다. 두 테이블을 INNER JOIN 해보겠습니다.
우리가 예상한 대로 조인이 잘 됩니다.
그런데 이런 식의 조인도 가능합니다.
저는 INNER JOIN이라고 쓴 부분을 NATURAL JOIN으로 바꾸었고, 조인 조건을 나타내는 ON 절을 아예 삭제해버렸는데요. NATURAL JOIN이 뭘까요? NATURAL JOIN은 두 테이블에서 같은 이름의 컬럼을 찾아서 자동으로 그것들의 조인 조건을 설정하고, INNER JOIN을 해주는 조인입니다. 우리말로는 자연 조인이라고도 하는데요.
이때까지 조인을 할 때마다 조인 조건을 설정했던 것과는 달리 NATURAL JOIN은 조인 조건을 자동으로 설정해주기 때문에 ON 절을 쓸 필요가 없습니다. 단어 뜻 그대로 별도의 조인 조건 설정 없이, 자연스럽게 진행되는 조인인 거죠.
사실 두 테이블에 같은 이름의 컬럼이 있더라도 NATURAL JOIN을 쓰기보다는 우리가 배운 조인을 쓰고 ON 절에 조인 조건을 명시해주는 것이 좋습니다. NATURAL JOIN을 해버리면 SQL 문을 보더라도, 테이블 구조를 모르는 사람이라면 어떤 컬럼들을 기준으로 조인이 될지 알 수 없으니까요. 하지만 여러분은 NATURAL JOIN이 사용된 SQL 문을 만나더라도, 해석할 수 있어야하기 때문에 알려드리는 겁니다.
(3) CROSS JOIN
CROSS JOIN은
한 테이블의 하나의 row에 다른 테이블의 모든 row들을 매칭하고,
그 다음 row에서도 또, 다른 테이블의 모든 row들을 매칭하는 것을 반복함으로써
두 테이블의 row들의 모든 조합을 보여주는 조인입니다.
잠깐 아래 그림을 보세요.
지금 어떤 사이트의 회원 정보를 담고있는 member라는 테이블과 상품 정보를 담고 있는 stock 테이블을 CROSS JOIN 했습니다. 그랬더니
codeit@naver.com 회원을 나타내는 row에 stock 테이블의 모든 row들이 매칭되어서 표시되었죠? 그리고 그 아래에는 또 그 다음 회원에 대해서 같은 작업을 한 결과가 표시되고, 그 다음에는 또 그런 결과가 표시되는 식으로 해서 두 테이블의 row들의 모든 조합이 표시됩니다.
테이블 하나를 잠깐 하나의 집합이라고 생각해봅시다. 그럼 각 row는 하나의 원소가 되겠죠? 방금처럼 두 집합의 모든 원소들의 조합을 나타내는 것을 수학의 집합 이론에서는 카르테시안 곱(Cartesian Product)이라고 하는데요. CROSS JOIN은 두 테이블의 Cartesian Product를 구하는 조인인 겁니다.
이 CROSS JOIN은 어떤 경우에 사용할 수 있을까요? 예를 들어, 여러 종류의 의류들 중에서도 상의들의 정보가 담긴 테이블, 하의들의 정보가 담긴 테이블이 있다고 해봅시다. 이때, 옷을 입을 때의 상-하의 조합들을 한눈에 보고싶은 경우에 CROSS JOIN을 사용하면 되겠죠? 하지만 일반적인 경우에는 잘 쓸 일이 없는 종류의 조인이기는 합니다.
(4) SELF JOIN
SELF JOIN은 조인 방식에 있어서 새로운 조인은 아닙니다. SELF JOIN은 셀프라는 단어의 뜻 그대로 테이블이 자기 자신과 조인을 하는 경우를 말합니다. SELF JOIN이라고 해서 헷갈릴 필요는 없습니다. 그냥 서로 별개인 두 테이블을 조인하는 것처럼 생각하시면 되는데요. 어떤 경우에 이런 조인이 필요할까요? 아래 그림을 보세요.
지금 저는 어떤 사이트의 회원 정보를 담고 있는 member 테이블을 SELF JOIN 하고 있습니다. 지금 같은 테이블이기 때문에 그 이름 구별을 하기 위해서 각각 다른 alias(m1, m2)를 주었습니다. 그리고 두 테이블의 age 컬럼을 조인 기준으로 해서 LEFT OUTER JOIN을 했죠? 그 결과를 보니 어떤가요.
지금 각 회원마다 자신과 동갑인 다른 회원들(본인 포함)이 함께 출력되는 것을 알 수 있습니다. 예를 들어 codeit@naver.com 회원이 지금 28살인데 동갑인 회원으로 captainGOGO03@~, pooh_man@~ 회원이 있다는 것을 알 수 있네요. 이렇게 SELF JOIN을 통해 하나의 테이블 안에서 다양한 정보들을 추출해볼 수 있습니다.
또다른 예시를 살펴볼까요?
지금 보면 employee라는 테이블에 id(Primary key), name(직원의 이름), department(소속 부서), boss(직속 상사의 id 값) 컬럼이 있습니다. 지금 boss 컬럼의 값들은 결국 같은 테이블의 id 컬럼에 있는 값들 중 하나인데요. 어떤 직원의 직속 상사도 당연히 그 회사의 직원일 테니까 당연한 겁니다.
이 상태에서 잠깐 SELFT JOIN을 해볼게요.
employee 테이블의 boss 컬럼과 id 컬럼을 기준으로 LEFT OUTER JOIN인 SELF JOIN을 했더니 각 직원 옆에 직속 상사 정보도 함께 뜨죠?
이 결과에서 같은 방식으로 한번 더 SELFT JOIN을 해볼게요.
LEFT OUTER JOIN인 SELF JOIN을 한번 더 하니까, 한 직원의, 직속 상사의, 직속 상사까지도 볼 수가 있습니다. 결과를 보니 경영관리부의 '서종민'이라는 분이 CEO인 것 같네요. 직속 상사 정보가 없고, 다른 직원들 입장에서 가장 멀리 있는 직속 상사인 걸 보니까 말이죠.
방금 본 것처럼 SELF JOIN은 조인 방식에 있어서 뭔가 새로운 조인은 아닙니다. 다만, 같은 테이블을 마치 별도의 테이블인 것처럼 간주하고 조인이 진행된다는 점에서 특색이 있는 조인인데요.
방금 보신 것처럼 SELF JOIN을 하면 하나의 테이블에 담긴 데이터를 다양한 관점에서 바라볼 수 있게 됩니다.
(5) Non-Equi 조인
자, 마지막으로 이때까지 우리가 살펴봤던 조인과는 전혀 다른 성격의 조인을 살펴보겠습니다. 이때까지 우리는 조인 조건을 설정할 때 두 컬럼의 값이 같은지를 기준으로 했습니다. 즉, 조인 조건에 항상 등호(=)를 사용해왔죠.
그런 조인들은 Equi 조인이라고 합니다. Equi는 Equality Condition의 줄임말로 동등 조건을 의미합니다. 이때까지 우리가 해온 조인은 모두 동등 조건을 판단하는 Equi 조인이었습니다.
하지만 동등 조건이 아닌 다른 종류의 조건을 사용해서 조인을 할 수도 있는데요. 이런 조인을 Non-Equi 조인이라고 합니다. 바로 그 예를 보여드릴게요.
지금 저는 member 테이블과 item 테이블을 LEFT OUTER JOIN 했습니다. 그런데 ON 뒤의 조인 조건을 보니 뭔가 좀 이상하죠? 등호가 아니라 부등호(<)가 들어있는데요.
실행결과를 보면 member 테이블의 sign_up_day(회원의 사이트 가입일)보다 더 이후인 registration_date(상품이 사이트에 등록된 날)을 가진 item들이 연결되었습니다. 이 결과를 보면, 특정 회원이 가입한 이후에 사이트에 올라온 상품들이 무엇인지 확인할 수 있는데요. 좀더 스크롤을 내려볼게요.
지금 가장 최근에 가입한 두 회원 이후로는 새롭게 사이트에 올라온 상품들은 없는 상태라는 걸 알 수 있습니다. 2019년 11월 23일 이후로는 사이트에 새롭게 올라온 상품들이 없네요.
Non-Equi 조인이 뭔지 잘 이해되시나요? 사실 Non-Equi 조인은 Equi 조인만큼 보편적으로 사용되지는 않지만 방금 본 것처럼 특정 조건에서는 충분히 유용하게 사용될 수 있는 조인이기 때문에 알아두시는 게 좋습니다. 그리고 Non-Equi 조인에서는 방금 본 부등호 말고도 다양한 조건 표현식이 사용될 수 있는데요. 이 부분은 Non-Equi 조인이라고 검색해서 직접 찾아보시길 추천합니다.
이제 Non-Equi 조인이라는 게 있다는 걸 알게 됐으니까, 나중에 ON절에서 등호(=)가 없는 조건 표현식을 보더라도 당황하지 마세요!
자, 이때까지 다양한 종류의 조인에 대해서 배워봤습니다. 이전 글에서 배운 LEFT(RIGHT) OUTER JOIN과 이번 글에서 배운 조인들만 잘 이해한다면 여러분은 이제 조인 준전문가(^^)라고 할 수 있는데요.
하지만 코드잇에서는
- 어떤 상황에서 이런 조인을 써서 문제를 해결해야하는 건지,
- 조인과 그루핑(Grouping) 같은 기능들을 SQL 문에서 어떻게 섞어서 쓸 수 있는지,
- 조인 뿐만 아니라 다른 방식으로 테이블을 연결하는 작업에는 뭐가 있는지
등에 관해 보다 다채로운 내용들을 가르치고 있습니다.
게다가 코드잇의 SQL 수업은 여러분이 직접 SQL 문을 작성하고 실행해서, 결과를 바로 볼 수 있는 인터랙티브한 실행 환경이 있다는 점이 매력적인데요.
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