조인2 - 외부 조인과 기타 조인

외부 조인1

내부 조인은 양쪽 테이블에 모두 존재하는 교집합을 찾는 조인 방법이다. 하지만, 실무에서는 종종 짝이 없는, 소외된 데이터를 찾아야 할 때가 있다.

외부 조인의 필요성

내부 조인으로는 주문 기록이 없는 고객을 찾을 수 없다. 이런 경우 외부 조인이 필요하다. 외부 조인을 사용하면 한쪽 테이블에만 존재하는 데이터도 결과에 포함시킬 수 있다.

이처럼 한쪽에는 데이터가 있지만, 다른 한쪽에는 없는 데이터까지 모두 포함해서 보고 싶을 때 사용하는 기술이 바로 외부 조인이다.

외부 조인의 필요성 및 개념

외부 조인의 필요성

외부 조인은 두 테이블을 조인할 때, 특정 테이블의 데이터는 ON 조건에 맞지 않더라도 모두 결과에 포함시키는 방법이다.

이때 기준이 되는 테이블이 어느쪽이냐에 따라서 LEFT OUTER JOIN, RIGHT OUTER JOIN 으로 나뉜다. 그리고 교집합 영역은 물론이고, 기준이 되는 테이블의 데이터는 결과에 모두 포함한다.

실습1 : LEFT JOIN 으로 '한 번도 주문하지 않은 고객' 찾기

첫 번째 질문, "한 번도 주문하지 않은 고객은 누구인가?" 에 답을 찾아보자. 이 질문의 기준은 '고객'이다. 따라서 users 테이블이 LEFT JOIN 의 왼쪽에 위치한다.

1. users 를 기준으로 orders 테이블 LEFT JOIN 하기

SELECT
    u.user_id,
    u.name,
    o.user_id,
    o.order_id
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id
ORDER BY u.user_id;

[조인 결과 - LEFT JOIN]

1. NULL 인 데이터만 필터링하기

SELECT
    u.user_id,
    u.name,
    u.email
FROM users AS u
LEFT JOIN orders AS o ON u.user_id = o.user_id
WHERE o.order_id IS NULL;

[실행 결과]

RIGHT JOIN 도 기준이 되는 테이블을 어디로 할 것인지만 바꾸어서 생각하보면 동작 방식은 동일하다!

LEFT JOIN, RIGHT JOIN 의 선택

LEFT JOIN 과 RIGHT JOIN 은 서로 위치를 바꾸어 사용할 수 있다.

실무에서는 LEFT JOIN 이 RIGHT JOIN 을 훨씬 많이 사용한다.

보통 분석의 기준이 되는 테이블을 FROM 절에 먼저 쓰고, 필요한 정보를 담은 다른 테이블들을 LEFT JOIN 으로 하나씩 붙여나가는 방식으로 쿼리를 작성하는 것이 더 직관적이기 때문이다.

조인의 특징

두 테이블을 조인할 때 어떤 경우 행이 더 늘어나고 어떤 경우에는 행이 늘어나지 않고 그대로인 경우가 있다.

조인에서 데이터가 늘어나는 경우

조인은 다음과 같은 특징이 있다.

기준으로 삼는 테이블의 한 행(Row)이 다른 쪽 테이블의 여러 행과 연결될 수 있다면, 결과의 전체 행 수는 늘어난다. 반대로 한 행이 다른 쪽 테이블의 단 하나의 행과 연결되거나, 아무 행과도 연결되지 않는다면 행의 수는 늘어나지 않는다.

그렇다면 대체 언제 행이 늘어나고, 언제 그대로일까? 이 원리를 이해하려면 테이블 간의 관계, 특히 기본 키와 외래 키의 관계를 알아야 한다.

• 기본키 : 테이블에서 각 행을 고유하게 식별하는 값이다. 기본키는 절대 중복될 수 없다.

• 외래키 : 다른 테이블의 기본키를 참조하는 값이다. 외래키는 참조하는 테이블에서 여러 번 중복되어 나타날 수 있다. 예를 들어, 한 명의 고객은 여러번의 주문을 할 수 있기 때문이다.

이 관계를 부모-자식 관계에 비유하면 이해가 쉽다.

• 부모 테이블 : 기본 키를 가지고 있는 테이블 (users, products)

• 자식 테이블 : 외래 키를 통해 부모 테이블을 참조하는 테이블 (orders)

이 개념을 바탕으로 조인 시 데이터 행 수가 어떻게 변하는지 정리하면 다음과 같다.

1. 자식 -> 부모 조인(FK -> PK 참조) : 행 개수가 늘어나지 않는다.

   1. orders 테이블을 기준으로 users 테이블을 조인하는 경우이다.

   2. 자식 테이블의 각 주문 정보는 반드시 단 한명의 부모하고만 연결된다. 주문 하나가 여러 고객의 것일 수는 없기 때문이다. 따라서 기준 테이블인 orders 의 행 개수가 그대로 유지된다.

   3. PK 는 유일한 하나의 값만 저장된다. 따라서 PK 방향으로 참조하는 경우 행 개수가 늘어나지 않는다.

2. 부모 -> 자식 조인(PK -> FK 참조) : 행 개수가 늘어날 수 있다.

   1. users 테이블을 기준으로 orders 테이블을 조인하는 경우다.

   2. 부모 테이블의 한 고객이 여러 명의 자식을 가질 수 있다. 이 경우, 한 고객의 정보를 여러 주문 정보에 각각 매칭시켜야 하므로, 고객 정보 행이 전체 건수만큼 복제되어 전체 행의 수가 늘어난다.

   3. FK 는 같은 값을 여러개 저장할 수 있다. 따라서 FK 방향으로 참조하는 경우 행 개수가 늘어날 수 있다.

실무에서 이게 왜 중요할까?

이 원리를 모르면 데이터를 잘못 분석하게 될 가능성이 크다.

예를 들어, 모든 고객과 그들의 주문정보를 보기 위해 FROM users JOIN orders 를 수행했다고 하자. 이 결과에서 고객 수를 세기 위해 COUNT(u.user_id) 를 실행하면 어떻게 될까? 전체 고객 수인 6이 나올까? 아니다. 주문을 여러 번 한 고객이 중복 계산되므로, 전체 주문 수인 7이 나온다.

이처럼 조인으로 인해 데이터가 어떻게 변하는지 정확히 이해해야만 집계 함수를 올바르게 사용할 수 있다. 쿼리를 작성하기 전 어떤 테이블을 기준으로 삼을지, 그리고 조인으로 인해 행 수가 늘어나는 상황인지 아닌지 생각하는 습관을 들이는 것이 중요하다.