1. 함수 ( Function )
1) 내장 함수(BUILT-IN FUNCTION) 개요
함수는 다양한 기준으로 분류할 수 있는데,
벤더에서 제공하는 함수인 내장 함수(Built-in Function)
사용자가 정의할 수 있는 함수(User Defined Function)로 나눌 수 있다.
내장 함수는 SQL을 더욱 강력하게 해주고 데이터 값을 간편하게 조작하는데 사용된다.
내장 함수는 벤더별로 가장 큰 차이를 보이는 부분이지만, 핵심적인 기능들은 이름이나 표현법이 다르더라도 대부분의 데이터베이스가 공통적으로 제공하고 있다.
내장 함수는 다시 함수의 입력 값이 단일행 값이 입력되는 단일행 함수(Single-Row Function)
여러 행의 값이 입력되는 다중행 함수(Multi-Row Function)로 나눌 수 있다.
다중행 함수는 다시 집계 함수(Aggregate Function),
그룹 함수(Group Function),
윈도우 함수(Window Function)로 나눌 수 있다.
함수는 입력되는 값이 아무리 많아도 출력은 하나만 된다는 M:1 관계라는 중요한 특징을 가지고 있다.
단일행 함수의 경우 단일행 내에 있는 하나의 값 또는 여러 값이 입력 인수로 표현될 수 있다.
다중행 함수의 경우도 여러 레코드의 값들을 입력 인수로 사용하는 것이다.
함수명 (칼럼이나 표현식 [, Arg1, Arg2, ... ])
단일행 함수의 중요한 특징
가. SELECT, WHERE, ORDER BY 절에 사용 가능하다.
나. 각 행(Row)들에 대해 개별적으로 작용하여 데이터 값들을 조작하고, 각각의 행에 대한 조작 결과를 리턴한다.
다. 여러 인자(Argument)를 입력해도 단 하나의 결과만 리턴한다.
라. 함수의 인자(Arguments)로 상수, 변수, 표현식이 사용 가능하고, 하나의 인수를 가지는 경우도 있지만 여러 개의 인수를 가질 수도 있다.
마. 특별한 경우가 아니면 함수의 인자(Arguments)로 함수를 사용하는 함수의 중첩이 가능하다.
2) 문자형 함수
문자형 함수는 문자 데이터를 매개 변수로 받아들여서 문자나 숫자 값의 결과를 돌려주는 함수이다. 몇몇 문자형 함수의 경우는 결과를 숫자로 리턴하는 함수도 있다.
[예제] ‘SQL Expert’라는 문자형 데이터의 길이를 구하는 문자형 함수를 사용한다.
[답안] Oracle SELECT LENGTH('SQL Expert') FROM DUAL; LENGTH('SQL Expert')
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예제 및 실행 결과를 보면 함수에 대한 결과 값을 마치 테이블에서 값을 조회했을 때와 비슷하게 표현한다.
Oracle은 SELECT 절과 FROM 절 두 개의 절을 SELECT 문장의 필수 절로 지정하였으므로 사용자 테이블이 필요 없는 SQL 문장의 경우에도 필수적으로 DUAL이라는 테이블을 FROM 절에 지정한다.
DUAL 테이블의 특성은 다음과 같다.
가. 사용자 SYS가 소유하며 모든 사용자가 액세스 가능한 테이블이다.
나. SELECT ~ FROM ~ 의 형식을 갖추기 위한 일종의 DUMMY 테이블이다.
다. DUMMY라는 문자열 유형의 칼럼에 'X'라는 값이 들어 있는 행을 1건 포함하고 있다.
3) 숫자형 함수
숫자형 함수는 숫자 데이터를 입력받아 처리하고 숫자를 리턴하는 함수이다.
4) 날짜형 함수
날짜형 함수는 DATE 타입의 값을 연산하는 함수이다.
Oracle의 TO_NUMBER(TO_CHAR( )) 함수의 경우 변환형 함수로 구분할 수도 있으나 SQL Server의 YEAR, MONTH,DAY 함수와 매핑하기 위하여 날짜형 함수에서 설명한다.
EXTRACT/DATEPART는 같은 기능을 하는 Oracle 내장 함수와 SQL Server 내장 함수를 표현한 것이다.
DATE 변수가 데이터베이스에 어떻게 저장되는지 살펴보면, 데이터베이스는 날짜를 저장할 때 내부적으로 세기(Century), 년(Year), 월(Month), 일(Day), 시(Hours), 분(Minutes), 초(Seconds)와 같은 숫자 형식으로 변환하여 저장한다. 날짜는 여러 가지 형식으로 출력이 되고 날짜 계산에도 사용되기 때문에 그 편리성을 위해서 숫자형으로 저장하는 것이다.
데이터베이스는 날짜를 숫자로 저장하기 때문에 덧셈, 뺄셈 같은 산술 연산자로도 계산이 가능하다.
즉, 날짜에 숫자 상수를 더하거나 뺄 수 있다.
5) 변환형 함수
변환형 함수는 특정 데이터 타입을 다양한 형식으로 출력하고 싶을 경우에 사용되는 함수이다.
변환형 함수는 크게 두 가지 방식이 있다.
암시적 데이터 유형 변환의 경우 성능 저하가 발생할 수 있으며, 자동적으로 데이터베이스가 알아서 계산하지 않는 경우가 있어 에러를 발생할 수 있으므로 명시적인 데이터 유형 변환 방법을 사용하는 것이 바람직하다.
명시적 데이터 유형 변환에 사용되는 대표적인 변환형 함수는 다음과 같다.
변환형 함수를 사용하여 출력 형식을 지정할 때, 숫자형과 날짜형의 경우 상당히 많은 포맷이 벤더별로 제공된다.
벤더별 데이터 유형과 함께 데이터 출력의 포맷 부분은 벤더의 고유 항목이 많으므로 매뉴얼을 참고하기 바라며, 아래는 대표적인 사례 몇 가지만 소개한다.
[예제] 날짜를 정해진 문자 형태로 변형한다.
[결과] SELECT TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY/MM/DD') 날짜, TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY. MON, DAY') 문자형 FROM DUAL;
[출력]2012-07-19 2012. 7월 , 월요일
[예제] 금액을 달러와 원화로 표시한다.
[결과] SELECT TO_CHAR(123456789/1200,'$999,999,999.99') 환율반영달러, TO_CHAR(123456789,'L999,999,999') 원화 FROM DUAL;
[출력]환율반영달러 원화 $102,880.66 \123,456,789
두 번째 칼럼의 L999에서 L은 로칼 화폐 단위를 의미한다.
6) CASE 표현
CASE 표현은 IF-THEN-ELSE 논리와 유사한 방식으로 표현식을 작성해서 SQL의 비교 연산 기능을 보완하는 역할을 한다. ANSI/ISO SQL 표준에는 CASE Expression이라고 표시되어 있는데, 함수와 같은 성격을 가지고 있으며 Oracle의 Decode 함수와 같은 기능을 하므로 단일행 내장 함수에서 같이 설명을 한다.
CASE 표현을 하기 위해서는 조건절을 표현하는 두 가지 방법이 있고, Oracle의 경우 DECODE 함수를 사용할 수도 있다.
IF-THEN-ELSE 논리를 구현하는 CASE Expressions은 Simple Case Expression과 Searched Case Expression 두 가지 표현법 중에 하나를 선택해서 사용하게 된다.
7) NULL 관련 함수
NULL에 대한 특성
가. 널 값은 아직 정의되지 않은 값으로 0 또는 공백과 다르다. 0은 숫자이고, 공백은 하나의 문자이다.
나. 테이블을 생성할 때 NOT NULL 또는 PRIMARY KEY로 정의되지 않은 모든 데이터 유형은 널 값을 포함할 수 있다.
다. 널 값을 포함하는 연산의 경우 결과 값도 널 값이다. 모르는 데이터에 숫자를 더하거나 빼도 결과는 마찬가지로 모르는 데이터인 것과 같다.
라. 결과값을 NULL이 아닌 다른 값을 얻고자 할 때 NVL/ISNULL 함수를 사용한다.
NULL 값의 대상이 숫자 유형 데이터인 경우는 주로 0(Zero)으로, 문자 유형 데이터인 경우는 블랭크보다는 ‘x’ 같이 해당 시스템에서 의미 없는 문자로 바꾸는 경우가 많다.
가. NVL / ISNULL 함수
2. GROUP BY, HAVING 절
1) 집계 함수(Aggregate Function)
집계 함수는 여러 행들의 그룹이 모여서 그룹당 단 하나의 결과를 돌려주는 다중행 함수이다.
집계 함수(Aggregate Function)의 특성.
가. 여러 행들의 그룹이 모여서 그룹당 단 하나의 결과를 돌려주는 함수이다.
나. GROUP BY 절은 행들을 소그룹화 한다.
다. SELECT 절, HAVING 절, ORDER BY 절에 사용할 수 있다.
집계 함수명 ( [DISTINCT | ALL] 칼럼이나 표현식 )
- ALL : Default 옵션이므로 생략 가능함
- DISTINCT : 같은 값을 하나의 데이터로 간주할 때 사용하는 옵션임
집계 함수는 그룹에 대한 정보를 제공하므로 주로 숫자 유형에 사용되지만, MAX, MIN, COUNT 함수는 문자, 날짜 유형에도 적용이 가능한 함수이다.
2) GROUP BY 절
WHERE 절을 통해 조건에 맞는 데이터를 조회했지만 테이블에 1차적으로 존재하는 데이터 이외의 정보,
예를 들면 각 팀별로 선수가 몇 명인지,
선수들의 평균 신장과 몸무게가 얼마나 되는지,
또는 각 팀에서 가장 큰 키의 선수가 누구인지 등의 2차 가공 정보도 필요하다.
GROUP BY 절은 SQL 문에서 FROM 절과 WHERE 절 뒤에 오며, 데이터들을 작은 그룹으로 분류하여 소그룹에 대한 항목별로 통계 정보를 얻을 때 추가로 사용된다.
SELECT [DISTINCT] 칼럼명 [ALIAS명] FROM 테이블명 [WHERE 조건식] [GROUP BY 칼럼(Column)이나 표현식] [HAVING 그룹조건식] ;
GROUP BY 절과 HAVING 절은 다음과 같은 특성을 가진다.
가. GROUP BY 절을 통해 소그룹별 기준을 정한 후, SELECT 절에 집계 함수를 사용한다.
나. 집계 함수의 통계 정보는 NULL 값을 가진 행을 제외하고 수행한다.
다. GROUP BY 절에서는 SELECT 절과는 달리 ALIAS 명을 사용할 수 없다.
라. 집계 함수는 WHERE 절에는 올 수 없다. (집계 함수를 사용할 수 있는 GROUP BY 절보다 WHERE 절이 먼저 수행된다)
마. WHERE 절은 전체 데이터를 GROUP으로 나누기 전에 행들을 미리 제거시킨다.
바. HAVING 절은 GROUP BY 절의 기준 항목이나 소그룹의 집계 함수를 이용한 조건을 표시할 수 있다.
사. GROUP BY 절에 의한 소그룹별로 만들어진 집계 데이터 중, HAVING 절에서 제한 조건을 두어 조건을 만족하는 내용만 출력한다.
아. HAVING 절은 일반적으로 GROUP BY 절 뒤에 위치한다.
3) HAVING 절
WHERE 절에는 집계 함수는 사용할 수 없다.
WHERE 절은 FROM 절에 정의된 집합(주로 테이블)의 개별 행에 WHERE 절의 조건절이 먼저 적용되고,
WHERE 절의 조건에 맞는 행이 GROUP BY 절의 대상이 된다.
그런 다음 결과 집합의 행에 HAVING 조건절이 적용된다.
결과적으로 HAVING 절의 조건을 만족하는 내용만 출력된다.
즉, HAVING 절은 WHERE 절과 비슷하지만 그룹을 나타내는 결과 집합의 행에 조건이 적용된다는 점에서 차이가 있다.
GROUP BY 소그룹의 데이터 중 일부만 필요한 경우,
GROUP BY 연산 전 WHERE 절에서 조건을 적용하여 필요한 데이터만 추출하여 GROUP BY 연산을 하는 방법과,
GROUP BY 연산 후 HAVING 절에서 필요한 데이터만 필터링 하는 두 가지 방법을 사용할 수 있다.
같은 실행 결과를 얻는 두 가지 방법 중 HAVING 절에서 TEAM_ID 같은 GROUP BY 기준 칼럼에 대한 조건을 추가할 수도 있으나,
가능하면 WHERE 절에서 조건절을 적용하여 GROUP BY의 계산 대상을 줄이는 것이 효율적인 자원 사용 측면에서 바람직하다.
4) 집계 함수와 NULL
리포트의 빈칸을 NULL이 아닌 ZERO로 표현하기 위해 NVL(Oracle)/ISNULL(SQL Server) 함수를 사용하는 경우가 많은데, 다중 행 함수를 사용하는 경우는 오히려 불필요한 부하가 발생하므로 굳이 NVL 함수를 다중 행 함수 안에 사용할 필요가 없다.
다중 행 함수는 입력 값으로 전체 건수가 NULL 값인 경우만 함수의 결과가 NULL이 나오고 전체 건수 중에서 일부만 NULL인 경우는 NULL인 행을 다중 행 함수의 대상에서 제외한다.
예를 들면 100명 중 10명의 성적이 NULL 값일 때 평균을 구하는 다중 행 함수 AVG를 사용하면 NULL 값이 아닌 90명의 성적에 대해서 평균값을 구하게 된다.
CASE 표현 사용시 ELSE 절을 생략하게 되면 Default 값이 NULL이다.
NULL은 연산의 대상이 아닌 반면, SUM(CASE MONTH WHEN 1 THEN SAL ELSE 0 END)처럼 ELSE 절에서 0(Zero)을 지정하면 불필요하게 0이 SUM 연산에 사용되므로 자원의 사용이 많아진다.
같은 결과를 얻을 수 있다면 가능한 ELSE 절의 상수값을 지정하지 않거나 ELSE 절을 작성하지 않도록 한다.
같은 이유로 Oracle의 DECODE 함수는 4번째 인자를 지정하지 않으면 NULL이 Default로 할당된다.
많이 실수하는 것 중에 하나가 Oracle의 SUM(NVL(SAL,0)), SQL Server의 SUM(ISNULL (SAL,0)) 연산이다.
개별 데이터의 급여(SAL)가 NULL인 경우는 NULL의 특성으로 자동적으로 SUM 연산에서 빠지는 데, 불필요하게 NVL/ISNULL 함수를 사용해 0(Zero)으로 변환시켜 데이터 건수만큼의 연산이 일어나게 하는 것은 시스템의 자원을 낭비하는 일이다.
리포트 출력 때 NULL이 아닌 0을 표시하고 싶은 경우에는 NVL(SUM(SAL),0)이나, ISNULL(SUM(SAL),0)처럼 전체 SUM의 결과가 NULL인 경우(대상 건수가 모두 NULL인 경우)에만 한 번 NVL/ISNULL 함수를 사용하면 된다.
3. ORDER BY 절
1) ORDER BY 정렬
ORDER BY 절은 SQL 문장으로 조회된 데이터들을 다양한 목적에 맞게 특정 칼럼을 기준으로 정렬하여 출력하는데 사용한다.
ORDER BY 절에 칼럼(Column)명 대신에 SELECT 절에서 사용한 ALIAS 명이나 칼럼 순서를 나타내는 정수도 사용 가능하다.
기본적으로 오름차순이 적용되며, SQL 문장의 제일 마지막에 위치한다.
SELECT 칼럼명 [ALIAS명] FROM 테이블명 [WHERE 조건식] [GROUP BY 칼럼(Column)이나 표현식] [HAVING 그룹조건식] [ORDER BY 칼럼(Column)이나 표현식 [ASC 또는 DESC]] ;
ASC(Ascending) : 조회한 데이터를 오름차순으로 정렬한다.(기본 값이므로 생략 가능)
DESC(Descending) : 조회한 데이터를 내림차순으로 정렬한다.
ORDER BY 특징
가. 기본적인 정렬 순서는 오름차순(ASC)이다.
나. 숫자형 데이터 타입은 오름차순으로 정렬했을 경우에 가장 작은 값부터 출력된다.
다. 날짜형 데이터 타입은 오름차순으로 정렬했을 경우 날짜 값이 가장 빠른 값이 먼저 출력된다.
예를 들어 ‘01-JAN-2012’는 ‘01-SEP-2012’보다 먼저 출력된다.
다. Oracle에서는 NULL 값을 가장 큰 값으로 간주하여 오름차순으로 정렬했을 경우에는 가장 마지막에, 내림차순으로 정렬했을 경우에는 가장 먼저 위치한다.
라. 반면, SQL Server에서는 NULL 값을 가장 작은 값으로 간주하여 오름차순으로 정렬했을 경우에는 가장 먼저, 내림차순으로 정렬했을 경우에는 가장 마지막에 위치한다.
2) SELECT 문장 실행순서
GROUP BY 절과 ORDER BY가 같이 사용될 때 SELECT 문장은 6개의 절로 구성이 되고,
SELECT 문장의 수행 단계는 아래와 같다.
5. SELECT 칼럼명 [ALIAS명]
1. FROM 테이블명
2. WHERE 조건식
3. GROUP BY 칼럼(Column)이나 표현식
4. HAVING 그룹조건식
6. ORDER BY 칼럼(Column)이나 표현식;
1. 발췌 대상 테이블을 참조한다. (FROM)
2. 발췌 대상 데이터가 아닌 것은 제거한다. (WHERE)
3. 행들을 소그룹화 한다. (GROUP BY)
4. 그룹핑된 값의 조건에 맞는 것만을 출력한다. (HAVING)
5. 데이터 값을 출력/계산한다. (SELECT)
6. 데이터를 정렬한다. (ORDER BY)
위 순서는 옵티마이저가 SQL 문장의 SYNTAX, SEMANTIC 에러를 점검하는 순서이기도 하다.
예를 들면 FROM 절에 정의되지 않은 테이블의 칼럼을 WHERE 절, GROUP BY 절, HAVING 절, SELECT 절, ORDER BY 절에서 사용하면 에러가 발생한다.
그러나 ORDER BY 절에는 SELECT 목록에 나타나지 않은 문자형 항목이 포함될 수 있다.
단, SELECT DISTINCT를 지정하거나 SQL 문장에 GROUP BY 절이 있거나 또는 SELECT 문에 UNION 연산자가 있으면 열 정의가 SELECT 목록에 표시되어야 한다.
이 부분은 관계형 데이터베이스가 데이터를 메모리에 올릴 때 행 단위로 모든 칼럼을 가져오게 되므로, SELECT 절에서 일부 칼럼만 선택하더라도 ORDER BY 절에서 메모리에 올라와 있는 다른 칼럼의 데이터를 사용할 수 있다.
그러나 서브쿼리의 SELECT 절에서 선택되지 않은 칼럼들은 계속 유지되는 것이 아니라 서브쿼리 범위를 벗어나면 더 이상 사용할 수 없게 된다. (인라인 뷰도 동일함)
GROUP BY 절에서 그룹핑 기준을 정의하게 되면 데이터베이스는 일반적인 SELECT 문장처럼 FROM 절에 정의된 테이블의 구조를 그대로 가지고 가는 것이 아니라, GROUP BY 절의 그룹핑 기준에 사용된 칼럼과 집계 함수에 사용될 수 있는 숫자형 데이터 칼럼들의 집합을 새로 만든다.
GROUP BY 절을 사용하게 되면 그룹핑 기준에 사용된 칼럼과 집계 함수에 사용될 수 있는 숫자형 데이터 칼럼들의 집합을 새로 만드는데, 개별 데이터는 필요 없으므로 저장하지 않는다.
GROUP BY 이후 수행 절인 SELECT 절이나 ORDER BY 절에서 개별 데이터를 사용하는 경우 에러가 발생한다.
결과적으로 SELECT 절에서는 그룹핑 기준과 숫자 형식 칼럼의 집계 함수를 사용할 수 있지만, 그룹핑 기준 외의 문자 형식 칼럼은 정할 수 없다.
4. 조인 ( JOIN )
1) JOIN 개요
지금까지는 하나의 테이블에서 데이터를 출력하는 것을 살펴보았다. 하지만, 이것은 일상생활에서 발생하는 다양한 조건을 만족하는 SQL 문장을 작성하기에는 부족하다.
두 개 이상의 테이블과 연결 또는 결합하여 데이터를 출력하는 경우가 아주 많이 발생한다.
두 개 이상의 테이블 들을 연결 또는 결합하여 데이터를 출력하는 것을 JOIN이라고 하며, 일반적으로 사용되는 SQL 문장의 상당수가 JOIN이라고 생각하면 JOIN의 중요성을 이해하기 쉬울 것이다.
JOIN은 관계형 데이터베이스의 가장 큰 장점이면서 대표적인 핵심 기능이라고 할 수 있다.
일반적인 경우 행들은 PRIMARY KEY(PK)나 FOREIGN KEY(FK) 값의 연관에 의해 JOIN이 성립된다.
하지만 어떤 경우에는 이러한 PK, FK의 관계가 없어도 논리적인 값들의 연관만으로 JOIN이 성립 가능하다.
한 가지 주의할 점은 FROM 절에 여러 테이블이 나열되더라도 SQL에서 데이터를 처리할 때는 단 두 개의 집합 간에만 조인이 일어난다는 것이다.
FROM 절에 A, B, C 테이블이 나열되었더라도 특정 2개의 테이블만 먼저 조인 처리되고, 2개의 테이블이 조인되어서 처리된 새로운 데이터 집합과 남은 한 개의 테이블이 다음 차례로 조인되는 것이다. 이순서는 4개 이상의 테이블이 사용되더라도 같은 프로세스를 반복한다.
예를 들어 A, B, C, D 4개의 테이블을 조인하고자 할 경우 옵티마이저는 ( ( (A JOIN D) JOIN C) JOIN B)와 같이 순차적으로 조인을 처리하게 된다.
2) EQUI JOIN
EQUI(등가) JOIN은 두 개의 테이블 간에 칼럼 값들이 서로 정확하게 일치하는 경우에 사용되는 방법으로
대부분 PK ↔ FK의 관계를 기반으로 한다.
그러나 일반적으로 테이블 설계 시에 나타난 PK ↔ FK의 관계를 이용하는 것이지 반드시 PK ↔ FK의 관계로만 EQUI JOIN이 성립하는 것은 아니다.
이 기능은 관계형 데이터베이스의 큰 장점이다.
JOIN의 조건은 WHERE 절에 기술하게 되는데 “=” 연산자를 사용해서 표현한다.
다음은 EQUI JOIN의 대략적인 형태이다.
SELECT 테이블1.칼럼명, 테이블2.칼럼명, ... FROM 테이블1, 테이블2 WHERE 테이블1.칼럼명1 = 테이블2.칼럼명2; → WHERE 절에 JOIN 조건을 넣는다.
위 SQL을 보면 SELECT 구문에 단순히 칼럼명이 오지 않고 “테이블명.칼럼명”처럼 테이블명과 칼럼명이 같이 나타난다. 이렇게 특정 칼럼에 접근하기 위해 그 칼럼이 어느 테이블에 존재하는 칼럼인지를 명시하는 것은 두 가지 이유가 있다.
첫 번째는 모든 테이블에 칼럼들이 유일한 이름을 가진다면 상관없지만,
JOIN에 사용되는 두 개의 테이블에 같은 칼럼명이 존재하는 경우에는 DBMS의 옵티마이저는 어떤 칼럼을 사용해야 할지 모르기 때문에 파싱 단계에서 에러가 발생된다.
두 번째는 개발자나 사용자가 조회할 데이터가 어느 테이블에 있는 칼럼을 말하는 것인지 쉽게 알 수 있게 하므로 SQL에 대한 가독성이나 유지보수성을 높이는 효과가 있다.
하나의 SQL 문장 내에서 유일하게 사용하는 칼럼명이라면 칼럼명 앞에 테이블 명을 붙이지 않아도 되지만, 현재 두 집합에서 유일하다고 하여 미래에도 두 집합에서 유일하다는 보장은 없기 때문에 향후 발생할 오류를 방지하고 일관성을 위해 유일한 칼럼도 출력할 칼럼명 앞에 테이블명을 붙여서 사용하는 습관을 기르는 것을 권장한다.
조인 조건에 맞는 데이터만 출력하는 INNER JOIN에 참여하는 대상 테이블이 N개라고 했을 때, N개의 테이블로부터 필요한 데이터를 조회하기 위해 필요한 JOIN 조건은 대상 테이블의 개수에서 하나를 뺀 N-1개 이상이 필요하다.
즉 FROM 절에 테이블이 3개가 표시되어 있다면 JOIN 조건은 3-1=2개 이상이 필요하며, 테이블이 4개가 표시되어 있다면 JOIN 조건은 4-1=3개 이상이 필요하다. (옵티마이저의 발전으로 옵티마이저가 일부 JOIN 조건을 실행계획 수립 단계에서 추가할 수도 있지만, 예외적인 사항이다.)
3) Non EQUI JOIN
Non EQUI(비등가) JOIN은 두 개의 테이블 간에 칼럼 값들이 서로 정확하게 일치하지 않는 경우에 사용된다.
Non EQUI JOIN의 경우에는 “=” 연산자가 아닌 다른(Between, >, >=, <, <= 등) 연산자들을 사용하여 JOIN을 수행하는 것이다.
두 개의 테이블이 PK-FK로 연관관계를 가지거나 논리적으로 같은 값이 존재하는 경우에는 “=” 연산자를 이용하여 EQUI JOIN을 사용한다.
그러나 두 개의 테이블 간에 칼럼 값들이 서로 정확하게 일치하지 않는 경우에는 EQUI JOIN을 사용할 수 없다.
이런 경우 Non EQUI JOIN을 시도할 수 있으나 데이터 모델에 따라서 Non EQUI JOIN이 불가능한 경우도 있다.
다음은 Non EQUI JOIN의 대략적인 형태이다.
아래 BETWEEN a AND b 조건은 Non EQUI JOIN의 한 사례일 뿐이다.
SELECT 테이블1.칼럼명, 테이블2.칼럼명, ... FROM 테이블1, 테이블2 WHERE 테이블1.칼럼명1 BETWEEN 테이블2.칼럼명1 AND 테이블2.칼럼명2;
4) JOIN 을 하는 이유
지금까지 JOIN에 대한 기본적인 사용법을 확인해 보았는데, JOIN이 필요한 기본적인 이유는 과목1에서 배운 정규화에서부터 출발한다.
정규화란 불필요한 데이터의 정합성을 확보하고 이상현상(Anomaly) 발생을 피하기 위해,
테이블을 분할하여 생성하는 것이다.
사실 데이터웨어하우스 모델처럼 하나의 테이블에 모든 데이터를 집중시켜놓고 그 테이블로부터 필요한 데이터를 조회할 수도 있다.
그러나 이렇게 됐을 경우, 가장 중요한 데이터의 정합성에 더 큰 비용을 지불해야 하며, 데이터를 추가, 삭제, 수정하는 작업 역시 상당한 노력이 요구될 것이다.
성능 측면에서도 간단한 데이터를 조회하는 경우에도 규모가 큰 테이블에서 필요한 데이터를 찾아야 하기 때문에 오히려 검색 속도가 떨어질 수도 있다.
테이블을 정규화하여 데이터를 분할하게 되면 위와 같은 문제는 자연스럽게 해결 된다.
그렇지만 특정 요구조건을 만족하는 데이터들을 분할된 테이블로부터 조회하기 위해서는 테이블 간에 논리적인 연관관계가 필요하고 그런 관계성을 통해서 다양한 데이터들을 출력할 수 있는 것이다.
그리고, 이런 논리적인 관계를 구체적으로 표현하는 것이 바로 SQL 문장의 JOIN 조건인 것이다.
관계형 데이터베이스의 큰 장점이면서, SQL 튜닝의 중요 대상이 되는 JOIN을 잘못 기술하게 되면 시스템 자원 부족이나 과다한 응답시간 지연을 발생시키는 중요 원인이 되므로 JOIN 조건은 신중하게 작성해야 한다.
데이터 전문가 자격증 SQLD
2. SQL 기본 및 활용
1) SQL 기본
가. 관계형 데이터베이스 개요
나. DDL
다. DML
라. TCL
마. WHERE 절
바. 함수
사. GROUP BY, HAVING 절
아. ORDER BY 절
자. 조인
중
바. 함수
사. GROUP BY, HAVING 절
아. ORDER BY 절
자. 조인
를 데이터 전문가 지식포털 DBGuide.net 을 바탕으로 정리, 요약했습니다.
데이터 전문가 지식포털 DBGuide.net
엔터티 속성 관계 식별자 데이터 모델의 이해 1. 엔터티의 개념 데이터 모델을 이해할 때 가장 명확하게 이해해야 하는 개념 중에 하나가 바로 엔터티(Entity)이다. 이것은 우리말로 실체, 객체라��
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