Introduce

본 문서는 2022년 3월 18일 에 작성되었습니다.

우리는 Velog - Unchaptered / Syntax | DDL Syntax 에서
SQL Theory 를 배우면서, Relationship 에 대해서 아주 간략하게만 설명했습니다.

RDBMS(관계형 데이터 베이스) 는 Relation 이 존재합니다.
따라서, 관계를 이용해 원하는 정보와 그 정보를 탐색하기 위한 언어 가 필요하며, 이를 관계형 대수라고 부릅니다.

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Relation Algebra

Relation Algebra, 관계 대수는
관계를 이용해서 원하는 정보와 그 정보를 탐색하기 위한 언어 입니다.

이론적 개념	Oracle 명령어	설명
UNION	UNION UNION ALL	합집합 출력 ( 교집합의 중복 제거 ) 합집합 출력 ( 교집합의 중복 무시 )
INTERSECTION	INTERSECTION	교집합 출력
DIFFERENCE	MINUS	차집합 출력
PRODUCT	CROSS JOIN	a 개의 로우 데이터를 가진 테이블 A 와 b 개의 로우 데이터를 가진 테이블 B 의 a * b 길이의 집합 출력
SELECT	WHERE	로우에 대한 부분 집합 출력
PROJECT	SELECT	칼럼에 대한 부분 집합 출력
NATRUAL JOIN	NATURAL JOIN INNER JOIN LEFT OUTER JOIN RIGHT OUTER JOIN FULL OUTER JOIN USING ON	일반 조인 이너 조인 좌측 기준 아우터 조인 우측 기준 아우터 조인 양방향 아우터 조인 조건식 조건식
DIVIDE	-

UNION

UNION 은 별개의 데이터 집합을 취합하여 합집합 을 만드는 명령어입니다. ( 중복 부분[=교집합] 을 제거 )

SELECT 칼럼명 FROM 테이블명 WHERE 조건식
UNION
SELECT 칼럼명 FROM 테이블명 WHERE 조건식;

UNION ALL

UNION ALL 은 별개의 데이터 집합을 취합하여 합집합 을 만드는 명령어입니다. ( 중복 부분[=교집합] 을 무시 )

SELECT 칼럼명 FROM 테이블명 WHERE 조건식
UNION ALL
SELECT 칼럼명 FROM 테이블명 WHERE 조건식;

# UNION vs UNION ALL

RDBMS 에서 중복된 데이터를 확인하기 위해서 정렬이 필요합니다.

즉,
UNION 은 정렬의 과정 만큼 시간이 소요되므로
별도의 이유가 없다면 UNION ALL 을 사용하는 것이 유리합니다.

# UNION ALL 과 ORDER BY

ORDER BY 는 정렬 기능이 담긴 명령어입니다.

UNION 및 UNION ALL 으로 취합한 데이터의 결과를 보장하기 위해서는 정렬을 해야 합니다. 이러한 경우 전술한 ORDER BY 구문을 사용해야 합니다.

이 경우,
맨 마지막 SELECT 구문에 ORDER BY 를 적용해야 합니다.

INTERSECTION

INTERSACTION 은 별개의 데이터 집합을 취합하여 교집합 을 만드는 명령어입니다.

SELECT 칼럼명 FROM 테이블명 WHERE 조건식
INTERSECT
SELECT 칼럼명 FROM 테이블명 WHERE 조건식;

MINUS

MINUS 는 별개의 데이터 집합을 취합하여 차집합 을 만드는 명령어입니다.

SELECT 칼럼명 FROM 테이블명 WHERE 조건식
MINUS
SELECT 칼럼명 FROM 테이블명 WHERE 조건식;

# MINUS 사용 상의 이점

우리는 코딩 중,
어떠한 것이 아닌 결과 를 찾으려 할때 부정연산자를 사용했습니다.

그러나 RDBMS 의 부정연산자는 인덱스를 사용할 수 없습니다.
따라서 부정연산자 보다는 MINUS 연산자를 사용하는 것이 유리합니다.

-- 성능 열악
SELECT * FROM user WHERE created_date != SYSDATE

-- 성능 우위
SELECT * FROM user
MINUS
SELECT * FROM user WHERE created_date == SYSDATE;

# MINUS 사용 상의 주의사항

MINUS 은 UNION 과 마찬가지로 중복을 제거하는 특징이 있다.

따라서 결과를 확실하게 보장할 수 있는 경우에만 사용해야 한다.

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JOIN

Relation Algebra 안에는 JOIN (CROSS JOIN, NATURAL JOIN) 이 있었습니다.

이러한 JOIN 은,
복수의 테이블을 서로 연결 및 결합하여 출력하는 것을 의미합니다.

CROSS JOIN

CROSS JOIN 이란?

a 개의 로우 데이터를 가진 테이블 A 와
b 개의 로우 데이터를 가진 테이블 B 의
a * b 길이의 집합 출력

-- DDL
CREATE TABLE color (
   color_id SERIAL PRIMARY KEY,
   color_name TEXT
);
CREATE TABLE size (
   size_id SERIAL PRIMARY KEY,
   size_name TEXT
);

-- DML
INSERT INTO color (color_name)
VALUES ('red'),('blue'),('yellow');
INSERT INTO size (size_name)
VALUES ('small'),('middle'),('big');

위와 같은 카테고리형 데이터가 있을 때
우리가 제공할 수 있는 모든 경우의 수 를 출력하기 위해서 CROSS JOIN을 사용할 수 있습니다.

이 경우 SQL 방식과 ANSI 방식을 사용할 수 있습니다.

-- SQL 방식
SELECT
  ROWNUM as '구분',
  color_name as '색상',
  size_name as '사이즈'
FROM color, size;

-- ANSI 방식
SELECT
  ROWNUM as '구분',
  color_name as '색상',
  size_name as '사이즈'
FROM color CROSS JOIN size;

NATURAL JOIN

NATURAL JOIN 은 동일한 형태의 테이블을 합치는 명령어입니다.
Tistory - jiyongpark / NATURAL JOIN 이란?

-- DDL
CREATE TABLE user_jan (
   user_id TEXT PRIMARY KEY,
   user_name TEXT
);
CREATE TABLE user_feb (
   user_id TEXT PRIMARY KEY,
   user_name TEXT
);

-- 더미 데이터가 있다는 전제 하, DML
SELECT
  ROWNUM as '구분',
  user_name as '유저이름'
FROM user_jan NATURAL JOIN user_feb;

INNER JOIN

INNER JOIN 은 서로 다른 테이블을 특정한 조건문에 일치되는 집합 을 출력하는 명령어입니다.
Tistory - royzero / INNER JOIN 이란?

-- DDL
CREATE TABLE user (
   user_id TEXT PRIMARY KEY,
   user_name TEXT
   user_detailed_pk INT
   					FOREIGN KEY user_detailed (user detailed_pk)
);
CREATE TABLE user_detailed (
   user_detailed_pk INT PRIMARY KEY,
   user_detailed_tests TEXT
);

-- 더미 데이터가 있다는 전제 하, DML
SELECT * FROM user INNER JOIN user_detailed
조건명령어 조건식;

위에서 조건명령어는 WHERE 혹은 ON 을 의미하며,
이에 대해서는 아래 ON 절을 참고해주세요.

USING 절

SQL 에서 JOIN 을 하려고 할 때,
해당 칼럼명이 완벽하게 일치하는 경우에 USING 을 사용할 수 있습니다.

INNER JOIN 에서 만든 user, user_detailed 테이블을 보면,
조인할 대상이 user_detailed_pk 임을 알 수 있고 이는 일치합니다.

즉, 다음과 같이 USING 절을 사용할 수 있습니다.

SELECT * FROM user JOIN user_detailed
USING (user_detailed_pk);

ON 절

SQL 에서 JOIN 을 하려고 할 때,
해당 칼럼명이 다른 경우에 ON 을 사용할 수 있습니다.

-- DDL
CREATE TABLE user (
   user_id TEXT PRIMARY KEY,
   user_name TEXT
);
CREATE TABLE post (
   post_id SERIAL PRIMARY KEY,
   post_title TEXT NOT NULL,
   post_text TEXT NOT NULL,
   post_owner TEXT
   			  FOREIGN KEY user (user_id)
);

-- DML
SELECT
  ROWNUM as '구분',
  post_title as '제목',
  post_text as '내용',
  user_name as '작성자'
FROM post JOIN user
ON post_owner = user_id;

LEFT OUTER JOIN

OUTER JOIN 은 기준 테이블을 정하고 기준 테이블의 값을 전부 출력하면서, 느슨하게 연결된 테이블의 값이 있으면 JOIN 하고 없으면 null 로 출력합니다.

여기서는 좌측 테이블을 기준 으로 삼는 LEFT OUTER JOIN 으로 예시를 들겠습니다.

-- DDL
CREATE TABLE user (
   user_id TEXT PRIMARY KEY,
   user_pw TEXT NOT NULL,
   user_detailed_pk INT
);
COMMENT ON user.user_detailed_pk IS '느슨한 연결'

CREATE TABLE user_detailed (
   user_detailed_pk SERIAL PRIMARY KEY,
   user_detailed_texts TEXT
);

-- DML
INSERT INTO user (user_id, user_pw, user_detailed_pk) VALUES
('tester1', 'testpassword1', null),
('tester2', 'testpassword2', 1),
('tester3', 'testpassword3', 2);

INSERT INTO user_detailed (user_detailed_tests) VALUES
('안녕하세요. 내 이름은 tester2 입니다만.'),
('삐빅- tester3 입니다.');

위와 같이, user_detailed_pk 는 선택값으로 입력받습니다.
이러한 경우 외래키 참조를 하지 않고 느슨한 연결을 해도 됩니다.

즉,
유저 정보와 함께 자기소개를 결합 출력할 때,
tester1 의 유저의 정보가 누락되지 않아야 합니다.

이 경우, 다음과 같은 OUTER JOIN 을 사용할 수 있습니다.

-- SQL 방식
SELECT
   user_id as '아이디',
   user_detailed as '자기소개'
FROM user, user_detailed
ON user.user_detailed_pk = user_detail.user_detailed_pk (+);

-- ANSI 방식
SELECT
   user_id as '아이디',
   user_detailed as '자기소개'
FROM user LEFT OUTER JOIN user_detailed
ON user.user_detailed_pk = user_detailed.user_detailed_pk;

예상되는 출력결과는 다음과 같습니다.

아이디	자기소개
tester1	null
tester2	안녕하세요. 내 이름은 tester2 입니다만.
tester3	삐빅- tester3 입니다.

단, 이 경우 비교라는 이유로 WHERE 을 사용하게 되면 다음의 결과가 나옵니다.

아이디	자기소개
tester2	안녕하세요. 내 이름은 tester2 입니다만.
tester3	삐빅- tester3 입니다.

이에 대해서는 맨 마지막에 WHERE vs ON, USING 에서 보겠습니다.

RIGHT OUTER JOIN

LEFT OUTER JOIN 과 방향만 반대입니다.

FULL OUTER JOIN

FULL OUTER JOIN 은 말 그대로 합집합 을 만들어냅니다.
하지만, 해당 명령어의 주된 사용목적을 파악하지 못하였습니다.

SELECT * FROM 테이블 A FULL OUTER JOIN 테이블 B
ON 테이블 A.칼럼 a = 테이블 B.칼럼 b;

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WHERE vs USING, ON

다양한 관계형 대수 중에서도 JOIN 이라는 부분은
일반적으로 순수한 SQL 방식 과 ANSI 방식(키워드) 의 2가지 방법이 있다.
FULL OUTER JOIN 은 ANSI 방식만 지원된다.

그렇다면 의문이 생기는데,
WHERE 로 비교하는 것과 USING, ON 으로 비교하는 것이 무엇이 다른가? 이다.

앞서, USING과 ON 의 차이는
칼럼명의 일치여부에 따라서 선택하며, 기능적으론 동일하다 는 것을 알았다.

WHERE 과 USING, ON 의 차이는
USING, ON 은 JOIN 직전에 실행되고 WHERE 은 JOIN 이후에 실행된다 라는 점입니다.

이러한 특징을 잘 보여주는 예시가 Stackoverflow SQL JOIN - WHERE clause vs. ON clause 에 있다.

Document 테이블

doc_id	doc_name
1	Document1
2	Document2
3	Document3
4	Document4
5	Document5

Download 테이블

down_num	doc_id	down_username
1	1	고구마
2	1	감자
3	2	고구마
4	2	맛탕
5	3	사탕

위와 같은 데이터 타입에서
Document 테이블을 기준 테이블로 잡고 다운로드 한 사람들의 리스트를 뽑고 싶다고 해보자. 이러한 경우 다음 SQL 문을 사용할 수 있을 것이다.

LEFT OUTER JOIN

SELECT
   ROWNUM as '기준값',
   documents.doc_id as '문서 번호',
   documents.doc_name as '문서 제목',
   download.down_num as '다운로드 번호',
   download.down_username as '다운로드 유저명'
FROM documents LEFT OUTER JOIN download
ON documents.doc_id = download.doc_id;

이러한 경우, Documents4 와 Documents5 는 다운로드 이력이 없으므로 아래와 같이 null 을 가질 것이다.

기준값	문서 번호	문서 제목	다운로드 번호	다운로드 유저명
1	1	Documents1	1	고구마
2	1	Documents1	2	감자
3	2	Documents2	3	고구마
4	2	Documents2	4	맛탕
5	3	Documents3	5	맛탕
6	4	Documents4	null	null
7	5	Documents5	null	null

이제 우리는 다운로드 유저명을 기준으로 검색을 할 수 있고
이때 WHERE 절을 사용하여 다음과 같이 작성할 수 있다.

LEFT OUTER JOIN + WHERE

SELECT
   ROWNUM as '기준값',
   documents.doc_id as '문서 번호',
   documents.doc_name as '문서 제목',
   download.down_num as '다운로드 번호',
   download.down_username as '다운로드 유저명'
FROM documents LEFT OUTER JOIN download
ON documents.doc_id = download.doc_id
WHERE download.down_username = '고구마';

이 경우 다음의 값을 얻게 된다.

기준값	문서 번호	문서 제목	다운로드 번호	다운로드 유저명
1	1	Documents1	1	고구마
2	2	Documents2	3	고구마

LEFT OUTER JOIN + ON

그렇다면 ON 을 통해서 비교하면 어떻게 될까?

SELECT
   ROWNUM as '기준값',
   documents.doc_id as '문서 번호',
   documents.doc_name as '문서 제목',
   download.down_num as '다운로드 번호',
   download.down_username as '다운로드 유저명'
FROM documents LEFT OUTER JOIN download
ON documents.doc_id = download.doc_id
AND download.down_username = '고구마';

이 경우 다음의 값을 얻게 된다.

기준값	문서 번호	문서 제목	다운로드 번호	다운로드 유저명
1	1	Documents1	1	고구마
2	2	Documents2	3	고구마
3	3	Documents3	null	null
4	4	Documents4	null	null
5	5	Documents5	null	null

왜 이런 결과가 나오는 것일까?

이는 WHERE 과 ON 의 실행 시점의 차이 와
LEFT OUTER JOIN 이 가지고 있는 기준 테이블을 모두 출력하려는 특징 이 결합되어 생기는 현상이다.

따라서,
무엇이 없다고는 할 수 없지만,
원하는 결과값의 형태에 따라서 WHERE 과 ON 을 고민할 필요가 있다.