SQL을 처음 배울 때 가장 먼저 접하게 되는 문장이 SELECT * FROM 테이블명입니다. 모든 컬럼을 조회할 수 있어 편리하지만, 실무에서는 대부분의 경우 SELECT * 사용을 지양합니다. 왜 그럴까요?

1. 성능 저하

SELECT *는 테이블의 모든 컬럼을 조회하므로, 필요한 컬럼만 선택한 경우보다 훨씬 많은 데이터를 읽게 됩니다. 특히 테이블에 수십 개의 컬럼이 있을 경우, 불필요한 IO 작업이 증가하고 네트워크 부하도 커지게 됩니다.

2. 유지보수의 어려움

테이블 구조가 변경되면 SELECT *의 결과도 바뀔 수 있습니다. 예를 들어 새 컬럼이 추가되었을 때, 의도치 않게 쿼리 결과가 달라져 에러가 발생하거나 보고서 양식이 깨지는 등의 문제가 생길 수 있습니다.

3. 가독성과 명확성 부족

어떤 컬럼이 사용되는지 코드만 보고는 알 수 없습니다. 반면 컬럼을 명시하면 해당 쿼리가 어떤 데이터를 다루는지 명확히 알 수 있어 유지보수와 협업에 유리합니다.

4. 인덱스 무효화 가능성

인덱스를 활용하는 쿼리의 경우, SELECT *로 인해 인덱스만으로는 데이터를 충족할 수 없어 테이블 전체를 읽는 Full Table Scan이 발생할 수 있습니다.

정리하자면

가능한 한 필요한 컬럼만 명시하는 습관을 들이는 것이 좋습니다. 예를 들어:

SELECT emp_id, emp_name, salary
FROM employees;

이렇게 쓰면 성능도 좋고, 명확성도 올라가며 유지보수도 쉬워집니다. SELECT *는 학습 단계에선 도움이 되지만, 실무에선 피해야 할 문장입니다.

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SQL을 처음 접할 때 가장 혼동하기 쉬운 개념 중 하나가 바로 NULL입니다. 많은 분들이 NULL을 숫자 0이나 빈 문자열로 오해하지만, 실제로는 값이 존재하지 않음을 의미합니다.

NULL은 어떤 의미인가요?

• NULL은 값이 존재하지 않음을 나타냅니다.
• 숫자 0(0)은 실제 값이고, NULL은 값 자체가 없음입니다.
• 빈 문자열('')도 NULL과 다릅니다. 빈 문자열은 값이지만, 비어있는 값일 뿐입니다.

NULL을 비교할 때 주의할 점

일반적인 비교 연산자(=, !=)로는 NULL 값을 정확히 비교할 수 없습니다. 예를 들어 다음 쿼리는 아무 결과도 반환하지 않습니다.

SELECT * FROM employees WHERE commission_pct = NULL;

이유는 NULL = NULL은 참이 아니라 알 수 없음(UNKNOWN)이 되기 때문입니다. NULL 비교는 반드시 IS NULL 또는 IS NOT NULL을 사용해야 합니다.

SELECT * FROM employees WHERE commission_pct IS NULL;

집계 함수와 NULL

• COUNT(*)는 모든 행을 세지만
  COUNT(column)은 해당 컬럼이 NULL이 아닌 값만 셉니다.
• SUM, AVG, MAX, MIN 같은 집계 함수도 NULL은 무시하고 계산합니다.

실무에서 자주 발생하는 실수

• 조건절에 = NULL 사용 → 항상 결과가 없음
• 조인 시 NULL값이 있는 컬럼 누락 → 원하는 결과 누락
• 정렬(SORT) 결과가 예상과 다름 → NULLS FIRST 또는 NULLS LAST 명시 필요

SQL에서 NULL은 단순한 "빈 값"이 아닌, 존재하지 않는 상태로 간주됩니다. 쿼리 작성 시 NULL의 의미를 정확히 이해하고 조건절이나 집계 함수에서 적절히 처리하는 것이 매우 중요합니다.

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SQL 쿼리를 작성할 때 WHERE 절 안의 조건 순서를 신경 써야 할까요? 예를 들어 다음 두 쿼리는 조건 순서만 다를 뿐 동일한 결과를 반환합니다.

SELECT * FROM employees
WHERE salary > 5000 AND department_id = 10;

SELECT * FROM employees
WHERE department_id = 10 AND salary > 5000;

논리적으로는 동일하지만, 실행 성능은 달라질 수 있습니다. 그 이유는 바로 오라클 옵티마이저(Optimizer)가 실행 계획을 생성할 때 조건 순서를 고려하기 때문입니다.

옵티마이저는 어떻게 조건을 처리할까?

오라클 옵티마이저는 통계 정보, 인덱스 유무, 조건의 선택도 등을 종합적으로 판단해 실행 계획을 수립합니다. 이 과정에서 조건의 순서가 힌트를 줄 수는 있지만, 옵티마이저는 일반적으로 가장 효율적인 조건부터 우선 적용하려 합니다.

즉, 작성 순서보다는 조건의 필터링 효과(선택도)가 중요합니다. 예를 들어 department_id = 10 조건이 훨씬 더 많은 행을 걸러낼 수 있다면, 옵티마이저는 해당 조건을 먼저 적용하는 방향으로 실행 계획을 구성합니다.

실무에서는 어떤 기준으로 정리할까?

• 조건 순서는 성능에 직접적인 영향을 주지 않을 수 있음
  → 옵티마이저가 최적 조건을 자동으로 판단

• 다만 인덱스를 활용하려면 조건 순서가 중요할 수 있음
  → 복합 인덱스의 컬럼 순서에 맞춰 WHERE 조건을 작성하는 것이 유리

• 실행계획(EXPLAIN PLAN)으로 실제 적용된 조건 순서를 확인
  → 예상과 다른 경우 힌트나 인덱스 조정 필요

조건 순서가 항상 성능을 좌우하는 것은 아니지만, 인덱스 구조와 선택도에 맞춰 조건을 구성하면 더 효율적인 쿼리를 만들 수 있습니다.

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INNER JOIN과 OUTER JOIN, 뭐가 다를까? 실무에서 꼭 알아야 할 차이점

SQL에서 여러 테이블의 데이터를 함께 조회할 때 JOIN을 사용합니다. 하지만 JOIN에는 여러 종류가 있어서 처음 접하는 분들은 헷갈리기 쉽습니다. 특히 INNER JOIN과 OUTER JOIN의 차이를 정확히 이해하는 것은 실무에서 매우 중요합니다. 이번 글에서는 이 두 JOIN의 차이점과 사용 예시를 통해 개념을 확실히 잡아보겠습니다.

1. INNER JOIN – 교집합 찾기

INNER JOIN은 두 테이블에서 공통된 값이 있는 행만 반환합니다. 즉, 양쪽 테이블에 모두 존재하는 데이터만 조회하고, 한쪽에만 있는 데이터는 제외됩니다.

예제:

employees 테이블과 departments 테이블이 있다고 가정해봅시다.

• employees 테이블:

  employee_id	name	department_id
  1	철수	10
  2	영희	20
  3	민수	30

• departments 테이블:

  department_id	department_name
  10	인사부
  20	개발부
  40	마케팅부

이제 두 테이블을 department_id를 기준으로 INNER JOIN 해보겠습니다.

SELECT e.name, d.department_name
FROM employees e
INNER JOIN departments d ON e.department_id = d.department_id;

결과:

| name  | department_name |
|-------|-----------------|
| 철수  | 인사부          |
| 영희  | 개발부          |

여기서 민수와 마케팅부는 각각 다른 테이블에만 존재하므로 결과에서 제외되었습니다.

2. OUTER JOIN – 전체 데이터 조회하기

OUTER JOIN은 한쪽 테이블에만 존재하는 데이터도 포함하여 조회합니다. OUTER JOIN은 다시 LEFT OUTER JOIN, RIGHT OUTER JOIN, FULL OUTER JOIN으로 나뉩니다.

• LEFT OUTER JOIN: 왼쪽 테이블의 모든 행을 반환하고, 오른쪽 테이블에 일치하는 데이터가 없으면 NULL을 반환합니다.
• RIGHT OUTER JOIN: 오른쪽 테이블의 모든 행을 반환하고, 왼쪽 테이블에 일치하는 데이터가 없으면 NULL을 반환합니다.
• FULL OUTER JOIN: 양쪽 테이블의 모든 행을 반환하며, 일치하는 데이터가 없으면 NULL을 반환합니다.

예제:

위의 employees와 departments 테이블을 LEFT OUTER JOIN 해보겠습니다.

SELECT e.name, d.department_name
FROM employees e
LEFT OUTER JOIN departments d ON e.department_id = d.department_id;

결과:

| name  | department_name |
|-------|-----------------|
| 철수  | 인사부          |
| 영희  | 개발부          |
| 민수  | NULL            |

민수는 employees 테이블에는 있지만 departments 테이블에 해당 department_id가 없으므로 department_name이 NULL로 표시됩니다.

✅ 마무리

• INNER JOIN: 양쪽 테이블에 모두 존재하는 데이터만 조회
• OUTER JOIN:
  • LEFT OUTER JOIN: 왼쪽 테이블의 모든 데이터와 일치하는 오른쪽 테이블의 데이터 조회
  • RIGHT OUTER JOIN: 오른쪽 테이블의 모든 데이터와 일치하는 왼쪽 테이블의 데이터 조회
  • FULL OUTER JOIN: 양쪽 테이블의 모든 데이터 조회

JOIN을 적절히 사용하면 데이터베이스에서 원하는 정보를 효율적으로 추출할 수 있습니다. 실무에서는 데이터의 특성과 요구사항에 맞게 JOIN을 선택하여 사용해야 합니다.

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