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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GROUP BY와 ORDER BY의 차이는 뭘까? 비슷해 보이지만 전혀 다른 역할

SQL을 처음 배우면 자주 혼동되는 개념 중 하나가 GROUP BY와 ORDER BY입니다. 둘 다 SELECT문에서 자주 사용되며 컬럼 이름을 기준으로 뭔가를 "묶거나 정렬"하는 것 같지만, 실제로는 그 목적과 동작 방식이 완전히 다릅니다. 이번 글에서는 이 두 구문의 차이를 예제와 함께 명확히 정리해 보겠습니다.

1. GROUP BY – 같은 값을 하나의 그룹으로 묶기

GROUP BY는 집계 함수(COUNT, SUM, AVG 등)와 함께 사용되어 같은 값을 가진 행들을 하나의 그룹으로 묶습니다. 예를 들어, 부서별 사원 수를 구하고자 할 때 사용됩니다.

SELECT department_id, COUNT(*) 
FROM employees 
GROUP BY department_id;

위 쿼리는 department_id가 같은 행들을 묶어 각 부서에 몇 명이 있는지 알려줍니다.

✅ 핵심: GROUP BY는 묶기 (집계 대상 그룹 생성)

2. ORDER BY – 결과를 원하는 순서로 정렬

ORDER BY는 쿼리 결과의 행 순서를 정렬합니다. 오름차순(ASC) 또는 내림차순(DESC)으로 정렬할 수 있으며, 집계와는 아무런 관련이 없습니다.

SELECT employee_id, salary 
FROM employees 
ORDER BY salary DESC;

위 쿼리는 월급이 높은 순으로 직원을 나열하며, 어떤 그룹화도 하지 않습니다.

✅ 핵심: ORDER BY는 정렬 (출력 순서 제어)

3. 둘을 함께 사용하는 예

GROUP BY로 먼저 그룹을 만든 후, 그 결과를 ORDER BY로 정렬할 수도 있습니다.

SELECT department_id, AVG(salary) AS avg_salary 
FROM employees 
GROUP BY department_id 
ORDER BY avg_salary DESC;

이 쿼리는 부서별 평균 급여를 계산한 뒤, 평균이 높은 부서부터 나열합니다.

✅ 마무리

• GROUP BY: 집계를 위해 데이터를 묶는 역할
• ORDER BY: 결과를 정렬하는 역할

두 구문은 비슷해 보이지만 완전히 다른 용도입니다. 실무에서는 이 둘을 함께 사용하는 경우도 많기 때문에 그 차이를 정확히 이해하는 것이 중요합니다.

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DISTINCT는 정말 중복만 제거할까? 사용 시 주의해야 할 3가지 포인트

SQL을 처음 배우거나 실무에서 데이터를 정제할 때 자주 등장하는 키워드 중 하나가 DISTINCT입니다. 보통은 "중복 제거" 용도로만 알고 있지만, 생각보다 주의할 점이 많아 잘못 쓰면 원하는 결과를 얻지 못하거나 오히려 성능이 떨어질 수 있습니다. 이번 글에서는 DISTINCT 사용 시 꼭 알아야 할 3가지 핵심 포인트를 정리해보겠습니다.

1. DISTINCT는 SELECT 절 전체 컬럼 조합의 중복을 제거합니다

많은 초보자들이 실수하는 부분입니다. DISTINCT는 단일 컬럼 기준이 아니라, SELECT 절에 명시된 전체 컬럼 조합이 동일한 경우에만 중복으로 판단합니다.

SELECT DISTINCT name, department FROM employees;

위 쿼리는 이름이 같더라도 부서가 다르면 중복으로 간주하지 않습니다. 따라서 원하는 결과가 아니라면 컬럼 선택을 신중하게 해야 합니다.

2. 정렬 순서를 바꾸면 결과는 같지만 처리 방식은 달라질 수 있습니다

DISTINCT를 사용할 때 정렬 순서는 결과값에 영향을 주진 않지만, 내부적으로 처리되는 방식은 바뀔 수 있습니다. 특히 ORDER BY를 추가하면 SQL 엔진은 정렬 연산을 추가로 수행하기 때문에 성능 차이가 날 수 있습니다.

SELECT DISTINCT department FROM employees ORDER BY department;

이처럼 DISTINCT와 ORDER BY를 함께 사용할 때는 인덱스 활용 여부나 정렬 비용을 고려해야 합니다.

3. DISTINCT는 성능상 이슈를 유발할 수 있습니다

중복 제거는 단순해 보여도 실제로는 많은 비용이 발생할 수 있습니다. 내부적으로는 정렬(SORT) 또는 해시(HASH) 기반의 비교 연산이 일어나며, 데이터 양이 많아질수록 작업량도 크게 증가합니다.

대량의 데이터를 다룰 때는 DISTINCT보다 GROUP BY를 고려하거나, 아예 애초에 데이터가 중복되지 않도록 설계하는 것이 더 효율적일 수 있습니다.

✅ 마무리

DISTINCT는 단순한 기능이지만, 그 동작 원리를 정확히 알고 사용하지 않으면 엉뚱한 결과를 초래하거나 불필요한 성능 저하를 일으킬 수 있습니다. 실무에서는 반드시 컬럼 조합과 데이터 특성을 이해한 뒤에 신중히 사용하는 습관이 필요합니다.

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