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

Posted by heoncode
2025. 4. 10. 00:57 SQL 기초 정리
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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 JOINOUTER 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 민수마케팅부는 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 employeesdepartments 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            |

민수employees 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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