데이터베이스 조인: Difference between revisions

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(새 문서: == 조인 기준에 따른 종류 == === 이너 조인 === 일치하는 조인 조건이 있는 데이터만 출력 === 아우터 조인 === 한쪽에만 조인 조건이 있더라...)
 
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=== 이너 조인 ===
=== 이너 조인 ===
일치하는 조인 조건이 있는 데이터만 출력
일치하는 조인 조건이 있는 데이터만 출력
* 이너 조인은 일치하는 조건이 있어야 출력되기 때문에 아우터 조인처럼 레프트, 라이트 개념이 없다.
* 이너 종류의 종류는 하나인데, 아래의 "자연 조인"은 그냥 사용하는 방식의 차이이고 잘 쓰이지 않으니 참고만 하자. 자연 조인이 아닌 이너 조인이 우리가 일반적으로, 가장 흔히 사용하는 조인 방식이다.
'''(참고) [[데이터베이스 자연 조인|자연 조인]]'''
* 두 테이블에서 공통된 속성(열, attribute)을 기준으로 자동으로 데이터를 결합하는 조인이다. 잘 사용되지 않는다. 하지만 의외로 대부분의 DBMS에서 지원은 된다.


=== 아우터 조인 ===
=== 아우터 조인 ===
한쪽에만 조인 조건이 있더라도 데이터 출력, 데이터가 없는 릴레이션 부분은 null 처리됨
한쪽에만 조인 조건이 있더라도 데이터 출력, 데이터가 없는 릴레이션 부분은 null 처리됨
==== Left Join (Left Outer Join) ====
* 왼쪽 테이블의 모든 행을 반환하고, 오른쪽 테이블과 일치하는 값이 없으면 '''NULL'''로 채운다.
* 여기서 왼쪽 테이블이라고 하면 먼저 정의한 테이블(아래의 경우 Employees)을 말한다.
<syntaxhighlight lang="sql">
SELECT * FROM Employees e
LEFT JOIN Departments d ON e.department_id = d.id;
</syntaxhighlight>
==== Right Join (Right Outer Join) ====
* 오른쪽 테이블의 모든 행을 반환하고, 왼쪽 테이블과 일치하는 값이 없으면 '''NULL'''로 채운다.
* 테이블 순서만 바꿔 적으로 Left와 완전 동일한 결과를 출력한다. 따라서 Left로 통일해서 쓰고 Right는 잘 쓰지 않는 경우가 많다.
<syntaxhighlight lang="sql">
SELECT * FROM Employees e
RIGHT JOIN Departments d ON e.department_id = d.id;
</syntaxhighlight>
==== [[데이터베이스 Full Outer Join|Full Join (Full Outer Join)]] ====
* 두 테이블 모두에서 '''일치하는 행은 결합'''하고, '''일치하지 않는 행은 NULL로''' 채워진다.
* 양쪽 테이블의 모든 데이터가 반환되므로 실무적으로 사용할 일은 많지 않다.
<syntaxhighlight lang="sql">
SELECT * FROM Employees e
FULL JOIN Departments d ON e.department_id = d.id;
</syntaxhighlight>


== 조인 방식에 따른 종류 ==
== 조인 방식에 따른 종류 ==
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* 정렬이 모두 끝난 후 조인 수행
* 정렬이 모두 끝난 후 조인 수행


장점
'''장점'''


* 인덱스 불필요
* 인덱스 불필요
* 조인 연산자가 '='이 아닌 경우 nested loop 조인보다 유리한 경우가 많음
* 조인 연산자가 '='이 아닌 경우 nested loop 조인보다 유리한 경우가 많음


단점
'''단점'''


* 정렬 작업으로 인한 메모리 오버헤드가 큼
* 정렬 작업으로 인한 메모리 오버헤드가 큼
* 조인 대상 데이터 간 크기의 차이가 큰 경우, 한쪽 정렬이 먼저 완료되어 대기하므로 비효율 발생
* 조인 대상 데이터 간 크기의 차이가 큰 경우, 한쪽 정렬이 먼저 완료되어 대기하므로 비효율 발생


최적화 방안
'''최적화 방안'''


* 데이터를 빨리 읽어들여서 정렬할 수 있도록 메모리(SORT_AREA_SIZE) 최적화
* 데이터를 빨리 읽어들여서 정렬할 수 있도록 메모리(SORT_AREA_SIZE) 최적화
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* 만들어지는 해시를 기준으로 조인 수행<ref>Sort-Merge와 같이 작업이 먼저 끝나는 테이블이 대기하지 않음</ref>
* 만들어지는 해시를 기준으로 조인 수행<ref>Sort-Merge와 같이 작업이 먼저 끝나는 테이블이 대기하지 않음</ref>


장점
'''장점'''


* 메모리 성능이 좋은 경우 최적의 성능 발휘
* 메모리 성능이 좋은 경우 최적의 성능 발휘


단점
'''단점'''


* 메모리의 과다한 사용, 메모리 부족시 속도가 현저히 느려짐
* 메모리의 과다한 사용, 메모리 부족시 속도가 현저히 느려짐


최적화 방안
'''최적화 방안'''


* 데이터를 빨리 읽어들여서 해실할 수 있도록 메모리(HASH_AREA_SIZE<ref>HASH_AREA_SIZE는 기본적으로 SORT_AREA_SIZE의 2배로 설정된다.</ref>) 최적화
* 데이터를 빨리 읽어들여서 해실할 수 있도록 메모리(HASH_AREA_SIZE<ref>HASH_AREA_SIZE는 기본적으로 SORT_AREA_SIZE의 2배로 설정된다.</ref>) 최적화

Latest revision as of 13:56, 12 October 2024

조인 기준에 따른 종류[edit | edit source]

이너 조인[edit | edit source]

일치하는 조인 조건이 있는 데이터만 출력

  • 이너 조인은 일치하는 조건이 있어야 출력되기 때문에 아우터 조인처럼 레프트, 라이트 개념이 없다.
  • 이너 종류의 종류는 하나인데, 아래의 "자연 조인"은 그냥 사용하는 방식의 차이이고 잘 쓰이지 않으니 참고만 하자. 자연 조인이 아닌 이너 조인이 우리가 일반적으로, 가장 흔히 사용하는 조인 방식이다.

(참고) 자연 조인

  • 두 테이블에서 공통된 속성(열, attribute)을 기준으로 자동으로 데이터를 결합하는 조인이다. 잘 사용되지 않는다. 하지만 의외로 대부분의 DBMS에서 지원은 된다.

아우터 조인[edit | edit source]

한쪽에만 조인 조건이 있더라도 데이터 출력, 데이터가 없는 릴레이션 부분은 null 처리됨

Left Join (Left Outer Join)[edit | edit source]

  • 왼쪽 테이블의 모든 행을 반환하고, 오른쪽 테이블과 일치하는 값이 없으면 NULL로 채운다.
  • 여기서 왼쪽 테이블이라고 하면 먼저 정의한 테이블(아래의 경우 Employees)을 말한다.
SELECT * FROM Employees e
LEFT JOIN Departments d ON e.department_id = d.id;

Right Join (Right Outer Join)[edit | edit source]

  • 오른쪽 테이블의 모든 행을 반환하고, 왼쪽 테이블과 일치하는 값이 없으면 NULL로 채운다.
  • 테이블 순서만 바꿔 적으로 Left와 완전 동일한 결과를 출력한다. 따라서 Left로 통일해서 쓰고 Right는 잘 쓰지 않는 경우가 많다.
SELECT * FROM Employees e
RIGHT JOIN Departments d ON e.department_id = d.id;

Full Join (Full Outer Join)[edit | edit source]

  • 두 테이블 모두에서 일치하는 행은 결합하고, 일치하지 않는 행은 NULL로 채워진다.
  • 양쪽 테이블의 모든 데이터가 반환되므로 실무적으로 사용할 일은 많지 않다.
SELECT * FROM Employees e
FULL JOIN Departments d ON e.department_id = d.id;

조인 방식에 따른 종류[edit | edit source]

NESTED LOOPS 조인[edit | edit source]

조인 대상 테이블의 인덱스가 있는 경우 사용

  • Loop의 기준이 되는 드라이빙/드리븐 테이블 선정
  • 드라이빙 테이블 기준으로 반복해서 읽으며 인덱스를 이용한 조인 수행

최적화 방안

  • 드라이빙 테이블 선정
  • 조인 순서 조정
  • 적절한 인덱스 설계

SORT-MERGE 조인[edit | edit source]

조인 대상 테이블에 인덱스가 없는 경우 사용

  • 각 테이블의 데이터를 동시에 읽어 들임
  • 각 테이블 데이터를 연결 칼럼을 기준으로 정렬
  • 정렬이 모두 끝난 후 조인 수행

장점

  • 인덱스 불필요
  • 조인 연산자가 '='이 아닌 경우 nested loop 조인보다 유리한 경우가 많음

단점

  • 정렬 작업으로 인한 메모리 오버헤드가 큼
  • 조인 대상 데이터 간 크기의 차이가 큰 경우, 한쪽 정렬이 먼저 완료되어 대기하므로 비효율 발생

최적화 방안

  • 데이터를 빨리 읽어들여서 정렬할 수 있도록 메모리(SORT_AREA_SIZE) 최적화

HASH 조인[edit | edit source]

NESTED LOOPS나 SORT-MERGE 사용이 불리한 경우 사용

  • 드라이빙 테이블 선정
  • 드라이빙 테이블을 우선적으로 해시 생성
  • 만들어지는 해시를 기준으로 조인 수행[1]

장점

  • 메모리 성능이 좋은 경우 최적의 성능 발휘

단점

  • 메모리의 과다한 사용, 메모리 부족시 속도가 현저히 느려짐

최적화 방안

  • 데이터를 빨리 읽어들여서 해실할 수 있도록 메모리(HASH_AREA_SIZE[2]) 최적화

같이 보기[edit | edit source]

분류:데이터베이스

  1. Sort-Merge와 같이 작업이 먼저 끝나는 테이블이 대기하지 않음
  2. HASH_AREA_SIZE는 기본적으로 SORT_AREA_SIZE의 2배로 설정된다.