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  • MySQL JOIN 간단하게 이해하기
    개발/DB 2023. 8. 6. 22:41

     

     

     

    이번 포스팅에서는 MySQL에서 사용되는 INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN 그리고 FULL OUTER JOIN 오늘은 MySQL 데이터베이스 관리 시스템에서 많이 사용되는 JOIN에 대해 알아보겠습니다. JOIN은 두 개 이상의 테이블에서 관련된 데이터를 가져와서 하나의 결과 집합으로 조합할 때 사용되는 기능입니다. MySQL에서는 여러 가지 JOIN 방식을 지원하며 각 JOIN 방식이 어떻게 데이터를 가져오는지 이해하고 알맞게 활용할 수 있다면 효율적인 데이터 추출이 가능합니다.

     

     

     

    썸네일

     

    목차

       

       

      INNER JOIN

      INNER JOIN은 두 테이블의 공통된 값을 기준으로 조인되며, 양쪽 테이블에서 일치하는 값만 결과 집합에 반환됩니다. 이 방식은 칼라 간의 일치하는 값이 있는지 찾아 합치는 것이 주된 목적입니다.

      SELECT users.name, orders.product_id 
      FROM users 
      INNER JOIN orders 
      ON users.id = orders.user_id;

       

       

      LEFT JOIN

      LEFT JOIN은 첫 번째 테이블의 모든 레코드를 가져오고, 두 번째 테이블에서 조인 조건에 해당하는 레코드를 찾아 합칩니다. 만약 조인 조건에 맞는 레코드가 없다면, 두 번째 테이블의 칼럼에 NULL 값을 반환합니다.

      SELECT users.name, orders.product_id 
      FROM users 
      LEFT JOIN orders 
      ON users.id = orders.user_id;

       

       

      RIGHT JOIN

      RIGHT JOIN은 두 번째 테이블의 모든 레코드를 가져오고, 첫 번째 테이블에서 조인 조건에 해당하는 레코드를 찾아 합칩니다. 만약 조인 조건에 맞는 레코드가 없다면, 첫 번째 테이블의 칼럼에 NULL 값을 반환합니다.

      SELECT users.name, orders.product_id 
      FROM users 
      RIGHT JOIN orders 
      ON users.id = orders.user_id;

       

       

      FULL OUTER JOIN

       MySQL에서는 FULL OUTER JOIN이 내장되어 있지 않지만, LEFT JOIN과 RIGHT JOIN을 결합하여 사용하면 비슷한 기능을 구현할 수 있습니다. FULL OUTER JOIN은 두 테이블의 모든 레코드를 가져오며, 조인 조건에 맞지 않아서 합쳐지지 않는 레코드는 NULL 값으로 반환됩니다.

      SELECT users.name, orders.product_id 
      FROM users 
      LEFT JOIN orders 
      ON users.id = orders.user_id 
      UNION 
      SELECT users.name, orders.product_id 
      FROM users 
      RIGHT JOIN orders 
      ON users.id = orders.user_id;

       

       

      마무리

      join 정리

       

      여기까지 MySQL에서 사용되는 주요 JOIN 방식을 간략히 소개했습니다. 이를 통해 테이블 간 관계를 효과적으로 이해하고 데이터를 추출할 수 있는 기술을 갖추는 것이 중요합니다. 아래 이미지는 JOIN에 대한 정리를 이미지를 통해 한번에 정리된 내용입니다. 어떤 분은 이거를 익숙해질 때까지 배경화면까지 해놓는 분도 있다고 하네요ㅋㅋ 앞으로도 MySQL에서 JOIN을 사용하는 방법 및 각 JOIN 종류를 더욱 깊이 이해하며 데이터베이스 작업을 더욱 효율적으로 사용해 봅시다!

       

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