MySQL JOIN

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yundream
2024-08-14
2022-12-29
1180

모든 쿼리는 연습용 데이터베이스를 통해서 실행해 볼 수 있다. [MySQL & SQL 스터디 준비](https://www.joinc.co.kr/w/mysql_study_ready) 를 참고하여 실습환경을 구축하자.

## MySQL LEFT JOIN 
SQL에서 JOIN은 두 개 이상의 테이블을 관련 열을 기반으로 결합하는 방법이다. INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, CROSS JOIN, SELF JOIN등 다양한 결합 방법들이 있다. 여기에서는 LEFT JOIN을 다룬다.
![LEFT JOIN](https://docs.google.com/drawings/d/e/2PACX-1vSJwk_0lFh4KwSFOCXT7YNIMUaHJEdR51TVej1VhF63xFEXXIyTc4xdCbqgnZK5qTQdKxQRcoU176g3/pub?w=310&h=238)

LEFTER OUTER JOIN 이라고 부르기도 하는 LEFT JOIN은 왼쪽(LEFT) 테이블 의 모든 행을 검색해서 오른쪽 테이블에 일치하는 행을 반환한다. 일치하는 항목이 없을 경우에는 NULL을 포함한다.

### LEFT JOIN Syntax
```sql
SELECT column_name(s)
FROM table1
LEFT JOIN table2
ON table1.column_name = table2.column_name;
```

### Example
"customers" 테이블에는 고객 정보가 들어있다. 
| CustomerID | ContactName          | Address                        | City         | Country |
|------------|----------------------|--------------------------------|--------------|---------|
| ALFKI      | Maria Anders         | Obere Str. 57                  | Berlin       | Germany |
| ANATR      | Ana Trujillo         | Avda. de la Constitución 2222  | México D.F.  | Mexico  |
| ANTON      | Antonio Moreno       | Mataderos  2312                | México D.F.  | Mexico  |
| AROUT      | Thomas Hardy         | 120 Hanover Sq.                | London       | UK      |

"orders" 테이블에는 주문정보가 들어있다.
| OrderID | CustomerID | EmployeeID | OrderDate           | ShippedDate         | ShipName                  |
|---------|------------|------------|---------------------|---------------------|---------------------------|
|   10248 | VINET      |          5 | 1994-08-04 00:00:00 | 1994-08-16 00:00:00 | Vins et alcools Chevalier |
|   10249 | TOMSP      |          6 | 1994-08-05 00:00:00 | 1994-08-10 00:00:00 | Toms Spezialitäten        |
|   10250 | HANAR      |          4 | 1994-08-08 00:00:00 | 1994-08-12 00:00:00 | Hanari Carnes             |
|   10251 | VICTE      |          3 | 1994-08-08 00:00:00 | 1994-08-15 00:00:00 | Victuailles en stock      |

고객관리 담당자는 DBA에게 각 1996년 01월 01일 이후의 고객별 주문정보를 보고해 달라고 요청했다. 이 문제는 아래와 같이 해결할 수 있다.
1. orders는 고객별 주문 정보가 있으며, 어떤 고객이 주문했는지는 CustomerID로 고객을 식별 할 수 있다.
2. 따라서 customers 테이블에 있는 전체 CustomerID에 대해서 orders에 주문정보가 있는지를 조회하면 된다. 두개의 테이블은 CustomerID로 관계가 맺어져 있으므로 CustomerID로 조회하면 된다.

```sql
SELECT customers.ContactName, orders.OrderID 
FROM customers LEFT 
JOIN orders ON customers.CustomerID = orders.CustomerID 
WHERE orders.OrderDate > '1996-01-01 00:00:00' 
ORDER BY customers.ContactName;
```

DBA는 아래와 같이 각 고객별 주문 정보를 얻을 수 있다. 
| ContactName       | OrderID |
|-------------------|---------|
| Alejandra Camino  |   10917 |
| Alejandra Camino  |   11013 |
| Alexander Feuer   |   10779 |
| Alexander Feuer   |   10945 |
| Ana Trujillo      |   10926 |
| Anabela Domingues |   10830 |

## MySQL JOIN
SQL에서 Join은 두 개 이상의 테이블에서 서로 관계가 있는 컬럼을 기반으로 행을 결합하기 위해서 사용한다.

아래 Orders 테이블과 Customers 테이블을 보자.

**orders table**
| OrderID | CustomerID | OrderDate           |
|---------|------------|---------------------|
|   10248 | VINET      | 1994-08-04 00:00:00 |
|   10249 | TOMSP      | 1994-08-05 00:00:00 |
|   10250 | HANAR      | 1994-08-08 00:00:00 |
|   10251 | VICTE      | 1994-08-08 00:00:00 |
|   10252 | SUPRD      | 1994-08-09 00:00:00 |
|   10253 | HANAR      | 1994-08-10 00:00:00 |
|   10254 | CHOPS      | 1994-08-11 00:00:00 |

**customers table**
| CustomerID | ContactName          | Country | City         |
|------------|----------------------|---------|--------------|
| ALFKI      | Maria Anders         | Germany | Berlin       |
| ANATR      | Ana Trujillo         | Mexico  | México D.F.  |
| ANTON      | Antonio Moreno       | Mexico  | México D.F.  |
| AROUT      | Thomas Hardy         | UK      | London       |
| BERGS      | Christina Berglund   | Sweden  | Luleå        |
| BLAUS      | Hanna Moos           | Germany | Mannheim     |
| BLONP      | Frédérique Citeaux   | France  | Strasbourg   |

orders 테이블과 customers 테이블은 CustomerID 컬럼을 공통으로 가지고 있다. 즉 두 개의 테이블은 CustomerID로 관계(relationship)가 맺어져 있다. 우리는 CustomerID 컬럼을 이용해서 두 개의 테이블을 JOIN 하여 원하는 정보를 얻을 수 있다.

본사의 주문관리자가 고객 별 주문일자와 선적일자가 담긴 정보를 요청했다고 가정해보자. 아래와같이 INNER JOIN으로 레포트를 만들 수 있다. 
```sql
SELECT orders.OrderID, customers.CustomerName, orders.OrderDate
FROM orders
INNER JOIN customers ON orders.CustomerID=customers.CustomerID;
```

| OrderID | ContactName       | OrderDate           | ShippedDate         |
|---------|-------------------|---------------------|---------------------|
|   10248 | Paul Henriot      | 1994-08-04 00:00:00 | 1994-08-16 00:00:00 |
|   10249 | Karin Josephs     | 1994-08-05 00:00:00 | 1994-08-10 00:00:00 |
|   10250 | Mario Pontes      | 1994-08-08 00:00:00 | 1994-08-12 00:00:00 |
|   10251 | Mary Saveley      | 1994-08-08 00:00:00 | 1994-08-15 00:00:00 |
|   10252 | Pascale Cartrain  | 1994-08-09 00:00:00 | 1994-08-11 00:00:00 |
|   10253 | Mario Pontes      | 1994-08-10 00:00:00 | 1994-08-16 00:00:00 |
|   10254 | Yang Wang         | 1994-08-11 00:00:00 | 1994-08-23 00:00:00 |

## Join 유형
![sql join](https://docs.google.com/drawings/d/e/2PACX-1vRa-Iplc3Owt06TNcflIXWn-nOQHnFOGXXpg8FDPUjRqyjmBQ4IgfPMz0e0ZTDw-vgirpOZ7kU_0r7T/pub?w=1135&h=576)
JOIN은 결합 방법에 따라 INNER JOIN, OUTER JOIN, CROSS JOIN, SELF JOIN 이 있다.
* INNER JOIN : 한 테이블의 각 행을 다른 테이블의 모든 행과 비교하여 일치하는 행을 찾는다. 일치하는 행을 찾으면 두 테이블의 행을 단일 행으로 결합한다.
* LEFT JOIN : 두 테이블 모두에서 일치하는 행만 반환하는 INNER JOIN과 달리 LEFT JOIN은 일치하지 않는 왼쪽(LEFT) 테이블의 결과도 반환한다. 이러한 행은 NULL 값을 가진다.
* RIGHT JOIN : 두 테이블 모두에서 일치하는 행만 반환하는 INNER JOIN과 달리 RIGHT JOIN은 일치하지 않는 오른쪽(RIGHT) 테이블의 결과도 반환한다. 이러한 행은 NULL 값을 가진다.
* CROSS JOIN : 양쪽 테이블의 모든 행을 반환한다. 특정 행이 다른 테이블의 모든 행과 join 되기 때문에 n x n의 결과가 반환된다. 한쪽 테이블의 행의 갯수가 10,000 이고 다른 하나의 행의 갯수가 100,000 이라면 10,000 x 100,000의 행이 반환될 수 있다. 자주 사용하는 join 유형은 아니다.

## JOIN Syntax
```sql
SELECT column_name(s)
FROM table1
INNER JOIN table2
ON table1.column_name = table2.column_name
```

## 참고
[SQL Study With MySQL](https://www.joinc.co.kr/w/sql_study_with_mysql_index) 에서 MySQL과 관련된 다른 문서들을 읽을 수 있습니다.

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