📌SQL JOIN & 데이터베이스 설계의 핵심 개념

1. JOIN이란?

두 개 이상의 테이블을 하나로 합치는 방법!

📌 JOIN을 위한 필수 개념

내부키 (Primary Key, PK): 테이블에서 고유한 값 (예: 학번)
외부키 (Foreign Key, FK): 다른 테이블의 PK를 참조하는 값 (예: 학생 테이블의 학과 번호)

2. 정규화 (Normalization)란?

📌 정규화는 데이터 중복을 줄이고, 데이터 무결성을 유지하는 과정

📌 정규화의 핵심 원칙

반복되는 데이터를 없앤다!
각 테이블이 하나의 주제를 가진다!
테이블 간 관계를 설정해 중복 없이 데이터를 가져온다!

3. JOIN의 종류

종류	설명	예제	문법예시
CROSS JOIN (교차 조인)	두 테이블의 모든 조합을 만들어줘요.	모든 학생과 모든 학과를 다 짝지어 보여줌	SELECT A.c1, B.c2 FROM TableA A CROSS JOIN TableB B;
EQUI JOIN (등가 조인)	같은 값을 기준으로 테이블을 합쳐요.	학생과 학과 정보를 학과 번호를 기준으로 합침	SELECT A.c1, B.c2 FROM TableA A INNER JOIN TableB B ON A.cn = B.cn;
NON-EQUI JOIN (비등가 조인)	값이 같지 않아도 특정 조건을 만족하는 데이터만 합쳐요.	점수 범위에 따라 등급을 매길 때 사용	SELECT A.c1, B.c2 FROM TableA A INNER JOIN TableB B ON A.cn > B.cn1 and A.cn < B.cn2
OUTER JOIN (외부 조인)	한쪽 테이블에 데이터가 없어도 보여줘요.	학과가 없는 학생도 결과에 포함	SELECT A.c1, B.c2 FROM TableA A LEFT OUTER JOIN TableB B ON A.cn = B.cn;
SELF JOIN (자기 조인)	같은 테이블을 서로 연결해요.	직원 명단에서 상사와 직원을 연결	SELECT E1.name, E2.name FROM Emp E1 INNER JOIN Emp E2 ON E1.mid = E2.id;

🚀 CROSS JOIN (교차 조인) 완벽 이해하기!

📌 이 문서는 초등학생도 이해할 수 있도록 교차 조인(CROSS JOIN)의 개념부터 심화 내용까지 쉽게 설명합니다.

1. CROSS JOIN이란?

🎯 CROSS JOIN (교차 조인)은 두 테이블의 모든 데이터 조합을 만들어 내는 JOIN 방식!

2. CROSS JOIN 결과를 실제 테이블로 보기

🔹 학생 테이블

학생 ID	이름
1	철수
2	영희

🔹 과목 테이블

과목 ID	과목명
A	수학
B	영어

👉 CROSS JOIN을 실행하면?

➡️ 모든 학생과 모든 과목이 조합돼서 새로운 결과가 나와요!

학생 ID	이름	과목 ID	과목명
1	철수	A	수학
1	철수	B	영어
2	영희	A	수학
2	영희	B	영어

✅ 모든 학생이 모든 과목을 수강한다고 가정한 결과!

(학생 2명 × 과목 2개 = 총 4개의 조합이 만들어짐)

3. CROSS JOIN을 실행하는 SQL 코드

SELECT *
FROM 학생, 과목;

📌 FROM 절에 두 개의 테이블을 그냥 나열하면 CROSS JOIN이 자동으로 수행돼요!

📌 SQL 표준 방식으로 작성하면 이렇게 돼요:

SELECT *
FROM 학생
CROSS JOIN 과목;

✅cross join(컬럼명) 예제

/*
	Join : 여러개의 테이블에서 조회
*/
-- cross join : 두개 테이블을 조인, m*n 개의 레코드가 생성됨. 사용시 주의요망
SELECT * FROM emp -- 14r, 9c
SELECT * FROM dept -- 5r, 3c
-- mariadb 방식
SELECT * FROM emp, dept -- 14*5=70R, 9+3= 12c
-- ansi 방식
SELECT * FROM emp CROSS JOIN dept -- 14*5=70R, 9+3=12 c

-- 사원번호(emp.empno), 사원명(emp.ename), 직책(emp.job),
-- 부서코드(emp.deptno), 부서명(dept.dname), cross join
-- 중복된 컬럼은 테이블명을 표시해야함
-- 중복된 컬럼은 테이블명을 표시하지 않아도 됨. 
SELECT empno, eNAME '사원명', job '직책',  emp.deptno, dname -- 테이블명에 별명 설정 
FROM emp, dept
SELECT empno, eNAME '사원명', job '직책',  e.deptno, dname -- 테이블명에 별명 설정 
FROM emp e, dept d
SELECT e.empno, e.eNAME '사원명', e.job '직책',  e.deptno, d.deptno, d.dname -- 테이블명에 별명 설정 
FROM emp e, dept d

4. 언제 CROSS JOIN을 사용할까? (심화 개념)

✅ 1) 모든 가능한 조합을 만들고 싶을 때

예를 들어,

온라인 쇼핑몰에서 고객과 쿠폰의 모든 조합을 만들기
학생들과 수업의 모든 가능성을 조합하기
모든 색상의 티셔츠와 바지 조합 만들기

✅ 2) 데이터 분석을 위한 경우

모든 제품과 모든 광고 캠페인의 조합을 비교할 때
모든 직원과 모든 프로젝트의 조합을 만들어서 가능성 분석

✅ 그러나 조심해야 할 점!

CROSS JOIN은 테이블이 클수록 데이터가 기하급수적으로 증가해요!

학생이 100명이고, 과목이 10개라면?
- 100 × 10 = 1,000개의 조합이 생겨요! 😲
학생이 10,000명이고, 과목이 50개라면?
- 10,000 × 50 = 500,000개의 조합 🤯

📌 따라서, 필요할 때만 신중하게 사용해야 해요!

6. 마무리 🎉

✔️ CROSS JOIN은 두 테이블의 모든 조합을 만드는 조인

✔️ 모든 데이터 조합을 생성할 때 사용

✔️ 조합 개수가 많아질 수 있으므로 주의가 필요!

🌟 Equi Join (등가 조인) 완벽 이해하기!

📌 이 문서는 초등학생도 이해할 수 있도록 Equi Join의 개념부터 심화 내용까지 쉽게 설명합니다.

1. Equi Join (등가 조인)이란?

🎯 Equi Join (등가 조인)은 두 테이블을 특정한 “같은 값”을 기준으로 연결하는 방법이에요!

💡 즉, “공통된 값”을 가진 행들만 조합하는 JOIN 방식이에요.

2. 실제 테이블 예제

🔹 학생 테이블 (Student)

학생 ID	이름	반 번호
1	철수	101
2	영희	102
3	민수	101

🔹 반 테이블 (Classroom)

반 번호	반 이름
101	1학년 A반
102	1학년 B반

👉 Equi Join을 실행하면?

➡️ 반 번호가 같은 학생과 반 정보를 연결!

학생 ID	이름	반 번호	반 이름
1	철수	101	1학년 A반
3	민수	101	1학년 A반
2	영희	102	1학년 B반

✅ 같은 반 번호(101, 102)를 가진 데이터끼리 연결되었어요!

3. Equi Join SQL 코드

SELECT 학생.ID, 학생.이름, 학생.반_번호, 반.반_이름
FROM 학생
INNER JOIN 반
ON 학생.반_번호 = 반.반_번호;

📌 ON 절에서 “반 번호”가 같은 데이터를 찾아 연결해요!

✅equi join(컬럼명) 예제

/*
	등가조인 : equi join
			조인컬럼을 이용하여 필요한 레코드만 조회.
			조인컬럼의 조건을 = 인 경우
*/
-- 사원번호, 사원명, 직책,부서코드, 부서명 조회하기
SELECT e.empno, e.ename, e.job, e.deptno, d.deptno, d.dname
FROM emp e, dept d
WHERE e.deptno = d.deptno

SELECT e.empno, e.ename, e.job, e.deptno, d.deptno, d.dname
FROM emp e JOIN dept d
ON e.deptno = d.deptno -- 조인컬럼

-- 학생 테이블과 학과(MAJOR)테이블을 사용하여 학생이름,
-- 전공학과번호, 전공학과이름 조회하기
-- mariaDb 방식
SELECT S.NAME, s.major1, m.name
FROM student s, major m
WHERE s.major1 = m.code

-- ansi 방식
SELECT S.NAME, s.major1, m.name
FROM student s join major m
on s.major1 = m.code

-- 문제
-- 학생테이블에서 학번, 이름, score 테이블에서 학번에
-- 해당하는 국어, 수학, 영어 총점 조회하기
-- mariaDB 방식
SELECT s.studno, s.NAME, c.kor, c.math,c.eng, (kor+math+eng)'총점'
FROM student s, score c
WHERE s.studno = c.studno
ORDER BY 총점 desc
-- ansi 방식
SELECT s.studno, s.NAME, c.kor, c.math,c.eng, (kor+math+eng)'총점'
FROM student s join score c
on s.studno = c.studno
ORDER BY 총점 desc

-- 학생의 이름, 학과이름, 지도교수 이름 조회하기
-- mriaDB 방식
SELECT s.`name`, m.`name`, p.`name`
FROM student s, major m, professor p
WHERE s.major1 = m.code
AND   s.profno = p.no
-- ansi 방식
SELECT s.`name`, m.`name`, p.`name`
FROM student s join major m
on s.major1 = m.code JOIN professor p
on s.profno = p.no

-- 문제
-- emp 테이블과 p_grade 테이블을 조회하여, 사원의 이름과, 직급
-- 현재연봉, 해당직급의 연봉하한, 연봉상한 금액 출력하기
-- 연봉은 (급여*12+보너스)*10000으로 한다
-- mriaDB 방식
SELECT e.ename'사원이름',e.job'직급',(salary*12+ifnull(bonus,0))*10000'연봉',p.s_pay'연봉하한',p.e_pay'연봉상한'
FROM emp e, p_grade p
WHERE e.job = p.position
-- ansi 방식
SELECT e.ename'사원이름',e.job'직급',(salary*12+ifnull(bonus,0))*10000'연봉',p.s_pay'연봉하한',p.e_pay'연봉상한'
FROM emp e JOIN p_grade p
ON e.job = p.position

-- 문제
-- 장성태 학생의 학번, 이름 전공학1과 번호,
-- 전공1학과 이름, 학과 위치 출력하기
-- student, major 테이블 조인하기
-- mriaDB 방식
SELECT s.studno, s.`name`, s.major1, m.`name`, ifnull(m.build,"학과위치없음") 
FROM student s, major m
WHERE s.major1 = m.code
AND s.NAME = "장성태"
-- ansi 방식
SELECT s.studno, s.`name`, s.major1, m.`name`, ifnull(m.build,"학과위치없음") 
FROM student s join major m
on s.major1 = m.code
WHERE s.NAME = "장성태"

-- 학생의 학번, 이름 score테이블에서 학번에 해당하는
-- 점수를 조회하기
-- 1학년 학생의 정보 조회하기
- mariaDB
SELECT s.studno, s.name, s2.kor, s2.math, s2.eng, (kor+math+eng)'총점'
FROM student s, score s2
WHERE s.studno = s2.studno
AND s.grade = 1

-- ansi 방식
SELECT s.studno, s.name, s2.kor, s2.math, s2.eng, (kor+math+eng)'총점'
FROM student s JOIN score s2
ON s.studno = s2.studno
WHERE s.grade = 1

4. Equi Join을 언제 사용할까요? (심화 개념)

💡 Equi Join은 주로 두 개의 관련된 테이블을 연결할 때 사용해요.

✅ 1) 데이터 간의 관계를 찾을 때

주문 테이블과 고객 테이블을 연결해 “어떤 고객이 어떤 주문을 했는지” 조회하기
직원 테이블과 부서 테이블을 연결해 “어떤 직원이 어떤 부서에 속해 있는지” 조회하기

✅ 2) 데이터 분석을 할 때

학생 성적과 과목 정보를 연결해서 “학생이 어떤 과목에서 몇 점을 받았는지” 조회하기
직원의 급여 정보와 직급 정보를 연결해서 “각 직급별 평균 급여”를 분석하기

5. Equi Join의 성능 최적화 (기술 면접 대비!)

💡 기술 면접에서 자주 나오는 질문들!

🎤 “Equi Join을 실행할 때 성능을 높이는 방법은?”

👉 INDEX를 사용하면 성능이 향상됩니다!

Equi Join은 ON 조건을 기반으로 두 테이블을 비교하는데, 해당 컬럼에 INDEX가 있으면 검색 속도가 빨라져요!

🎤 “Equi Join과 INNER JOIN의 차이는?”

👉 Equi Join은 INNER JOIN의 한 종류입니다!

INNER JOIN은 “공통된 데이터만 연결”하는 JOIN 방식
Equi Join은 그중에서도 “같은 값(=)을 기준”으로 연결하는 경우를 의미

🎤 “Equi Join을 실행할 때 주의할 점은?”

👉 중복 데이터가 있으면 결과 행 수가 많아질 수 있어요!

예를 들어, 학생 한 명이 여러 개의 반 번호를 가질 경우 조인 결과가 예상보다 많아질 수도 있어요.

🎤 “Equi Join과 Natural Join의 차이점은?”

👉 Natural Join은 공통된 컬럼명을 자동으로 찾아 조인하지만, Equi Join은 명확히 ON 절을 사용해 연결할 컬럼을 지정해야 합니다.

6. Equi Join vs. 다른 JOIN 비교

✅ Equi Join vs. Cross Join

비교 항목	Equi Join	Cross Join
개념	공통된 값을 기준으로 조합	모든 가능한 조합 생성
데이터 수	공통 값이 있는 행만	두 테이블 행 수를 곱한 개수
예제 결과	학생과 반 번호가 같은 경우만 연결	모든 학생과 모든 반을 조합
사용 예시	고객과 주문을 연결	모든 직원과 모든 프로젝트 조합

✅ Equi Join vs. Outer Join

비교 항목	Equi Join	Outer Join
개념	공통된 값이 있는 데이터만 반환	한쪽에 데이터가 없어도 반환
NULL 포함 여부	NULL 없음	NULL 포함 가능
사용 예시	직원과 부서가 있는 경우만 조회	부서가 없는 직원도 포함

7. 마무리 🎉

✔️ Equi Join은 공통된 값을 기준으로 두 테이블을 연결하는 JOIN 방식!

✔️ 가장 많이 사용되는 JOIN 방식으로, 실무에서 필수적으로 사용됨

✔️ INDEX를 활용하면 성능 최적화 가능!

✔️ INNER JOIN과 개념이 같지만, ON 조건이 “=”인 경우를 지칭!

✔️ 면접에서 자주 질문되는 개념이므로 차이점과 최적화 방법을 알아두기!

💡 이제 직접 SQL로 Equi Join을 실행해 보세요! 🚀

🏆 비등가 조인 (Non-Equi Join)

비등가 조인(Non-Equi Join)은 두 테이블을 “=”(등호) 없이 조인하는 방식이야!

즉, =(같다) 대신 <, >, <=, >=, BETWEEN, LIKE 같은 연산자를 사용해서 조인하는 거야.

🎯 쉽게 이해하는 비등가 조인

🍔 햄버거 할인 예제 🍔

맥도날드에서 햄버거를 할인하는 행사가 있어!

나이 0~5살이면 100% 무료!
나이 6~12살이면 50% 할인!
나이 13~18살이면 20% 할인!
나이 19살 이상이면 할인 없음!

이걸 비등가 조인으로 표현하면 다음과 같아!

SELECT c.name, c.age, d.discount_percent
FROM customers c
JOIN discounts d
ON c.age BETWEEN d.age_min AND d.age_max;

customers 테이블 → 고객 정보 (이름, 나이)
discounts 테이블 → 할인 정보 (나이 범위, 할인율)
BETWEEN age_min AND age_max → 나이가 특정 범위에 해당하면 매칭!
여기서 나이(범위)를 기준으로 조인하므로 “=” 없이 조인 → 비등가 조인! 🎯

🎭 비등가 조인의 종류

연산자	설명	예제
`<`	왼쪽 값이 작을 때 조인	`salary.salary < job.salary_range_max`
`>`	왼쪽 값이 클 때 조인	`student.score > grade.min_score`
`<=`	왼쪽 값이 작거나 같을 때 조인	`order.date <= promo.end_date`
`>=`	왼쪽 값이 크거나 같을 때 조인	`employee.experience >= job.min_experience`
`BETWEEN`	범위 안에 포함될 때 조인	`product.price BETWEEN discount.min_price AND discount.max_price`
`LIKE`	특정 패턴과 일치할 때 조인	`email LIKE domain.pattern`

🔥 비등가 조인 예제

/*비등가 조인 : non equi join
			조인 컬럼의 조건이 = 이 아닌 경우, 범위값으로 조인함
*/

-- 고객명과 고객이 포인트로 받을 수 있는 상품명을 조회하기
-- mariaDB
SELECT g.name, g.point, p.name
FROM guest `g`, pointitem `p`
WHERE g.point BETWEEN p.spoint AND p.epoint

-- ansi 방식
SELECT g.name, g.point, p.name
FROM guest `g`join pointitem `p`
on g.point BETWEEN p.spoint AND p.epoint

-- 고객은 자기 포인트보다 낮은 포인트의 상품을 선택
-- 외장하드를 선택할 수 있는 고객의
-- 고객명과 고객이 포인트로 받을 수 있는 상품명을 조회하기
-- mariaDB
SELECT g.name, g.point, p.name, p.spoint, p.epoint
FROM guest `g`, pointitem `p`
WHERE p.spoint < g.point
AND p.name = "외장하드"
-- ansi 방식
SELECT g.name, g.point, p.name, p.spoint, p.epoint
FROM guest `g`join pointitem `p`
on p.spoint < g.point
WHERE p.name = "외장하드"

-- 낮은 포인트의 상품을 선택할 수 있다고 할때, 
-- 개인별로 가져갈 수 있는 상품의 갯수 조회
-- 상품의 갯수로  정렬하기
-- mariaDB
SELECT g.`name`, COUNT(*)"구매가능상픔수", group_concat(p.name)
FROM guest `g`, pointitem `p`
where p.spoint <= g.point
GROUP BY g.name
ORDER BY 구매가능상픔수, g.name
-- ansi 방식
SELECT g.`name`, COUNT(*)"구매가능상픔수"
FROM guest `g`join pointitem `p`
on p.spoint <= g.point
GROUP BY g.name

-- 상품의 객수가 2개 이상
-- mariaDB
SELECT g.`name`, COUNT(*)"구매가능상픔수", group_concat(p.name)
FROM guest `g`join pointitem `p`
where p.spoint <= g.point
GROUP BY g.name
having COUNT(*)>=2
ORDER BY 구매가능상픔수, g.name
-- ansi 방식
SELECT g.`name`, COUNT(*)"구매가능상픔수", group_concat(p.name)
FROM guest `g`join pointitem `p`
on p.spoint <= g.point
GROUP BY g.name
having COUNT(*)>=2
ORDER BY 구매가능상픔수, g.name

-- 학생의 학번, 이름, 국어, 수학, 영어, 총점, 평균
-- 학점 출력하기
-- 평균은 반올림하여 정수로 표현하기
-- mariaDB
SELECT s1.studno, s1.`name`, s2.kor, s2.math, s2.eng, (kor+math+eng), ROUND((kor+math+eng)/3)총점평균, s3.grade
FROM student s1, score s2, scorebase s3
WHERE s1.studno = s2.studno
AND ROUND((kor+math+eng)/3) BETWEEN s3.min_point AND s3.max_point
ORDER BY s3.grade

-- ansi 방식
SELECT s1.studno, s1.`name`, s2.kor, s2.math, s2.eng, (kor+math+eng), ROUND((kor+math+eng)/3)총점평균, s3.grade
FROM student s1 join score s2
ON s1.studno = s2.studno join scorebase s3
ON ROUND((kor+math+eng)/3) BETWEEN s3.min_point AND s3.max_point
ORDER BY s3.grade

🔥 비등가 조인이 꼭 필요한 상황 3가지

1️⃣ 급여(Salary) 테이블과 등급(Grade) 테이블을 매칭할 때

급여가 특정 급여 등급(Salary Grade)에 해당하는 경우를 찾는 경우!
예제: 직원 급여에 따른 등급을 확인

SELECT e.name, e.salary, g.grade
FROM employees e
JOIN salary_grades g
ON e.salary BETWEEN g.min_salary AND g.max_salary;

🔹 직원의 급여(salary)가 각 급여 등급(min_salary ~ max_salary)에 해당하는지를 찾음!

🔹 =이 아니라 범위 비교(BETWEEN)를 사용 → 비등가 조인!

2️⃣ 시험 점수(Score)에 따른 성적(Grade) 매칭

학생 점수를 기준으로 A, B, C, D, F 성적을 부여하는 경우

SELECT s.name, s.score, g.grade
FROM students s
JOIN grades g
ON s.score BETWEEN g.min_score AND g.max_score;

🔹 학생 점수(score)가 각 성적(grade)의 점수 범위(min_score ~ max_score)에 포함되는지 확인!

3️⃣ 할인 프로모션(Discount) 적용

특정 날짜 기간 동안만 할인되는 상품을 찾는 경우

SELECT p.product_name, p.price, d.discount_percent
FROM products p
JOIN discounts d
ON p.price BETWEEN d.min_price AND d.max_price;

🔹 제품 가격이 할인 범위(min_price ~ max_price)에 포함될 때 매칭!

🎯 비등가 조인이 어려운 면접 질문에 나올 포인트

1️⃣ 비등가 조인이 일반 조인(Equi Join)과 다른 점은?

✅ 일반 조인 (Equi Join) → = 연산자로 정확히 같은 값일 때만 조인

✅ 비등가 조인 (Non-Equi Join) → >, <, BETWEEN, LIKE 등 범위 기반 조인

2️⃣ 비등가 조인의 성능 문제와 해결 방법은?

✅ 성능 문제:

ON 조건에 범위(BETWEEN, <, >)가 들어가므로 인덱스를 잘 활용하지 못할 수도 있음!
데이터가 많아지면 비효율적인 풀 스캔(Full Scan)이 발생할 수 있음.

✅ 해결 방법:

필요한 컬럼에 인덱스 생성 (CREATE INDEX)

 CREATE INDEX idx_min_salary ON salary_grades(min_salary);
 CREATE INDEX idx_max_salary ON salary_grades(max_salary);

파티션 테이블 사용 → 데이터 양이 많다면 범위를 기준으로 테이블을 분할
JOIN 전에 WHERE 필터를 적용해 데이터 줄이기

🎯 결론: 비등가 조인은 언제 써야 할까?

✅ 범위를 기준으로 데이터를 조인할 때!

✅ 이진(=) 비교가 아닌, 크거나 작은 관계(>, <, BETWEEN`)를 사용할 때!

✅ 시험 점수 → 성적 등급, 급여 → 급여 등급, 상품 가격 → 할인율 등과 같은 경우에 유용!

🚀 즉, 값이 “정확히 일치”하는 게 아니라, “범위”에 따라 매칭할 때 비등가 조인이 필요하다! 🚀

🔍 OUTER JOIN 심화 개념 – 초등학생도 이해할 수 있게!

OUTER JOIN은 데이터베이스 면접에서 자주 나오는 주제 중 하나예요!

특히, 기본적인 개념을 넘어서 심화된 면접 질문이 나오면 정확한 차이를 알고 있어야 합니다.

오늘은 초등학생도 이해할 수 있도록 아주 쉽게 설명해볼게요! 😊

📌 1. OUTER JOIN이란?

🎯 비유로 이해하기!

🏫 학교와 학생 비유

students 테이블: 학교에 등록된 학생 명단
subjects 테이블: 각 학생이 수강하는 과목

이제 학생들이 수업을 듣는 상황을 예로 들어볼게요!

👉 INNER JOIN은 수업을 듣는 학생만 포함

👉 OUTER JOIN은 수업을 듣지 않는 학생도 포함할 수 있음

📌 2. OUTER JOIN 종류 (심화 개념 포함!)

OUTER JOIN은 크게 3가지 종류가 있어요!

JOIN 종류	포함하는 데이터
LEFT OUTER JOIN	왼쪽 테이블의 모든 데이터 + 오른쪽 테이블에서 일치하는 데이터
RIGHT OUTER JOIN	오른쪽 테이블의 모든 데이터 + 왼쪽 테이블에서 일치하는 데이터
FULL OUTER JOIN	양쪽 테이블의 모든 데이터 (일치하는 경우 합치고, 없는 경우 NULL)

🎯 비유로 이해하기!

예제 데이터

📝 학생 명단 (students 테이블)

student_id	name
1	철수
2	영희
3	민수

📖 수업 정보 (subjects 테이블)

student_id	subject
1	수학
2	과학

✅ 1) LEFT OUTER JOIN (왼쪽 테이블을 기준으로 유지!)

SELECT s.student_id, s.name, sub.subject
FROM students s
LEFT OUTER JOIN subjects sub ON s.student_id = sub.student_id;

결과:

student_id	name	subject
1	철수	수학
2	영희	과학
3	민수	NULL

🚀 설명:

students 테이블(왼쪽)의 모든 데이터 유지
subjects 테이블(오른쪽)에서 일치하는 데이터가 있으면 가져옴
없는 경우 NULL (민수는 수업을 듣지 않음)

-- 학생의 학번, 이름과 지도교수이름 출력하기
-- 지도교수가 없는 학생도 조회도도록 하고,
-- 지도교수가 없는 경우 지도교수 없음 출력하기
SELECT s.name, ifnull(p.`name`,"지도교수 없음")
FROM student s LEFt OUTER join professor p
on s.profno = p.no

-- --------------------
-- 오라클 구현 방식
-- --------------------
-- LEFT OUTER join
SELECT s.studno, IFNULL(s.`name`,"지도학생없음"), p.name
FROM student s, professor p
where s.profno = p.no(+)  -- 왼쪽의 테이블의 모든 조회

✅ 2) RIGHT OUTER JOIN (오른쪽 테이블을 기준으로 유지!)

SELECT s.student_id, s.name, sub.subject
FROM students s
RIGHT OUTER JOIN subjects sub ON s.student_id = sub.student_id;

결과:

student_id	name	subject
1	철수	수학
2	영희	과학

🚀 설명:

subjects 테이블(오른쪽)의 모든 데이터 유지
students 테이블(왼쪽)에서 일치하는 데이터가 있으면 가져옴
하지만 여기서는 subjects 테이블에 없는 학생(민수)은 아예 나오지 않음

-- 학생의 학번, 이름과 지도교수이름 조회하기
-- 지도학생이 없는 교수도 조회되도록 하자
-- 지도 학생이 없으면 지도학생 없음 내용 출력하기

SELECT s.studno, IFNULL(s.`name`,"지도학생없음"), p.name
FROM student s right OUTER join professor p
on s.profno = p.no

-- --------------------
-- 오라클 구현 방식
-- --------------------
-- right outer join
SELECT s.studno, IFNULL(s.`name`,"지도학생없음"), p.name
FROM student s, professor p
where s.profno(+) = p.no  -- 오른쪽의 테이블의 모든 조회

✅ 3) FULL OUTER JOIN (양쪽 테이블 모든 데이터 유지!)

SELECT s.student_id, s.name, sub.subject
FROM students s
FULL OUTER JOIN subjects sub ON s.student_id = sub.student_id;

결과:

student_id	name	subject
1	철수	수학
2	영희	과학
3	민수	NULL

🚀 설명:

students 테이블(왼쪽) + subjects 테이블(오른쪽) 모든 데이터 유지
일치하지 않는 데이터는 NULL
LEFT OUTER JOIN과 RIGHT OUTER JOIN을 합친 개념

-- full outer join : union으로 구현
-- 학생의 이름, 지도교수 이름을 조회하기
-- 지도교수가 없는 학생정보와, 지도학생이 없는 교수정보도
-- 조회하기
SELECT s.`name`, p.name
FROM student s LEFT join professor p 
on s.profno = p.no
UNION
SELECT s.`name`, p.name
FROM student s right join professor p 
on s.profno = p.no

-- 문제 
-- emp, p_grade 테이블을 조인하여
-- 사원이름, 직급, 현재연봉, 해당직급의 연봉하한, 연봉상한 조회하기
-- 연봉 : (급여*12+보너스)*10000. 보너스가 없는 경우 0으로 처리하기
-- 단 모든 사원을 출력하기
SELECT e.ename, e.job, (salary*12+IFNULL(bonus,0))*10000 연봉,
p.s_pay 연봉하한, p.e_pay 연봉상한
FROM emp e left join p_grade p
ON e.job = p.position
union
SELECT e.ename, e.job, (salary*12+IFNULL(bonus,0))*10000 연봉,
p.s_pay 연봉하한, p.e_pay 연봉상한
FROM emp e right join p_grade p
ON e.job = p.position

📚 FULL OUTER JOIN으로 보는 집합 연산자 개념

UNION: 두 개의 SELECT 문의 결과를 합치되, 중복된 행은 제거합니다.
UNION ALL: 두 개의 SELECT 문의 결과를 합치며, 중복된 행도 모두 포함합니다.
INTERSECT: 두 개의 SELECT 문의 공통된 행만 반환합니다.
EXCEPT: 첫 번째 SELECT 문의 결과에서 두 번째 SELECT 문의 결과를 제외한 행을 반환합니다.

🛠️ 사용법 및 예제

1. `UNION`

UNION 연산자는 두 개의 SELECT 문의 결과를 합치며, 중복된 행은 제거합니다.

예제:

SELECT employee_id, job_id FROM employees
UNION
SELECT employee_id, job_id FROM job_history;

위 예제는 employees 테이블과 job_history 테이블에서 employee_id와 job_id를 가져와 중복을 제거한 후 결합합니다

2. `UNION ALL`

UNION ALL 연산자는 두 개의 SELECT 문의 결과를 합치며, 중복된 행도 모두 포함합니다.

SELECT employee_id, job_id FROM employees
UNION ALL
SELECT employee_id, job_id FROM job_history;

이 예제는 employees 테이블과 job_history 테이블에서 employee_id와 job_id를 가져와 중복을 포함하여 결합합니다.

3. `INTERSECT`

INTERSECT 연산자는 두 개의 SELECT 문의 공통된 행만 반환합니다.

예제:

SELECT employee_id, job_id FROM employees
INTERSECT
SELECT employee_id, job_id FROM job_history;

이 예제는 employees 테이블과 job_history 테이블에서 employee_id와 job_id가 모두 일치하는 행을 반환합니다.

4. `EXCEPT`

EXCEPT 연산자는 첫 번째 SELECT 문의 결과에서 두 번째 SELECT 문의 결과를 제외한 행을 반환합니다.

예제:

SELECT employee_id, job_id FROM employees
EXCEPT
SELECT employee_id, job_id FROM job_history;

이 예제는 employees 테이블에는 존재하지만 job_history 테이블에는 존재하지 않는 employee_id와 job_id 조합을 반환합니다.

⚠️ 주의사항

UNION, INTERSECT, EXCEPT를 사용할 때, 결합되는 각 SELECT 문의 열 수와 데이터 타입이 일치해야 합니다.
ORDER BY 절은 전체 결과 집합에 대해 한 번만 사용할 수 있으며, 마지막 SELECT 문 뒤에 위치해야 합니다.

예제:

SELECT employee_id, job_id FROM employees
UNION
SELECT employee_id, job_id FROM job_history
ORDER BY employee_id;

📝 정리

UNION: 중복을 제거한 합집합을 반환합니다.
UNION ALL: 중복을 포함한 합집합을 반환합니다.
INTERSECT: 두 결과 집합의 교집합을 반환합니다.
EXCEPT: 첫 번째 결과 집합에서 두 번째 결과 집합을 제외한 차집합을 반환합니다.

📌 3. 심화 개념

❓ Q1: OUTER JOIN을 사용할 때 성능 최적화 방법은?

👉 답변:

OUTER JOIN은 INNER JOIN보다 성능이 느림
NULL 값을 처리해야 하므로 인덱스(index)를 활용해야 함
불필요한 NULL 데이터를 줄이려면 WHERE 조건을 추가하는 것이 좋음

예를 들어, 수업을 듣는 학생만 조회하고 싶다면?

  SELECT s.student_id, s.name, sub.subject
  FROM students s
  LEFT OUTER JOIN subjects sub ON s.student_id = sub.student_id
  WHERE sub.subject IS NOT NULL;

❓ Q2: LEFT JOIN과 NOT EXISTS의 차이는?

👉 답변:

LEFT JOIN을 사용할 때 NULL을 필터링하여 특정 데이터를 찾을 수 있음.

하지만 NOT EXISTS를 쓰는 게 더 성능이 좋을 수도 있음.

-- LEFT JOIN을 사용한 경우
SELECT s.student_id, s.name
FROM students s
LEFT JOIN subjects sub ON s.student_id = sub.student_id
WHERE sub.subject IS NULL;

-- NOT EXISTS를 사용한 경우
SELECT s.student_id, s.name
FROM students s
WHERE NOT EXISTS (
    SELECT 1 FROM subjects sub WHERE s.student_id = sub.student_id
);

✅ 일반적으로 NOT EXISTS가 성능이 더 좋을 수 있음!

❓ Q3: FULL OUTER JOIN을 지원하지 않는 DB에서는 어떻게 할까?

👉 답변:

MySQL 같은 일부 DB는 FULL OUTER JOIN을 지원하지 않음.

이 경우 LEFT OUTER JOIN과 RIGHT OUTER JOIN을 UNION으로 결합하면 동일한 결과를 얻을 수 있음.

SELECT s.student_id, s.name, sub.subject
FROM students s
LEFT JOIN subjects sub ON s.student_id = sub.student_id
UNION
SELECT s.student_id, s.name, sub.subject
FROM students s
RIGHT JOIN subjects sub ON s.student_id = sub.student_id;

📌 4. OUTER JOIN 최종 요약!

✅ 기본 개념

LEFT OUTER JOIN: 왼쪽 테이블 기준, 오른쪽에서 일치하는 데이터 포함
RIGHT OUTER JOIN: 오른쪽 테이블 기준, 왼쪽에서 일치하는 데이터 포함
FULL OUTER JOIN: 양쪽 테이블 모든 데이터 포함

✅ 심화 개념 (면접 대비)

성능 최적화를 위해 인덱스 활용 & WHERE 필터링
NOT EXISTS가 LEFT JOIN + NULL 필터링보다 성능이 나을 수 있음
FULL OUTER JOIN이 없는 DB에서는 LEFT JOIN + RIGHT JOIN + UNION 사용

🏆 SELF JOIN 심화 개념

🚀 1. SELF JOIN이 뭔가요?

SELF JOIN(자기 조인)이란 하나의 테이블을 스스로와 JOIN(결합)하는 거예요!

쉽게 말해, 한 테이블을 두 개처럼 사용해서 데이터를 연결하는 거죠.

🔹 왜 SELF JOIN을 사용할까요?

부모와 자식 관계를 찾을 때
직원과 상사를 연결할 때
제품이 서로 관련 있는지를 확인할 때

🎯 2. SELF JOIN 기본 개념 (가족 관계 예제)

우리가 가족 관계를 저장하는 family 테이블이 있다고 가정해 볼게요.

id	name	parent_id
1	철수	NULL
2	영희	1
3	민수	1
4	지수	2

📌 이 의미는?

철수(id=1)는 부모가 없음 (즉, 조상)
영희(id=2)와 민수(id=3)는 철수(id=1)의 자녀
지수(id=4)는 영희(id=2)의 자녀

🔥 3. SELF JOIN을 활용해 부모-자식 관계 찾기!

이제 부모와 자식의 이름을 함께 출력해볼까요?

SELECT
    p.name AS 부모이름,
    c.name AS 자식이름
FROM family AS p
JOIN family AS c ON p.id = c.parent_id;

📌 이 SQL이 하는 일

family 테이블을 두 번 사용 (p: 부모 테이블, c: 자식 테이블)
p.id = c.parent_id 조건을 통해 부모와 자식을 연결
부모의 이름과 자식의 이름을 출력

🔎 결과

부모이름	자식이름
철수	영희
철수	민수
영희	지수

💡 쉽게 말하면

철수의 자녀는 영희, 민수
영희의 자녀는 지수

🏗️ 4. 고급 SELF JOIN – 조직도 분석

SELF JOIN은 회사 조직도를 분석할 때도 많이 사용돼요.

📌 예제: 직원 & 상사 관계 찾기

우리 회사에는 employees 테이블이 있어요.

id	이름	manager_id
1	사장	NULL
2	부장	1
3	과장	2
4	대리	3

📌 이 의미는?

사장(id=1)은 상사가 없음
부장(id=2)의 상사는 사장(id=1)
과장(id=3)의 상사는 부장(id=2)
대리(id=4)의 상사는 과장(id=3)

🔥 SQL 코드: 직원과 상사 관계 출력

SELECT
    m.name AS 상사,
    e.name AS 직원
FROM employees AS e
JOIN employees AS m ON e.manager_id = m.id;

🔎 결과

상사	직원
사장	부장
부장	과장
과장	대리

💡 쉽게 말하면

사장이 부장을 관리
부장이 과장을 관리
과장이 대리를 관리

📌 4. 예제

/*
 slef join : 같은 테이블의 다른컬럼들을 조인 컬럼으로 사용함.
 				반드시 테이블의 별명을 설정해야함 
 				반드시 모든 컬럼에 테이블의 별명을 설정해야함
*/
-- mgr : 상사의 사원번호
-- 사원테이블에서 사원번호, 이름, 상사의 사원번호, 상사의이름 조회하기
-- mariaDB
SELECT e1.empno, e1.ename, e2.empno, e2.ename 
FROM emp e1, emp e2
WHERE e1.mgr=e2.empno

-- ansi 방식
SELECT e1.empno, e1.ename, e2.empno, e2.ename 
FROM emp e1 join emp e2
on e1.mgr=e2.empno

-- 문제
-- major 테이블에서 학과코드 학과명 상위학과코드 상위학과명
-- 조회하기
-- code : 전공학과명
-- part : 상위학부명
-- mariaDB
SELECT m1.CODE 학과코드, m1.NAME 학과명,
m1.part 상위학과코드, m2.name 상위학과명 
FROM major m1, major m2
WHERE m1.part = m2.code

-- ansi 방식
SELECT m1.CODE 학과코드, m1.NAME 학과명,
m2.part 상위학과코드, m2.name 상위학과명 
FROM major m1 join major m2
on m1.code = m2.part

-- 교수번호 이름 입사일 입사일이 빠른 사람을 조회하기
-- 입사일이 빠른 순으로 정렬
SELECT p1.no, p1.name, p1.hiredate, p2.no, p2.`name`, p2.hiredate
FROM professor p1, professor p2
WHERE p1.hiredate > p2.hiredate
ORDER BY p1.hiredate

-- 교수번호 이름 입사일 입사일이 빠른 사람 인원수  조회하기
-- 입사일이 빠른 순 정렬
-- mariaDB
SELECT p1.no, p1.name, p1.hiredate, p2.no, COUNT(*)
FROM professor p1, professor p2
where p1.hiredate > p2.hiredate
GROUP BY p1.no
ORDER BY p1.hiredate

-- ansi 방식
SELECT p1.no, p1.name, p1.hiredate, p2.no, COUNT(*)
FROM professor p1 join professor p2
on p1.hiredate > p2.hiredate
GROUP BY p1.no
ORDER BY p1.hiredate

🔍 SELECT JOIN에서 HAVING 절을 잘 쓰지 않는 이유

보통 SELECT에서 JOIN을 사용할 때 HAVING 절을 거의 안 쓰는 이유는 HAVING이 그룹화(Aggregation) 이후의 필터링을 수행하기 때문이에요. 일반적인 JOIN에서는 그룹화 없이 행(row) 단위로 데이터를 결합하므로 HAVING을 사용할 일이 거의 없어요.

✅ 1. WHERE vs HAVING 차이점

WHERE과 HAVING은 모두 필터링(조건을 걸어 특정 데이터만 출력)하는 역할을 하지만, 적용되는 시점이 다릅니다.

필터링 방식	적용 시점	주요 사용 예
WHERE	데이터를 가져올 때(조인하기 전에 조건 검사)	개별 행(row)에 대한 조건 검사
HAVING	데이터를 그룹화(GROUP BY)한 후	그룹(집계된 데이터)에 대한 조건 검사

✅ 2. 일반적인 JOIN에서 WHERE 절을 사용하는 이유

일반적으로 JOIN을 사용할 때는 개별 행을 필터링하기 위해 WHERE 절을 사용합니다.

🎯 예제: 직원과 부서 정보 조회 (INNER JOIN)

직원(employees) 테이블과 부서(departments) 테이블이 있고, 특정 부서에서 일하는 직원만 조회한다고 가정해 보겠습니다.

SELECT e.name, d.department_name
FROM employees e
JOIN departments d ON e.department_id = d.id
WHERE d.department_name = 'IT';

📌 이 쿼리는?

JOIN을 이용해 직원과 부서 정보를 결합
WHERE을 사용해 'IT' 부서에 속한 직원만 필터링

이 과정에서 HAVING을 쓸 이유가 없습니다!

→ HAVING은 GROUP BY 이후 집계된 데이터에만 사용되기 때문이에요.

✅ 3. HAVING은 언제 사용할까? (그룹화가 있을 때!)

HAVING은 일반적인 JOIN에서는 안 쓰이지만, GROUP BY와 함께 쓰일 때 유용합니다.

🎯 예제: 부서별 직원 수가 5명 이상인 부서만 조회

SELECT d.department_name, COUNT(e.id) AS 직원수
FROM employees e
JOIN departments d ON e.department_id = d.id
GROUP BY d.department_name
HAVING COUNT(e.id) >= 5;

📌 여기서 HAVING을 쓰는 이유?

GROUP BY d.department_name → 부서별로 직원 수를 그룹화
COUNT(e.id) → 부서별 직원 수 계산
HAVING COUNT(e.id) >= 5 → 직원 수가 5명 이상인 부서만 필터링

💡 WHERE 대신 HAVING을 쓰는 이유?

COUNT(e.id) >= 5는 개별 행이 아니라 집계된 값(부서별 직원 수)을 필터링하는 것이므로, HAVING을 사용해야 합니다.

✅ 4. 결론: SELECT JOIN에서 HAVING을 안 쓰는 이유

1️⃣ JOIN은 보통 개별 행(row) 단위로 데이터를 결합하므로, 필터링할 때는 WHERE 절을 사용하면 충분하다.

2️⃣ HAVING은 GROUP BY 이후에 집계된 데이터에 대한 조건을 거는 역할이라, 일반적인 JOIN에서는 필요하지 않다.

3️⃣ JOIN + GROUP BY를 함께 사용할 때 HAVING을 쓸 수 있음

예: 부서별 평균 급여가 500만 원 이상인 부서만 조회

SELECT d.department_name, AVG(e.salary) AS 평균급여
FROM employees e
JOIN departments d ON e.department_id = d.id
GROUP BY d.department_name
HAVING AVG(e.salary) >= 5000000;

📌 쉽게 정리하자면?

행(row) 필터링 → WHERE 사용
집계된 값(그룹화된 데이터) 필터링 → HAVING 사용
일반적인 JOIN에서는 개별 행 단위로 데이터를 합치기 때문에, HAVING을 쓸 필요가 거의 없다.

🔥 면접 대비 포인트:

✅ “HAVING은 그룹화된 데이터에 대한 필터링에 사용되므로, 일반적인 SELECT JOIN에서는 WHERE가 더 적절하다.” 🚀

🔍 5. 심화: 계층 구조 트리 조회 (재귀 CTE 활용)

✅ SELF JOIN을 반복하면 나무(Tree) 구조를 만들 수 있어요.

✅ 하지만 깊은 계층(예: 사장 → 부장 → 과장 → 대리 → 사원)이 많아지면 JOIN이 너무 많아짐!

✅ 그래서 재귀 CTE(Common Table Expression)를 사용하면 더 간단하게 해결 가능!

📌 예제: 모든 직원의 상사 찾기 (재귀 CTE)

WITH RECURSIVE EmployeeHierarchy AS (
    SELECT id, name, manager_id, 1 AS level
    FROM employees
    WHERE manager_id IS NULL  -- 최상위 관리자 찾기 (사장)

    UNION ALL

    SELECT e.id, e.name, e.manager_id, eh.level + 1
    FROM employees AS e
    JOIN EmployeeHierarchy AS eh ON e.manager_id = eh.id
)
SELECT * FROM EmployeeHierarchy;

🔎 결과

id	name	manager_id	level
1	사장	NULL	1
2	부장	1	2
3	과장	2	3
4	대리	3	4

💡 쉽게 말하면

level이 1이면 사장
level이 2이면 부장
level이 3이면 과장
level이 4이면 대리

✅ 이렇게 하면 몇 단계든 자동으로 트리를 만들 수 있어요!

🚀 6. SELF JOIN을 잘 사용하려면?

SELF JOIN은 강력하지만 사용할 때 주의할 점이 있어요.

⚠️ 1) 성능 문제 주의!

SELF JOIN을 여러 번 하면 데이터가 많을 때 속도가 느려질 수 있음
재귀 CTE를 활용하면 더 깔끔하고 빠르게 처리 가능

⚠️ 2) NULL 값 처리 주의!

부모가 없는 경우(NULL)를 제대로 처리해야 함
예제에서 사장(manager_id=NULL)을 먼저 선택한 이유도 이것 때문

⚠️ 3) 인덱스(Index) 최적화 필요

id, parent_id 또는 manager_id 같은 조인에 쓰이는 컬럼에 인덱스를 걸어주면 성능 향상됨

CREATE INDEX idx_manager ON employees(manager_id);

🎯 7. 요약 정리

개념	설명
SELF JOIN 기본 개념	한 테이블을 두 번 사용해서 데이터를 연결
부모-자식 관계 찾기	가족 관계 테이블에서 부모와 자식을 연결
조직도 분석	직원-상사 관계를 SQL로 찾기
재귀 CTE 활용	JOIN을 반복하지 않고, 계층 구조 트리 조회
성능 최적화	인덱스 추가 & NULL 처리 신경 쓰기

🏆 마무리

MariaDB에서 SELF JOIN은 부모-자식 관계, 조직도 분석, 계층 구조 처리에 자주 사용돼요.

하지만 재귀 CTE를 사용하면 더 깔끔하고 효율적인 쿼리 작성 가능! 🚀

9. 마무리 🎉

✅ 정규화를 통해 테이블을 나누고

✅ 내부키(PK) & 외부키(FK)를 사용해 관계를 설정하고

✅ JOIN을 사용해 데이터를 합쳐요!

💡 SQL을 배운다면 JOIN은 꼭 알아야 해요!

📌SQL JOIN & 데이터베이스 설계의 핵심 개념

1. JOIN이란?

2. 정규화 (Normalization)란?

3. JOIN의 종류

🚀 CROSS JOIN (교차 조인) 완벽 이해하기!

1. CROSS JOIN이란?

2. CROSS JOIN 결과를 실제 테이블로 보기

3. CROSS JOIN을 실행하는 SQL 코드

4. 언제 CROSS JOIN을 사용할까? (심화 개념)

✅ 1) 모든 가능한 조합을 만들고 싶을 때

✅ 2) 데이터 분석을 위한 경우

🌟 Equi Join (등가 조인) 완벽 이해하기!

1. Equi Join (등가 조인)이란?

2. 실제 테이블 예제

3. Equi Join SQL 코드

4. Equi Join을 언제 사용할까요? (심화 개념)

✅ 1) 데이터 간의 관계를 찾을 때

✅ 2) 데이터 분석을 할 때

5. Equi Join의 성능 최적화 (기술 면접 대비!)

6. Equi Join vs. 다른 JOIN 비교

7. 마무리 🎉

🏆 비등가 조인 (Non-Equi Join)

🎯 쉽게 이해하는 비등가 조인

🍔 햄버거 할인 예제 🍔

🎭 비등가 조인의 종류

🔥 비등가 조인 예제

🔥 비등가 조인이 꼭 필요한 상황 3가지

1️⃣ 급여(Salary) 테이블과 등급(Grade) 테이블을 매칭할 때

2️⃣ 시험 점수(Score)에 따른 성적(Grade) 매칭

3️⃣ 할인 프로모션(Discount) 적용

🎯 비등가 조인이 어려운 면접 질문에 나올 포인트

1️⃣ 비등가 조인이 일반 조인(Equi Join)과 다른 점은?

2️⃣ 비등가 조인의 성능 문제와 해결 방법은?

🎯 결론: 비등가 조인은 언제 써야 할까?

🔍 OUTER JOIN 심화 개념 – 초등학생도 이해할 수 있게!

📌 1. OUTER JOIN이란?

🎯 비유로 이해하기!

🏫 학교와 학생 비유

📌 2. OUTER JOIN 종류 (심화 개념 포함!)

🎯 비유로 이해하기!

예제 데이터

✅ 1) LEFT OUTER JOIN (왼쪽 테이블을 기준으로 유지!)

✅ 2) RIGHT OUTER JOIN (오른쪽 테이블을 기준으로 유지!)

✅ 3) FULL OUTER JOIN (양쪽 테이블 모든 데이터 유지!)

📚 FULL OUTER JOIN으로 보는 집합 연산자 개념

🛠️ 사용법 및 예제

1. UNION

2. UNION ALL

3. INTERSECT

4. EXCEPT

⚠️ 주의사항

📝 정리

📌 3. 심화 개념

❓ Q1: OUTER JOIN을 사용할 때 성능 최적화 방법은?

❓ Q2: LEFT JOIN과 NOT EXISTS의 차이는?

❓ Q3: FULL OUTER JOIN을 지원하지 않는 DB에서는 어떻게 할까?

📌 4. OUTER JOIN 최종 요약!

✅ 기본 개념

✅ 심화 개념 (면접 대비)

🏆 SELF JOIN 심화 개념

🚀 1. SELF JOIN이 뭔가요?

🎯 2. SELF JOIN 기본 개념 (가족 관계 예제)

🔥 3. SELF JOIN을 활용해 부모-자식 관계 찾기!

🏗️ 4. 고급 SELF JOIN – 조직도 분석

📌 예제: 직원 & 상사 관계 찾기

🔥 SQL 코드: 직원과 상사 관계 출력

📌 4. 예제

✅ 1. WHERE vs HAVING 차이점

✅ 2. 일반적인 JOIN에서 WHERE 절을 사용하는 이유

🎯 예제: 직원과 부서 정보 조회 (INNER JOIN)

✅ 3. HAVING은 언제 사용할까? (그룹화가 있을 때!)

🎯 예제: 부서별 직원 수가 5명 이상인 부서만 조회

✅ 4. 결론: SELECT JOIN에서 HAVING을 안 쓰는 이유

🔍 5. 심화: 계층 구조 트리 조회 (재귀 CTE 활용)

📌 예제: 모든 직원의 상사 찾기 (재귀 CTE)

🚀 6. SELF JOIN을 잘 사용하려면?

⚠️ 1) 성능 문제 주의!

⚠️ 2) NULL 값 처리 주의!

⚠️ 3) 인덱스(Index) 최적화 필요

🎯 7. 요약 정리

1. `UNION`

2. `UNION ALL`

3. `INTERSECT`

4. `EXCEPT`