SQL에서 UNION을 사용한 쿼리 결합 설명 및 실전 예시

SQL의 UNION 연산자는 여러 SELECT 쿼리의 결과를 하나의 결과 세트로 결합하는 데 사용되는 강력한 도구입니다. 서로 다른 테이블 또는 동일한 테이블의 다른 조건에서 가져온 데이터를 하나로 통합하여 복잡한 데이터 분석 및 보고서 작성을 쉽게 할 수 있습니다. 이 기사에서는 UNION의 기본 사용법, UNION과 UNION ALL의 차이점, 구체적인 실전 예시, 그리고 사용 시의 모범 사례에 대해 자세히 설명합니다.

목차

UNION의 기본 사용법

UNION 연산자는 두 개 이상의 SELECT 쿼리 결과 세트를 하나로 결합하는 데 사용됩니다. 기본 구문은 다음과 같습니다:

SELECT 열1, 열2, ...
FROM 테이블1
UNION
SELECT 열1, 열2, ...
FROM 테이블2;

사용 시 주의 사항

UNION을 사용할 때는 다음 사항에 유의해야 합니다:

  • 각 SELECT 쿼리의 열 수와 데이터 유형이 일치해야 합니다.
  • 열 이름은 반드시 일치할 필요는 없지만, 데이터 유형은 일치해야 합니다.
  • 기본적으로 UNION은 중복된 행을 제거합니다. 중복을 유지하고 싶다면, UNION ALL을 사용하세요.

UNION과 UNION ALL의 차이점

SQL에서는 UNION과 UNION ALL이라는 두 가지 연산자가 있습니다. 이들은 모두 여러 SELECT 쿼리의 결과를 결합하지만, 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다.

UNION

UNION 연산자는 중복된 행을 제거하여 고유한 결과 세트를 반환합니다. 즉, 결합된 결과 세트에 중복된 행이 포함된 경우, 해당 중복 행은 한 줄로 계산됩니다.

SELECT 열1, 열2, ...
FROM 테이블1
UNION
SELECT 열1, 열2, ...
FROM 테이블2;

UNION ALL

UNION ALL 연산자는 중복된 행을 포함하여 모든 행을 반환합니다. 중복된 행도 결과 세트에 그대로 포함되므로, 성능이 UNION보다 향상될 수 있습니다.

SELECT 열1, 열2, ...
FROM 테이블1
UNION ALL
SELECT 열1, 열2, ...
FROM 테이블2;

사용 예시 비교

다음 테이블을 예로 들어, UNION과 UNION ALL의 차이를 살펴보겠습니다.

테이블 1:

id이름
1타로
2하나코

테이블 2:

id이름
2하나코
3지로
SELECT id, 이름
FROM 테이블1
UNION
SELECT id, 이름
FROM 테이블2;

이 쿼리의 결과:

id이름
1타로
2하나코
3지로
SELECT id, 이름
FROM 테이블1
UNION ALL
SELECT id, 이름
FROM 테이블2;

이 쿼리의 결과:

id이름
1타로
2하나코
2하나코
3지로

UNION을 사용할 경우, 데이터의 중복을 피하고자 할 때 유효합니다. UNION ALL은 중복 데이터를 포함하여 모든 데이터를 가져오고자 할 때나 성능을 중시할 경우에 적합합니다.

실전 예시 1: 다른 테이블의 데이터 결합

UNION 연산자를 사용하여 다른 테이블의 데이터를 결합하는 예를 살펴보겠습니다. 여기서는 직원 테이블과 고객 테이블에서 이름과 연락처 정보를 가져와 모든 사람의 목록을 작성합니다.

직원 테이블 (employees)

employee_idnameemail
1야마다 타로yamada@example.com
2사토 하나코sato@example.com

고객 테이블 (customers)

customer_idnameemail
1스즈키 지로suzuki@example.com
2타나카 이치로tanaka@example.com

이 테이블에서 모든 이름과 이메일 주소를 하나의 목록으로 통합하는 쿼리는 다음과 같습니다:

SELECT name, email
FROM employees
UNION
SELECT name, email
FROM customers;

쿼리 결과

이 쿼리의 결과는 다음과 같습니다:

nameemail
야마다 타로yamada@example.com
사토 하나코sato@example.com
스즈키 지로suzuki@example.com
타나카 이치로tanaka@example.com

이 결과에서 볼 수 있듯이, 직원과 고객의 이름과 이메일 주소가 하나의 목록으로 통합되었습니다. UNION을 사용하면 다른 테이블에서 데이터를 쉽게 결합하여 처리할 수 있습니다.

실전 예시 2: 동일한 테이블에서 조건별 데이터 결합

같은 테이블에서 다른 조건에 따라 데이터를 결합하기 위해 UNION을 사용하는 예를 살펴보겠습니다. 여기서는 판매 데이터 테이블에서 특정 달의 판매와 전체 기간의 판매를 결합합니다.

판매 데이터 테이블 (sales)

sale_idproductsale_dateamount
1상품 A2024-01-155000
2상품 B2024-02-203000
3상품 C2024-01-107000
4상품 D2024-03-052000

이 테이블에서 2024년 1월의 판매와 전체 기간의 판매를 하나의 결과 세트로 통합하는 쿼리는 다음과 같습니다:

SELECT product, amount, '2024년 1월' AS period
FROM sales
WHERE sale_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-01-31'
UNION
SELECT product, amount, '전체 기간' AS period
FROM sales;

쿼리 결과

이 쿼리의 결과는 다음과 같습니다:

productamountperiod
상품 A50002024년 1월
상품 C70002024년 1월
상품 A5000전체 기간
상품 B3000전체 기간
상품 C7000전체 기간
상품 D2000전체 기간

이 결과에서 볼 수 있듯이, 같은 테이블 내에서 다른 조건에 따라 데이터를 결합하여 특정 기간과 전체 기간의 판매를 동시에 표시할 수 있습니다. 이처럼 UNION을 사용하여 복잡한 조건에 따른 데이터 결합을 쉽게 구현할 수 있습니다.

UNION 사용 시의 모범 사례

UNION 연산자를 효과적으로 사용하기 위한 모범 사례에 대해 설명합니다. 이 가이드라인을 따르면 쿼리의 성능을 향상시키고 가독성을 유지할 수 있습니다.

성능을 고려하기

UNION은 기본적으로 중복된 행을 제거하기 때문에 추가 처리가 필요하며, 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 중복된 행을 유지해도 문제가 없다면 UNION ALL을 사용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

SELECT 열1, 열2, ...
FROM 테이블1
UNION ALL
SELECT 열1, 열2, ...
FROM 테이블2;

데이터 유형의 일치를 확인하기

UNION을 사용할 경우, 각 SELECT 쿼리의 열 수와 데이터 유형이 일치해야 합니다. 다른 데이터 유형을 결합하려고 하면 오류가 발생합니다. 쿼리를 실행하기 전에 각 열의 데이터 유형이 일치하는지 확인하십시오.

필요한 열만 선택하기

쿼리의 성능과 가독성을 향상시키기 위해 필요한 열만 선택하는 것이 좋습니다. 불필요한 열을 포함하면 결과 세트가 복잡해지고 처리 시간이 길어질 수 있습니다.

SELECT 열1, 열2
FROM 테이블1
UNION
SELECT 열1, 열2
FROM 테이블2;

적절한 인덱스 사용하기

UNION 쿼리의 성능을 최적화하기 위해 적절한 인덱스를 설정하는 것이 중요합니다. 인덱스를 사용하면 데이터베이스는 결합된 쿼리를 더 효율적으로 처리할 수 있습니다.

쿼리의 순서를 고려하기

UNION 쿼리에서는 가장 효율적으로 필터링할 수 있는 쿼리를 먼저 배치하여 전체 성능을 향상시킬 수 있습니다. 첫 번째 쿼리에서 가능한 많은 데이터를 필터링하여 후속 쿼리의 부담을 줄입니다.

이러한 모범 사례를 실천하면 UNION 연산자를 사용한 쿼리의 성능과 가독성을 향상시킬 수 있습니다.

요약

UNION 연산자는 여러 SELECT 쿼리의 결과를 결합하여 하나의 결과 세트로 가져오는 강력한 도구입니다. UNION과 UNION ALL의 차이를 이해하고 적절한 경우에 사용하여 효율적으로 데이터를 통합할 수 있습니다.

이 기사에서는 기본 사용법부터 실전 예시까지 자세히 설명했습니다. 또한 성능과 가독성을 고려한 모범 사례도 소개했습니다. 이 지식을 활용하여 데이터베이스 쿼리의 효율성을 높이고 복잡한 데이터 분석을 더 쉽게 실행할 수 있을 것입니다.

UNION을 효과적으로 활용하여 데이터 통합의 과제를 원활하게 해결하고, 더 강력한 데이터베이스 작업을 구현하세요.

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