SQL UNION & 집합 연산 — 데이터 합치기

💡 여러 쿼리 결과를 하나로 합치는 집합 연산을 정리한다.

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🤔 집합 연산이 뭐야?

두 개 이상의 SELECT 결과를 합치는 연산.

연산	설명	수학
UNION	합집합 (중복 제거)	A ∪ B
UNION ALL	합집합 (중복 포함)	A + B
INTERSECT	교집합	A ∩ B
EXCEPT	차집합	A - B

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📊 예제 테이블

[employees_kr] (한국 직원)
| id | name | dept |
|----|------|------|
| 1 | 김철수 | 개발 |
| 2 | 이영희 | 마케팅 |
| 3 | 박민수 | 개발 |

[employees_jp] (일본 직원)
| id | name | dept |
|----|------|------|
| 101 | 田中 | 개발 |
| 102 | 鈴木 | 영업 |
| 2 | 이영희 | 마케팅 |

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1️⃣ UNION — 합집합 (중복 제거)

SELECT name, dept FROM employees_kr
UNION
SELECT name, dept FROM employees_jp;

name	dept
김철수	개발
이영희	마케팅
박민수	개발
田中	개발
鈴木	영업

포인트: 이영희는 양쪽에 있지만 한 번만 나옴!

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2️⃣ UNION ALL — 합집합 (중복 포함)

SELECT name, dept FROM employees_kr
UNION ALL
SELECT name, dept FROM employees_jp;

name	dept
김철수	개발
이영희	마케팅
박민수	개발
田中	개발
鈴木	영업
이영희	마케팅

포인트: 이영희가 두 번 나옴!

UNION vs UNION ALL

비교	UNION	UNION ALL
중복	제거	유지
성능	느림 (정렬 필요)	빠름
사용 시점	중복 제거 필요	성능 중요

→ 대부분 UNION ALL이 더 빠름! 중복 제거가 필요한 경우에만 UNION 사용.

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3️⃣ INTERSECT — 교집합

SELECT name, dept FROM employees_kr
INTERSECT
SELECT name, dept FROM employees_jp;

name	dept
이영희	마케팅

포인트: 양쪽 모두에 있는 것만!

주의: MySQL은 INTERSECT 미지원! 대체 방법:

-- MySQL 대체: INNER JOIN
SELECT DISTINCT a.name, a.dept
FROM employees_kr a
INNER JOIN employees_jp b 
    ON a.name = b.name AND a.dept = b.dept;

-- 또는 IN
SELECT name, dept FROM employees_kr
WHERE (name, dept) IN (SELECT name, dept FROM employees_jp);

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4️⃣ EXCEPT (MINUS) — 차집합

-- PostgreSQL, SQL Server
SELECT name, dept FROM employees_kr
EXCEPT
SELECT name, dept FROM employees_jp;

-- Oracle
SELECT name, dept FROM employees_kr
MINUS
SELECT name, dept FROM employees_jp;

name	dept
김철수	개발
박민수	개발

포인트: A에만 있고 B에는 없는 것!

MySQL 대체:

SELECT name, dept FROM employees_kr
WHERE (name, dept) NOT IN (SELECT name, dept FROM employees_jp);

-- 또는 LEFT JOIN
SELECT a.name, a.dept
FROM employees_kr a
LEFT JOIN employees_jp b 
    ON a.name = b.name AND a.dept = b.dept
WHERE b.name IS NULL;

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5️⃣ 집합 연산 규칙

규칙 1: 컬럼 수가 같아야 함

-- ❌ 에러: 컬럼 수 다름
SELECT id, name, dept FROM employees_kr
UNION
SELECT name, dept FROM employees_jp;

-- ✅ 컬럼 수 맞춤
SELECT name, dept FROM employees_kr
UNION
SELECT name, dept FROM employees_jp;

규칙 2: 컬럼 타입이 호환되어야 함

-- ❌ 에러 가능: 타입 불일치
SELECT id, name FROM employees_kr   -- id: INT
UNION
SELECT name, dept FROM employees_jp;  -- name: VARCHAR

-- ✅ 타입 맞춤
SELECT name, dept FROM employees_kr
UNION
SELECT name, dept FROM employees_jp;

규칙 3: 컬럼명은 첫 번째 SELECT 기준

SELECT name AS 이름, dept AS 부서 FROM employees_kr
UNION
SELECT name AS n, dept AS d FROM employees_jp;
-- 결과 컬럼명: 이름, 부서 (첫 번째 기준)

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6️⃣ ORDER BY는 마지막에

-- ORDER BY는 전체 결과에 적용
SELECT name, dept FROM employees_kr
UNION ALL
SELECT name, dept FROM employees_jp
ORDER BY name;  -- 마지막에 한 번만!

-- ❌ 에러: 각 SELECT에 ORDER BY
SELECT name FROM employees_kr ORDER BY name
UNION
SELECT name FROM employees_jp;

-- ✅ 서브쿼리로 감싸면 가능
(SELECT name FROM employees_kr ORDER BY name LIMIT 10)
UNION
(SELECT name FROM employees_jp ORDER BY name LIMIT 10);

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7️⃣ 실전 활용 패턴

패턴 1: 여러 테이블 합치기

-- 여러 지역 데이터 통합
SELECT '한국' AS region, * FROM sales_kr
UNION ALL
SELECT '일본' AS region, * FROM sales_jp
UNION ALL
SELECT '미국' AS region, * FROM sales_us;

패턴 2: 조건별 데이터 합치기

-- 금액 구간별로 라벨 붙여서 합치기
SELECT 'VIP' AS tier, user_id, total_amount
FROM orders
WHERE total_amount >= 1000000

UNION ALL

SELECT '일반' AS tier, user_id, total_amount
FROM orders
WHERE total_amount < 1000000;

패턴 3: 없는 데이터 채우기

-- 실제 데이터 + 빈 날짜 채우기
SELECT date, COUNT(*) as cnt
FROM orders
GROUP BY date

UNION ALL

SELECT date, 0 as cnt
FROM calendar  -- 날짜 테이블
WHERE date NOT IN (SELECT DISTINCT date FROM orders);

패턴 4: 피벗 대신 사용

-- 행을 열로 변환하는 효과
SELECT 'A상품 매출' AS metric, SUM(amount) AS value
FROM orders WHERE product = 'A'

UNION ALL

SELECT 'B상품 매출' AS metric, SUM(amount) AS value
FROM orders WHERE product = 'B';

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8️⃣ 성능 고려

UNION vs UNION ALL 성능

-- 느림: 중복 제거 위해 정렬 필요
SELECT * FROM table_a
UNION
SELECT * FROM table_b;

-- 빠름: 그냥 붙이기만
SELECT * FROM table_a
UNION ALL
SELECT * FROM table_b;

인덱스 활용

-- 각 SELECT가 독립적으로 실행됨
-- 각각에 맞는 인덱스가 있으면 좋음
SELECT * FROM orders_2023 WHERE user_id = 1
UNION ALL
SELECT * FROM orders_2024 WHERE user_id = 1;

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🎯 실전 문제

문제 1: 기본 UNION

한국과 일본 직원 전체 명단을 중복 없이 구하세요.

정답 보기

SELECT name, dept FROM employees_kr
UNION
SELECT name, dept FROM employees_jp;

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문제 2: 출처 표시

전체 직원 명단과 함께 어느 지사 소속인지 표시하세요.

정답 보기

SELECT 'KR' AS country, name, dept FROM employees_kr
UNION ALL
SELECT 'JP' AS country, name, dept FROM employees_jp;

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문제 3: 차집합 (MySQL)

한국에만 있고 일본에는 없는 직원을 구하세요. (MySQL)

정답 보기

SELECT name, dept 
FROM employees_kr
WHERE (name, dept) NOT IN (
    SELECT name, dept FROM employees_jp
);

-- 또는 LEFT JOIN
SELECT a.name, a.dept
FROM employees_kr a
LEFT JOIN employees_jp b 
    ON a.name = b.name AND a.dept = b.dept
WHERE b.name IS NULL;

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문제 4: Top N씩 합치기

한국 매출 상위 3개와 일본 매출 상위 3개를 합쳐서 구하세요.

정답 보기

(SELECT 'KR' AS country, product, amount 
 FROM sales_kr 
 ORDER BY amount DESC 
 LIMIT 3)
UNION ALL
(SELECT 'JP' AS country, product, amount 
 FROM sales_jp 
 ORDER BY amount DESC 
 LIMIT 3);

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💡 집합 연산 선택 가이드

Q: 중복 제거 필요?
├── Yes → UNION
└── No  → UNION ALL (더 빠름!)

Q: 양쪽 다 있는 것만?
└── INTERSECT (MySQL: INNER JOIN)

Q: 한쪽에만 있는 것?
└── EXCEPT/MINUS (MySQL: NOT IN, LEFT JOIN)

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📝 핵심 정리

[합집합]
UNION: 중복 제거 (느림)
UNION ALL: 중복 유지 (빠름)

[교집합]
INTERSECT (MySQL: JOIN으로 대체)

[차집합]
EXCEPT/MINUS (MySQL: NOT IN으로 대체)

[규칙]
- 컬럼 수 동일
- 타입 호환
- 컬럼명은 첫 번째 SELECT 기준
- ORDER BY는 마지막에 한 번만

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🔗 다음 포스트

[SQL 시리즈 #10] BigQuery 문법 — 채널톡이 쓰는 그 DB

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📝 대부분의 경우 UNION ALL이 정답이다.
중복 제거가 정말 필요한 경우에만 UNION을 쓰자!