JOIN 이란?
데이터베이스내의 여러 테이블을에서 가져온 데이터들을 조합하여 하나의 테이블로 결과를 표현해준다.
상황에 따라 다르지만 데이터들은 효율적인 데이터 공간을 위해 여러 테이블에 나누는 경우가 많이 있다.
예제 테이블 1 ( user )
| index | name | level | salary |
|---|---|---|---|
| 1 | 홍길동 | 3 | 600 |
| 2 | 고길동 | 5 | 300 |
| 3 | 아무개 | 3 | 200 |
| 4 | 루피 | 7 | 900 |
| 5 | 이기영 | 5 | 450 |
| 6 | 호빵맨 | 4 | 170 |
| 7 | 세균맨 | 4 | 1300 |
예제 테이블 2 ( date )
| index | user_index | reg_date | salary_date |
|---|---|---|---|
| 1 | 6 | 2022-01-11 | 2022-01-11 |
| 2 | 3 | 2022-02-11 | 2022-01-11 |
| 3 | 2 | 2021-12-11 | 2021-10-11 |
| 4 | 4 | 2022-03-11 | 2021-08-11 |
| 5 | 7 | 2022-04-11 | 2021-11-11 |
| 6 | 1 | 2021-12-11 | 2021-11-11 |
| 7 | 5 | 2022-03-11 | 2021-12-11 |
| 8 | 10 | 2022-02-11 | 2021-12-11 |
사람들의 데이터들을 두개의 테이블로 나뉘었을때라고 가정하자.
user 테이블은 name, level, salary / date 테이블은 user_index, reg_date, salary_date 이렇게 되어있다.
date 테이블의 user_index는 user 테이블의 index를 바라보고 있다고 생각하면 편하다.
두개의 테이블을 합쳐보겠다.
SELECT * FROM USER join DATE
음,,,,
보는것처럼 index ( user table ) 가 1234567123567... 이 반복되는게 확인되었다.
이게 무슨말이냐면,,
USER 테이블의 row 수 DATE 테이블의 row 수를 곱한 만큼의 데이터가 표현된다.
만약 DATE 테이블에 user_index라는 column ( 열 ) 이 없었더라면 쓸모없는 데이터들이 아니였을테지만 user_index가 있는 한 테이블 x 테이블의 데이터는 데이터의 숫자만 늘어날 뿐 도움이 되지 않는다.
ON 절
where, having 등 행의 조건, 그룹의 조건이 있듯, join 데이터들에도 조건을 적용할 수 있다..!!
SELECT * FROM user JOIN date ON user.index = date.user_index;
# user 테이블의 index와 date 테이블의 user_index가 같은 데이터들만 join결과
이런식으로 user 테이블과 date의 연결점이 있다면 조건식을 걸어 데이터를 효과적으로 join 할 수 있다.
join문을 마친 후에 where 절로 조건을 적용할 수 있다!..
SELECT * FROM user JOIN DATE ON user.index = DATE.user_index WHERE user.level > 4;
# user.level 이 4보다 큰 데이터들의 join된 데이터들결과
