[SQL/복습] 세션 2회차 - JOIN | WITH 구문 | 핵심 키워드 유형 정리

가장 많이 활용되는 것 위주로 학습 예정! 익숙해지 때까지 반복/응용할 것

JOIN을 하는 방법!!?

1. 공통컬럼 찾기

공통컬명이 꼭 같진 않을 수도 있다.
a.id = b.user_id 처럼!
그래서 공통컬럼이 없으면, 조인할 수 없다.

공통컬럼이 1개인 경우

-- 모든 컬럼을 다 가져올 때
-- 테이블 구조와 데이터를 한 번에 다 확인 가능하지만 불필요한 컬럼이 포함될 수 있음.
SELECT *
FROM 테이블 AS a
JOIN 테이블 AS b
  ON a.공통컬럼 = b.공통컬럼;

-- 필요한 컬럼을 지정해서 추출할 때
-- 성능 좋음, 가독성 높음, 불필요한 데이터 줄임
SELECT
    a.컬럼1,
    b.컬럼2
FROM 테이블 AS a
JOIN 테이블 AS b  -- JOIN 종류: INNER, LEFT, RIGHT 등 지정
    ON a.공통컬럼 = b.공통컬럼;

공통컬럼이 2개인 경우 → AND를 붙여주면 된다!

-- 모든 컬럼을 다 가져올 때
-- 테이블 구조와 데이터를 한 번에 다 확인 가능하지만 불필요한 컬럼이 포함될 수 있음.
SELECT *
FROM 테이블 AS a
JOIN 테이블 AS b  -- JOIN 종류: INNER, LEFT, RIGHT 등 지정
    ON a.공통컬럼1 = b.공통컬럼1
   AND a.공통컬럼2 = b.공통컬럼2;


-- 필요한 컬럼을 지정해서 추출할 때
-- 성능 좋음, 가독성 높음, 불필요한 데이터 줄임
SELECT
    a.컬럼1,
    b.컬럼2
FROM 테이블 AS a
JOIN 테이블 AS b  -- JOIN 종류: INNER, LEFT, RIGHT 등 지정
    ON a.공통컬럼1 = b.공통컬럼1
   AND a.공통컬럼2 = b.공통컬럼2;

2. 공통컬럼 관계찾기 : PK와 FK 찾기

pk, fk는 다른 테이블과 연결하기 위한 "고리"같은 역할
어떤 JOIN 방식을 써야 하는지는 "우리가 보고 싶은 결과가 무엇인가?" 즉 분석목적에 따라 결정!!

3. 적절한 조인 방식찾기

📌 INNER JOIN / LEFT JOIN이 가장 많이 사용된다!

inner join

SELECT 
    a.컬럼1,
    b.컬럼2 ...
FROM 테이블명1 AS a
INNER JOIN 테이블명2 AS b
    ON a.공통컬럼 = b.공통컬럼;

left join

SELECT                        -- 모든 컬럼을 다 가져올 때는 * 처리 / 컬럼명에는 별칭.컬럼명 이런식으로 해주셔야해요.
    a.컬럼1,
    b.컬럼2,
    ...
FROM 
		테이블1 AS a                -- 기준 테이블 (왼쪽)
LEFT JOIN 
		테이블2 AS b                -- 조인할 테이블 (오른쪽)
    ON a.공통컬럼 = b.공통컬럼     -- 조인 조건
---------------------------------------------------------------
SELECT                        -- 모든 컬럼을 다 가져올 때는 * 처리 / 컬럼명에는 별칭.컬럼명 이런식으로 해주셔야해요.
    a.컬럼1,
    b.컬럼2,
    ...
FROM 테이블1 AS a                -- 기준 테이블 (왼쪽)
LEFT JOIN 테이블2 AS b           -- 조인할 테이블 (오른쪽)
     ON a.공통컬럼 = b.공통컬럼     -- 조인 조건

📌 기준 테이블 → 테이블 1
모든 행을 포함해야 하는 테이블을 LEFT 테이블(기준테이블)로 잡는다!
➡️ LEFT에 위치한 (기준이 되는) 테이블1은 조인 조건을 만족해도 or 만족하지 못해도 모두 출력됩니다.
➡️ RIGHT에 위치한 테이블2은 조인 조건을 만족하는 경우 출력되며, 만족하지 못할 경우 NULL 값으로 출력됩니다.

WITH 구문 (CTE)

📌 하나의 테이블이 여러번 필요할 때 사용

구분	상세
정의	SQL 구문에서 사용되는 임시 테이블(가상 테이블)
사용 이유	쿼리의 가독성 향상 및 쿼리 성능 최적화
특징 & 장점	- 임시 테이블처럼 사용되며, 작성한 쿼리 내에서만 유효 - 여러 개의 WITH 문 선언 가능 - 한 테이블을 여러 번 조회해야 하는 경우, 1회만 조회해 성능 향상 (한 번만 저장해놓으면 계속 쓸 수 있음) - 복잡한 JOIN, UNION 등 연산을 효율적으로 처리

WITH 구문 기본 작성법

WITH 임시테이블명 AS (                    -- ➡️ 임시테이블명은 누구나 알기 쉬운 것으로!!
    SELECT 컬럼1, 컬럼2, ...
    FROM 원본테이블명
    WHERE 조건
)
SELECT 원하는컬럼1, 원하는컬럼2, ...
FROM 임시테이블명;

조금 복잡한 구조는?

WITH 임시테이블명 AS (
    SELECT 
        컬럼1,
        컬럼2,
        집계함수(컬럼3) AS 집계값,
        윈도우함수() OVER (
            PARTITION BY 컬럼1
            ORDER BY 컬럼2
        ) AS 윈도우값
    FROM 원본테이블명
    WHERE 조건식
    GROUP BY 컬럼1, 컬럼2
    HAVING 집계조건식
)
SELECT 
    원하는컬럼1,
    원하는컬럼2,
    ...
FROM 임시테이블명
ORDER BY 정렬기준컬럼 ASC;

✅ WITH 구문 예시 중 다중 WITH 구문

-- 첫 번째 임시 테이블 gogo 정의: 레벨 50 초과 유저
WITH gogo AS (
    SELECT
        game_account_id,
        exp
    FROM
        basic.users
    WHERE
        `level` > 50
),

-- 두 번째 임시 테이블 hoho 정의: 카드 결제 정보
hoho AS (
    SELECT DISTINCT
        game_account_id,
        pay_amount,
        approved_at
    FROM
        basic.payment
    WHERE
        pay_type = 'CARD'
)

-- 결제 여부별 유저 수 집계
SELECT
    CASE
        WHEN b.game_account_id IS NULL THEN '결제x'
        ELSE '결제o'
    END AS gb,
    COUNT(DISTINCT a.game_account_id) AS accnt
FROM
    gogo AS a
LEFT JOIN
    hoho AS b
ON
    a.game_account_id = b.game_account_id
GROUP BY
    CASE
        WHEN b.game_account_id IS NULL THEN '결제x'
        ELSE '결제o'
    END;

🚨 주의할 점 : 맨 위에 한 번만 선언
여러 개의 CTE가 필요하다면 아래처럼 콤마( , )로 연결

✅ 서브쿼리 vs WITH 문 (공통 테이블 표현식)

항목	서브쿼리	WITH 문(CTE)
위치	SELECT, FROM, WHERE 절 안에 바로 씀	쿼리의 맨 위에 작성
재사용	안됨	여러 번 참조 가능
가독성	복잡해지기 쉬움	가독성이 좋고 유지보수에 유리
사용 예	간단한 조건에 자주 사용	복잡한 로직 처리 시 선호

상황	추천 도구	이유
쿼리가 길고, 중간 계산을 나눠서 작성하고 싶을 때	WITH 문	각 단계를 이름 붙여 관리 가능, 가독성↑
같은 쿼리를 여러 번 써야 할 때	WITH 문	중복 제거, 재사용성↑
쿼리가 짧고 단순한 조건만 필요할 때	서브쿼리	간결하게 처리, 오히려 WITH보다 짧고 명확
성능 최적화가 중요할 때	상황에 따라 다름	어떤 RDBMS에서는 서브쿼리가 더 빠를 수도 있음 (즉, DB 엔진마다 다름)

▼ WITH 구문(CTE)를 써야하는 대표적인 상황

1. 같은 서브쿼리를 여러번 재사용 할 때

같은 집계 결과를 여러번 사용하라.
먼저 ~의 합계를 구한 후, 이를 이용해서 … 계산하라.
예시

WITH SalesSummary AS (
    SELECT customer_id, SUM(amount) AS total
    FROM sales
    GROUP BY customer_id
)
SELECT *
FROM SalesSummary
WHERE total > 1000;

2. 문제를 단계별로 쪼개야 할 때

먼저 A를 구한 뒤, 그 결과를 이용해서 B를 구하라
중간 결과를 바탕으로 최종 결과를 출력하라
즉, 중간 단계 → 최종 답 구조가 나오면 WITH가 잘 맞음

3. 가독성을 높이고 싶을 때

문제에 복잡한 조건이나 중첩 서브쿼리가 나오면, CTE로 나누면 보기 편해집니다.
예시) 평균 이상을 구하고, 그 결과를 다시 집계 같은 문제 → 이런 경우에는 서브쿼리도 좋지만 CTE로 이름 붙여도 괜찮은 풀이가 될 수 있음.
서브쿼리 버전

SELECT e.dept_id,
       COUNT(*) AS cnt_above_avg
FROM employees e
WHERE e.salary >= (
    SELECT AVG(salary)
    FROM employees
    WHERE dept_id = e.dept_id
)
GROUP BY e.dept_id;

CTE 버전

WITH dept_avg AS (
    SELECT dept_id, AVG(salary) AS avg_salary
    FROM employees
    GROUP BY dept_id
),
above_avg AS (
    SELECT e.dept_id, e.emp_id, e.salary
    FROM employees e
    JOIN dept_avg d ON e.dept_id = d.dept_id
    WHERE e.salary >= d.avg_salary
)
SELECT dept_id,
       COUNT(*) AS cnt_above_avg
FROM above_avg
GROUP BY dept_id;

✅ 실무에서는? 상황에 맞게 선택해서 사용

복잡한 로직이면 WITH 문 선호 (가독성, 유지보수 측면)
단순 조건만 있는 경우엔 서브쿼리도 많이 사용

SQL 문제 풀이의 핵심 키워드 유형

➡️ SELECT 절 관련 키워드

키워드	의미	예시
가장 큰, 최고, 최대	MAX() 사용	가장 큰 점수를 가진 학생
가장 작은, 최소	MIN() 사용	최소 급여를 받는 직원
평균, 평균값	AVG() 사용	평균 나이 이상인 회원
합계, 총	SUM() 사용	총 매출이 100만 이상인 지점

➡️ WHERE 절 관련 키워드

키워드	의미	예시
~한 사람, 조건을 만족하는, ~이 아닌	WHERE 조건문 필요	나이가 30 이상인 고객
~을 포함, 포함된, ~중 하나	IN, LIKE	'서울', '부산' 거주자
~가 아닌, 제외하고	NOT, !=, NOT IN	관리자 제외

➡️ JOIN 관련 키워드

키워드	의미	예시
~에 속한, ~의, ~정보와 함께	두 개 이상의 테이블 연결 필요	주문 정보 + 고객 정보
같은, 일치하는	ON 조건 설정 필요	같은 부서의 직원

➡️ GROUP BY 관련 키워드

키워드	의미	예시
~별로, 각, ~당	GROUP BY	부서별 평균 급여
가장 많이, 가장 적게	GROUP BY + COUNT() + ORDER BY DESC	가장 주문이 많은 제품

➡️ ORDER BY 관련 키워드

키워드	의미	예시
정렬, 순서, 내림차순, 오름차순	전체 결과를 정렬	점수 높은 순 정렬

➡️ HAVING 절 관련 키워드

키워드	의미	예시
집계 결과 조건, ~이상인 그룹, ~이하인 그룹	그룹화된 결과에 조건 적용	주문 수가 10건 이상인 고객

➡️ DISTINCT 관련 키워드

키워드	의미	예시
중복 제거, 고유한, 유일한	중복 데이터 제거	DISTINCT 도시 개수

➡️ LIMIT / TOP 관련 키워드

키워드	의미	예시
상위, 하위, 몇 개만	조회 결과 개수 제한	급여 상위 5명

➡️ CASE / 조건식 관련 키워드

키워드	의미	예시
조건에 따라, 분류, 구간	조건별로 다른 값 출력	점수에 따라 합격/불합격 표시

➡️ 서브쿼리 관련 키워드

키워드	의미	예시
~의 결과를 이용해, ~에서 뽑은 값으로	쿼리 안의 쿼리 사용	평균 급여보다 높은 직원 조회

➡️ 윈도우 함수

키워드	의미	예시
순위, 누적, 이전 값과 비교	그룹 내 순위, 누적 합계 계산	지점별 매출 순위 (RANK())

문제가 어렵고, 어디서부터 손대야 할지 모르겠어...🤷‍♂️

1. 문제를 2-3개의 질문으로 쪼개기

통과한 사람의 평균 점수?
- 통과 기준은?
- 점수는 어디 컬럼?
- 평균은 group by가 필요하나?

2. SELECT부터 적기 → FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → ORDER BY

**3. SELECT * 로 해보고 데이터부터 보는 연습!**

4. SQL 작성 전 체크리스트

문제 정의 : 의도가 무엇인가?
요청사항을 정확히 아는 것
문제의 요지 분석
예상 쿼리를 구성(GROUP BY 써? SUM() 써?

5. 데이터 구조 확인 (테이블의 컬럼명 확인)

문제1

문제2

문제3

https://teamsparta.notion.site/SQL-2-2722dc3ef514803f9438fa191faafc3f

[베이직반] SQL 2회차 | Notion

[ 강의 자료 ]

teamsparta.notion.site

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