SQL에서 UNION과 UNION ALL의 차이점

데이터베이스 다루다 보면 여러 테이블에서 정보를 합쳐야 할 때가 참 많죠? 그럴 때 딱 떠오르는 게 바로 UNION과 UNION ALL이에요. 이 둘, 이름도 비슷하고 기능도 비슷해 보여서 헷갈리기 쉬운데요. 은근히 다른 점이 있답니다. 궁금하시죠? 오늘은 SQL의 중요한 요소인 UNION과 UNION ALL의 차이점을 자세히 알아보는 시간을 가져보려고 해요. 성능 비교부터 실제 쿼리 예시까지, 쉽고 재미있게 풀어드릴게요. 함께 UNION과 UNION ALL 마스터가 되어 봅시다!

 

 

UNION과 UNION ALL의 기본 개념

자, 이제 SQL의 핵심 기능 중 하나인 UNION과 UNION ALL에 대해 알아볼까요? 마치 마법처럼 여러 개의 SELECT 문 결과를 하나로 합쳐주는 놀라운 기능이랍니다! 데이터 분석이라든지, 보고서 작성할 때 정말 유용하게 쓰이는데, 그 기본 개념부터 차근차근 살펴보도록 해요~?

UNION과 UNION ALL의 역할

UNION과 UNION ALL은 둘 다 여러 개의 SELECT 문의 결과 집합을 하나의 결과 집합으로 결합해주는 역할을 해요. 마치 레고 블록처럼 여러 개의 결과를 쌓아서 하나의 큰 그림을 만드는 것과 같죠! 하지만 이 둘 사이에는 미묘하지만 중요한 차이점이 숨어있답니다. 바로 중복 데이터 처리 방식이에요.

UNION

UNION은 결과 집합에서 중복된 행을 제거해줍니다. 예를 들어 두 개의 테이블에 동일한 데이터가 있다면 UNION은 그중 하나만 결과에 포함시키는 거죠. 덕분에 깔끔하고 유니크한 결과를 얻을 수 있어요! 마치 옷장 정리하듯이 중복되는 옷을 싹 정리해서 옷장을 깔끔하게 만드는 것과 같은 효과랄까요? DISTINCT 키워드를 사용하는 것과 같은 효과를 갖고 있다는 점, 기억해 두시면 좋을 것 같아요! ^^

UNION ALL

반면에 UNION ALL은 중복된 행을 그대로 유지합니다. 모든 결과를 빠짐없이 보여주는 것이죠! 만약 두 개의 테이블에 동일한 데이터가 세 개 있다면, UNION ALL은 그 세 개를 모두 결과에 포함시켜요. 데이터의 양이 많아지겠지만, 모든 데이터를 확인해야 할 때 아주 유용해요. 마치 옷장에 똑같은 옷이 여러 벌 있어도 그대로 두는 것과 같아요. 필요할 때 바로바로 꺼내 입을 수 있으니까요!

UNION과 UNION ALL의 조건

UNION과 UNION ALL 모두 사용하는 SELECT 문의 컬럼 수와 데이터 타입이 같아야 해요. 예를 들어 첫 번째 SELECT 문에서 3개의 컬럼(이름, 나이, 도시)을 선택했다면, 두 번째 SELECT 문에서도 3개의 컬럼을 선택해야 하고, 각 컬럼의 데이터 타입(문자열, 숫자, 날짜 등)도 일치해야 한답니다. 이 부분 꼼꼼하게 확인해야 나중에 에러가 안 나요!

UNION의 성능

자, 이제 좀 더 자세히 알아볼까요? UNION은 중복 제거를 위해 내부적으로 정렬 작업을 수행해요. 그래서 UNION ALL보다 시간이 더 오래 걸리는 경우가 많아요. 마치 옷장 정리할 때 옷 종류별로, 색깔별로 정리하면 시간이 더 오래 걸리는 것과 같은 원리죠. 하지만 중복 데이터가 많다면 UNION을 사용하는 것이 결과적으로 더 효율적일 수도 있어요! 중복 제거로 인해 데이터 양이 줄어들어서 처리 속도가 빨라지기 때문이죠.

UNION ALL의 성능

UNION ALL은 정렬 작업을 하지 않기 때문에 UNION보다 속도가 빠릅니다. 옷장에 옷을 그냥 넣어두는 것처럼 간편하죠! 하지만 중복 데이터가 많다면 결과적으로 데이터 양이 너무 많아져서 처리 속도가 느려질 수도 있어요. 그러니까 상황에 맞게 적절한 방법을 선택하는 것이 중요해요!

ORDER BY 절 사용

UNION과 UNION ALL을 사용할 때는 각 SELECT 문에 ORDER BY 절을 사용할 수 있어요. 하지만 최종 결과 집합 전체에 대한 정렬은 마지막 SELECT 문 다음에 ORDER BY 절을 추가해야 한답니다. 이 부분 헷갈리지 않도록 주의하세요~!

UNION과 UNION ALL의 선택

이렇게 UNION과 UNION ALL은 각각의 장단점을 가지고 있어요. 중복 제거가 필요한 경우에는 UNION을, 모든 데이터를 빠짐없이 확인해야 하는 경우에는 UNION ALL을 사용하는 것이 좋겠죠? 데이터의 특성과 필요에 따라 적절한 방법을 선택하는 것이 중요해요. 마치 요리할 때 재료와 레시피에 따라 적절한 조리 도구를 선택하는 것과 같아요. 다음에는 실제 쿼리 예시를 통해 UNION과 UNION ALL의 차이점을 더욱 명확하게 살펴보도록 할게요! 기대해주세요~! 😊

 

UNION과 UNION ALL의 성능 비교

자, 이제 UNION과 UNION ALL의 성능에 대해 자세히 알아볼까요? 둘 다 여러 쿼리 결과를 합쳐주는 역할을 하지만, 속도 면에서는 차이가 꽤 있답니다!

UNION의 성능

UNION은 결과에서 중복된 행을 제거하기 위해 내부적으로 정렬 작업을 수행해요. 데이터 양이 많아지면 이 정렬 작업에 시간이 꽤 소요된답니다. 게다가 정렬은 메모리 사용량도 늘어나게 하죠! 대량의 데이터를 다룰 때는 이 부분이 성능에 병목 현상을 일으킬 수도 있어요. 예를 들어 100만 건의 데이터를 처리할 때 UNION을 사용하면 중복 제거를 위한 정렬 작업 때문에 쿼리 실행 시간이 2배, 3배, 심지어 그 이상으로 늘어날 수도 있다는 사실!

UNION ALL의 성능

반면 UNION ALL은 중복 제거 과정이 없어요. 그냥 있는 그대로, 모든 결과를 쭉~ 이어붙이기만 하면 되니까 훨씬 빠르겠죠? 100만 건의 데이터를 처리할 때 UNION ALL을 사용하면 UNION에 비해 쿼리 실행 시간이 최대 70%까지 단축될 수 있다는 연구 결과도 있어요!

UNION과 DISTINCT

좀 더 구체적으로 설명해 드리자면, UNION은 내부적으로 DISTINCT 연산과 유사한 작업을 수행해요. DISTINCT는 결과에서 중복된 행을 제거하는 역할을 하잖아요? 그래서 UNION은 DISTINCT처럼 정렬과 비교 작업을 거쳐 중복을 제거하므로 시간이 오래 걸린답니다. 반면 UNION ALL은 이러한 작업 없이 단순히 결과를 합치기만 하므로 훨씬 효율적이에요.

UNION의 내부 동작

데이터베이스 시스템에 따라 다르지만, 일반적으로 UNION은 SORT 또는 HASH 알고리즘을 사용하여 중복 제거를 위한 정렬 작업을 수행해요. SORT 알고리즘은 데이터를 정렬한 후 순차적으로 비교하여 중복을 제거하고, HASH 알고리즘은 해시 테이블을 사용하여 중복을 확인하죠. 두 알고리즘 모두 데이터 양이 많아질수록 메모리 사용량과 처리 시간이 증가한답니다.

UNION과 UNION ALL의 수치 비교

자, 이제 좀 더 실감 나도록 숫자로 비교해 볼까요? 10만 건의 데이터를 UNION과 UNION ALL로 각각 처리했을 때, UNION은 평균 0.5초, UNION ALL은 평균 0.1초가 걸렸다고 가정해 봅시다. 데이터 양이 100만 건으로 늘어나면 UNION은 5초 이상, UNION ALL은 1초 정도 걸릴 수 있어요. 데이터 양이 10배 증가했을 때 UNION의 실행 시간은 10배 이상 증가한 반면, UNION ALL의 실행 시간은 10배 정도 증가했죠. 이처럼 데이터 양이 많아질수록 UNION과 UNION ALL의 성능 차이는 더욱 커진답니다.

UNION과 UNION ALL의 적절한 사용

그렇다면 무조건 UNION ALL만 사용해야 할까요? 그건 아니에요! 중복된 데이터가 없어야 하는 경우라면 UNION을 사용하는 것이 맞아요. 중복 데이터를 허용할 수 있는 상황이라면 UNION ALL을 사용하여 성능을 향상시키는 것이 좋겠죠? 상황에 맞게 적절하게 사용하는 것이 중요해요!

 

사용 사례별 UNION과 UNION ALL 선택 가이드

자, 이제 UNION과 UNION ALL, 둘 중 어떤 녀석을 골라야 할지 고민되는 순간이 오셨겠죠? 마치 뷔페에서 맛있는 음식들을 앞에 두고 어떤 접시에 담아야 할지 고민하는 것과 같아요! ^^ 걱정 마세요~ 지금부터 상황별 맞춤 가이드를 제시해 드릴게요! 함께 맛있는 SQL 쿼리를 만들어 봅시다!

1. 중복 데이터? 절대 사양! 깔끔함이 최고!

결과값에서 중복 데이터를 보고 싶지 않으시다면, UNION을 선택하세요! 마치 옷장 정리하듯이 깔끔하게, 겹치는 옷 없이 딱 필요한 옷들만 꺼내 놓는 것과 같아요. UNION은 여러 쿼리 결과에서 중복되는 행을 제거하고 유니크한 값만 보여주니까요! 예를 들어, 여러 지역의 고객 정보를 합칠 때, 동일한 고객이 여러 지역에 거주하는 경우 UNION을 사용하면 한 번만 표시됩니다. 이해하기 쉽죠?

2. 속도가 생명! 빠르게 결과를 확인해야 할 때!

시간은 금이라는 말도 있잖아요? 촌각을 다투는 상황에서는 UNION ALL이 정답입니다! 중복 제거 과정을 건너뛰기 때문에 UNION보다 훨씬 빠르게 결과를 얻을 수 있어요. 마치 엘리베이터 대신 계단을 뛰어 내려가는 것처럼, 속도감이 엄청나답니다! 만약 100만 건의 데이터를 처리해야 한다면, UNION ALL을 사용했을 때의 속도 차이는 어마어마할 거예요. 체감상 2~3배, 심지어 데이터 크기에 따라서는 10배 이상 빨라질 수도 있답니다!

3. 중복 데이터도 소중해! 하나도 놓칠 수 없어!

모든 데이터가 중요한 경우도 있죠? UNION ALL은 중복 데이터를 포함한 모든 결과를 보여줍니다. 마치 퍼즐 조각 하나하나가 모여 완성된 그림을 만드는 것처럼, 모든 데이터가 의미를 가질 때 사용하면 좋아요! 예를 들어, 각 지점의 매출 데이터를 합칠 때, 동일한 상품이 여러 지점에서 판매되었다면 UNION ALL을 사용하여 각 지점의 판매량을 모두 확인할 수 있습니다. 이렇게 모든 데이터를 볼 수 있다는 것이 UNION ALL의 매력이죠!

4. 데이터의 무결성이 중요해! 정확성은 나의 생명!

데이터의 정확성이 생명처럼 중요한 작업을 하고 있다면, UNION을 사용하는 것이 좋습니다. 중복 제거를 통해 데이터의 일관성을 유지하고, 정확한 분석 결과를 얻을 수 있도록 도와줍니다. 비록 UNION ALL보다 시간이 조금 더 걸리더라도, 정확성을 위해서라면 충분히 감수할 만한 가치가 있죠! 마치 정밀한 수술을 집도하는 의사처럼, 한 치의 오차도 허용하지 않는 정확성을 원한다면 UNION을 선택하세요!

5. 작은 데이터? 큰 데이터? 데이터 크기도 고려해야지!

데이터의 크기도 UNION과 UNION ALL 선택에 중요한 요소예요. 데이터 크기가 작다면 둘 중 어떤 것을 사용해도 큰 차이가 없겠지만, 데이터 크기가 크다면 이야기가 달라집니다. UNION은 중복 제거 과정에서 많은 리소스를 사용하기 때문에, 대용량 데이터 처리에는 UNION ALL이 더 적합해요. 마치 경차와 트럭처럼, 상황에 맞는 차를 선택해야 효율적인 운행을 할 수 있는 것과 같은 원리랍니다! 만약 수억 건의 데이터를 다뤄야 한다면, UNION ALL을 사용하는 것이 서버 부하를 줄이는 현명한 선택이 될 거예요.

자, 어떠셨나요? 이제 UNION과 UNION ALL 선택에 대한 감이 좀 잡히시나요? 각 상황에 맞는 적절한 선택을 통해 쿼리 성능을 최적화하고, 원하는 결과를 효율적으로 얻으시길 바랍니다! 혹시 더 궁금한 점이 있다면 언제든지 질문해주세요! 함께 SQL 쿼리 마스터가 되는 그날까지, 화이팅! ^^!

 

실제 쿼리 예시로 보는 차이점

자, 이제 드디어! UNION과 UNION ALL의 차이를 확실하게 보여줄 실제 쿼리 예시들을 살펴볼 시간이에요. 백문이 불여일견이라고 하잖아요? ^^ 지금까지 설명드린 내용들을 바탕으로 직접 눈으로 확인해보면 이해가 훨씬 쉬울 거예요!

먼저, 두 개의 테이블을 가정해 볼게요. ‘Employees_A’ 테이블과 ‘Employees_B’ 테이블이 있다고 생각해 보세요. 두 테이블 모두 직원들의 ‘ID’와 ‘Name’ 정보를 가지고 있어요.

1. 중복 데이터가 존재하는 경우:

두 테이블에 동일한 ID와 Name을 가진 직원 ‘김철수(ID: 1)’가 있다고 가정해 봅시다.

-- Employees_A 테이블
SELECT ID, Name FROM Employees_A
UNION
SELECT ID, Name FROM Employees_B;

-- Employees_B 테이블
SELECT ID, Name FROM Employees_A
UNION ALL
SELECT ID, Name FROM Employees_B;

UNION을 사용한 쿼리는 김철수라는 직원 정보가 한 번만 나타나요. 중복을 제거했기 때문이죠! 반면, UNION ALL을 사용한 쿼리는 김철수 직원 정보가 두 번 나타납니다. 중복 제거 과정이 없었기 때문이에요. 차이가 확실하죠?!

2. 대량 데이터 처리 시 성능 비교:

이번에는 각 테이블에 백만 건의 데이터가 있다고 가정해 볼게요. (와우~!) 이렇게 데이터 양이 많아지면 UNION과 UNION ALL의 성능 차이는 더욱 두드러지게 나타나요.

-- UNION (실행 시간 측정)
SELECT ID, Name FROM Employees_A
UNION
SELECT ID, Name FROM Employees_B;

-- UNION ALL (실행 시간 측정)
SELECT ID, Name FROM Employees_A
UNION ALL
SELECT ID, Name FROM Employees_B;

실제로 실행 시간을 측정해보면 UNION 쿼리가 UNION ALL 쿼리보다 훨씬 오래 걸리는 것을 확인할 수 있을 거예요. 왜냐하면 UNION은 중복 제거를 위해 정렬과 비교 연산을 수행해야 하기 때문이에요. 반면 UNION ALL은 단순히 결과 집합을 합치기만 하면 되기 때문에 훨씬 빠르죠. 데이터 양이 많을수록 이러한 성능 차이는 기하급수적으로 늘어난답니다!

3. 특정 조건을 만족하는 데이터 추출:

이번에는 조금 더 복잡한 예시를 살펴볼게요. ‘Employees_A’ 테이블에는 서울 지역 직원 정보가, ‘Employees_B’ 테이블에는 부산 지역 직원 정보가 있다고 가정해 보죠. 두 지역의 모든 직원 정보를 가져오고 싶다면 어떻게 해야 할까요?

SELECT ID, Name, '서울' AS Location FROM Employees_A
UNION ALL
SELECT ID, Name, '부산' AS Location FROM Employees_B;

이 경우에는 UNION ALL을 사용하는 것이 적절해요. 왜냐하면 서울 지역 직원과 부산 지역 직원이 중복될 가능성이 낮고, 중복 제거 과정이 불필요하기 때문이죠. 만약 UNION을 사용한다면, 동명이인이 다른 지역에 근무하는 경우 의도치 않게 데이터가 누락될 수도 있어요. (조심! 조심!)

4. 다양한 데이터 타입 활용 예시:

UNION과 UNION ALL은 숫자형 데이터뿐만 아니라 문자열, 날짜 등 다양한 데이터 타입에도 적용할 수 있어요. 예를 들어, ‘Products_A’ 테이블과 ‘Products_B’ 테이블에 제품 정보가 저장되어 있다고 가정해 보세요.

SELECT ProductName, Price FROM Products_A
UNION ALL
SELECT ProductName, DiscountPrice FROM Products_B;

위 쿼리는 두 테이블의 제품 이름과 가격 정보를 합쳐서 보여줍니다. 이때, Products_A 테이블에는 ‘Price’ 열이, Products_B 테이블에는 ‘DiscountPrice’ 열이 있다는 점에 주목하세요! UNION과 UNION ALL은 열의 이름이 다르더라도 데이터 타입이 같으면 사용할 수 있어요. (신기하죠~?) 다만, SELECT 문에서 선택하는 열의 개수와 데이터 타입은 일치해야 한다는 점 잊지 마세요!

이처럼 UNION과 UNION ALL은 상황에 따라 적절하게 사용해야 최적의 성능과 정확한 결과를 얻을 수 있어요. 이제 여러분도 실제 쿼리 예시를 통해 두 연산자의 차이점을 확실하게 이해하셨을 거라고 생각해요! 😊 다음에는 더욱 흥미로운 SQL 이야기로 찾아올게요!

 

자, 이제 SQL의 UNION과 UNION ALL, 어떤 차이가 있는지 확실히 알겠죠? 둘 다 여러 쿼리 결과를 하나로 합쳐주는 좋은 친구들이지만, 속도와 결과에 조금씩 차이가 있다는 것을 기억해 두면 좋겠어요. 중복 제거가 필요 없다면 UNION ALL로 속도를 높이고, 깔끔한 결과를 원한다면 UNION을 사용하면 된답니다. 작은 차이지만 실제 쿼리 성능에 큰 영향을 줄 수 있으니 상황에 맞게 잘 사용하는 것이 중요해요. 이제 여러분도 SQL 쿼리 마법사가 될 수 있을 거예요! 앞으로 데이터 분석할 때 오늘 배운 내용이 꼭 도움이 되었으면 좋겠네요.