| PostgreSQL 8.3.3문서 | ||||
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여기까지의 쿼리는, 한 번에 1개의 테이블에게만 접근하는 것이었습니다. 쿼리는, 한 번에 복수의 테이블에 액세스 하는 일도, 동시에 테이블 내 복수의 행의 처리를 실시하는 경우 등과 같이 테이블에 접근하는 일도 가능합니다. 한 번에 동일한 테이블 또는 복수 테이블의 복수 행에 접근하는 쿼리는, 결합쿼리로 불립니다. 예를 들면, 관련하는 도시의 위치 정보를 기상 데이터와 함께 표시하고 싶은 경우를 들 수 있습니다. 이 때문에는, weather(날씨)테이블의 각 행의 city(도시)의 열과 cities(도시들)테이블의 모든 행의 name(이름)열을 비교해, 값이 일치하는 행의 쌍을 선택해야 합니다.
Note: 이것은 개념적인 모델 뿐입니다. 일반적으로, 실제 결합은 각각 하나의 행의 쌍을 비교하는 것이 아니라, 좀 더 효율적인 방법으로 행해집니다. 그러나, 이것은 사용자에게 보이지 않습니다.
이것은, 이하의 쿼리에 의해 실시할 수 있습니다.
SELECT *
FROM weather, cities
WHERE city = name;
city | temp_lo | temp_hi | prcp | date | name | location ---------------+---------+---------+------+------------+---------------+----------- San Francisco | 46 | 50 | 0.25 | 1994-11-27 | San Francisco | (-194,53) San Francisco | 43 | 57 | 0 | 1994-11-29 | San Francisco | (-194,53) (2 rows)
이 결과로부터 두 가지를 알 수 있습니다.
Hayward시에 대한 결과 행은 없습니다.
cities테이블에는 Hayward에 일치하는 항목이 없고, 결합 시에 weather 테이블 내의 일치하지 않는 행은 무시되기 때문입니다.
이것이 어떻게 되는지, 간단하게 봅시다.
도시명을 가지는 2개의 열이 있습니다.
weather테이블과 cities테이블의 열의 리스트가 연결되고 있기 때문에 이와 같이 됩니다.
그러나 실제로, 이것은 바람직한 결과는 아니기 때문에, *를 사용하지 않고, 명시적으로 출력 열의 리스트를 지정하게 됩니다.
SELECT city, temp_lo, temp_hi, prcp, date, location
FROM weather, cities
WHERE city = name;
연습: WHERE구를 생략 했을 경우의 이 쿼리의 의미를 생각해 주세요.
열은 각각 다른 이름이므로, 파서는 자동적으로 어느 테이블의 열인지 판단할 수 있습니다. 2개의 테이블로 열 이름이 중복하고 있었을 경우는, 이하와 같이 어느 쪽의 열을 표시시키고 싶은지 나타내기 위해서 열 이름을 수식해야 합니다.
SELECT weather.city, weather.temp_lo, weather.temp_hi,
weather.prcp, weather.date, cities.location
FROM weather, cities
WHERE cities.name = weather.city;
결합 쿼리에서는 모든 열 이름을 수식하는 방식이 좋다고 여겨지고 있습니다. 테이블의 어느 쪽에 다음에 중복하는 이름을 가지는 열이 추가되었을 경우에, 쿼리가 실패하기 때문입니다.
여기서 가리키는 것 같은 결합 쿼리는, 이하와 같이 다른 형태로 나타낼 수가 있습니다.
SELECT *
FROM weather INNER JOIN cities ON (weather.city = cities.name);
이 구문은 앞의 예보다 일반적으로 사용되지 않지만, 다음 주제의 이해를 돕기 위해서 여기서 보여주고 있습니다.
여기서, 어떻게 하면 Hayward의 레코드를 얻을 수 있게 되는 것일까요.
실행하고 싶은 쿼리는, weather를 검사 해, 각 행에 대해서, cities행에 일치하는가의 여부를 판단하는 것입니다.
일치하지 않는 행이 있었을 경우, cities테이블의 열의 부분을 어떠한 "빈 값"에 옮겨놓고 싶습니다.
이런 종류의 쿼리는 외부 결합으로 불립니다
(지금까지 가리켜 온 결합은 내부 결합입니다).
이하와 같은 명령이 됩니다.
SELECT *
FROM weather LEFT OUTER JOIN cities ON (weather.city = cities.name);
city | temp_lo | temp_hi | prcp | date | name | location
---------------+---------+---------+------+------------+---------------+-----------
Hayward | 37 | 54 | | 1994-11-29 | |
San Francisco | 46 | 50 | 0.25 | 1994-11-27 | San Francisco | (-194,53)
San Francisco | 43 | 57 | 0 | 1994-11-29 | San Francisco | (-194,53)
(3 rows)
이 쿼리는 왼쪽 바깥부 결합으로 불립니다. 결합 연산자의 좌측에 지정된 테이블이 최소 한번 씩 각 행을 출력하고, 한편, 우측 테이블에서는 좌측 테이블의 행에 일치하는 보고가 출력되기 때문입니다. 우측 테이블과 일치하지 않는, 좌측 테이블의 행을 출력할 때, 우측 테이블의 열은 빈 값(NULL)으로 치환됩니다.
연습: 오른쪽 외부 결합이나 완전한 외부 결합도 존재합니다. 이것들이 무엇을 실시할지 생각해 주세요.
테이블을 자기 자신에 대해서 결합시킬 수 있습니다.
이것은 자기 결합으로 불립니다.
예로서 다른 기상 데이터의 기온 범위내에 있는 기상 데이터를 모두 꺼내는 것을 생각해봅니다.
weather각 행의 temp_lo와temp_hi를,
다른 weather행의 temp_lo와temp_hi열을 비교해야 합니다.
이하의 쿼리를 사용해 실시할 수 있습니다.
SELECT W1.city, W1.temp_lo AS low, W1.temp_hi AS high,
W2.city, W2.temp_lo AS low, W2.temp_hi AS high
FROM weather W1, weather W2
WHERE W1.temp_lo < W2.temp_lo
AND W1.temp_hi > W2.temp_hi;
city | low | high | city | low | high
---------------+-----+------+---------------+-----+------
San Francisco | 43 | 57 | San Francisco | 46 | 50
Hayward | 37 | 54 | San Francisco | 46 | 50
(2 rows)
여기서, 결합의 좌측과 우측을 구별할 수가 있도록, weather(날씨)테이블에 W1와W2라는 라벨을 붙이고 있습니다. 또, 입력량을 줄이기 위해서, 다른 쿼리에서도 이런 종류의 별명을 사용할 수가 있습니다. 이하에 예를 나타냅니다.
SELECT *
FROM weather w, cities c
WHERE w.city = c.name;
이러한 형태의 생략은 꽤 자주 행해집니다.