[DB/Oracle] Oracle SQL Join : 논리적 조인 & 물리적 조인

데이터베이스에서 Join은 여러 테이블을 연결해 원하는 결과를 만드는 핵심 도구입니다.
Oracle SQL에서는 크게 두 가지 차원에서 조인을 이해할 수 있습니다.

1. 논리적 조인(Logical Join): 결과 집합 관점 → 어떤 데이터를 가져올까?
2. 물리적 조인(Physical Join): 실행 계획 관점 → 데이터를 어떻게 가져올까?

이번 포스팅에서는 논리적 조인 6가지 유형과 물리적 조인 3가지 방식을 다이어그램, SQL 예제와 함께 정리해보겠습니다.

 

🔹 1. 논리적 조인 (Logical Join)

① Inner Join

• 교집합: 두 테이블 모두에 존재하는 데이터만 가져옴.

SELECT a.*, b.*
FROM A a
INNER JOIN B b
  ON a.key = b.key;

 

교집합 영역

📌 활용: 고객-주문 관계에서 실제 주문이 있는 고객만 추출

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② Left Outer Join

• A 기준 전체 + 매칭된 B

SELECT a.*, b.*
FROM A a
LEFT JOIN B b
  ON a.key = b.key;

 

📌 활용: 모든 고객을 가져오고, 주문이 없는 고객도 표시

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③ Right Outer Join

• B 기준 전체 + 매칭된 A

SELECT a.*, b.*
FROM A a
RIGHT JOIN B b
  ON a.key = b.key;

 

④ Full Outer Join

• 합집합: 어느 한쪽에만 있어도 포함

합집합

 

⑤ Left Anti Join (A - B)

• A에는 있지만 B에는 없는 데이터

SELECT a.*
FROM A a
LEFT JOIN B b
  ON a.key = b.key
WHERE b.key IS NULL;

 

Left Anti Join

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⑥ Right Anti Join (B - A)

• B에는 있지만 A에는 없는 데이터

SELECT b.*
FROM A a
RIGHT JOIN B b
  ON a.key = b.key
WHERE a.key IS NULL;

 

Right Anti Join

 

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🔹 2. 물리적 조인 (Physical Join)

논리적으로는 같은 SQL이라도, 옵티마이저가 선택하는 실행 계획에 따라 실제 조인 방식이 달라집니다.

① Nested Loop Join

• **작은 집합(Outer)**에서 Row를 하나씩 읽고, **큰 집합(Inner)**에서 인덱스를 통해 매칭
• 장점: 소량 데이터, 인덱스 활용 시 빠름
• 힌트: USE_NL

SELECT /*+ USE_NL(b) */ a.col, b.col
FROM A a
JOIN B b ON a.id = b.id;

 

Nested Loop Join

 

📌 활용: OLTP 트랜잭션 조회 (예: 특정 고객의 주문 상세 검색)

(다이어그램: Outer → Prefetch → Inner Index → Inner Table)

 

② Hash Join

• 작은 테이블을 메모리에 Hash Build → 큰 테이블을 Probe하면서 매칭
• 장점: 대용량 조인, 인덱스 불필요
• 힌트: USE_HASH

SELECT /*+ USE_HASH(b) */ a.col, b.col
FROM A a
JOIN B b ON a.id = b.id;

Hash Join

📌 활용: DW, 배치성 통계 쿼리

(다이어그램: Table A → Hash Build / Table B → Probe → Match)

 

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③ Sort-Merge Join

• 두 테이블을 조인 키 기준으로 정렬 후 병합
• 장점: 이미 정렬된 데이터, 범위 조인 시 유리
• 힌트: USE_MERGE

SELECT /*+ USE_MERGE(b) */ a.col, b.col
FROM A a
JOIN B b ON a.id = b.id;

 

Sort-Merge Join

📌 활용: 기간별 거래 데이터와 고객 데이터 조인

(다이어그램: Table A → Sort / Table B → Sort → Merge → Output)

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🔹 3. 요약 비교

 

구분	유형	특징	적합한 상황
논리적 조인	Inner / Left / Right / Full / Left Anti / Right Anti	어떤 데이터를 가져올지 정의	결과 집합 설계
물리적 조인	Nested Loop / Hash / Sort-Merge	데이터를 어떻게 가져올지 정의	실행 계획 최적화

 

🔹 마무리

• SQL 작성 시에는 논리적 조인을 통해 원하는 결과를 정의합니다.
• 성능 문제 발생 시에는 실행 계획을 확인하고, Nested Loop / Hash / Sort-Merge 중 어떤 방식이 쓰이는지 분석해야 합니다.
• 힌트를 활용해 옵티마이저의 선택을 유도할 수도 있습니다.