여러개의 테이블 사용하기
데이터의 규모가 커지면서 하나의 테이블로 정보를 수용하기가 어려워지면 테이블을 분활하고 테이블 간의 관계성을 부여한다.
예제
DROP TABLE IF EXISTS `student`;
CREATE TABLE `student` (
`id` tinyint(4) NOT NULL,
`name` char(4) NOT NULL,
`sex` enum('남자','여자') NOT NULL,
`address` varchar(50) NOT NULL,
`distance` INT NOT NULL,
`birthday` datetime NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
INSERT INTO `student` VALUES (2, '박재숙', '남자', '서울', 10, '1985-10-26 00:00:00');
INSERT INTO `student` VALUES (1, '이숙경', '여자', '청주', 200, '1982-11-16 00:00:00');
INSERT INTO `student` VALUES (3, '백태호', '남자', '경주', 350, '1989-2-10 00:00:00');
INSERT INTO `student` VALUES (4, '김경훈', '남자', '제천', 190, '1979-11-4 00:00:00');
INSERT INTO `student` VALUES (8, '김정인', '남자', '제주', 400, '1990-10-1 00:00:00');
INSERT INTO `student` VALUES (6, '김경진', '여자', '제주', 400, '1985-1-1 00:00:00');
INSERT INTO `student` VALUES (7, '박경호', '남자', '영동', 310, '1981-2-3 00:00:00');
위의 예제 중 address는 distnace와 관련되어 있기 때문에 location이라는 별도의 테이블로 분할 할 수 있다.
DROP TABLE IF EXISTS `student`;
CREATE TABLE `student` (
`id` tinyint(4) NOT NULL,
`name` char(4) NOT NULL,
`sex` enum('남자','여자') NOT NULL,
`location_id` tinyint(4) NOT NULL,
`birthday` datetime NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
DROP TABLE IF EXISTS `location`;
CREATE TABLE `location` (
`id` tinyint UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT ,
`name` varchar(20) NOT NULL ,
`distance` tinyint UNSIGNED NOT NULL ,
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;;
INSERT INTO `location` VALUES (1, '서울', 10); INSERT INTO `location` VALUES (2, '청주', 200); INSERT INTO `location` VALUES (3, '경주', 255); INSERT INTO `location` VALUES (4, '제천', 190); INSERT INTO `location` VALUES (5, '대전', 200); INSERT INTO `location` VALUES (6, '제주', 255); INSERT INTO `location` VALUES (7, '영동', 255); INSERT INTO `location` VALUES (8, '광주', 255);
INSERT INTO `student` VALUES (1, '이숙경', '여자', 1, '1982-11-16 00:00:00'); INSERT INTO `student` VALUES (2, '박재숙', '남자', 2, '1985-10-26 00:00:00'); INSERT INTO `student` VALUES (3, '백태호', '남자', 3, '1989-2-10 00:00:00'); INSERT INTO `student` VALUES (4, '김경훈', '남자', 4, '1979-11-4 00:00:00'); INSERT INTO `student` VALUES (6, '김경진', '여자', 5, '1985-1-1 00:00:00'); INSERT INTO `student` VALUES (7, '박경호', '남자', 6, '1981-2-3 00:00:00'); INSERT INTO `student` VALUES (8, '김정인', '남자', 5, '1990-10-1 00:00:00');
JOIN
테이블간의 관계성에 따라서 복수의 테이블을 결합, 하나의 테이블인 것처럼 결과를 출력
JOIN의 종류
- OUTTER JOIN : 매칭되는 행이 없어도 결과를 가져오고 매칭되는 행이 없는 경우 NULL로 표시한다.
LEFT JOIN과 RIGHT JOIN이 있다. - INNER JOIN : 조인하는 두개의 테이블 모두에 데이터가 존재하는 행에 대해서만 결과를 가져온다.
예제
LEFT JOIN
가장 많이 사용되는 조인의 형태
SELECT s.name, s.location_id, l.name AS address, l.distance FROM student AS s LEFT JOIN location AS l ON s.location_id = l.id;
OUTTER JOIN과 INNER JOIN의 차이
Location에서 제주를 삭제 후 OUTTER JOIN(LEFT JOIN)과 INNER JOIN의 차이를 비교
DELETE FROM location WHERE name='제주'; SELECT s.name, s.location_id, l.name AS address, l.distance FROM student AS s LEFT JOIN location AS l ON s.location_id = l.id; SELECT s.name, s.location_id, l.name AS address, l.distance FROM student AS s INNER JOIN location AS l ON s.location_id = l.id;
아래 이미지는 JOIN의 종류에 따른 결과를 보여준다. (출처)
