[SQL] 주요 연산자 (distinct,like,between,in,is null)

DISTINCT

중복된 값을 제거하고 고유한 값만 반환
왜 필요한가: 관계형 테이블은 같은 값을 가진 행이 여러 개 존재할 수 있다(예: 같은 이름의 회원이 여러 명). “값의 종류가 몇 가지인지” 또는 “중복 없이 목록만” 필요할 때, 애플리케이션 코드에서 중복 제거하는 대신 DB에 위임하면 네트워크로 전달되는 데이터 양도 줄고 코드도 간결해진다.

SELECT DISTINCT name FROM test;

예시 테이블 test:

name	age	address	money
kim	25	서울	15000
park	32	부산	22000
na	28	대구	18000
park	19	인천	9000
lee	NULL	서울	12000
na	NULL	광주	20000

실행 결과 (중복 제거된 name):

왜 인덱스가 잘 안 먹히는가: LIKE '%p'처럼 패턴 앞부분에 %가 오면 DB는 문자열을 앞에서부터 비교하는 인덱스(B-Tree)를 활용할 수 없어 테이블 전체를 스캔하게 된다. 반대로 LIKE 'p%'처럼 접두어가 고정된 경우에는 인덱스 탐색이 가능하다.

-- p로 시작하는 이름 조회
SELECT name FROM test WHERE name LIKE 'p%';

실행 결과 (‘p’로 시작하는 name, 위 예시 테이블 기준):

name
park
park

실행 결과: ‘p’로 시작하는 이름을 가진 행만 조회되며, 조건에 맞지 않는 kim, na, lee 등은 제외된다.

두 값 사이에 해당하는 값 조회
왜 필요한가: BETWEEN x AND y는 col >= x AND col <= y의 축약형이며, 경계값(x, y) 자체를 포함하는 양 끝 포함(inclusive) 연산이다. 두 개의 비교 연산자를 조합하는 것보다 범위 조건임이 한눈에 드러나 가독성이 좋고, 날짜/숫자 범위 조회에서 자주 쓰인다.

SELECT name, age, address, money FROM test where age BETWEEN 10 AND 20 ORDER BY age DESC;

특정 값들 중에 하나와 일치하는지 조회
왜 필요한가: name = 'park' OR name = 'na'처럼 OR을 여러 번 나열하는 것과 동일한 결과지만, IN은 값 목록을 한눈에 보여줘 가독성이 좋고 값 개수가 많아져도 쿼리가 지저분해지지 않는다.

SELECT name, age, address, money FROM test where name IN ('park', 'na');

실행 결과 (name이 ‘park’ 또는 ‘na’인 행):

name	age	address	money
park	32	부산	22000
na	28	대구	18000
park	19	인천	9000
na	NULL	광주	20000

NULL 여부에 따른 조회
왜 = NULL이 아니라 IS NULL을 쓰는가: NULL은 “값이 없음/알 수 없음”을 뜻하며 SQL의 3치 논리(TRUE/FALSE/UNKNOWN)에서 어떤 값과 비교해도 결과가 UNKNOWN이 된다. 즉 age = NULL은 항상 UNKNOWN으로 평가되어 결코 행을 반환하지 않는다. IS NULL/IS NOT NULL은 NULL 여부 자체를 검사하는 전용 연산자라 이 문제를 피할 수 있다.

SELECT DISTINCT name FROM test WHERE age IS NULL;
 
SELECT DISTINCT name FROM test WHERE age IS NOT NULL;

실행 결과 (age가 NULL인 name):

name
lee
na

실행 결과 (age가 NULL이 아닌 name):