Unit 1.4 — FULL OUTER JOIN (합집합)

F-LAB JAVA · 7주차 · Phase 1 · SQL JOIN: 관계형 DB의 본질

📌 학습 목표

이 Unit을 끝내면 다음을 답할 수 있어야 한다.

FULL OUTER JOIN 의 정의는?
합집합 의미 와 결과 행은?
양쪽 모두 NULL 가능 의 의미는?
Charlie + Sales 모두 등장 의 이유는?
MySQL 이 FULL OUTER JOIN 지원 X 사실은?
LEFT UNION RIGHT 우회 방법은?
4가지 JOIN 결과 포함관계 (벤다이어그램) 은?
FULL OUTER JOIN 의 행 수 는?
FULL OUTER JOIN 의 실무 활용 은?

🎯 핵심 한 문장

FULL OUTER JOIN 은 양쪽 테이블의 모든 행을 반환하고 매칭 없는 쪽은 NULL 로 채워 Charlie 와 Sales 모두 결과에 등장하는 합집합 연산이며, MySQL 은 이를 지원하지 않아 LEFT JOIN UNION RIGHT JOIN 으로 우회하고 INNER ⊂ LEFT ∪ RIGHT = FULL 이라는 포함 관계가 4가지 JOIN 의 본질이다.
FULL OUTER JOIN 은 양쪽 테이블의 모든 행을 반환 하는 합집합 연산으로, LEFT 와 RIGHT 의 효과를 동시에 갖는다.
매칭 없는 쪽은 NULL 로 채워져서 — Charlie (오른쪽 매칭 X) 의 dept_name 은 NULL, Sales (왼쪽 매칭 X) 의 직원 정보는 NULL 인 채로 모두 결과에 포함된다.
MySQL 은 FULL OUTER JOIN 을 지원하지 않으므로 LEFT JOIN ... UNION ... RIGHT JOIN 으로 우회하며 (PostgreSQL/Oracle/SQL Server 는 지원), 실무에선 자주 쓰지 않고 데이터 정합성 검증·차집합 양방향 확인에 사용된다.
4가지 JOIN 의 결과 포함 관계는 — INNER ⊂ LEFT ⊂ FULL, INNER ⊂ RIGHT ⊂ FULL, LEFT ∪ RIGHT = FULL — 이 벤다이어그램이 JOIN 의 본질이다.

비유 — 합동 명단 (양쪽 모두 포함)

FULL OUTER JOIN = 합동 명단:

상황:
  - 학급 A 명단
  - 학급 B 명단
  - 일부는 두 학급 (전학생)

INNER JOIN: 양쪽 학급 모두 등록된 학생
LEFT JOIN: A 학급 전체 (B 등록 정보는 있으면)
RIGHT JOIN: B 학급 전체
FULL OUTER JOIN: 양쪽 모든 학생
  - A 만: B 정보 NULL
  - B 만: A 정보 NULL
  - 양쪽: 모두 채움

결과:
  - Alice (A만): A=Y, B=NULL
  - Bob (양쪽): A=Y, B=Y
  - Charlie (B만): A=NULL, B=Y

MySQL 없음:
  - LEFT + RIGHT 합치기 (UNION)
  - 우회

ILIC 의 정합성 검증:
  - shipments_local vs shipments_remote
  - 양쪽 다 봐서 차이 찾기

4가지 JOIN 관계:
  - INNER (교집합) 
    ⊂ LEFT (A 전체)
    ⊂ FULL (양쪽 전체)
  - INNER 
    ⊂ RIGHT (B 전체)
    ⊂ FULL
  - LEFT ∪ RIGHT = FULL

→ FULL OUTER = 양쪽 모두 (합집합), MySQL 우회 (UNION), 4가지 JOIN 의 정점.

🧭 9개 섹션 로드맵

1. FULL OUTER JOIN 정의
2. 합집합의 의미
3. Charlie + Sales 동시 등장
4. MySQL 의 지원 X
5. LEFT UNION RIGHT 우회
6. 4가지 JOIN 포함 관계
7. 행 수 비교
8. FULL OUTER 의 실무 활용
9. 면접 + 자기 점검

1️⃣ FULL OUTER JOIN 정의

1.1 정의

FULL OUTER JOIN:

  양쪽 테이블의 모든 행:
    - 양쪽 매칭 시: 합침
    - 한쪽만 있으면: 다른 쪽 NULL
    - 합집합

1.2 키워드

키워드:

  FULL OUTER JOIN
    = FULL JOIN (OUTER 생략 가능)
    
  의미:
    - "FULL" = 양쪽 전체
    - LEFT + RIGHT 효과

1.3 지원 DB

지원 DB:

  지원 O:
    - PostgreSQL
    - Oracle
    - SQL Server
    - SQLite

  지원 X:
    - MySQL (우회 필요)
    - MariaDB

1.4 ILIC 의 맥락

-- FULL OUTER JOIN (PostgreSQL 가정)

-- 모든 배송 + 모든 고객 (양쪽 보존)
SELECT 
    s.id AS shipment_id,
    s.bl_no,
    c.id AS customer_id,
    c.name AS customer_name
FROM shipments s
FULL OUTER JOIN customers c 
    ON s.customer_id = c.id;

-- 결과:
-- - 정상 매칭: 양쪽 정보
-- - 고객 없는 배송 (임시): customer_id, name = NULL
-- - 배송 없는 고객 (미사용): shipment_id, bl_no = NULL

-- → 양쪽 데이터 누락 X
-- → 정합성 검증 가능

-- ILIC 는 MySQL 이라 우회 (다음 섹션)

1.5 자기 점검 답변

FULL OUTER JOIN 의 정의는?

답:
1. 정의:

양쪽 모두 + 매칭

키워드:
- FULL (OUTER 생략 가능)
지원:
- PostgreSQL/Oracle/SQL Server
MySQL:
- 지원 X

2️⃣ 합집합의 의미

2.1 벤다이어그램

합집합 시각화:

  ┌──── employees ────┐  ┌──── departments ────┐
  │                    │  │                       │
  │  Alice (101)      │──│  HR (101)             │
  │  Bob (102)        │──│  Engineering (102)    │
  │                    │  │                       │
  │  Charlie (NULL)   │  │  Sales (103)          │
  └────────────────────┘  └───────────────────────┘
                ↓
  FULL OUTER JOIN 결과:
  ┌──────────────────────────┐
  │ Alice + HR                │
  │ Bob + Engineering         │
  │ Charlie + NULL            │  ← 왼쪽만
  │ NULL + Sales              │  ← 오른쪽만
  └──────────────────────────┘

2.2 결과 4가지 케이스

결과 4가지 케이스:

1. 양쪽 매칭:
   - Alice + HR
   - Bob + Engineering

2. 왼쪽만 (LEFT 효과):
   - Charlie + NULL

3. 오른쪽만 (RIGHT 효과):
   - NULL + Sales

4. (양쪽 NULL 은 발생 X)

2.3 LEFT + RIGHT 합친 결과

LEFT + RIGHT 합친 결과:

  LEFT JOIN 결과:
    - 양쪽 매칭 (Alice, Bob)
    - 왼쪽만 (Charlie + NULL)

  RIGHT JOIN 결과:
    - 양쪽 매칭 (Alice, Bob)
    - 오른쪽만 (NULL + Sales)

  FULL OUTER = LEFT + RIGHT:
    - 양쪽 매칭 (중복 제거)
    - 왼쪽만 + 오른쪽만

2.4 행 수

행 수:

  FULL OUTER JOIN 행 수 =
    매칭 행 + 왼쪽만 + 오른쪽만

  ≥ LEFT JOIN 행 수
  ≥ RIGHT JOIN 행 수
  ≥ INNER JOIN 행 수

2.5 ILIC 의 맥락

-- 합집합 (ILIC, 가상 PostgreSQL)

-- 시나리오:
-- shipments: 5건 (1건은 customer_id NULL)
-- customers: 10명 (3명은 사용 X)

SELECT 
    s.bl_no,
    c.name
FROM shipments s
FULL OUTER JOIN customers c 
    ON s.customer_id = c.id;

-- 결과:
-- - 정상 매칭 4건: 배송 + 고객 (4 행)
-- - 고객 없는 배송 1건: bl_no + NULL (1 행)
-- - 사용 안 된 고객 3명: NULL + name (3 행)
-- 총: 8 행

-- INNER = 4 (정상만)
-- LEFT = 5 (배송 모두)
-- RIGHT = 7 (고객 모두)
-- FULL = 8 (양쪽 모두)

2.6 자기 점검 답변

합집합 의미와 결과 행은?

답:
1. 벤다이어그램:

양쪽 전체

4가지 케이스:
- 매칭/왼쪽만/오른쪽만
= LEFT + RIGHT:
- 합친 결과
행 수:
- 가장 많음

3️⃣ Charlie + Sales 동시 등장

3.1 두 NULL 케이스

두 NULL 케이스:

  Charlie (employees):
    - dept_id = NULL
    - departments 매칭 X
    - LEFT 에서 등장

  Sales (departments):
    - id = 103
    - employees 매칭 X
    - RIGHT 에서 등장

  FULL OUTER:
    - 둘 다 등장!

3.2 결과 예시

SELECT e.id, e.name, d.id, d.dept_name
FROM employees e
FULL OUTER JOIN departments d 
    ON e.dept_id = d.id;

결과:
┌──────┬─────────┬──────┬──────────────┐
│ e.id │ e.name  │ d.id │ d.dept_name  │
├──────┼─────────┼──────┼──────────────┤
│ 1    │ Alice   │ 101  │ HR           │
│ 2    │ Bob     │ 102  │ Engineering  │
│ 3    │ Charlie │ NULL │ NULL         │  ← LEFT 효과
│ NULL │ NULL    │ 103  │ Sales        │  ← RIGHT 효과
└──────┴─────────┴──────┴──────────────┘

3.3 비교 — INNER

비교 — INNER JOIN:

  결과:
    - Alice + HR
    - Bob + Engineering
  → 2 행

  Charlie, Sales 모두 제외

→ INNER 는 정상 매칭만
→ FULL 은 양쪽 누락 X

3.4 식별 활용

식별 활용:

  Charlie 케이스 식별:
    - WHERE d.id IS NULL
    - "부서 없는 직원"

  Sales 케이스 식별:
    - WHERE e.id IS NULL
    - "직원 없는 부서"

  둘 다 한 번에:
    - WHERE e.id IS NULL OR d.id IS NULL
    - "매칭 안 된 모든 데이터"

3.5 ILIC 의 맥락

-- Charlie + Sales 패턴 (ILIC)

-- 시나리오: 정합성 검증
-- shipments 의 customer_id 와 customers 의 id 양방향 확인

-- 모든 매칭 안 된 케이스 (PostgreSQL)
SELECT 
    s.id AS shipment_id,
    s.customer_id AS shipment_customer_id,
    c.id AS customer_id,
    CASE 
        WHEN s.id IS NULL THEN '고객 미사용'
        WHEN c.id IS NULL THEN '배송 고객 누락'
        ELSE '정상'
    END AS status
FROM shipments s
FULL OUTER JOIN customers c 
    ON s.customer_id = c.id
WHERE s.id IS NULL OR c.id IS NULL;

-- 결과:
-- - "고객 미사용" 행들
-- - "배송 고객 누락" 행들
-- → 한 번에 양방향 정합성 확인

-- MySQL 은 우회 (다음 섹션)

3.6 자기 점검 답변

Charlie + Sales 모두 등장의 이유는?

답:
1. Charlie:

LEFT 효과

Sales:
- RIGHT 효과
FULL OUTER:
- 둘 다 포함
vs INNER:
- 양쪽 누락 X

4️⃣ MySQL 의 지원 X

4.1 현실

MySQL 의 현실:

  - FULL OUTER JOIN 키워드 지원 X
  - SQL 표준이지만 미구현
  - 우회 필요

→ ILIC 도 MySQL

4.2 시도 시 에러

-- MySQL 에서 시도
SELECT *
FROM employees e
FULL OUTER JOIN departments d 
    ON e.dept_id = d.id;

-- 에러:
-- ERROR 1064 (42000): You have an error in your SQL syntax;
-- ... near 'FULL OUTER JOIN'

4.3 이유 (추측)

이유:

  - MySQL 의 디자인 선택
  - LEFT/RIGHT 만으로 표현 가능
  - 구현 복잡도
  - 사용 빈도 낮음

→ MariaDB 도 동일

4.4 우회

우회 (다음 섹션):

  방법 1: LEFT JOIN UNION RIGHT JOIN
  방법 2: LEFT JOIN UNION 차집합 LEFT JOIN

4.5 ILIC 의 맥락

ILIC 의 현실 (MySQL)

ILIC = MySQL 8.x
  - FULL OUTER JOIN 직접 사용 X
  - 우회 필요

  하지만 실무에서:
    - FULL OUTER JOIN 자주 안 씀
    - 보통 LEFT JOIN 으로 충분
    - 가끔 정합성 검증에만

→ 우회 방법 알아두기

4.6 자기 점검 답변

MySQL 이 FULL OUTER JOIN 지원 X 사실은?

답:
1. 현실:

지원 X

에러:
- 문법 오류
이유:
- 디자인 선택
우회:
- 필요

5️⃣ LEFT UNION RIGHT 우회

5.1 우회 방법

-- LEFT JOIN UNION RIGHT JOIN
SELECT e.id, e.name, d.id AS dept_id, d.dept_name
FROM employees e
LEFT JOIN departments d ON e.dept_id = d.id

UNION

SELECT e.id, e.name, d.id AS dept_id, d.dept_name
FROM employees e
RIGHT JOIN departments d ON e.dept_id = d.id;

5.2 UNION 의 역할

UNION 의 역할:

  두 SELECT 결과 합침:
    - 중복 제거
    - 같은 컬럼 구조 필요

  여기:
    - LEFT 결과 (매칭 + 왼쪽만)
    - RIGHT 결과 (매칭 + 오른쪽만)
    - UNION → 중복 매칭 제거
    - = FULL OUTER 효과

5.3 UNION ALL 주의

UNION ALL 주의:

  UNION:
    - 중복 제거 (느림)
    - FULL OUTER 와 같음

  UNION ALL:
    - 중복 유지 (빠름)
    - 매칭 행 중복!
    - FULL OUTER 와 다름

→ UNION 사용

5.4 더 효율적 우회

-- 효율적 우회 (큰 데이터)
-- LEFT + 차집합 LEFT
SELECT e.id, e.name, d.id AS dept_id, d.dept_name
FROM employees e
LEFT JOIN departments d ON e.dept_id = d.id

UNION ALL

SELECT NULL, NULL, d.id, d.dept_name
FROM departments d
WHERE NOT EXISTS (
    SELECT 1 FROM employees e WHERE e.dept_id = d.id
);
-- → 매칭 행 중복 X
-- → UNION ALL 가능 (빠름)

5.5 ILIC 의 맥락

-- ILIC MySQL 우회

-- 모든 배송 + 모든 고객 (FULL OUTER 효과)
SELECT 
    s.id AS shipment_id,
    s.bl_no,
    c.id AS customer_id,
    c.name AS customer_name
FROM shipments s
LEFT JOIN customers c ON s.customer_id = c.id

UNION

SELECT 
    s.id,
    s.bl_no,
    c.id,
    c.name
FROM shipments s
RIGHT JOIN customers c ON s.customer_id = c.id;

-- 결과:
-- - 정상 매칭 (중복 제거됨)
-- - 고객 없는 배송
-- - 배송 없는 고객
-- → FULL OUTER 효과

-- 또는 효율적 버전 (큰 데이터)
SELECT s.id, s.bl_no, c.id, c.name
FROM shipments s
LEFT JOIN customers c ON s.customer_id = c.id

UNION ALL

SELECT NULL, NULL, c.id, c.name
FROM customers c
WHERE NOT EXISTS (
    SELECT 1 FROM shipments s WHERE s.customer_id = c.id
);

5.6 자기 점검 답변

LEFT UNION RIGHT 우회 방법은?

답:
1. 방법:

LEFT UNION RIGHT

UNION:
- 중복 제거
UNION ALL 주의:
- 중복 유지
효율적:
- 차집합 활용

6️⃣ 4가지 JOIN 포함 관계

6.1 포함 관계

포함 관계:

  INNER ⊂ LEFT ⊂ FULL
  INNER ⊂ RIGHT ⊂ FULL
  LEFT ∪ RIGHT = FULL
  LEFT ∩ RIGHT = INNER (행 기준)

→ 4가지 JOIN 의 본질

6.2 벤다이어그램

4가지 JOIN 벤다이어그램:

  ┌────────────────────────┐
  │         FULL            │  ← 양쪽 모두
  │ ┌────────┐ ┌────────┐   │
  │ │  LEFT  │ │ RIGHT  │   │
  │ │   ┌────┼─┼───┐    │   │
  │ │   │ INNER (교집합)│    │   │
  │ │   └────┼─┼───┘    │   │
  │ └────────┘ └────────┘   │
  │   (A만)     (B만)        │
  └────────────────────────┘

6.3 관계 정리

JOIN	결과 행
INNER	양쪽 매칭 (교집합)
LEFT	매칭 + 왼쪽만
RIGHT	매칭 + 오른쪽만
FULL	매칭 + 왼쪽만 + 오른쪽만

6.4 수학적 표현

수학적 표현:

  INNER(A, B) = A ∩ B (조건 만족 행)
  LEFT(A, B) = A (+ B 매칭)
  RIGHT(A, B) = B (+ A 매칭)
  FULL(A, B) = A ∪ B (양쪽 모두)

  LEFT ∪ RIGHT = FULL
  LEFT ∩ RIGHT = INNER

6.5 ILIC 의 맥락

ILIC 의 4가지 JOIN 비교

데이터:
  - shipments: 5건 (1건 customer_id NULL)
  - customers: 10명 (3명 사용 X)

각 JOIN 결과:

INNER JOIN:
  - 정상 매칭만
  - 4 행

LEFT JOIN:
  - 모든 배송 + 매칭 고객
  - 5 행 (1건은 c.name=NULL)

RIGHT JOIN:
  - 매칭 + 모든 고객
  - 7 행 (3명은 s.id=NULL)

FULL OUTER JOIN:
  - 양쪽 모두
  - 8 행 (배송 5 + 사용 X 고객 3)

→ INNER (4) < LEFT (5) < RIGHT (7) < FULL (8)
→ 데이터에 따라 다름

6.6 자기 점검 답변

4가지 JOIN 포함 관계 (벤다이어그램) 는?

답:
1. 포함:

INNER ⊂ LEFT ⊂ FULL

= 관계:
- LEFT ∪ RIGHT = FULL
벤다이어그램:
- 양쪽 + 교집합
수학:
- 집합 연산

7️⃣ 행 수 비교

7.1 행 수 관계

행 수 관계 (일반적):

  INNER ≤ min(LEFT, RIGHT) ≤ max(LEFT, RIGHT) ≤ FULL

  INNER = 매칭 행
  LEFT = 매칭 + 왼쪽 매칭 X
  RIGHT = 매칭 + 오른쪽 매칭 X
  FULL = 매칭 + 왼쪽 X + 오른쪽 X

7.2 극단 케이스

극단 케이스:

  완전 매칭 (모두 짝 있음):
    - INNER = LEFT = RIGHT = FULL
    - 행 수 같음

  완전 불일치 (짝 없음):
    - INNER = 0
    - LEFT = A 행 수
    - RIGHT = B 행 수
    - FULL = A + B

→ 데이터 따라

7.3 예시 (이전 ILIC)

이전 ILIC 예시:

  배송 5 / 고객 10:
  - INNER: 4 (정상 매칭만)
  - LEFT: 5 (배송 전부)
  - RIGHT: 7 (매칭 4 + 사용 X 3)
  - FULL: 8 (배송 5 + 사용 X 3)

7.4 1:N 관계

1:N 관계:

  customers 1 : N shipments
  
  INNER JOIN: N 행 (배송별로)
  LEFT (customers 기준): N + 사용 X 1명당 1 행
  
  → 1:N 일 때 행 수 ↑

7.5 ILIC 의 맥락

-- ILIC 의 1:N 행 수 (ILIC)

-- 고객 1명에 배송 N개 (1:N)

-- 고객 기준 LEFT JOIN
SELECT c.id, c.name, s.bl_no
FROM customers c
LEFT JOIN shipments s ON s.customer_id = c.id;

-- 결과 행 수:
-- - 배송 있는 고객: 배송 수만큼 행
-- - 배송 없는 고객: 1 행 (bl_no=NULL)

-- 예:
-- 고객 A (배송 3건) → 3 행
-- 고객 B (배송 5건) → 5 행
-- 고객 C (배송 0건) → 1 행 (NULL)
-- 총: 3 + 5 + 1 = 9 행

-- 같은 고객이 여러 번 등장 (배송별)

7.6 자기 점검 답변

FULL OUTER JOIN 의 행 수는?

답:
1. 관계:

INNER ≤ ... ≤ FULL

극단:
- 완전 매칭/불일치
예시:
- 데이터 따라
1:N:
- 행 ↑

8️⃣ FULL OUTER 의 실무 활용

8.1 자주 안 씀

자주 안 씀:

  실무에서 FULL OUTER:
    - 드물게 사용
    - 대부분 LEFT 로 충분
    - 특수 케이스만

8.2 활용 1 — 정합성 검증

-- 두 시스템 간 데이터 정합성
SELECT 
    s1.id AS local_id,
    s2.id AS remote_id,
    CASE 
        WHEN s1.id IS NULL THEN '로컬 누락'
        WHEN s2.id IS NULL THEN '원격 누락'
        ELSE '정상'
    END AS status
FROM shipments_local s1
FULL OUTER JOIN shipments_remote s2 
    ON s1.id = s2.id
WHERE s1.id IS NULL OR s2.id IS NULL;
-- → 양쪽 누락 식별

8.3 활용 2 — 차집합 양방향

차집합 양방향:

  LEFT JOIN + IS NULL:
    - 한 방향만

  FULL OUTER + IS NULL:
    - 양 방향 한 번에
    - 누락 / 추가 모두

8.4 활용 3 — 합집합 비교

-- 두 기간 비교
SELECT 
    COALESCE(a.product_id, b.product_id) AS product_id,
    a.sales_2025,
    b.sales_2026
FROM sales_2025 a
FULL OUTER JOIN sales_2026 b 
    ON a.product_id = b.product_id;
-- → 2025/2026 양쪽 모두 상품
-- → 한 해만 팔린 상품도 포함

8.5 ILIC 의 맥락

-- 실무 활용 (ILIC)

-- 시나리오: ILIC 시스템 마이그레이션 정합성

-- 구 시스템과 새 시스템 비교 (MySQL 우회)
SELECT 
    o.id AS old_id,
    n.id AS new_id,
    o.bl_no AS old_bl,
    n.bl_no AS new_bl
FROM shipments_old o
LEFT JOIN shipments_new n ON o.id = n.id
WHERE n.id IS NULL  -- 구에만 있음

UNION

SELECT 
    o.id,
    n.id,
    o.bl_no,
    n.bl_no
FROM shipments_old o
RIGHT JOIN shipments_new n ON o.id = n.id
WHERE o.id IS NULL;  -- 신에만 있음

-- → 양쪽 시스템의 누락 / 추가 식별
-- → 마이그레이션 검증

-- ILIC 의 운영 안 됨:
-- - FULL OUTER 거의 안 씀
-- - 보통 LEFT JOIN 으로 충분
-- - 특수 검증에만

8.6 자기 점검 답변

FULL OUTER JOIN 의 실무 활용은?

답:
1. 자주 X:

드물게

정합성 검증:
- 두 시스템 비교
차집합 양방향:
- 한 번에
합집합 비교:
- 두 기간

9️⃣ 면접 + 자기 점검

9.1 면접 단골 질문 매핑

Q	핵심 답변
FULL OUTER?	양쪽 모두
합집합?	A ∪ B
Charlie+Sales?	모두 등장
MySQL?	지원 X
우회?	LEFT UNION RIGHT
4가지 관계?	INNER⊂LEFT⊂FULL
행 수?	FULL 최대
1:N?	행 ↑
실무?	드물게 (정합성)
LEFT∪RIGHT?	= FULL

9.2 자기 점검 체크리스트

정의

FULL OUTER

합집합

의미

Charlie+Sales

동시

MySQL

지원 X

우회

UNION

4가지 관계

포함

행 수

비교

실무

활용

9.3 추가 심화 질문

Q1: UNION vs UNION ALL?

답:

UNION: 중복 제거 (느림)
UNION ALL: 중복 유지 (빠름)
같은 컬럼 구조 필요
FULL OUTER 우회 시 UNION

Q2: CROSS JOIN 과 FULL OUTER?

답:

CROSS: 카르테시안 (A × B)
FULL OUTER: 조건 매칭 + 양쪽 누락 포함
완전 다름

Q3: NULL 컬럼 정렬?

답:

ORDER BY 시 NULL 위치
MySQL: NULL 앞 (ASC)
PostgreSQL: NULL 뒤 (ASC)
NULLS FIRST/LAST 명시

Q4: FULL OUTER 성능?

답:

LEFT/RIGHT 보다 느림
UNION 의 중복 제거 비용
인덱스 활용 어려움
자주 안 쓰는 이유 중 하나

Q5: JPA 에서 FULL OUTER?

답:

JPA 표준 지원 X
네이티브 쿼리로
Querydsl 도 제한적
보통 LEFT JOIN 으로 표현

🎯 핵심 요약 — 3줄 정리

1. FULL OUTER JOIN = 합집합

양쪽 테이블의 모든 행을 보존 (LEFT + RIGHT 효과)
Charlie (왼쪽만), Sales (오른쪽만) 모두 결과에 등장 (다른 쪽 NULL)

2. MySQL 의 우회

MySQL 은 FULL OUTER JOIN 미지원
LEFT JOIN UNION RIGHT JOIN 으로 우회 (중복 제거 위해 UNION ALL 아닌 UNION)

3. 4가지 JOIN 의 관계

INNER ⊂ LEFT ⊂ FULL, INNER ⊂ RIGHT ⊂ FULL
LEFT ∪ RIGHT = FULL, LEFT ∩ RIGHT = INNER (벤다이어그램)
실무는 LEFT 위주, FULL 은 정합성 검증 같은 드문 케이스

📚 다음으로...

Unit 1.5 — JOIN 선택 가이드 ★ 깊이 파기 (Phase 1 완주)

이번 Unit에서 4가지 JOIN 을 모두 봤다면, 다음은 선택 가이드 (★ 깊이, Phase 1 마지막).

시나리오별 JOIN 선택 매트릭스
실무 팁
인덱스와 JOIN 성능
JOIN 안티 패턴
Phase 1 완주 정리 + Phase 2 (ORM 패러다임) 예고

Phase 1 진행 상황

📚 Phase 1 — SQL JOIN
  ✅ Unit 1.1 JOIN 이 필요한 이유
  ✅ Unit 1.2 INNER JOIN
  ✅ Unit 1.3 LEFT/RIGHT JOIN
  ✅ Unit 1.4 FULL OUTER JOIN ← 여기
  ⏭ Unit 1.5 JOIN 선택 가이드 ★깊이 — Phase 1 완주

7주차 누적 진행

🗂️ Part A — 데이터 모델링과 ORM
  📚 Phase 1 (4/5)

총: 4/24 Unit

F-LAB JAVA · 7주차 · Phase 1 · Unit 1.4 · 끝

7주차 Unit 1.4 — FULL OUTER JOIN (합집합)

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