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안녕하세요. 문범우입니다.

이번 포스팅에서는 이중 not exists에 관해 예제를 다뤄보도록 하겠습니다.

이번에 다루게 되는 내용에 대해서는 기본적으로 not exists에 대해 동작 방식을 이해해야 수월하게 따라올 수 있습니다.

not exists에 대해 아직 헷갈린다면 아래 글을 먼저 확인해주세요.


[MS SQL Server] #11_ IN / EXISTS / NOT IN / NOT EXISTS 비교


특별히 이번 예제는 블로그를 통해서 연락주신 분에 의해서 다루게 되었습니다.



1. 테이블 정의 및 데이터 정의


먼저 예제를 소개하기에 앞서 사용될 테이블과 데이터를 정의합니다.

총 3개의 테이블(sailors, boats, reserved)을 사용하며 각 테이블에 있는 데이터는 아래 사진과 같습니다.


sailors tablesailors table


boats tableboats table


reserved tablereserved table



테이블에 대해 간략히 소개를 드리자면,

sailors 테이블은 5명의 사람데이터가 입력되어 있습니다. 각 사람에게는 sid라는 고유번호가 주어져 있으며 name값으로 이름이 주어집니다.

boats 테이블은 총 3개의 보트데이터가 입력되어 있습니다. 각 보트에는 bid라는 고유번호가 주어지며 boat_name값으로 이름이 주어집니다.

reserved 테이블은 어떤 사람이 어떤 보트를 예약했는지에 대한 정보를 가진 테이블입니다. 즉 sid에 해당하는 사람이 bid에 해당하는 보트를 예약한 것입니다.



2. 이중 not exists 예제


위와 같은 테이블과 데이터를 기반으로 우리의 목표는 boats 테이블에 있는 모든 보트를 예약한 사람을 구하는 것입니다. 물론 쉽게 알 수 있듯이 sid = 1인, sailor_1이 그 답이 되겠죠.

이 답을 찾기 위해 다음과 같은 쿼리를 사용할 수 있습니다.



위의 쿼리에서는 두번 중첩된 not exists 문, 즉 이중 not exists 문을 이용하여 답을 구하였습니다.


이번 포스팅에서는 위와 같은 쿼리가 어떤 과정으로 답을 도출해내는지 알아보려고 합니다.



3. 이중 not exists 분석


먼저 보다 쉽게 설명하기 위해서 위의 쿼리를 아래와 같이 3개로 나눠보도록 하겠습니다.



위의 그림과 같이 가장 바깥에 있는 쿼리 전체를 1번 쿼리, 그리고 1번 쿼리의 where 문에 있는 서브쿼리를 2번 쿼리, 마지막으로 2번 쿼리의 where 문에 있는 서브쿼리를 3번 쿼리라고 하겠습니다.


not exists문에 대해서 기본적인 내용을 이해한 상태라면 not exists문은 이하 서브쿼리에 값이 아무것도 존재하지 않아야 참이 됩니다.

그럼 데이터 하나씩 그 과정을 자세하게 살펴보도록 하겠습니다.

(아래 모든 그림들에서 3번째 테이블의 pid는 오타입니다. pid가 아닌 sid가 맞습니다.)



쿼리는 위와 같은 3개의 테이블에 대해서 하나씩 데이터를 꺼내 where문에 대해 비교를 실시합니다. 먼저 1번쿼리에 의해서 아래와 같이 sid=1, name=sailor_1인 데이터에 대해 where문 비교를 실시하겠죠.



1번 쿼리의 where문을 비교하기 위해 2번쿼리로 진입합니다. 2번쿼리에서 아래와 같이 bid=101, boat_name=boat_1인 데이터를 대해서 where문을 비교합니다.



이번에는 2번쿼리의 where문을 확인하기 위해 3번 쿼리로 진입합니다. 마지막 3번 쿼리에서는 where을 비교하기 위해 아래와 같이 bid=101, sid=1에 대한 데이터를 비교하기 시작합니다.



그런데 3번 쿼리에서 bid=101, sid=1인 데이터와 1번 쿼리에서 온 sid=1, name=sailor_1, 2번 쿼리에서온 bid=101, boat_name=boat_1인 데이터를 통해 where문을 확인하면 s.sid=r.sid와 b.bid=r.bid 가 모두 참이기 때문에 3번쿼리의 where문이 참이 됩니다. 따라서 3번쿼리에 따른 결과가 아래와 같이 출력됩니다.



이제 다시 2번쿼리로 올라가봅니다. 2번 쿼리의 where문을 보면 not exists(3번쿼리) 입니다. 헌데 방금 위에서 확인하였듯이 3번쿼리에 대한 결과 값이 존재하기 때문에 2번 쿼리의 where문은 거짓이 되죠. 따라서 2번쿼리에서 비교한 bid=101, boat_name=boat_1에 대해서는 2번 쿼리의 결과가 NULL입니다. 이번에는 2번쿼리에서 아래와 같이 bid=102, boat_name=boat_2에 대해서 동일하게 3번쿼리의 비교를 시작합니다.



이번 비교 또한 위와 같이 3번쿼리에서 where문이 참으로 3번쿼리에 대한 결과가 도출 됩니다. 따라서 2번 쿼리에서 비교한 bid=102, boat_name=boat_2에 대해서도 결과가 NULL입니다. 마지막으로 2번쿼리에서 bid=103, boat_name=boat_3에 대해서 비교를 해도 아래와 같이 결과는 같습니다.



즉 이를 통해 2번쿼리에 대해서 모든 데이터의 결과가 NULL입니다.

여기까지의 결과에 한정해서 현재 쿼리 상태를 보면 아래와 같습니다.


위의 그림에서 빨간색으로 나타난 글자와 같이 현재 위의 쿼리는 sailors 테이블의 sid=1, name=sailor_1인 데이터에 대해서 1번쿼리의 서브쿼리 결과를 보다 확인하기 쉽게 나타내주고 있습니다. 위의 쿼리에서 where not exists 이하가 모두 NULL이기 때문에 where문은 결국 참이 됩니다. 따라서, sid=1, name=sailor_1인 데이터는 1번 쿼리의 결과로써 출력이 되는 것 입니다.


동일한 방법으로 1번쿼리에서 두번째 데이터는 왜 출력이 되지 않는지 확인해보겠습니다.



우선 위에서 했던 것과 동일한 방식으로 1번 쿼리에서는 sid=2, name=sailor_2인 데이터에 대해 비교를 시작하며 where문의 서브쿼리인 2번 쿼리로 진입합니다. 2번 쿼리에서는 bid=101, boat_name=boat_1 데이터에 대해서 3번쿼리로 진입하고, 3번 쿼리의 where문에서 참이 되기 때문에 3번 쿼리에 대한 결과는 bid=101, sid=2가 나오게 됩니다. 이에 따라 bid=101, boat_name=boat_1 데이터에 대한 2번 쿼리의 결과는 NULL 입니다.


하지만 위와 같이 2번 쿼리에서 bid=102, boat_name=boat_2인 데이터에 대해서 확인하면 3번 쿼리에서 where문을 참으로 하는 3번째 테이블의 데이터가 없기 때문에 3번 테이블의 결과가 NULL이 됩니다. 이에 따라 2번 쿼리의 where문은 참이 되고, 2번 쿼리에서 bid=102, boat_name=boat_2인 데이터에 대한 결과는 이전과 달리 NULL이 아니라 해당 데이터가 출력되게 됩니다.



위와 같이 2번 쿼리에서 bid=3, boat_name=boat_3인 데이터에 대해 비교했을 때도 동일한 결과가 나와서 해당 데이터에 대한 2번 쿼리의 결과는 NULL이 아니라 bid=103, boat_name=boat_3인 데이터가 나오게 됩니다.

여기까지의 결과를 이전과 같이 한정적으로 쿼리로 살펴보면 다음과 같습니다.



물론 위의 쿼리는 sailors 테이블의 sid=2, name=sailor_2인 데이터에 대해 한정적인 쿼리입니다. 위의 쿼리를 보면 where not exists 이하에 NULL이 아닌 값이 존재합니다. 따라서 where문 이가 거짓이 되어 sid=2, name=sailor_2인 데이터는 출력되지 않습니다.


이후 sailors 테이블의 다른 데이터를 동일한 방법으로 비교하였을 때에도 방금과 같은 이유로 출력되지 않습니다.

즉 처음에 살펴본 sid=1, name=sailor_1인 데이터만 출력되는 것이죠.



이렇게 이번에는 특정 결과를 도출하기 위해 쿼리를 만드는 것을 목적으로 하기 보다 하나의 쿼리에 대해서 그 동작방식을 자세히 알아보았습니다. 특히 이번에 알아본 이중 not exists문에 대해서는 동작방식을 이해하고 살펴보면 쉽게 결과를 예측할 수 있습니다.

물론 특정 결과를 위해 쿼리를 만드는 학습도 중요하지만 이와 같이 특정 쿼리를 보다 자세하게 분석하는 학습 또한 중요합니다.

추가적으로 궁금한 사항이나 잘못된 점은 언제나 댓글 및 이메일로 연락주시면 감사하겠습니다.

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