DB에서 Join의 필요성

데이터베이스(특히 관계형 DB)에서 JOIN은 여러 테이블의 데이터를 결합해 필요한 정보를 얻는 핵심 연산입니다. 실제로는 “교집합/합집합”이라기보다, 테이블 간 매칭되는 키(key)나 조건을 통해 데이터 행을 연결하는 작업에 가깝습니다. 예를 들어 JOIN 문은 WHERE A.id = B.id 같은 식으로 각 행을 연결하죠.

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1. JOIN의 필요성과 비용

1. 필요성
   • 정규화된 데이터베이스에서, 중복을 피하고 데이터 무결성을 유지하기 위해 테이블을 나눠 설계하는 것이 일반적입니다.
   • 이를 통해 테이블이 분할(분리)되면, 조회 시점에 필요한 속성들을 JOIN으로 연결해 정보를 종합합니다.
   • 예) 사용자 정보(Users 테이블)와 주문 정보(Orders 테이블)를 별도로 관리하되, 조회할 때 특정 사용자의 주문 내역을 확인하기 위해 JOIN을 사용.
2. 비용(성능 측면)
   • JOIN은 결합해야 할 레코드가 많을수록 비용이 커집니다.
   • 인덱스(특히 JOIN 키에 대한 인덱스)가 없으면, 대량의 데이터를 읽고 비교하는 작업이 발생하여 쿼리 시간이 길어질 수 있음.
   • 특히 대규모 OLAP 환경이나 분산 시스템에서는 다중 테이블 간 복잡한 JOIN이 성능 병목이 될 수 있어, JOIN 최소화나 데이터 적절한 분할/파티셔닝이 중요해집니다.

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2. “JOIN을 없애는 게 좋은가?”에 대한 관점

1. 관계형 DB에서는 불가피한 경우가 많다
   • 데이터 정규화, 무결성, 재사용성을 위해 테이블을 분리하는 것이 필수적인 시나리오라면, JOIN은 피하기 어렵습니다.
   • 예: 사용자, 제품, 주문, 결제 등 여러 개념을 한 테이블에 전부 넣는 것은 오히려 중복과 무결성 문제가 생길 수 있으므로, 보통은 테이블을 나누고 JOIN을 사용합니다.
2. JOIN 최소화가 유리한 상황
   • 분산/대규모 분석(빅데이터, OLAP 쿼리)에선, JOIN을 자주 하거나 여러 테이블 간 연결이 복잡해질수록 성능 부담이 커집니다.
   • **데이터 웨어하우스(DWH)**나 실시간 분석 엔진(Druid, ClickHouse 등)은, 조회 시 JOIN 부담을 줄이도록 데이터를 중복(denormalization)해서 저장하기도 합니다.
   • 예: 로그/이벤트 기반 시계열 DB나, 마트(Mart) 테이블 설계에서 “Dimension” 데이터 일부를 펙트(Fact) 테이블에 펼쳐놓는(denormalization) 식으로 JOIN을 줄이기도 합니다.
3. NoSQL·Wide Table 접근
   • 문서 지향 DB(MongoDB 등)나 Wide-column 스토어(Cassandra 등)는, 데이터를 실제로 쓰는 형태에 맞춰 중복 배치(denormalization)해, JOIN 없이 빠른 단일 조회를 선호합니다.
   • 이때도 “데이터 중복”과 “갱신 시 일관성 유지” 사이에서 트레이드오프가 존재합니다.
4. 애플리케이션 요구사항을 우선 고려해야
   • OLTP(트랜잭션 위주, 작은 단위 데이터 조작) 시스템에선 정규화를 통해 데이터 무결성을 보장하는 JOIN 구조가 필수적일 수 있음.
   • OLAP(분석 위주, 대규모 집계) 시스템에선 denormalized 테이블 형태가 더 낫고, JOIN을 적게 하는 것이 성능상 유리할 수 있음.

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3. 결론: “JOIN을 되도록이면 피하는 게 좋다”는 절대적이지 않음

• 목적과 규모에 따라 다릅니다.
• 트랜잭션이 많은 OLTP 환경에서, 데이터 정규화와 테이블 분리를 통해 중복을 줄이고 무결성을 확보하는 것이 중요하기 때문에 JOIN은 불가피하고도 자연스러운 접근입니다.
• 반면, 대규모 로그 분석 등 OLAP/빅데이터 시나리오에서는 JOIN이 성능 병목이 될 수 있으므로, 데이터를 미리 통합(denormalization)해 저장하거나, JOIN을 최소화하는 모델링을 택하기도 합니다.
• “JOIN이 부담스러운” 것은 사실이지만, 필요한 경우에는 사용해야 하고, 그 대신 적절한 인덱스 구성, 캐싱, 쿼리 최적화 등을 통해 성능을 보완하는 것이 일반적입니다.