SnowConvert AI - Oracle - 조인¶

조인은 둘 이상의 테이블, 뷰 또는 구체화된 뷰의 행을 결합하는 쿼리입니다. Oracle 데이터베이스는 쿼리의 FROM 절에 여러 테이블이 나타날 때마다 조인 성능을 수행합니다. (Oracle SQL Language Reference JOINS)

안티 조인¶

참고

출력 코드의 일부 부분은 명확성을 위해 생략되었습니다.

설명¶

안티 조인은 조건자의 오른쪽에 해당하는 행이 없는 경우 조건자의 왼쪽에서 행을 반환합니다. 오른쪽의 하위 쿼리와 일치하지 않는 행을 반환합니다(NOT IN). 하위 쿼리가 WHERE 절의 OR 분기에 있는 경우 안티 조인 변환을 수행할 수 없습니다. (Oracle SQL Language Reference 안티 조인).

이런 종류의 _Join_에 대해서는 특별한 변환이 수행되지 않는데, Snowflake는 동일한 구문을 지원하기 때문입니다.

샘플 소스 패턴¶

참고

결과 순서가 Oracle과 Snowflake에 따라 다를 수 있으므로 _Order by clause_이 추가되었습니다.

참고

결과 세트가 너무 커서 _Row Limiting Clause_가 추가되었습니다. 이를 제거하면 전체 결과 세트를 검색할 수 있습니다.

참고

샘플 데이터베이스를 설정하려면 섹션을 확인하십시오.

Where Not In¶

Oracle¶

SELECT e.employee_id, e.first_name, e.last_name FROM hr.employees e
WHERE e.department_id NOT IN

    (SELECT h.department_id FROM hr.departments h WHERE location_id = 1700)
    
ORDER BY e.last_name
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

결과¶


EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME
174	Ellen	Abel
166	Sundar	Ande
130	Mozhe	Atkinson
105	David	Austin
204	Hermann	Baer
167	Amit	Banda
172	Elizabeth	Bates
192	Sarah	Bell
151	David	Bernstein
129	Laura	Bissot

Snowflake¶

SELECT e.employee_id, e.first_name, e.last_name FROM
    hr.employees e
WHERE e.department_id NOT IN
        !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0108 - THE FOLLOWING SUBQUERY MATCHES AT LEAST ONE OF THE PATTERNS CONSIDERED INVALID AND MAY PRODUCE COMPILATION ERRORS ***/!!!
    (SELECT h.department_id FROM
            hr.departments h WHERE location_id = 1700)

ORDER BY e.last_name
    FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

결과¶


EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME
174	Ellen	Abel
166	Sundar	Ande
130	Mozhe	Atkinson
105	David	Austin
204	Hermann	Baer
167	Amit	Banda
172	Elizabeth	Bates
192	Sarah	Bell
151	David	Bernstein
129	Laura	Bissot

Where Not Exists¶

Oracle¶

SELECT   d.department_id, d.department_name
FROM     hr.departments d
WHERE    NOT EXISTS
         
         (SELECT 1 FROM hr.employees E WHERE
         e.department_id = d.department_id)
         
ORDER BY d.department_id
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

결과¶


DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME
120	재무부
130	법인세
140	제어 및 크레딧
150	주주 서비스
160	이점
170	Manufacturing
180	생성
190	계약
200	작업
210	IT 지원

Snowflake¶

SELECT   d.department_id, d.department_name
FROM
         hr.departments d
WHERE    NOT EXISTS
                  !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-0108 - THE FOLLOWING SUBQUERY MATCHES AT LEAST ONE OF THE PATTERNS CONSIDERED INVALID AND MAY PRODUCE COMPILATION ERRORS ***/!!!
         (SELECT 1 FROM
                           hr.employees E WHERE
         e.department_id = d.department_id)

ORDER BY d.department_id
         FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

결과¶


DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME
120	재무부
130	법인세
140	제어 및 크레딧
150	주주 서비스
160	이점
170	Manufacturing
180	생성
190	계약
200	작업
210	IT 지원

알려진 문제¶

1. Results ordering mismatch between languages¶

쿼리 결과는 두 데이터베이스 엔진에서 동일한 내용을 갖지만 쿼리에 Order By 절이 정의되지 않은 경우 순서가 다를 수 있습니다.

밴드 조인¶

참고

출력 코드의 일부 부분은 명확성을 위해 생략되었습니다.

설명¶

밴드 조인 은 한 데이터 세트의 키 값이 두 번째 데이터 세트의 지정된 범위(“밴드”)에 속해야 하는 특수한 유형의 논키조인입니다. 동일한 테이블이 첫 번째 및 두 번째 데이터 세트로 사용될 수 있습니다. (Oracle SQL Language Reference BandJoin)

이 섹션에서는 Snowflake에서 밴드 조인이 실행되는 방식과 실행 계획이 개선된 버전의 Oracle과 매우 유사하다는 점을 살펴봅니다.

샘플 소스 패턴¶

참고

주문 기준_ 절이 추가되었는데, 이는 Oracle과 Snowflake의 결과 순서가 다를 수 있기 때문입니다.

참고

결과 세트가 너무 커서 _Row Limiting Clause_가 추가되었습니다. 이를 제거하면 전체 결과 세트를 검색할 수 있습니다.

참고

샘플 데이터베이스를 설정하려면 섹션을 확인하십시오.

경고

Create Table 없이 이 코드를 마이그레이션하면 변환기가 열의 의미 체계 정보를 로딩할 수 없으며 산술 작업에 경고가 표시됩니다.

기본 밴드 조인 사례¶

Oracle¶

SELECT  e1.last_name || 
        ' has salary between 100 less and 100 more than ' || 
        e2.last_name AS "SALARY COMPARISON"
FROM    employees e1, 
        employees e2
WHERE   e1.salary 
BETWEEN e2.salary - 100 
AND     e2.salary + 100
ORDER BY "SALARY COMPARISON"
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY

결과¶


SALARY COMPARISON
Abel의 급여는 Abel의 급여보다 100 적거나 100 더 많음
Abel의 급여는 Cambrault의 급여보다 100 적거나 100 더 많음
Abel의 급여는 Raphaelyl의 급여보다 100 적거나 100 더 많음
Ande의 급여는 Ande의 급여보다 100 적거나 100 더 많음
Ande의 급여는 Mavris의 급여보다 100 적거나 100 더 많음
Ande의 급여는 Vollman의 급여보다 100 적거나 100 더 많음
Atkinson의 급여는 Atkinson의 급여보다 100 적거나 100 더 많음
Atkinson의 급여는 Baida의 급여보다 100 적거나 100 더 많음
Atkinson의 급여는 Gates의 급여보다 100 적거나 100 더 많음
Atkinson의 급여는 Geoni의 급여보다 100 적거나 100 더 많음

Snowflake¶

SELECT
                NVL(  e1.last_name :: STRING, '') ||
                ' has salary between 100 less and 100 more than ' || NVL(
                e2.last_name :: STRING, '') AS "SALARY COMPARISON"
FROM
                employees e1,
                employees e2
WHERE   e1.salary
BETWEEN
        !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0036 - TYPES RESOLUTION ISSUES, ARITHMETIC OPERATION '-' MAY NOT BEHAVE CORRECTLY BETWEEN unknown AND Number ***/!!! e2.salary - 100
AND
        !!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0036 - TYPES RESOLUTION ISSUES, ARITHMETIC OPERATION '+' MAY NOT BEHAVE CORRECTLY BETWEEN unknown AND Number ***/!!!     e2.salary + 100
ORDER BY "SALARY COMPARISON"
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

결과¶


SALARY COMPARISON
Abel의 급여는 Abel의 급여보다 100 적거나 100 더 많음
Abel의 급여는 Cambrault의 급여보다 100 적거나 100 더 많음
Abel의 급여는 Raphaelyl의 급여보다 100 적거나 100 더 많음
Ande의 급여는 Ande의 급여보다 100 적거나 100 더 많음
Ande의 급여는 Mavris의 급여보다 100 적거나 100 더 많음
Ande의 급여는 Vollman의 급여보다 100 적거나 100 더 많음
Atkinson의 급여는 Atkinson의 급여보다 100 적거나 100 더 많음
Atkinson의 급여는 Baida의 급여보다 100 적거나 100 더 많음
Atkinson의 급여는 Gates의 급여보다 100 적거나 100 더 많음
Atkinson의 급여는 Geoni의 급여보다 100 적거나 100 더 많음

경고

해당 테이블이 없는 일부 SELECT 문을 마이그레이션하면 SSC-EWI-OR0036: 유형 해석 문제가 생길 수 있습니다. 이 경고를 방지하려면 파일 내부에 CREATE TABLE을 포함하세요.

결과는 BAND JOIN 함수가 동일하게 작동합니다.

실행 계획

추가 정보로, 밴드 조인의 특별한 점은 실행 계획입니다.

다음 이미지는 테스트 쿼리에 대한 개선된 실행 계획 (Oracle 12c부터 구현됨)을 보여줍니다.

그리고 다음 이미지에서 Snowflake의 실행 계획을 볼 수 있습니다.

참고

Snowflake의 실행 계획은 Oracle의 최적화된 버전과 매우 유사합니다. 쿼리의 최종 기간과 성능은 다른 많은 요소의 영향을 받으며 각 DBMS 내부 기능에 전적으로 종속됩니다.

Known Issues¶

1. Results ordering mismatch between languages¶

쿼리 결과는 두 데이터베이스 엔진에서 동일한 내용을 갖지만 쿼리에 Order By 절이 정의되지 않은 경우 순서가 다를 수 있습니다.

데카르트 곱¶

참고

출력 코드의 일부 부분은 명확성을 위해 생략되었습니다.

데이터베이스 쿼리의 두 테이블에 조인 조건이 없는 경우 Oracle 데이터베이스는 해당 데카르트 곱을 반환합니다. Oracle은 한 테이블의 각 행을 다른 테이블의 각 행과 결합합니다. (Oracle SQL Reference 데카르트 곱 하위 섹션)

Oracle 및 Snowflake는 데카르트 곱과 동일한 동작을 하는 ANSI 교차 조인 구문과도 호환됩니다.

이런 종류의 _Join_에 대해서는 특별한 변환이 수행되지 않는데, Snowflake는 동일한 구문을 지원하기 때문입니다.

샘플 소스 패턴¶

참고

결과 순서가 Oracle과 Snowflake에 따라 다를 수 있으므로 _Order by clause_이 추가되었습니다.

참고

결과 세트가 너무 커서 _Row Limiting Clause_가 추가되었습니다. 이를 제거하면 전체 결과 세트를 검색할 수 있습니다.

참고

샘플 데이터베이스를 설정하려면 섹션을 확인하십시오.

암시적 구문¶

Oracle¶

-- Resulting rows
SELECT * FROM hr.employees, hr.departments
ORDER BY first_name
FETCH FIRST 5 ROWS ONLY;

-- Resulting total rows
SELECT COUNT(*) FROM hr.employees, hr.departments;

결과 1¶


EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	PHONE_NUMBER	HIRE_DATE	JOB_ID	SALARY	MANAGER_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME	MANAGER_ID	LOCATION_ID
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	10	관리	200	1700
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	50	배송	121	1500
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	40	인적 리소스	203	2400
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	30	구매	114	1700
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	20	마케팅	201	1800

결과 2¶


COUNT(*)
2889

Snowflake¶

-- Resulting rows
SELECT * FROM
hr.employees,
hr.departments
ORDER BY first_name
FETCH FIRST 5 ROWS ONLY;

-- Resulting total rows
SELECT COUNT(*) FROM
hr.employees,
hr.departments;

결과 1¶


EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	PHONE_NUMBER	HIRE_DATE	JOB_ID	SALARY	MANAGER_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME	MANAGER_ID	LOCATION_ID
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10	ST_MAN	8200.00	100	50	40	인적 리소스	203	2400
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10	ST_MAN	8200.00	100	50	20	마케팅	201	1800
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10	ST_MAN	8200.00	100	50	10	관리	200	1700
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10	ST_MAN	8200.00	100	50	50	배송	121	1500
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10	ST_MAN	8200.00	100	50	30	구매	114	1700

결과 2¶


COUNT(*)
2889

교차 조인 구문¶

Oracle¶

-- Resulting rows
SELECT * FROM hr.employees CROSS join hr.departments
ORDER BY first_name
FETCH FIRST 5 ROWS ONLY;

-- Resulting total rows
SELECT COUNT(*) FROM hr.employees CROSS join hr.departments;

결과 1¶


EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	PHONE_NUMBER	HIRE_DATE	JOB_ID	SALARY	MANAGER_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME	MANAGER_ID	LOCATION_ID
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	10	관리	200	1700
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	50	배송	121	1500
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	40	인적 리소스	203	2400
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	30	구매	114	1700
121	Adam	Fripp	AFRIPP	650.123.2234	2005-04-10 00:00:00.000	ST_MAN	8200	100	50	20	마케팅	201	1800

결과 2¶


COUNT(*)
2889

Snowflake¶

-- Resulting rows
SELECT * FROM
hr.employees
CROSS join hr.departments
ORDER BY first_name
FETCH FIRST 5 ROWS ONLY;

-- Resulting total rows
SELECT COUNT(*) FROM
hr.employees
CROSS join hr.departments;

알려진 문제¶

1. Results ordering mismatch between languages¶

쿼리 결과는 두 데이터베이스 엔진에서 동일한 내용을 갖지만 쿼리에 Order By 절이 정의되지 않은 경우 순서가 다를 수 있습니다.

등가 조인¶

참고

출력 코드의 일부 부분은 명확성을 위해 생략되었습니다.

설명¶

An equijoin is an implicit form of the join with a join condition containing an equality operator. For more information, see the Oracle Equijoin documentation.

이런 종류의 _Join_에 대해서는 특별한 변환이 수행되지 않는데, Snowflake는 동일한 구문을 지원하기 때문입니다.

샘플 소스 패턴¶

참고

결과 순서가 Oracle과 Snowflake에 따라 다를 수 있으므로 _Order by clause_이 추가되었습니다.

참고

결과 세트가 너무 크기 때문에 _Row Limiting Clause_이 추가되었습니다. 이를 제거하면 전체 결과 세트를 검색할 수 있습니다.

참고

샘플 데이터베이스를 설정하려면 섹션을 확인하십시오.

기본 Equijoin 케이스¶

Oracle¶

 SELECT last_name, job_id, hr.departments.department_id, department_name
FROM hr.employees, hr.departments
WHERE hr.employees.department_id = hr.departments.department_id
ORDER BY last_name
FETCH FIRST 5 ROWS ONLY;

결과¶


LAST_NAME	JOB_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME
Abel	SA_REP	80	Sales
Ande	SA_REP	80	Sales
Atkinson	ST_CLERK	50	배송
Austin	IT_PROG	60	IT
Baer	PR_REP	70	홍보

Snowflake¶

 SELECT last_name, job_id, hr.departments.department_id, department_name
FROM
hr.employees,
hr.departments
WHERE hr.employees.department_id = hr.departments.department_id
ORDER BY last_name
FETCH FIRST 5 ROWS ONLY;

결과¶


LAST_NAME	JOB_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME
Abel	SA_REP	80	Sales
Ande	SA_REP	80	Sales
Atkinson	ST_CLERK	50	배송
Austin	IT_PROG	60	IT
Baer	PR_REP	70	홍보

알려진 문제¶

1. Results ordering mismatch between languages¶

쿼리 결과는 두 데이터베이스 엔진에서 동일한 내용을 갖지만 쿼리에 Order By 절이 정의되지 않은 경우 순서가 다를 수 있습니다.

내부 조인¶

참고

출력 코드의 일부 부분은 명확성을 위해 생략되었습니다.

설명¶

내부 조인(단순 조인이라고도 함)은 조인 조건을 충족하는 행만 반환하는 2개 이상의 테이블에 대한 조인입니다. (Oracle SQL 내부 조인 하위 섹션).

{ [ INNER ] JOIN table_reference
 { ON condition
 | USING (column [, column ]...)
 }
| { CROSS
 | NATURAL [ INNER ]
 }
 JOIN table_reference
}

샘플 소스 패턴¶

참고

주문 기준_ 절이 추가되었는데, 이는 Oracle과 Snowflake의 결과 순서가 다를 수 있기 때문입니다.

참고

결과 세트가 너무 커서 _Row Limiting Clause_가 추가되었습니다. 이 절을 제거하면 전체 결과 세트를 검색할 수 있습니다.

참고

샘플 데이터베이스를 설정하려면 섹션을 확인하십시오.

기본 내부 조인¶

내부 조인 절에서 “INNER”는 선택적 키워드이며, 다음 쿼리에는 동일한 데이터 세트를 검색하는 2개의 선택 항목이 있습니다.

Oracle¶

 SELECT 
    *
FROM 
    hr.employees
INNER JOIN hr.departments ON
    hr.departments.department_id = hr.employees.department_id
ORDER BY employee_id
FETCH NEXT 10 ROWS ONLY;

SELECT 
    *
FROM 
    hr.employees
JOIN hr.departments ON
    hr.departments.department_id = hr.employees.department_id
ORDER BY employee_id
FETCH NEXT 10 ROWS ONLY;

결과¶


EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	PHONE_NUMBER	HIRE_DATE	JOB_ID	SALARY	MANAGER_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME	MANAGER_ID	LOCATION_ID
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000		90	90	실행	100	1700
101	Neena	Kochhar	NKOCHHAR	515.123.4568	2005-09-21 00:00:00.000	AD_VP	17000	100	90	90	실행	100	1700
102	Lex	De Haan	LDEHAAN	515.123.4569	2001-01-13 00:00:00.000	AD_VP	17000	100	90	90	실행	100	1700
103	Alexander	Hunold	AHUNOLD	590.423.4567	2006-01-03 00:00:00.000	IT_PROG	9000	102	60	60	IT	103	1400
104	Bruce	Ernst	BERNST	590.423.4568	2007-05-21 00:00:00.000	IT_PROG	6000	103	60	60	IT	103	1400
105	David	Austin	DAUSTIN	590.423.4569	2005-06-25 00:00:00.000	IT_PROG	4800	103	60	60	IT	103	1400
106	Valli	Pataballa	VPATABAL	590.423.4560	2006-02-05 00:00:00.000	IT_PROG	4800	103	60	60	IT	103	1400
107	Diana	Lorentz	DLORENTZ	590.423.5567	2007-02-07 00:00:00.000	IT_PROG	4200	103	60	60	IT	103	1400
108	Nancy	Greenberg	NGREENBE	515.124.4569	2002-08-17 00:00:00.000	FI_MGR	12008	101	100	100	Finance	108	1700
109	Daniel	Faviet	DFAVIET	515.124.4169	2002-08-16 00:00:00.000	FI_ACCOUNT	9000	108	100	100	Finance	108	1700

Snowflake¶

 SELECT
    *
FROM
hr.employees
INNER JOIN
    hr.departments
    ON
    hr.departments.department_id = hr.employees.department_id
ORDER BY employee_id
FETCH NEXT 10 ROWS ONLY;

SELECT
    *
FROM
    hr.employees
JOIN
    hr.departments
    ON
    hr.departments.department_id = hr.employees.department_id
ORDER BY employee_id
FETCH NEXT 10 ROWS ONLY;

결과¶


EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	PHONE_NUMBER	HIRE_DATE	JOB_ID	SALARY	MANAGER_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME	MANAGER_ID	LOCATION_ID
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00		90	90	실행	100	1700
101	Neena	Kochhar	NKOCHHAR	515.123.4568	2005-09-21	AD_VP	17000.00	100	90	90	실행	100	1700
102	Lex	De Haan	LDEHAAN	515.123.4569	2001-01-13	AD_VP	17000.00	100	90	90	실행	100	1700
103	Alexander	Hunold	AHUNOLD	590.423.4567	2006-01-03	IT_PROG	9000.00	102	60	60	IT	103	1400
104	Bruce	Ernst	BERNST	590.423.4568	2007-05-21	IT_PROG	6000.00	103	60	60	IT	103	1400
105	David	Austin	DAUSTIN	590.423.4569	2005-06-25	IT_PROG	4800.00	103	60	60	IT	103	1400
106	Valli	Pataballa	VPATABAL	590.423.4560	2006-02-05	IT_PROG	4800.00	103	60	60	IT	103	1400
107	Diana	Lorentz	DLORENTZ	590.423.5567	2007-02-07	IT_PROG	4200.00	103	60	60	IT	103	1400
108	Nancy	Greenberg	NGREENBE	515.124.4569	2002-08-17	FI_MGR	12008.00	101	100	100	Finance	108	1700
109	Daniel	Faviet	DFAVIET	515.124.4169	2002-08-16	FI_ACCOUNT	9000.00	108	100	100	Finance	108	1700

절을 사용하여 내부 조인하기¶

Oracle¶

SELECT 
    *
FROM 
    hr.employees
INNER JOIN hr.departments
    USING(department_id)
ORDER BY employee_id
FETCH NEXT 10 ROWS ONLY;

결과¶


DEPARTMENT_ID	EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	PHONE_NUMBER	HIRE_DATE	JOB_ID	SALARY	MANAGER_ID	DEPARTMENT_NAME	MANAGER_ID	LOCATION_ID
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90	101	Neena	Kochhar	NKOCHHAR	515.123.4568	2005-09-21 00:00:00.000	AD_VP	17000	100	실행	100	1700
90	102	Lex	De Haan	LDEHAAN	515.123.4569	2001-01-13 00:00:00.000	AD_VP	17000	100	실행	100	1700
60	103	Alexander	Hunold	AHUNOLD	590.423.4567	2006-01-03 00:00:00.000	IT_PROG	9000	102	IT	103	1400
60	104	Bruce	Ernst	BERNST	590.423.4568	2007-05-21 00:00:00.000	IT_PROG	6000	103	IT	103	1400
60	105	David	Austin	DAUSTIN	590.423.4569	2005-06-25 00:00:00.000	IT_PROG	4800	103	IT	103	1400
60	106	Valli	Pataballa	VPATABAL	590.423.4560	2006-02-05 00:00:00.000	IT_PROG	4800	103	IT	103	1400
60	107	Diana	Lorentz	DLORENTZ	590.423.5567	2007-02-07 00:00:00.000	IT_PROG	4200	103	IT	103	1400
100	108	Nancy	Greenberg	NGREENBE	515.124.4569	2002-08-17 00:00:00.000	FI_MGR	12008	101	Finance	108	1700
100	109	Daniel	Faviet	DFAVIET	515.124.4169	2002-08-16 00:00:00.000	FI_ACCOUNT	9000	108	Finance	108	1700

Snowflake¶

SELECT
    *
FROM
hr.employees
INNER JOIN
    hr.departments
    USING(department_id)
ORDER BY employee_id
FETCH NEXT 10 ROWS ONLY;

결과¶


DEPARTMENT_ID	EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	PHONE_NUMBER	HIRE_DATE	JOB_ID	SALARY	MANAGER_ID	DEPARTMENT_NAME	MANAGER_ID	LOCATION_ID
90	100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00		실행	100	1700
90	101	Neena	Kochhar	NKOCHHAR	515.123.4568	2005-09-21	AD_VP	17000.00	100	실행	100	1700
90	102	Lex	De Haan	LDEHAAN	515.123.4569	2001-01-13	AD_VP	17000.00	100	실행	100	1700
60	103	Alexander	Hunold	AHUNOLD	590.423.4567	2006-01-03	IT_PROG	9000.00	102	IT	103	1400
60	104	Bruce	Ernst	BERNST	590.423.4568	2007-05-21	IT_PROG	6000.00	103	IT	103	1400
60	105	David	Austin	DAUSTIN	590.423.4569	2005-06-25	IT_PROG	4800.00	103	IT	103	1400
60	106	Valli	Pataballa	VPATABAL	590.423.4560	2006-02-05	IT_PROG	4800.00	103	IT	103	1400
60	107	Diana	Lorentz	DLORENTZ	590.423.5567	2007-02-07	IT_PROG	4200.00	103	IT	103	1400
100	108	Nancy	Greenberg	NGREENBE	515.124.4569	2002-08-17	FI_MGR	12008.00	101	Finance	108	1700
100	109	Daniel	Faviet	DFAVIET	515.124.4169	2002-08-16	FI_ACCOUNT	9000.00	108	Finance	108	1700

교차 내부 조인¶

Oracle¶

SELECT 
    *
FROM 
    hr.employees
CROSS JOIN hr.departments
ORDER BY department_name, employee_id
FETCH NEXT 10 ROWS ONLY;

결과¶


EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	PHONE_NUMBER	HIRE_DATE	JOB_ID	SALARY	MANAGER_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME	MANAGER_ID	LOCATION_ID
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000		90	110	회계	205	1700
101	Neena	Kochhar	NKOCHHAR	515.123.4568	2005-09-21 00:00:00.000	AD_VP	17000	100	90	110	회계	205	1700
102	Lex	De Haan	LDEHAAN	515.123.4569	2001-01-13 00:00:00.000	AD_VP	17000	100	90	110	회계	205	1700
103	Alexander	Hunold	AHUNOLD	590.423.4567	2006-01-03 00:00:00.000	IT_PROG	9000	102	60	110	회계	205	1700
104	Bruce	Ernst	BERNST	590.423.4568	2007-05-21 00:00:00.000	IT_PROG	6000	103	60	110	회계	205	1700
105	David	Austin	DAUSTIN	590.423.4569	2005-06-25 00:00:00.000	IT_PROG	4800	103	60	110	회계	205	1700
106	Valli	Pataballa	VPATABAL	590.423.4560	2006-02-05 00:00:00.000	IT_PROG	4800	103	60	110	회계	205	1700
107	Diana	Lorentz	DLORENTZ	590.423.5567	2007-02-07 00:00:00.000	IT_PROG	4200	103	60	110	회계	205	1700
108	Nancy	Greenberg	NGREENBE	515.124.4569	2002-08-17 00:00:00.000	FI_MGR	12008	101	100	110	회계	205	1700
109	Daniel	Faviet	DFAVIET	515.124.4169	2002-08-16 00:00:00.000	FI_ACCOUNT	9000	108	100	110	회계	205	1700

Snowflake¶

 SELECT
    *
FROM
hr.employees
CROSS JOIN hr.departments
ORDER BY department_name, employee_id
FETCH NEXT 10 ROWS ONLY;

결과¶


EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	PHONE_NUMBER	HIRE_DATE	JOB_ID	SALARY	MANAGER_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME	MANAGER_ID	LOCATION_ID
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00		90	110	회계	205	1700
101	Neena	Kochhar	NKOCHHAR	515.123.4568	2005-09-21	AD_VP	17000.00	100	90	110	회계	205	1700
102	Lex	De Haan	LDEHAAN	515.123.4569	2001-01-13	AD_VP	17000.00	100	90	110	회계	205	1700
103	Alexander	Hunold	AHUNOLD	590.423.4567	2006-01-03	IT_PROG	9000.00	102	60	110	회계	205	1700
104	Bruce	Ernst	BERNST	590.423.4568	2007-05-21	IT_PROG	6000.00	103	60	110	회계	205	1700
105	David	Austin	DAUSTIN	590.423.4569	2005-06-25	IT_PROG	4800.00	103	60	110	회계	205	1700
106	Valli	Pataballa	VPATABAL	590.423.4560	2006-02-05	IT_PROG	4800.00	103	60	110	회계	205	1700
107	Diana	Lorentz	DLORENTZ	590.423.5567	2007-02-07	IT_PROG	4200.00	103	60	110	회계	205	1700
108	Nancy	Greenberg	NGREENBE	515.124.4569	2002-08-17	FI_MGR	12008.00	101	100	110	회계	205	1700
109	Daniel	Faviet	DFAVIET	515.124.4169	2002-08-16	FI_ACCOUNT	9000.00	108	100	110	회계	205	1700

자연 내부 조인¶

Oracle¶

SELECT 
    *
FROM 
    hr.employees
NATURAL JOIN hr.departments
ORDER BY employee_id
FETCH NEXT 10 ROWS ONLY;

결과¶


MANAGER_ID	DEPARTMENT_ID	EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	PHONE_NUMBER	HIRE_DATE	JOB_ID	SALARY	DEPARTMENT_NAME	LOCATION_ID
100	90	101	Neena	Kochhar	NKOCHHAR	515.123.4568	2005-09-21 00:00:00.000	AD_VP	17000	실행	1700
100	90	102	Lex	De Haan	LDEHAAN	515.123.4569	2001-01-13 00:00:00.000	AD_VP	17000	실행	1700
103	60	104	Bruce	Ernst	BERNST	590.423.4568	2007-05-21 00:00:00.000	IT_PROG	6000	IT	1400
103	60	105	David	Austin	DAUSTIN	590.423.4569	2005-06-25 00:00:00.000	IT_PROG	4800	IT	1400
103	60	106	Valli	Pataballa	VPATABAL	590.423.4560	2006-02-05 00:00:00.000	IT_PROG	4800	IT	1400
103	60	107	Diana	Lorentz	DLORENTZ	590.423.5567	2007-02-07 00:00:00.000	IT_PROG	4200	IT	1400
108	100	109	Daniel	Faviet	DFAVIET	515.124.4169	2002-08-16 00:00:00.000	FI_ACCOUNT	9000	Finance	1700
108	100	110	John	Chen	JCHEN	515.124.4269	2005-09-28 00:00:00.000	FI_ACCOUNT	8200	Finance	1700
108	100	111	Ismael	Sciarra	ISCIARRA	515.124.4369	2005-09-30 00:00:00.000	FI_ACCOUNT	7700	Finance	1700
108	100	112	Jose Manuel	Urman	JMURMAN	515.124.4469	2006-03-07 00:00:00.000	FI_ACCOUNT	7800	Finance	1700

Snowflake¶

SELECT
    *
FROM
hr.employees
NATURAL JOIN
    hr.departments
ORDER BY employee_id
FETCH NEXT 10 ROWS ONLY;

결과¶


MANAGER_ID	DEPARTMENT_ID	EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	PHONE_NUMBER	HIRE_DATE	JOB_ID	SALARY	DEPARTMENT_NAME	LOCATION_ID
100	90	101	Neena	Kochhar	NKOCHHAR	515.123.4568	2005-09-21	AD_VP	17000.00	실행	1700
100	90	102	Lex	De Haan	LDEHAAN	515.123.4569	2001-01-13	AD_VP	17000.00	실행	1700
103	60	104	Bruce	Ernst	BERNST	590.423.4568	2007-05-21	IT_PROG	6000.00	IT	1400
103	60	105	David	Austin	DAUSTIN	590.423.4569	2005-06-25	IT_PROG	4800.00	IT	1400
103	60	106	Valli	Pataballa	VPATABAL	590.423.4560	2006-02-05	IT_PROG	4800.00	IT	1400
103	60	107	Diana	Lorentz	DLORENTZ	590.423.5567	2007-02-07	IT_PROG	4200.00	IT	1400
108	100	109	Daniel	Faviet	DFAVIET	515.124.4169	2002-08-16	FI_ACCOUNT	9000.00	Finance	1700
108	100	110	John	Chen	JCHEN	515.124.4269	2005-09-28	FI_ACCOUNT	8200.00	Finance	1700
108	100	111	Ismael	Sciarra	ISCIARRA	515.124.4369	2005-09-30	FI_ACCOUNT	7700.00	Finance	1700
108	100	112	Jose Manuel	Urman	JMURMAN	515.124.4469	2006-03-07	FI_ACCOUNT	7800.00	Finance	1700

교차 자연 조인¶

Oracle¶

SELECT 
    *
FROM 
    hr.employees
CROSS NATURAL JOIN hr.departments
ORDER BY employee_id
FETCH NEXT 10 ROWS ONLY;

결과¶


MANAGER_ID	DEPARTMENT_ID	EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	PHONE_NUMBER	HIRE_DATE	JOB_ID	SALARY	DEPARTMENT_NAME	LOCATION_ID
100	90	101	Neena	Kochhar	NKOCHHAR	515.123.4568	2005-09-21 00:00:00.000	AD_VP	17000	실행	1700
100	90	102	Lex	De Haan	LDEHAAN	515.123.4569	2001-01-13 00:00:00.000	AD_VP	17000	실행	1700
103	60	104	Bruce	Ernst	BERNST	590.423.4568	2007-05-21 00:00:00.000	IT_PROG	6000	IT	1400
103	60	105	David	Austin	DAUSTIN	590.423.4569	2005-06-25 00:00:00.000	IT_PROG	4800	IT	1400
103	60	106	Valli	Pataballa	VPATABAL	590.423.4560	2006-02-05 00:00:00.000	IT_PROG	4800	IT	1400
103	60	107	Diana	Lorentz	DLORENTZ	590.423.5567	2007-02-07 00:00:00.000	IT_PROG	4200	IT	1400
108	100	109	Daniel	Faviet	DFAVIET	515.124.4169	2002-08-16 00:00:00.000	FI_ACCOUNT	9000	Finance	1700
108	100	110	John	Chen	JCHEN	515.124.4269	2005-09-28 00:00:00.000	FI_ACCOUNT	8200	Finance	1700
108	100	111	Ismael	Sciarra	ISCIARRA	515.124.4369	2005-09-30 00:00:00.000	FI_ACCOUNT	7700	Finance	1700
108	100	112	Jose Manuel	Urman	JMURMAN	515.124.4469	2006-03-07 00:00:00.000	FI_ACCOUNT	7800	Finance	1700

Snowflake¶

SELECT
    *
FROM
    hr.employees
    NATURAL JOIN
        hr.departments
ORDER BY employee_id
FETCH NEXT 10 ROWS ONLY;

결과¶


MANAGER_ID	DEPARTMENT_ID	EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	PHONE_NUMBER	HIRE_DATE	JOB_ID	SALARY	DEPARTMENT_NAME	LOCATION_ID
100	90	101	Neena	Kochhar	NKOCHHAR	515.123.4568	2005-09-21	AD_VP	17000.00	실행	1700
100	90	102	Lex	De Haan	LDEHAAN	515.123.4569	2001-01-13	AD_VP	17000.00	실행	1700
103	60	104	Bruce	Ernst	BERNST	590.423.4568	2007-05-21	IT_PROG	6000.00	IT	1400
103	60	105	David	Austin	DAUSTIN	590.423.4569	2005-06-25	IT_PROG	4800.00	IT	1400
103	60	106	Valli	Pataballa	VPATABAL	590.423.4560	2006-02-05	IT_PROG	4800.00	IT	1400
103	60	107	Diana	Lorentz	DLORENTZ	590.423.5567	2007-02-07	IT_PROG	4200.00	IT	1400
108	100	109	Daniel	Faviet	DFAVIET	515.124.4169	2002-08-16	FI_ACCOUNT	9000.00	Finance	1700
108	100	110	John	Chen	JCHEN	515.124.4269	2005-09-28	FI_ACCOUNT	8200.00	Finance	1700
108	100	111	Ismael	Sciarra	ISCIARRA	515.124.4369	2005-09-30	FI_ACCOUNT	7700.00	Finance	1700
108	100	112	Jose Manuel	Urman	JMURMAN	515.124.4469	2006-03-07	FI_ACCOUNT	7800.00	Finance	1700

자연 교차 조인¶

Oracle¶

SELECT 
    *
FROM 
    hr.employees
NATURAL CROSS JOIN hr.departments
ORDER BY employee_id
FETCH NEXT 10 ROWS ONLY;

결과¶


EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	PHONE_NUMBER	HIRE_DATE	JOB_ID	SALARY	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME	MANAGER_ID	LOCATION_ID
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000	90	10	관리	200	1700
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000	90	100	Finance	108	1700
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000	90	90	실행	100	1700
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000	90	80	Sales	145	2500
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000	90	70	홍보	204	2700
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000	90	60	IT	103	1400
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000	90	50	배송	121	1500
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000	90	40	인적 리소스	203	2400
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000	90	30	구매	114	1700
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17 00:00:00.000	AD_PRES	24000	90	20	마케팅	201	1800

Snowflake¶

SELECT
    *
FROM
    hr.employees
    CROSS JOIN hr.departments
ORDER BY employee_id
FETCH NEXT 10 ROWS ONLY;

결과¶


EMPLOYEE_ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	PHONE_NUMBER	HIRE_DATE	JOB_ID	SALARY	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME	MANAGER_ID	LOCATION_ID
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	80	Sales	145	2500
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	20	마케팅	201	1800
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	60	IT	103	1400
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	70	홍보	204	2700
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	90	실행	100	1700
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	30	구매	114	1700
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	10	관리	200	1700
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	100	Finance	108	1700
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	50	배송	121	1500
100	Steven	King	SKING	515.123.4567	2003-06-17	AD_PRES	24000.00	90	40	인적 리소스	203	2400

알려진 문제¶

1. Results ordering mismatch between languages¶

쿼리 결과는 두 데이터베이스 엔진에서 동일한 내용을 갖지만 쿼리에 Order By 절이 정의되지 않은 경우 순서가 다를 수 있습니다.

외부 조인¶

참고

출력 코드의 일부 부분은 명확성을 위해 생략되었습니다.

설명¶

외부 조인은 단순 조인의 결과를 확장합니다. 외부 조인은 조인 조건을 충족하는 모든 행을 반환하고 다른 테이블에서 조인 조건을 충족하는 행이 없는 한 테이블의 일부 또는 모든 행을 반환합니다. (Oracle SQL Language Reference 외부 조인 하위 섹션).

Oracle ANSI 구문¶

[ query_partition_clause ] [ NATURAL ]
outer_join_type JOIN table_reference
 [ query_partition_clause ]
 [ ON condition
 | USING ( column [, column ]...)
 ]

outer_join_type
{ FULL | LEFT | RIGHT } [ OUTER ]

Oracle은 또한 외부 조인을 수행하는 데 사용할 수 있는 (+) 연산자를 지원합니다. 이 연산자는 WHERE 절의 열 식에 추가됩니다.

column_expression (+)

Snowflake ANSI 구문¶

Snowflake also supports the ANSI syntax for OUTER JOINS, just like Oracle. However, the behavior when using the (+) operator might be different depending on the usage. For more information, see the Snowflake JOIN documentation.

Snowflake 문법은 다음 중 하나입니다.

SELECT ...
FROM <object_ref1> [
                     {
                       INNER
                       | { LEFT | RIGHT | FULL } [ OUTER ]
                     }
                   ]
                   JOIN <object_ref2>
  [ ON <condition> ]
[ ... ]

SELECT *
FROM <object_ref1> [
                     {
                       INNER
                       | { LEFT | RIGHT | FULL } [ OUTER ]
                     }
                   ]
                   JOIN <object_ref2>
  [ USING( <column_list> ) ]
[ ... ]

SELECT ...
FROM <object_ref1> [
                     {
                       | NATURAL [ { LEFT | RIGHT | FULL } [ OUTER ] ]
                       | CROSS
                     }
                   ]
                   JOIN <object_ref2>
[ ... ]

샘플 소스 패턴¶

참고

주문 기준_ 절이 추가되었는데, 이는 Oracle과 Snowflake의 결과 순서가 다를 수 있기 때문입니다.

참고

결과 세트가 너무 커서 _Row Limiting Clause_가 추가되었습니다. 이를 제거하면 전체 결과 세트를 검색할 수 있습니다.

참고

샘플 데이터베이스를 설정하려면 섹션을 확인하십시오.

참고

다음 예제에서는 JOIN 의 각 종류에 대한 결과를 더 잘 구분하기 위해 이러한 삽입 및 변경 문을 실행했습니다.

INSERT INTO hr.regions VALUES (5, 'Oceania');
ALTER TABLE hr.countries DROP CONSTRAINT countr_reg_fk;
INSERT INTO hr.countries VALUES ('--', 'Unknown Country', 0);

1. ANSI syntax¶

Snowflake는 SQL JOINS 에 대해 ANSI 구문을 완벽하게 지원합니다. 동작은 두 데이터베이스 엔진 모두 동일합니다.

왼쪽 외부 조인 위치¶

Oracle¶

SELECT * FROM
hr.countries c
LEFT OUTER JOIN hr.regions r ON c.region_id = r.region_id
ORDER BY country_id
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

결과¶


COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
–	알 수 없는 국가	0
AR	아르헨티나	2	2	아메리카
AU	오스트레일리아	3	3	아시아
BE	벨기에	1	1	유럽
BR	브라질	2	2	아메리카
CA	캐나다	2	2	아메리카
CH	스위스	1	1	유럽
CN	중국	3	3	아시아
DE	독일	1	1	유럽
DK	덴마크	1	1	유럽

Snowflake¶

SELECT * FROM
hr.countries c
LEFT OUTER JOIN
hr.regions r ON c.region_id = r.region_id
ORDER BY country_id
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

결과¶


COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
–	알 수 없는 국가	0.0000000000000000000
AR	아르헨티나	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	아메리카
AU	오스트레일리아	3.0000000000000000000	3.0000000000000000000	아시아
BE	벨기에	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	유럽
BR	브라질	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	아메리카
CA	캐나다	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	아메리카
CH	스위스	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	유럽
CN	중국	3.0000000000000000000	3.0000000000000000000	아시아
DE	독일	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	유럽
DK	덴마크	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	유럽

오른쪽 외부 조인 위치¶

Oracle¶

SELECT * FROM
hr.countries c
RIGHT OUTER JOIN hr.regions r ON c.region_id = r.region_id
ORDER BY country_id DESC
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

결과¶


COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
–			5	오세아니아
ZW	짐바브웨	4	4	중동 및 아프리카
ZM	잠비아	4	4	중동 및 아프리카
US	미국	2	2	아메리카
UK	영국	1	1	유럽
SG	싱가포르	3	3	아시아
NL	네덜란드	1	1	유럽
NG	나이지리아	4	4	중동 및 아프리카
MX	멕시코	2	2	아메리카
ML	말레이시아	3	3	아시아

Snowflake¶

SELECT * FROM
hr.countries c
RIGHT OUTER JOIN
hr.regions r ON c.region_id = r.region_id
ORDER BY country_id DESC
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

결과¶


COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
–		5.0000000000000000000	오세아니아
ZW	짐바브웨	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	중동 및 아프리카
ZM	잠비아	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	중동 및 아프리카
US	미국	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	아메리카
UK	영국	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	유럽
SG	싱가포르	3.0000000000000000000	3.0000000000000000000	아시아
NL	네덜란드	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	유럽
NG	나이지리아	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	중동 및 아프리카
MX	멕시코	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	아메리카
ML	말레이시아	3.0000000000000000000	3.0000000000000000000	아시아

전체 외부 조인 위치¶

Oracle¶

SELECT * FROM
hr.countries c
FULL OUTER JOIN hr.regions r ON c.region_id = r.region_id
ORDER BY r.region_name DESC, c.country_id
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

결과¶


COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
–	알 수 없는 국가	0
–			5	오세아니아
EG	이집트	4	4	중동 및 아프리카
IL	이스라엘	4	4	중동 및 아프리카
KW	쿠웨이트	4	4	중동 및 아프리카
NG	나이지리아	4	4	중동 및 아프리카
ZM	잠비아	4	4	중동 및 아프리카
ZW	짐바브웨	4	4	중동 및 아프리카
BE	벨기에	1	1	유럽
CH	스위스	1	1	유럽

Snowflake¶

SELECT * FROM
hr.countries c
FULL OUTER JOIN
hr.regions r ON c.region_id = r.region_id
ORDER BY r.region_name DESC, c.country_id
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

결과¶


COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
–	알 수 없는 국가	0.0000000000000000000
–			5.0000000000000000000	오세아니아
EG	이집트	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	중동 및 아프리카
IL	이스라엘	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	중동 및 아프리카
KW	쿠웨이트	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	중동 및 아프리카
NG	나이지리아	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	중동 및 아프리카
ZM	잠비아	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	중동 및 아프리카
ZW	짐바브웨	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	중동 및 아프리카
BE	벨기에	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	유럽
CH	스위스	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	유럽

2. Natural Outer Join¶

Oracle과 Snowflake는 모두 자연 외부 조인을 지원하며 동일한 방식으로 작동합니다.

NATURAL JOIN 은 공통 열이 출력에 한 번만 포함된다는 점을 제외하고는, 두 테이블의 공통 열에 대한 명시적 JOIN 과 동일합니다. (자연 조인은 이름이 같지만 서로 다른 테이블에 있는 열에 해당 데이터가 포함되어 있다고 가정합니다.)(Snowflake SQL Language Reference JOIN)

자연 왼쪽 외부 조인¶

Oracle¶

SELECT * FROM
hr.countries c
NATURAL LEFT OUTER JOIN hr.regions r
ORDER BY country_id
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

결과¶


REGION_ID	COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_NAME
0	–	알 수 없는 국가
2	AR	아르헨티나	아메리카
3	AU	오스트레일리아	아시아
1	BE	벨기에	유럽
2	BR	브라질	아메리카
2	CA	캐나다	아메리카
1	CH	스위스	유럽
3	CN	중국	아시아
1	DE	독일	유럽
1	DK	덴마크	유럽

Snowflake¶

SELECT * FROM
hr.countries c
NATURAL LEFT OUTER JOIN
hr.regions r
ORDER BY country_id
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

결과¶


REGION_ID	COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_NAME
0.0000000000000000000	–	알 수 없는 국가
2.0000000000000000000	AR	아르헨티나	아메리카
3.0000000000000000000	AU	오스트레일리아	아시아
1.0000000000000000000	BE	벨기에	유럽
2.0000000000000000000	BR	브라질	아메리카
2.0000000000000000000	CA	캐나다	아메리카
1.0000000000000000000	CH	스위스	유럽
3.0000000000000000000	CN	중국	아시아
1.0000000000000000000	DE	독일	유럽
1.0000000000000000000	DK	덴마크	유럽

자연 오른쪽 외부 조인¶

Oracle¶

SELECT * FROM
hr.countries c
NATURAL RIGHT OUTER JOIN hr.regions r
ORDER BY country_id DESC
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

결과¶


REGION_ID	COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_NAME
5			오세아니아
4	ZW	짐바브웨	중동 및 아프리카
4	ZM	잠비아	중동 및 아프리카
2	US	미국	아메리카
1	UK	영국	유럽
3	SG	싱가포르	아시아
1	NL	네덜란드	유럽
4	NG	나이지리아	중동 및 아프리카
2	MX	멕시코	아메리카
3	ML	말레이시아	아시아

Snowflake¶

SELECT * FROM
hr.countries c
NATURAL RIGHT OUTER JOIN
hr.regions r
ORDER BY country_id DESC
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

결과¶


REGION_ID	COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_NAME
5.0000000000000000000			오세아니아
4.0000000000000000000	ZW	짐바브웨	중동 및 아프리카
4.0000000000000000000	ZM	잠비아	중동 및 아프리카
2.0000000000000000000	US	미국	아메리카
1.0000000000000000000	UK	영국	유럽
3.0000000000000000000	SG	싱가포르	아시아
1.0000000000000000000	NL	네덜란드	유럽
4.0000000000000000000	NG	나이지리아	중동 및 아프리카
2.0000000000000000000	MX	멕시코	아메리카
3.0000000000000000000	ML	말레이시아	아시아

3. Basic Outer Join with USING¶

USING 키워드를 사용하여 테이블 열을 조인할 수 있습니다. 결과는 ON 키워드가 포함된 기본 OUTER JOIN 과 동일합니다.

다음을 사용한 왼쪽 외부 조인¶

Oracle¶

SELECT * FROM
hr.countries c
LEFT OUTER JOIN hr.regions r USING (region_id)
ORDER BY country_id
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

결과¶


REGION_ID	COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_NAME
0	–	알 수 없는 국가
2	AR	아르헨티나	아메리카
3	AU	오스트레일리아	아시아
1	BE	벨기에	유럽
2	BR	브라질	아메리카
2	CA	캐나다	아메리카
1	CH	스위스	유럽
3	CN	중국	아시아
1	DE	독일	유럽
1	DK	덴마크	유럽

Snowflake¶

SELECT * FROM
hr.countries c
LEFT OUTER JOIN
hr.regions r USING (region_id)
ORDER BY country_id
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

결과¶


REGION_ID	COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_NAME
0.0000000000000000000	–	알 수 없는 국가
2.0000000000000000000	AR	아르헨티나	아메리카
3.0000000000000000000	AU	오스트레일리아	아시아
1.0000000000000000000	BE	벨기에	유럽
2.0000000000000000000	BR	브라질	아메리카
2.0000000000000000000	CA	캐나다	아메리카
1.0000000000000000000	CH	스위스	유럽
3.0000000000000000000	CN	중국	아시아
1.0000000000000000000	DE	독일	유럽
1.0000000000000000000	DK	덴마크	유럽

4. (+) Operator¶

Oracle과 Snowflake에는 외부 조인에도 사용할 수 있는 (+) 연산자가 있습니다. 경우에 따라 이 연산자를 사용할 때 Snowflake가 올바르게 작동하지 않을 수 있습니다.

Snowflake의 이 연산자에 대한 자세한 내용은 여기 에서 확인할 수 있습니다.

(+) 연산자를 사용한 왼쪽 외부 조인¶

Oracle¶

SELECT * FROM hr.countries c, hr.regions r
WHERE c.region_id = r.region_id(+)
ORDER BY country_id
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

결과¶


COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
–	알 수 없는 국가	0
AR	아르헨티나	2	2	아메리카
AU	오스트레일리아	3	3	아시아
BE	벨기에	1	1	유럽
BR	브라질	2	2	아메리카
CA	캐나다	2	2	아메리카
CH	스위스	1	1	유럽
CN	중국	3	3	아시아
DE	독일	1	1	유럽
DK	덴마크	1	1	유럽

Snowflake¶

SELECT * FROM
hr.countries c,
hr.regions r
WHERE c.region_id = r.region_id(+)
ORDER BY country_id
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

결과¶


COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
–	알 수 없는 국가	0.0000000000000000000
AR	아르헨티나	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	아메리카
AU	오스트레일리아	3.0000000000000000000	3.0000000000000000000	아시아
BE	벨기에	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	유럽
BR	브라질	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	아메리카
CA	캐나다	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	아메리카
CH	스위스	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	유럽
CN	중국	3.0000000000000000000	3.0000000000000000000	아시아
DE	독일	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	유럽
DK	덴마크	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	유럽

(+) 연산자를 사용한 오른쪽 외부 조인¶

Oracle¶

SELECT * FROM hr.countries c, hr.regions r
WHERE c.region_id (+) = r.region_id
ORDER BY country_id DESC
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

결과¶


COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
–			5	오세아니아
ZW	짐바브웨	4	4	중동 및 아프리카
ZM	잠비아	4	4	중동 및 아프리카
US	미국	2	2	아메리카
UK	영국	1	1	유럽
SG	싱가포르	3	3	아시아
NL	네덜란드	1	1	유럽
NG	나이지리아	4	4	중동 및 아프리카
MX	멕시코	2	2	아메리카
ML	말레이시아	3	3	아시아

Snowflake¶

SELECT * FROM
hr.countries c,
hr.regions r
WHERE c.region_id (+) = r.region_id
ORDER BY country_id DESC
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

결과¶


COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME
–			5.0000000000000000000	오세아니아
ZW	짐바브웨	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	중동 및 아프리카
ZM	잠비아	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	중동 및 아프리카
US	미국	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	아메리카
UK	영국	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	유럽
SG	싱가포르	3.0000000000000000000	3.0000000000000000000	아시아
NL	네덜란드	1.0000000000000000000	1.0000000000000000000	유럽
NG	나이지리아	4.0000000000000000000	4.0000000000000000000	중동 및 아프리카
MX	멕시코	2.0000000000000000000	2.0000000000000000000	아메리카
ML	말레이시아	3.0000000000000000000	3.0000000000000000000	아시아

(+)를 사용하여 여러 테이블과 조인된 단일 테이블¶

Oracle에서는 (+) 연산자를 사용하여 단일 테이블을 여러 테이블과 조인할 수 있지만, Snowflake에서는 이를 지원하지 않습니다. 이러한 외부 조인을 사용하는 쿼리는ANSI구문으로 변경됩니다.

Oracle¶

SELECT
c.country_id,
c.country_name,
r.region_id,
r.region_name,
l.location_id,
l.street_address,
l.postal_code,
l.city
FROM
hr.countries c, hr.regions r,  hr.locations l
WHERE
c.region_id(+) = r.region_id AND
l.country_id = c.country_id(+)
ORDER BY r.region_id, l.city
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

결과¶


COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_NAME	LOCATION_ID	STREET_ADDRESS	POSTAL_CODE	CITY
		1	유럽	2000	40-5-12 Laogianggen	190518	베이징
CH	스위스	1	유럽	3000	Murtenstrasse 921	3095	베른
		1	유럽	2100	1298 Vileparle (E)	490231	봄베이
CH	스위스	1	유럽	2900	20 Rue des Corps-Saints	1730	제네바
		1	유럽	1300	9450 Kamiya-cho	6823	히로시마
UK	영국	1	유럽	2400	8204 Arthur St		런던
		1	유럽	3200	Mariano Escobedo 9991	11932	멕시코 시티
DE	독일	1	유럽	2700	Schwanthalerstr. 7031	80925	뮌헨
UK	영국	1	유럽	2500	Magdalen Centre, The Oxford Science Park	OX9 9ZB	옥스퍼드
IT	이탈리아	1	유럽	1000	1297 Via Cola di Rie	00989	로마

Snowflake¶

SELECT
c.country_id,
c.country_name,
r.region_id,
r.region_name,
l.location_id,
l.street_address,
l.postal_code,
l.city
FROM
hr.regions r
CROSS JOIN hr.locations l
LEFT OUTER JOIN
hr.countries c
ON
c.region_id = r.region_id
AND
l.country_id = c.country_id
ORDER BY r.region_id, l.city
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

결과¶


COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_NAME	LOCATION_ID	STREET_ADDRESS	POSTAL_CODE	CITY
		1.0000000000000000000	유럽	2000	40-5-12 Laogianggen	190518	베이징
CH	스위스	1.0000000000000000000	유럽	3000	Murtenstrasse 921	3095	베른
		1.0000000000000000000	유럽	2100	1298 Vileparle (E)	490231	봄베이
CH	스위스	1.0000000000000000000	유럽	2900	20 Rue des Corps-Saints	1730	제네바
		1.0000000000000000000	유럽	1300	9450 Kamiya-cho	6823	히로시마
UK	영국	1.0000000000000000000	유럽	2400	8204 Arthur St		런던
		1.0000000000000000000	유럽	3200	Mariano Escobedo 9991	11932	멕시코 시티
DE	독일	1.0000000000000000000	유럽	2700	Schwanthalerstr. 7031	80925	뮌헨
UK	영국	1.0000000000000000000	유럽	2500	Magdalen Centre, The Oxford Science Park	OX9 9ZB	옥스퍼드
IT	이탈리아	1.0000000000000000000	유럽	1000	1297 Via Cola di Rie	00989	로마

조인되지 않은 테이블의 열과 열이 아닌 값에 (+) 연산자 사용¶

Oracle에서는 열에 (+) 연산자를 사용하여 다른 테이블의 열이 아닌 값과 조인할 수 있습니다. Snowflake도 이 작업을 수행할 수 있지만 열의 테이블이 다른 테이블과 조인되지 않은 경우 실패합니다. 이 문제를 해결하기 위해 이 시나리오가 발생하면 쿼리에서 (+) 연산자가 제거되며 결과는 Oracle에서와 동일합니다.

Oracle¶

SELECT * FROM hr.regions r
WHERE
r.region_name (+) LIKE 'A%'
ORDER BY region_id;

결과¶


REGION_ID	REGION_NAME
2	아메리카
3	아시아

Snowflake¶

SELECT * FROM
hr.regions r
WHERE
r.region_name LIKE 'A%'
ORDER BY region_id;

결과¶


REGION_ID	REGION_NAME
2.0000000000000000000	아메리카
3.0000000000000000000	아시아

알려진 문제¶

지원되지 않는 모든 사례에 대해서는 관련 EWIs 에서 권장 사항과 가능한 해결 방법을 확인하십시오.

1. Converted Outer Joins to ANSI syntax might reorder the columns¶

ANSI 외부 조인이 아닌 쿼리가 ANSI 외부 조인으로 변환되는 경우 변환된 쿼리의 열 순서가 변경될 수 있습니다. 이 문제를 해결하려면 특정 순서대로 열을 선택해 보십시오.

Oracle¶

SELECT
*
FROM
hr.countries c, hr.regions r,  hr.locations l
WHERE
c.region_id(+) = r.region_id AND
l.country_id = c.country_id(+)
ORDER BY r.region_id, l.city
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

결과¶


COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID	REGION_ID	REGION_NAME	LOCATION_ID	STREET_ADDRESS	POSTAL_CODE	CITY	STATE_PROVINCE	COUNTRY_ID
			1	유럽	2000	40-5-12 Laogianggen	190518	베이징		CN
CH	스위스	1	1	유럽	3000	Murtenstrasse 921	3095	베른	BE	CH
			1	유럽	2100	1298 Vileparle (E)	490231	봄베이	마하라시트라	IN
CH	스위스	1	1	유럽	2900	20 Rue des Corps-Saints	1730	제네바	제네바	CH
			1	유럽	1300	9450 Kamiya-cho	6823	히로시마		JP
UK	영국	1	1	유럽	2400	8204 Arthur St		런던		UK
			1	유럽	3200	Mariano Escobedo 9991	11932	멕시코 시티	연방구,	MX
DE	독일	1	1	유럽	2700	Schwanthalerstr. 7031	80925	뮌헨	바이에른	DE
UK	영국	1	1	유럽	2500	Magdalen Centre, The Oxford Science Park	OX9 9ZB	옥스퍼드	옥스퍼드	UK
IT	이탈리아	1	1	유럽	1000	1297 Via Cola di Rie	00989	로마		IT

Snowflake¶

SELECT
*
FROM
hr.regions r
CROSS JOIN hr.locations l
LEFT OUTER JOIN
hr.countries c
ON
c.region_id = r.region_id
AND
l.country_id = c.country_id
ORDER BY r.region_id, l.city
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

결과¶


REGION_ID	REGION_NAME	LOCATION_ID	STREET_ADDRESS	POSTAL_CODE	CITY	STATE_PROVINCE	COUNTRY_ID	COUNTRY_ID	COUNTRY_NAME	REGION_ID
1.0000000000000000000	유럽	2000	40-5-12 Laogianggen	190518	베이징		CN
1.0000000000000000000	유럽	3000	Murtenstrasse 921	3095	베른	BE	CH	CH	스위스	1.0000000000000000000
1.0000000000000000000	유럽	2100	1298 Vileparle (E)	490231	봄베이	마하라시트라	IN
1.0000000000000000000	유럽	2900	20 Rue des Corps-Saints	1730	제네바	제네바	CH	CH	스위스	1.0000000000000000000
1.0000000000000000000	유럽	1300	9450 Kamiya-cho	6823	히로시마		JP
1.0000000000000000000	유럽	2400	8204 Arthur St		런던		UK	UK	영국	1.0000000000000000000
1.0000000000000000000	유럽	3200	Mariano Escobedo 9991	11932	멕시코 시티	연방구,	MX
1.0000000000000000000	유럽	2700	Schwanthalerstr. 7031	80925	뮌헨	바이에른	DE	DE	독일	1.0000000000000000000
1.0000000000000000000	유럽	2500	Magdalen Centre, The Oxford Science Park	OX9 9ZB	옥스퍼드	옥스퍼드	UK	UK	영국	1.0000000000000000000
1.0000000000000000000	유럽	1000	1297 Via Cola di Rie	00989	로마		IT	IT	이탈리아	1.0000000000000000000

2. Outer joined between predicate with an interval with multiple tables¶

between 조건자는 비 ANSI OUTER JOINS 에 사용할 수 있습니다. Oracle에서는 간격 내부의 열이 다른 테이블에 있더라도 외부 조인이 가능하지만, Snowflake는 이를 지원하지 않습니다. 이러한 경우 between 조건자는 설명이 생략됩니다.

Oracle¶

SELECT
*
FROM 
hr.countries c, hr.regions r,  hr.locations l WHERE 
l.location_id  BETWEEN r.region_id(+) AND c.region_id(+)
ORDER BY r.region_id, l.city
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

결과¶


REGION_ID	REGION_NAME	LOCATION_ID	STREET_ADDRESS	POSTAL_CODE	CITY	STATE_PROVINCE	COUNTRY_ID
1	유럽	2000	40-5-12 Laogianggen	190518	베이징		CN
1	유럽	3000	Murtenstrasse 921	3095	베른	BE	CH
1	유럽	2100	1298 Vileparle (E)	490231	봄베이	마하라시트라	IN
1	유럽	2900	20 Rue des Corps-Saints	1730	제네바	제네바	CH
1	유럽	1300	9450 Kamiya-cho	6823	히로시마		JP
1	유럽	2400	8204 Arthur St		런던		UK
1	유럽	3200	Mariano Escobedo 9991	11932	멕시코 시티	연방구,	MX
1	유럽	2700	Schwanthalerstr. 7031	80925	뮌헨	바이에른	DE
1	유럽	2500	Magdalen Centre, The Oxford Science Park	OX9 9ZB	옥스퍼드	옥스퍼드	UK
1	유럽	1000	1297 Via Cola di Rie	00989	로마		IT

Snowflake¶

SELECT
*
FROM
hr.countries c,
hr.regions r,
hr.locations l WHERE
!!!RESOLVE EWI!!! /*** SSC-EWI-OR0090 - INVALID NON-ANSI OUTER JOIN BETWEEN PREDICATE CASE FOR SNOWFLAKE. ***/!!!
l.location_id  BETWEEN r.region_id(+) AND c.region_id(+)
ORDER BY r.region_id, l.city
FETCH FIRST 10 ROWS ONLY;

셀프 조인¶

참고

출력 코드의 일부 부분은 명확성을 위해 생략되었습니다.

설명¶

셀프 조인은 테이블을 테이블 자체에 조인하는 것입니다. 이 테이블은 FROM 절에 두 번 나타나며 그 뒤에 조인 조건에서 열 이름을 한정하는 테이블 별칭이 나옵니다. (Oracle SQL Language Reference 셀프 조인 하위 섹션)

샘플 소스 패턴¶

참고

주문 기준_ 절이 추가되었는데, 이는 Oracle과 Snowflake의 결과 순서가 다를 수 있기 때문입니다.

참고

샘플 데이터베이스를 설정하려면 섹션을 확인하십시오.

기본 셀프 조인 사례¶

Oracle¶

SELECT e1.last_name||' works for '||e2.last_name 
   "Employees and Their Managers"
   FROM hr.employees e1, hr.employees e2 
   WHERE e1.manager_id = e2.employee_id
      AND e1.last_name LIKE 'R%'
   ORDER BY e1.last_name;

결과¶


직원 및 해당 관리자
Rajs는 Mourgos에서 근무함
Raphaely는 King에서 근무함
Rogers는 Kaufling에서 근무함
Russell은 King에서 근무함

Snowflake¶

SELECT
   NVL( e1.last_name :: STRING, '') || ' works for ' || NVL(e2.last_name :: STRING, '') "Employees and Their Managers"
FROM
   hr.employees e1,
   hr.employees e2
   WHERE e1.manager_id = e2.employee_id
      AND e1.last_name LIKE 'R%'
   ORDER BY e1.last_name;

결과¶


직원 및 해당 관리자
Rajs는 Mourgos에서 근무함
Raphaely는 King에서 근무함
Rogers는 Kaufling에서 근무함
Russell은 King에서 근무함

참고

앞서 증명했듯이 Oracle의 self join 은 기능적으로 Snowflake와 동일합니다.

Known Issues¶

문제가 발견되지 않았습니다.

세미 조인¶

참고

출력 코드의 일부 부분은 명확성을 위해 생략되었습니다.

설명¶

세미 조인은 오른쪽의 여러 행이 하위 쿼리의 조건을 만족하는 경우 조건자의 왼쪽에서 행을 중복하지 않고 EXISTS 하위 쿼리와 일치하는 행을 반환합니다. 하위 쿼리가 WHERE 절의 OR 분기에 있는 경우 세미 조인 변환을 수행할 수 없습니다. (Oracle SQL Language Reference 세미 조인 하위 섹션)

샘플 소스 패턴¶

참고

주문 기준_ 절이 추가되었는데, 이는 Oracle과 Snowflake의 결과 순서가 다를 수 있기 때문입니다.

참고

샘플 데이터베이스를 설정하려면 섹션을 확인하십시오.

기본 세미 조인 사례¶

Oracle¶

SELECT * FROM hr.departments 
   WHERE EXISTS 
   (SELECT * FROM hr.employees 
       WHERE departments.department_id = employees.department_id 
       AND employees.salary > 2500)
   ORDER BY department_name;

결과¶


DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME	MANAGER_ID	LOCATION_ID
110	회계	205	1700
10	관리	200	1700
90	실행	100	1700
100	Finance	108	1700
40	인적 리소스	203	2400
60	IT	103	1400
20	마케팅	201	1800
70	홍보	204	2700
30	구매	114	1700
80	Sales	145	2500
50	배송	121	1500

Snowflake¶

SELECT * FROM
   hr.departments
   WHERE EXISTS
   (SELECT * FROM
         hr.employees
       WHERE departments.department_id = employees.department_id
       AND employees.salary > 2500)
   ORDER BY department_name;

결과¶


DEPARTMENT_ID	DEPARTMENT_NAME	MANAGER_ID	LOCATION_ID
110	회계	205	1700
10	관리	200	1700
90	실행	100	1700
100	Finance	108	1700
40	인적 리소스	203	2400
60	IT	103	1400
20	마케팅	201	1800
70	홍보	204	2700
30	구매	114	1700
80	Sales	145	2500
50	배송	121	1500

참고

앞서 증명했듯이 Oracle의 semijoin 은 기능적으로 Snowflake와 동일합니다.

Known Issues¶

문제가 발견되지 않았습니다.

SnowConvert AI - Oracle - 조인¶

안티 조인¶

설명¶

샘플 소스 패턴¶

Where Not In¶

Oracle¶

결과¶

Snowflake¶

결과¶

Where Not Exists¶

Oracle¶

결과¶

Snowflake¶

결과¶

알려진 문제¶

1. Results ordering mismatch between languages¶

관련 EWIs¶

밴드 조인¶

설명¶

샘플 소스 패턴¶

기본 밴드 조인 사례¶

Oracle¶

결과¶

Snowflake¶

결과¶

실행 계획

Known Issues¶

1. Results ordering mismatch between languages¶

관련 EWIs¶

데카르트 곱¶

샘플 소스 패턴¶

암시적 구문¶

Oracle¶

결과 1¶

결과 2¶

Snowflake¶

결과 1¶

결과 2¶

교차 조인 구문¶

Oracle¶

결과 1¶

결과 2¶

Snowflake¶

알려진 문제¶

1. Results ordering mismatch between languages¶

관련 EWIs¶

등가 조인¶

설명¶

샘플 소스 패턴¶

기본 Equijoin 케이스¶

Oracle¶

결과¶

Snowflake¶

결과¶

알려진 문제¶

1. Results ordering mismatch between languages¶

관련 EWIs¶

내부 조인¶

설명¶

샘플 소스 패턴¶

기본 내부 조인¶

Oracle¶

결과¶

Snowflake¶

결과¶

절을 사용하여 내부 조인하기¶

Oracle¶

결과¶

Snowflake¶

결과¶

교차 내부 조인¶

Oracle¶

결과¶

Snowflake¶

결과¶

자연 내부 조인¶

Oracle¶

결과¶

Snowflake¶

결과¶