JOIN 연산: 벤 다이어그램 모델은 그만
· 카테고리: computer-science
JOIN 연산 배울 때 벤 다이어그램 그림… 이제 그만 보고 싶다
데이터베이스 공부하다 보면 정말 지겹게 나오는 그림이 하나 있죠. 네, 맞아요. 바로 그 동그라미 두 개 겹쳐놓고 “이게 JOIN입니다~” 하는 그거요.
처음엔 “아~ 그렇구나” 했는데, 실무에서 JOIN 쓰다 보니까 뭔가 이상한 거예요. “어? 이거 완전 다른 개념 아닌가?”
내가 느낀 찜찜함의 정체
솔직히 말할게요. 저는 이 설명 들을 때마다 속으로 이런 생각했거든요.
첫 번째 의문: “차원이 안 맞는데…?”
집합은 그냥 원소들의 모임. 그런데 테이블은 row × column의 2차원 구조.
두 번째 의문: “결과물이 완전 달라지는데?”
집합 합집합은 여전히 집합. 하지만 JOIN 결과는 컬럼/row 수 모두 달라짐.
그럼 뭐가 더 적절한 비유일까?
1. 데카르트 곱 (Cartesian Product) — 본질
A = {1, 2}
B = {a, b, c}
A × B = {(1,a), (1,b), (1,c), (2,a), (2,b), (2,c)}
== CROSS JOIN.
2. 확대 행렬 (Augmented)
키 기준 매칭 후 옆으로 붙이기 → LEFT/RIGHT JOIN 직관.
3. 행렬 곱 (Matrix Multiplication)
차원 변환 면에서 일부 유사하나 의미 압축 vs 데이터 결합 차이.
왜 이게 중요한가?
집합 연산은 사실 SQL에서 UNION / INTERSECT / EXCEPT. 벤 다이어그램 기반 학습은 혼란 유발.
결론
초보에게 직관은 줄 수 있지만 근본 모델로는 부정확. JOIN = (Cartesian Product) + (조건 필터) + (투영/선택적 NULL 보강).
📚 더 읽어보기: Say NO to Venn Diagrams When Explaining JOINs
여러분은 JOIN 연산 처음 배울 때 어떤 설명이 가장 도움됐나요?
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