실무 SQL 패턴 시리즈 ① - A에는 있고 B에는 없는 데이터 찾기

A에는 있고 B에는 없는 데이터 찾기 (NOT EXISTS vs LEFT JOIN)

실무에서 정말 자주 나오는 요구사항이 있습니다.

👉 “A 테이블에는 있는데 B 테이블에는 없는 데이터 찾아주세요.”

예를 들면:

• 회원 테이블에는 있는데 주문 없는 회원 찾기
• 기준 테이블에는 있는데 운영 테이블에 없는 데이터 찾기
• 동기화 안 된 데이터 찾기

이건 단순 조회가 아니라
👉 데이터 정합성 체크의 핵심 패턴입니다.

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기본 예제 상황

-- 회원 테이블
MEMBER (member_id, name)

-- 주문 테이블
ORDERS (order_id, member_id)

👉 목표:

주문이 한 번도 없는 회원 찾기

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패턴 1: NOT EXISTS (가장 추천)

SELECT *
FROM MEMBER m
WHERE NOT EXISTS (
    SELECT 1
    FROM ORDERS o
    WHERE o.member_id = m.member_id
);

특징

• 인덱스 있으면 매우 빠름
• 옵티마이저가 최적화 잘함
• NULL 문제 없음
• 실무에서 가장 안정적인 방법

👉 Anti Join의 정석

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패턴 2: LEFT JOIN + IS NULL

SELECT m.*
FROM MEMBER m
LEFT JOIN ORDERS o
  ON m.member_id = o.member_id
WHERE o.member_id IS NULL;

특징

• 직관적이라 이해하기 쉬움
• 실행계획이 JOIN 기반
• 데이터 많으면 느려질 수 있음

👉 결과는 같지만 실행 방식이 다름

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피해야 할 패턴: NOT IN

SELECT *
FROM MEMBER
WHERE member_id NOT IN (
    SELECT member_id FROM ORDERS
);

문제점

• 서브쿼리에 NULL 있으면 결과 이상해짐
• 옵티마이저가 최적화 못하는 경우 많음
• 실무에서는 거의 안 씀

👉 NOT IN은 함정 카드

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실행계획 관점에서 보면

좋은 인덱스가 있으면:

MEMBER → INDEX RANGE SCAN
ORDERS → INDEX LOOKUP

👉 NOT EXISTS는 보통 Nested Loop Anti Join으로 동작합니다.

즉,

회원 한 명씩 보면서
주문 있는지 인덱스로 빠르게 확인

그래서 성능이 좋습니다.

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실무 팁

인덱스 필수

CREATE INDEX idx_orders_member
ON ORDERS(member_id);

👉 이 인덱스 하나로 성능이 10배 이상 차이 날 수 있음

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대용량 데이터일 때

• EXISTS 계열이 보통 가장 안정적
• LEFT JOIN은 해시 조인으로 바뀔 수 있음
• 실행계획 꼭 확인

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언제 쓰는 패턴인가?

이 패턴은 거의 모든 시스템에서 등장합니다.

• 데이터 동기화 체크
• 배치 누락 데이터 찾기
• 무결성 검증
• 장애 분석

👉 실무 필수 SQL 패턴

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핵심 정리

👉 A에는 있고 B에는 없는 데이터

우선순위:

1. ✅ NOT EXISTS (추천)
2. ⭕ LEFT JOIN + IS NULL
3. ❌ NOT IN (지양)