상관 서브쿼리
이 글에서는 서브쿼리 중 상관 서브쿼리(Correlated subquery)에 대해서 알아보겠습니다.
서브쿼리란?
서브쿼리는 메인쿼리에 종속적인 SELECT 절으로, 일반적으로 서브쿼리가 먼저 실행되어 결과를 메인 쿼리에 전달합니다.
메인 쿼리와 서브 쿼리
메인 쿼리(Main query 또는 Outer query): 최종 결과를 출력하는 가장 바깥쪽 쿼리로, 서브쿼리의 결과를 활용하거나 조건으로 사용할 수 있음
서브 쿼리(Subquery 또는 Inner query): 메인쿼리 안에 포함된 보조적인 SELECT 구문으로, 메인쿼리가 실행되기 전이나 실행 중에 필요한 값을 제공하는 역할을 함
상관 서브쿼리
일반 서브쿼리와 비교하면서 상관 서브쿼리를 설명하겠습니다.
일반 서브쿼리
일반적인 서브쿼리는 메인쿼리 실행보다 먼저 실행되어 결과를 메인 쿼리에 전달합니다.
예를 들어, 아래 SELECT 절 서브쿼리는 안쪽에 있는 SELECT SUM(pm10) FROM measurements 서브쿼리 먼저 집계하고 메인 쿼리를 스캔합니다.
SELECT measured_at
     , pm10
     , (SELECT SUM(pm10) FROM measurements) AS sum_pm10
FROM measurements
QUERY PLAN
Seq Scan on measurements  (cost=8.57..16.23 rows=365 width=41) -- 2. 메인 쿼리 스캔
	InitPlan 1 (returns $0)
	->  Aggregate  (cost=8.56..8.57 rows=1 width=32) -- 1. 서브쿼리 집계
			->  Seq Scan on measurements measurements_1  (cost=0.00..7.65 rows=365 width=5)
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상관 서브쿼리
상관 서브쿼리는 서브쿼리가 메인 쿼리의 값을 참조하는 쿼리 형태로, 각 행마다 서브쿼리가 실행됩니다. 일반적으로 서브쿼리가 메인 쿼리보다 먼저 실행되어 결과를 메인 쿼리에 전달하는데 반해, 상관 서브쿼리는 메인 쿼리가 실행되면서 한 행씩 서브쿼리가 실행됩니다.
아래는 누적합을 계산하는 쿼리로, SELECT 절 서브쿼리가 메인 쿼리의 measured_at 값을 참조합니다.
누적합 계산 상관 서브 쿼리
SELECT measured_at
     , pm10
     , (
        SELECT SUM(pm10) 
        FROM measurements AS m2
        WHERE m1.measured_at <= m1.measured_at
        ) AS sum_pm10
FROM measurements AS m1
QUERY PLAN
Seq Scan on measurements m1  (cost=0.00..3138.44 rows=365 width=41) -- 2. 메인 쿼리의 모든 행에 반복
	SubPlan 1
	->  Aggregate  (cost=8.57..8.58 rows=1 width=32) -- 1. 한 행씩 서브쿼리 집계
			->  Result  (cost=0.00..7.65 rows=365 width=5)
					One-Time Filter: (m1.measured_at <= m1.measured_at)
					->  Seq Scan on measurements m2  (cost=0.00..7.65 rows=365 width=5)
서브쿼리 연산자 EXISTS와 함께 상관 서브쿼리 사용하는 방법
WHERE 절에서 서브쿼리 연산자 EXISTS와 함께 상관 서브쿼리를 사용하는 방법이 궁금하다면 아래 글을 참고해보세요! EXISTS 섹션에 사용 예시가 있습니다.
MySQL 서브쿼리 연산자 (비교 연산자, IN, ANY/SOME, ALL, EXISTS)
실행 순서
메인 쿼리에서 한 행 선택
해당 행의 measured_at 값을 서브쿼리에 전달 → ‘2022-01-01’
서브쿼리는 전달받은 값을 바탕으로 실행되고 메인 쿼리에 값을 전달
SELECT SUM(pm10) 
FROM measurements AS m2
WHERE m1.measured_at <= '2022-01-01'
→ 첫 번째 행의 서브쿼리 계산 결과: 31
메인 쿼리의 모든 행에 대해서 반복
한계와 주의점
상관 서브쿼리는 매우 편리한 기능이지만, 사용시 고려해야 할 단점이 있습니다. 메인 쿼리의 각 행마다 상관 서브쿼리가 실행되므로 데이터가 많아질수록 성능 저하가 심합니다. 특히 인덱스가 없는 컬럼을 참조하면 성능이 더 떨어질 수 있습니다. 
이런 경우 상관 서브쿼리 로직을 조인이나 윈도우 함수로 변경하거나, 인덱스를 추가하여 성능 저하를 해결할 수 있습니다. 상관 서브쿼리를 사용할 때에는 실행 계획(EXPLAIN)을 확인하고 적절한 최적화 방법을 찾는 게 중요합니다.
마무리
상관 서브쿼리는 메인 쿼리의 각 행마다 서브쿼리가 실행되는 구조를 가지고 있어 누적합, 이동 평균 같은 집계를 할 때 아주 편리하게 쓸 수 있습니다. 하지만, 단점에서 얘기한 것처럼 상황에 따라 더 빠른 방법(윈도우 함수, 조인 등)이 있을 수 있으니, 여러 가지 쿼리 방법의 실행 계획을 비교해보는 습관을 들이면 좋겠습니다.


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데이터리안

상관 서브쿼리, 어렵게만 느껴지는 개념을 쉽게 풀어봅니다.

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