---
title: "Join 기능을 사용하여 모든 형식의 데이터를 통합하세요"
date: "2017-04-18"
categories: 
  - "data-integration"
  - "tools"
tags: 
  - "data-integration"
  - "join-data"
  - "mapforce"
  - "mapforce-server"
description: Altova MapForce에서 데이터 통합을 위해 "Join" 컴포넌트를 효과적으로 사용하는 방법을 알아보세요. 이 컴포넌트는 다양한 형식의 데이터를 결합하고 데이터 매핑 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
---
Status: #blog

Tags:  #data-integration #join-data #mapforce #mapforce-server

Categories: [data-integration](/blog/ko/category/data-integration.md) 
# Join 기능을 사용하여 모든 형식의 데이터를 통합하세요

"JOIN"은 대부분의 데이터베이스 시스템에서 사용되는 강력한 SQL 연산으로, 데이터베이스 사용자들에게 익숙한 기능입니다. 일반적으로 "JOIN"은 여러 데이터베이스 테이블에서 정보를 선택하고 결합하는 데 사용됩니다.

Altova MapForce는 데이터 조인 기능을 제공합니다 [데이터 매핑](https://www.altova.com/ko/mapforce.html) 이 기능은 데이터베이스 테이블의 SQL 조인과 유사하게 작동하며, 사용자가 모든 형식의 데이터 트리를 결합할 수 있도록 하여 데이터 통합 기능을 확장합니다. 데이터베이스 테이블에 대한 조인 작업에 익숙한 사용자는 MapForce의 조인 기능을 특히 직관적이라고 느낄 것입니다. MapForce에서 수행하는 조인 작업은 심지어 두 가지 서로 다른 데이터 형식을 결합하여 완전히 새로운 형식의 결과를 생성할 수도 있습니다.

![](/blog/images/Join03.png)

<!--more-->

### 데이터베이스 테이블에서 데이터를 결합합니다

물론, MapForce의 조인(join) 기능은 데이터베이스 테이블과 함께 사용할 수 있으며, 위에서 보여드린 것처럼 매핑 작업에 활용될 수 있습니다

![Altova MapForce를 사용하여 데이터베이스 테이블의 데이터를 연결하십시오](/blog/images/database-join-example.png)

이 데이터베이스의 주소 테이블은 외래 키를 사용하여 각 주소를 사용자 테이블의 해당 사용자를 식별하는 기본 키와 연결합니다. 이 연결 관계를 정의하는 조건은 다음과 같은 키를 사용합니다

![Altova MapForce를 사용하여 하나 이상의 조건을 기반으로 데이터를 결합하세요](/blog/images/db-join-condition.png)

이 매핑은 평등성을 정의하기 위해 핵심적인 관계만 사용하지만, 오른쪽 상단에 있는 "조건 추가" 버튼을 통해 더욱 복잡한 조인 조건을 설정할 수 있습니다.

이 데이터베이스 매핑의 최종 결과물은 CSV 형식의 텍스트 파일이며, 이 결과는 SQL-where/order 구성 요소 및 관련 입력 데이터를 통해 추가로 정제됩니다. 입력 조건은 SQL-where/order 구문의 "where" 부분에 해당하며, 여기에는 집 주소만 포함됩니다

![문자열 값은 데이터를 결합하기 위한 조건을 정의합니다](/blog/images/input-component.png)

최종 출력 순서는 SQL 쿼리의 WHERE 및 ORDER BY 절을 설정하는 대화 상자에서 정의되며, 이를 통해 성(last name) 순서대로 목록을 생성할 수 있습니다

![SQL에서 데이터를 결합할 때 사용하는 WHERE 및 ORDER 절](/blog/images/where-order-properties.png)

다음은 데이터베이스 매핑 작업의 최종 결과로 생성된 CSV 파일의 내용입니다

![데이터베이스 테이블 간의 조인 연산 결과](/blog/images/db-mapping-output.png)

MapForce에서 "조인(join)" 기능을 데이터베이스에 적용하면 SQL 조인 문장이 생성되는데, 이는 빠른 성능을 위해 매우 중요합니다.

### 모든 형식의 데이터 트리를 연결할 수 있습니다

다음 데이터 매핑에서는 두 개의 XML 파일에서 가져온 정보를 결합하여 특정 그룹의 사람들을 위한 연락처 목록을 생성합니다. 생성된 결과는 JSON 파일에 저장됩니다.

![Altova MapForce를 사용하여 모든 형식의 데이터 트리를 연결하세요](/blog/images/join-example1.png)

조인 구성 요소 하단의 "조건" 요소는 파일들이 어떻게 결합되는지를 정의합니다. 저희의 데이터 매핑에서는 각 XML 입력 파일에서 "FirstName"과 "LastName"을 매핑하여 각 주소에 해당하는 정확한 이메일 주소와 전화번호를 연결해야 합니다. "조건" 요소 옆의 키 아이콘을 클릭하면 해당 조건을 정의하는 대화 상자가 열립니다.

![데이터를 결합하기 위한 여러 조건을 정의합니다](/blog/images/define-condition.png)

아래 그림은 왼쪽과 중앙에 두 개의 XML 입력 파일과, 매핑 결과로 생성된 JSON 출력 파일을 보여줍니다

![조인 연산의 입력과 결과](/blog/images/source-files.png)

참고로, 첫 번째 입력 파일에는 네 개의 항목이 포함되어 있지만, 두 번째 입력 파일은 세 개의 일치 항목만 제공합니다. 이러한 일치 항목은 JSON 출력 파일에 기록됩니다. 네 번째 이름에 대한 주소 정보를 제공할 일치 항목이 없으므로, 해당 이름은 출력 파일에 포함되지 않습니다.

### "Join" 기능을 사용하여 반복적인 데이터 변환 작업의 성능을 향상시키세요

MapForce 매핑 작업이 설계 및 테스트를 거친 후, MapForce 서버는 필요에 따라 해당 작업을 실행하여 반복적인 데이터 변환이 필요한 업무 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

MapForce Server Accelerator Edition은 고성능 서버 플랫폼을 위한 다양한 최적화 기능을 제공합니다. 여기에는 개별 데이터 매핑 작업의 멀티 스레드 실행 기능과, 새로운 MapForce 조인 컴포넌트를 포함하는 데이터 매핑 작업 실행을 위한 최적화 기능이 포함됩니다.

저희의 테스트 결과에 따르면, MapForce 서버 가속화 버전으로 실행했을 때 일부 데이터 매핑 작업이 최대 70배 더 빠르게 처리될 수 있습니다.*

* (참고: 성능 향상 정도는 작업 환경 및 데이터 양에 따라 달라질 수 있습니다.)

특정 데이터 통합 문제에 대해 여러 가지 데이터 매핑 방안이 존재할 수 있으며, 필터를 사용해서도 유사한 결과를 얻을 수 있지만, 조인(join) 기능을 사용하면 데이터 매핑 작업을 더 쉽고 명확하게 수행할 수 있으며, 훨씬 빠른 속도로 결과를 얻을 수 있습니다. [무료 체험판을 다운로드하여 직접 사용해 보세요](https://www.altova.com/ko/download-trial-server.html)

 

* 성능 결과는 Altova의 자체 테스트를 기반으로 합니다. 실제 사용 환경에서의 결과는 다를 수 있습니다.