MySQL에서 중복 데이터 찾고 제거하는 방법: SQL 예제와 함께하는 완전 가이드

1. 소개

데이터베이스를 운영하다 보면 “중복 레코드가 삽입됨” 혹은 “고유해야 할 데이터가 여러 번 나타남”과 같은 문제를 마주치는 경우가 드물지 않습니다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스를 사용하는 환경에서는 중복 데이터를 추출하고 관리하는 것이 데이터 정확성과 품질을 유지하기 위한 필수 작업입니다.

예를 들어 회원 정보, 제품 데이터, 주문 내역과 같은 핵심 비즈니스 테이블에서 사용자 실수나 시스템 오류로 인해 중복 레코드가 삽입될 수 있습니다. 이를 방치하면 집계·분석 정확도가 떨어지고, 예상치 못한 버그나 운영상의 문제가 발생할 수 있습니다.

이 “중복 데이터 문제”를 해결하려면 먼저 어떤 레코드가 중복되었는지 식별하고, 상황에 따라 해당 중복 레코드를 정리하거나 삭제해야 합니다. 하지만 MySQL에서 표준 SELECT 문만으로는 중복을 효율적으로 감지하기 어려운 경우가 많습니다. 다소 고급 SQL 기법과 실용적인 접근법이 필요합니다.

본 문서에서는 “MySQL에서 중복 데이터를 추출하는 방법”에 초점을 맞추어 기본 SQL 문부터 실무 적용, 성능 고려 사항, 일반적인 오류 처리까지 모두 다룹니다. 데이터베이스 초보자이든 매일 SQL을 작성하는 엔지니어이든, 이 가이드는 실무에 바로 적용 가능한 현장 중심 지식을 제공하는 것을 목표로 합니다.

2. 기본: 키 컬럼을 이용한 중복 감지

MySQL에서 중복 데이터를 추출하는 가장 기본적인 방법은 “특정 컬럼(키 컬럼)의 값이 동일한 레코드가 여러 개 존재하는 경우”를 찾아내는 것입니다. 이 섹션에서는 중복 키 값을 감지하기 위해 사용되는 대표적인 SQL 쿼리와 그 동작 원리를 설명합니다.

2-1. GROUP BY와 HAVING을 이용한 중복 감지

중복 감지의 기본 기법은 GROUP BY 절로 특정 컬럼을 기준으로 레코드를 그룹화한 뒤, HAVING 절을 사용해 레코드 수가 2개 이상인 그룹을 필터링하는 것입니다. 전형적인 예시는 다음과 같습니다:

SELECT key_column, COUNT(*) AS duplicate_count
FROM table_name
GROUP BY key_column
HAVING COUNT(*) > 1;

예시: 중복된 회원 이메일 주소 추출

SELECT email, COUNT(*) AS count
FROM users
GROUP BY email
HAVING COUNT(*) > 1;

위 쿼리를 실행하면 동일한 이메일 주소가 여러 번 등록된 경우, 해당 이메일 주소와 중복 횟수(count)가 결과에 표시됩니다.

2-2. 다중 컬럼을 이용한 중복 감지

두 개 이상의 컬럼 조합을 기준으로 중복을 감지해야 할 경우, 동일한 논리를 적용해 GROUP BY 절에 여러 컬럼을 지정하면 됩니다.

SELECT col1, col2, COUNT(*) AS duplicate_count
FROM table_name
GROUP BY col1, col2
HAVING COUNT(*) > 1;

이 방법을 사용하면 “동일한 전체 이름과 생년월일” 혹은 “동일한 제품 ID와 주문 날짜”와 같이 여러 조건이 모두 일치하는 경우의 중복을 감지할 수 있습니다.

2-3. 중복 레코드 총 수 계산

전체 중복 규모를 파악하고 싶다면 서브쿼리를 활용해 중복 레코드의 총 수를 계산할 수 있습니다.

SELECT SUM(duplicate_count) AS total_duplicates
FROM (
  SELECT COUNT(*) AS duplicate_count
  FROM table_name
  GROUP BY key_column
  HAVING COUNT(*) > 1
) AS duplicates;

이 쿼리는 모든 중복 그룹에 걸친 중복 레코드 수를 합산하여 반환합니다.

GROUP BY와 HAVING을 조합하면 MySQL에서 중복 데이터를 간단하고 효율적으로 추출할 수 있습니다.

3. 중복 키를 공유하는 모든 레코드 추출

앞 절에서는 “중복 키 값”만을 나열하는 방법을 소개했습니다. 그러나 실제 업무에서는 “어떤 레코드가 정확히 중복되었는지, 그 상세 내용을 모두 확인”해야 할 경우가 많습니다. 예를 들어, 중복된 사용자 프로필 전체를 검토하거나 중복된 제품 데이터를 행 단위로 살펴보고자 할 때가 있습니다.

이 섹션에서는 중복 키를 공유하는 모든 레코드를 추출하는 실용적인 SQL 패턴을 설명합니다.

3-1. 서브쿼리를 사용한 중복 레코드 추출

가장 기본적인 접근 방식은 서브쿼리에서 중복 키 값을 목록으로 가져온 다음, 해당 키와 일치하는 모든 레코드를 가져오는 것입니다.

SELECT *
FROM table_name
WHERE key_column IN (
  SELECT key_column
  FROM table_name
  GROUP BY key_column
  HAVING COUNT(*) > 1
);

예시: 중복된 이메일 주소를 가진 모든 레코드 추출

SELECT *
FROM users
WHERE email IN (
  SELECT email
  FROM users
  GROUP BY email
  HAVING COUNT(*) > 1
);

이 쿼리를 실행하면 이메일 주소가 중복된 “users” 테이블의 모든 행을 추출합니다(예: ID, 등록 날짜 등 열 포함).

3-2. EXISTS를 사용한 효율적인 추출

대용량 데이터셋을 다루거나 성능을 중시한다면 EXISTS를 사용하는 것도 효과적일 수 있습니다. IN과 EXISTS는 유사하지만, 데이터 양과 인덱싱에 따라 어느 쪽이 더 빠를 수 있습니다.

SELECT *
FROM table_name t1
WHERE EXISTS (
  SELECT 1
  FROM table_name t2
  WHERE t1.key_column = t2.key_column
  GROUP BY t2.key_column
  HAVING COUNT(*) > 1
);

예시: 중복 이메일 레코드 (EXISTS 사용)

SELECT *
FROM users u1
WHERE EXISTS (
  SELECT 1
  FROM users u2
  WHERE u1.email = u2.email
  GROUP BY u2.email
  HAVING COUNT(*) > 1
);

3-3. 참고 사항 및 성능 고려사항

• 서브쿼리 성능은 데이터셋이 클 때 크게 영향을 받을 수 있습니다. 적절한 인덱싱을 통해 IN과 EXISTS 모두 실용적인 수준으로 성능을 낼 수 있습니다.
• 그러나 복잡한 조건이 필요하거나 여러 열에 걸친 중복을 판단해야 할 경우, 쿼리가 무거워질 수 있습니다. 항상 테스트 환경에서 동작을 검증하세요.

이와 같이 중복 키와 일치하는 모든 레코드를 추출하는 것은 서브쿼리나 EXISTS 절을 사용하여 달성할 수 있습니다.

4. 여러 열에 걸친 중복 감지

중복 감지 조건이 항상 단일 열에만 기반하는 것은 아닙니다. 실제로는 여러 열의 조합에 대한 고유성을 요구하는 경우가 흔합니다. 예를 들어 “전체 이름 + 생년월일”이 일치하거나, “제품 ID + 색상 + 사이즈”가 모두 동일할 때 레코드를 중복으로 간주할 수 있습니다.

이 섹션에서는 여러 열을 사용하여 중복을 추출하는 방법을 자세히 설명합니다.

4-1. 여러 열을 사용한 GROUP BY로 중복 감지

여러 열에 걸친 중복을 감지하려면 GROUP BY 절에 열을 쉼표로 구분하여 나열합니다. HAVING COUNT(*) > 1을 사용하면 두 번 이상 나타나는 조합만 추출할 수 있습니다.

SELECT col1, col2, COUNT(*) AS duplicate_count
FROM table_name
GROUP BY col1, col2
HAVING COUNT(*) > 1;

예시: “first_name”과 “birthday”로 중복 감지

SELECT first_name, birthday, COUNT(*) AS count
FROM users
GROUP BY first_name, birthday
HAVING COUNT(*) > 1;

이 쿼리는 “같은 이름”과 “같은 생년월일”의 조합이 여러 번 등록된 경우를 식별하는 데 도움이 됩니다.

4-2. 다중 열 키 중복에 대한 모든 레코드 추출

중복 키 조합에 대한 모든 레코드 상세가 필요하다면, 서브쿼리에서 중복 쌍을 추출한 뒤 해당 쌍과 일치하는 모든 행을 가져올 수 있습니다.

SELECT *
FROM table_name t1
WHERE (col1, col2) IN (
  SELECT col1, col2
  FROM table_name
  GROUP BY col1, col2
  HAVING COUNT(*) > 1
);

예시: “first_name”과 “birthday” 중복에 대한 전체 레코드

SELECT *
FROM users u1
WHERE (first_name, birthday) IN (
  SELECT first_name, birthday
  FROM users
  GROUP BY first_name, birthday
  HAVING COUNT(*) > 1
);

이 쿼리를 사용하면 예를 들어 “Taro Tanaka / 1990-01-01” 조합이 여러 번 등록된 경우, 관련된 모든 상세 행을 조회할 수 있습니다.

4-3. 정확한 중복 감지 (COUNT DISTINCT)

여러 열에 걸쳐 정확히 중복된 행이 몇 개인지 추정하고 싶다면, COUNT(DISTINCT ...)를 사용한 집계를 활용할 수도 있습니다.

SELECT COUNT(*) - COUNT(DISTINCT col1, col2) AS duplicate_count
FROM table_name;

이 SQL은 테이블 내에서 완전히 중복된 행의 대략적인 개수를 제공합니다.

4-4. Notes

• 다중 열 중복 감지의 경우에도 적절한 인덱싱은 쿼리 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.
• 많은 열이 포함되었거나 NULL 값이 존재할 경우, 예상치 못한 중복 결과가 발생할 수 있습니다. 조건을 신중하게 설계하세요.

이와 같이 여러 열에 걸친 중복을 탐지하고 추출하는 작업은 잘 설계된 SQL을 사용하면 유연하게 처리할 수 있습니다.

5. 중복 레코드 삭제 (DELETE)

중복 데이터를 추출할 수 있게 되면, 다음 단계는 불필요한 중복을 삭제하는 것입니다. 실제로 흔히 사용하는 방법은 중복 중 하나의 레코드만 남기고 나머지를 삭제하는 것입니다. 하지만 MySQL에서 중복을 자동으로 삭제할 때는 의도치 않은 데이터 손실을 방지하기 위해 삭제 대상 범위를 신중하게 지정해야 합니다.

이 섹션에서는 중복 데이터를 안전하게 삭제하는 일반적인 방법과 주요 주의사항을 설명합니다.

5-1. 서브쿼리 + DELETE를 사용한 중복 삭제

“가장 오래된” 또는 “가장 최신” 레코드만 남기고 나머지를 삭제하고 싶다면, 서브쿼리를 활용한 DELETE 문이 유용합니다.

예시: 가장 작은(가장 오래된) ID 레코드를 남기고 나머지를 삭제

DELETE FROM users
WHERE id NOT IN (
  SELECT MIN(id)
  FROM users
  GROUP BY email
);

이 쿼리는 각 이메일에 대해 가장 작은 id(첫 번째로 등록된 레코드)만 남기고, 동일한 이메일을 가진 다른 모든 행을 삭제합니다.

5-2. MySQL 고유 오류(오류 1093) 회피 방법

MySQL에서는 서브쿼리에서 동일한 테이블을 참조하면서 DELETE를 수행하려 할 때 오류 1093이 발생할 수 있습니다. 이 경우 서브쿼리 결과를 파생 테이블(임시 결과 집합)로 감싸면 오류를 피할 수 있습니다.

DELETE FROM users
WHERE id NOT IN (
  SELECT * FROM (
    SELECT MIN(id)
    FROM users
    GROUP BY email
  ) AS temp_ids
);

SELECT * FROM (...) AS alias 형태로 서브쿼리를 감싸면 오류를 방지하고 안전하게 삭제할 수 있습니다.

5-3. 다중 열 키에 대한 중복 삭제

여러 열을 조합한 기준으로 중복을 삭제하려면, 다중 열을 사용한 GROUP BY를 적용하고 대표 레코드를 제외한 모든 행을 삭제합니다.

예시: “first_name”과 “birthday”가 중복된 경우, 첫 번째 레코드를 제외한 모든 레코드 삭제

DELETE FROM users
WHERE id NOT IN (
  SELECT * FROM (
    SELECT MIN(id)
    FROM users
    GROUP BY first_name, birthday
  ) AS temp_ids
);

5-4. 삭제 시 안전 조치 및 모범 사례

중복 삭제는 데이터를 영구적으로 제거할 수 있는 고위험 작업입니다. 다음 모범 사례를 반드시 따르세요:

• 백업 수행 : 삭제하기 전에 전체 테이블 또는 대상 레코드의 백업을 반드시 저장합니다.
• 트랜잭션 사용 : 가능하면 작업을 트랜잭션으로 감싸서 문제가 발생했을 때 즉시 롤백할 수 있도록 합니다.
• 먼저 SELECT로 개수 확인 : 삭제 대상이 정확한지 확인하기 위해 먼저 SELECT 쿼리를 실행하는 습관을 기릅니다.
• 인덱스 확인 : 중복 탐지에 사용되는 열에 인덱스를 추가하면 성능과 정확도가 모두 향상됩니다.

MySQL에서는 서브쿼리와 파생 테이블을 활용해 중복 데이터를 안전하게 삭제할 수 있습니다. 충분한 테스트와 확실한 백업 전략을 마련한 뒤 신중하게 진행하세요.

6. 성능 고려 사항 및 인덱스 전략

MySQL에서 중복 데이터를 추출하거나 삭제할 때, 테이블이 커질수록 쿼리 실행 시간과 서버 부하가 더 큰 문제가 됩니다. 특히 대규모 시스템이나 배치 작업에서 성능을 고려한 SQL 설계와 인덱스 최적화가 필수적입니다. 이 섹션에서는 중복 데이터 처리에서 성능 향상 팁과 인덱스 설계의 핵심 포인트를 설명합니다.

6-1. EXISTS, IN, JOIN 중 선택하기

IN, EXISTS, JOIN과 같은 SQL 구성 요소는 중복 데이터를 추출하는 데 일반적으로 사용되지만, 각각 다른 특성과 성능 경향을 가집니다.

• IN – 서브쿼리 결과 집합이 작을 때는 빠르지만, 결과 집합이 커질수록 성능이 저하되는 경향이 있습니다.
• EXISTS – 일치하는 레코드가 발견되면 즉시 검색을 중지하므로, 대형 테이블이나 일치 항목이 상대적으로 드문 경우에 효과적입니다.
• JOIN – 한 번에 많은 정보를 검색하는 데 유용하지만, 불필요한 데이터를 조인하거나 적절한 인덱스가 없으면 느려질 수 있습니다.

예제 성능 비교

실제 시스템과 데이터 양에 따라 최적의 구문을 선택하는 것이 중요합니다.

6-2. 인덱스 설계가 중요한 이유

중복 검사나 삭제 필터에 사용되는 열에는 항상 인덱스를 생성하십시오. 인덱스가 없으면 전체 테이블 스캔이 발생하여 성능이 극도로 느려질 수 있습니다.

예제: 인덱스 생성

CREATE INDEX idx_email ON users(email);

여러 열에 걸쳐 중복을 감지하는 경우, 복합 인덱스도 효과적입니다.

CREATE INDEX idx_name_birthday ON users(first_name, birthday);

인덱스 설계는 읽기 성능과 검색 효율성을 극적으로 변경할 수 있습니다.
주의: 인덱스를 너무 많이 추가하면 쓰기 작업이 느려지고 저장 공간 사용량이 증가하므로 균형이 중요합니다.

6-3. 대형 데이터셋을 위한 배치 처리

• 데이터셋이 수만에서 수백만 행 규모라면, 한 번에 모든 것을 처리하는 대신 작은 배치로 처리하는 것이 더 안전합니다.
• 삭제와 업데이트의 경우, 실행당 처리 행 수를 제한(예: LIMIT 1000)하고 여러 번 실행하여 잠금 경합과 성능 저하를 줄이십시오. DELETE FROM users WHERE id IN ( -- The first 1000 duplicate record IDs extracted by a subquery ) LIMIT 1000;

6-4. 실행 계획 사용 (EXPLAIN)

EXPLAIN을 사용하여 쿼리가 어떻게 실행되는지 분석하십시오. 이를 통해 인덱스가 효과적으로 사용되는지 확인하고, 전체 스캔(ALL)이 발생하는지 확인할 수 있습니다.

EXPLAIN SELECT * FROM users WHERE email IN (...);

성능과 인덱스 전략을 염두에 두면 대형 데이터셋에서도 중복 처리를 안전하고 효율적으로 처리할 수 있습니다.

7. 고급 사용 사례: 복잡한 시나리오 처리

실제 환경에서 중복 감지와 삭제는 종종 단순 매칭보다 더 복잡합니다. 추가 조건을 더하거나, 작업을 단계적으로 안전하게 실행하거나, 더 엄격한 운영 요구 사항을 충족해야 할 수 있습니다. 이 섹션에서는 중복 데이터를 안전하고 유연하게 처리하기 위한 고급 실무 기법을 소개합니다.

7-1. 조건부 중복 삭제

특정 조건을 충족하는 중복만 삭제하려면 WHERE 절을 전략적으로 사용하십시오.

예제: 동일한 이메일과 status = 'withdrawn'인 중복 레코드만 삭제

DELETE FROM users
WHERE id NOT IN (
  SELECT * FROM (
    SELECT MIN(id)
    FROM users
    WHERE status = 'withdrawn'
    GROUP BY email
  ) AS temp_ids
)
AND status = 'withdrawn';

WHERE와 GROUP BY에 조건을 추가하여 유지할 레코드와 제거할 레코드를 정밀하게 제어할 수 있습니다.

7-2. 권장: 배치 처리와 분할 실행

데이터셋이 매우 크거나 잠금 경합과 성능 저하를 피하려면 배치 처리를 사용하십시오.

• 모든 삭제 대상을 한 번에 처리하지 말고—분할 실행을 위해 LIMIT를 사용하세요
• 예상치 못한 오류가 발생할 경우를 대비해 트랜잭션 제어를 사용하고 롤백하세요
• 백업 및 로깅을 통해 위험을 관리하고 DELETE FROM users WHERE id IN ( SELECT id FROM ( -- Extract duplicate record IDs filtered by conditions ) AS temp_ids ) LIMIT 500;

이 방법은 시스템 부하를 크게 줄여줍니다.

7-3. 복잡한 중복 정의 처리

비즈니스 상황에 따라 “중복”의 정의는 달라집니다. 서브쿼리, CASE 표현식, 집계 함수를 결합하여 유연하게 처리할 수 있습니다.

예시: product_id, order_date, price가 모두 동일한 경우에만 중복으로 간주

SELECT product_id, order_date, price, COUNT(*)
FROM orders
GROUP BY product_id, order_date, price
HAVING COUNT(*) > 1;

“중복 중 가장 최신 레코드만 유지”와 같은 고급 요구사항의 경우, 서브쿼리나 ROW_NUMBER()(MySQL 8.0 이상에서 사용 가능)를 사용할 수 있습니다.

7-4. 트랜잭션 및 백업 모범 사례

• DELETE 또는 UPDATE 작업은 항상 트랜잭션으로 감싸세요. 문제가 발생하면 ROLLBACK으로 데이터를 복구할 수 있습니다.
• 중요한 테이블이나 대용량 데이터셋을 다룰 경우, 항상 사전에 백업을 생성하세요.

이러한 고급 기술을 숙달하면 어떤 환경에서도 중복 데이터 처리를 안전하고 유연하게 수행할 수 있습니다.

8. 요약

이 글에서는 MySQL에서 중복 데이터를 추출하고 삭제하는 방법을 기본부터 고급 적용까지 체계적으로 설명했습니다. 주요 내용을 정리해 보겠습니다.

8-1. 핵심 요약

• 중복 데이터 감지 단일 컬럼뿐 아니라 여러 컬럼에 걸쳐 중복을 감지할 수 있습니다. GROUP BY와 HAVING COUNT(*) > 1의 조합이 중복 감지의 기본 패턴입니다.
• 모든 중복 레코드 추출 서브쿼리와 EXISTS 절을 사용하면 중복 키 값에 해당하는 모든 레코드를 가져올 수 있습니다.
• 중복 레코드 삭제 MIN(id) 또는 MAX(id)를 사용해 대표 행을 유지하고, 서브쿼리와 DELETE 문을 결합하면 불필요한 중복을 안전하게 제거할 수 있습니다. MySQL Error 1093을 피하는 것도 중요합니다.
• 성능 및 인덱싱 대용량 데이터셋이나 복잡한 조건에서는 적절한 인덱스 설정, 배치 처리, EXPLAIN을 통한 실행 계획 검토가 필수적입니다.
• 실용 기술 조건부 삭제, 분할 실행, 트랜잭션 관리, 백업은 운영 환경에서 실수를 방지하는 핵심 실천 방안입니다.

8-2. 사용 사례별 빠른 참고표

8-3. 미래 중복 문제 방지

삽입 시 중복을 방지하는 것도 동일하게 중요합니다.

• 테이블 설계 시 UNIQUE 제약조건 사용을 고려하세요.
• 정기적인 데이터 정리와 감사는 운영상의 문제를 조기에 감지하는 데 도움이 됩니다.

MySQL에서 중복 데이터를 추출하고 삭제하려면 기본 SQL부터 고급 기술까지 폭넓은 지식이 필요합니다. 이 가이드가 데이터베이스 유지보수와 시스템 운영에 도움이 되길 바랍니다.
구체적인 사례나 추가 질문이 있으면 FAQ를 확인하거나 데이터베이스 전문가와 상담해 보세요.

9. FAQ: MySQL에서 중복 데이터 추출 및 삭제에 관한 자주 묻는 질문

Q1. GROUP BY + HAVING을 사용하고 DISTINCT를 사용하지 않는 이유는?

DISTINCT는 결과 집합에서 중복을 제거하지만, 값이 몇 번 나타나는지는 알 수 없습니다. GROUP BY와 HAVING COUNT(*) > 1을 결합하면 어떤 값이 여러 번 나타나는지와 중복 개수를 파악할 수 있습니다.

Q2. IN과 EXISTS 중 어느 것을 사용해야 할까요?

소규모 데이터셋에서는 차이가 거의 없습니다. 대규모 테이블이거나 인덱스가 효율적인 경우 EXISTS가 더 나은 성능을 보이는 경우가 많습니다. 환경에서 두 방법을 모두 테스트하고 EXPLAIN을 사용해 실행 계획을 확인하세요.

Q3. 여러 컬럼에 걸친 중복을 어떻게 감지하나요?

Specify multiple columns in GROUP BY and use HAVING COUNT(*) > 1 to detect combinations where all specified columns match. Example: GROUP BY first_name, birthday

Q4. DELETE를 실행할 때 Error 1093이 발생합니다. 어떻게 해야 하나요?

MySQL은 DELETE 문 안에서 서브쿼리에서 동일한 테이블을 참조할 경우 Error 1093을 발생시킵니다. 오류를 피하려면 서브쿼리 결과를 SELECT * FROM (...) AS alias와 같이 파생 테이블로 감싸세요.

Q5. 중복 데이터를 안전하게 삭제하려면 어떻게 해야 하나요?

항상 삭제하기 전에 백업을 만들고, SELECT 문으로 대상 데이터를 확인하며, 가능하면 트랜잭션을 사용하세요. 대용량 데이터셋의 경우 배치 삭제가 더 안전할 수 있습니다.

Q6. 대용량 데이터에서 쿼리가 느릴 경우 어떻게 해야 하나요?

중복 검출에 사용되는 열에 인덱스를 생성하세요. LIMIT를 활용한 배치 처리와 EXPLAIN을 이용한 실행 계획 확인으로 불필요한 전체 테이블 스캔을 피할 수 있습니다.

Q7. 중복 삽입을 근본적으로 방지하려면 어떻게 해야 하나요?

테이블 설계 시 UNIQUE 제약조건이나 고유 키를 정의하여 중복 값이 삽입되지 않도록 하세요. 또한 배포 후 정기적으로 중복 검사를 수행하고 데이터를 정리합니다.

Q8. 동일한 방법을 MariaDB나 다른 RDBMS에서도 사용할 수 있나요?

GROUP BY, HAVING, 서브쿼리와 같은 기본 SQL 구문은 MariaDB와 PostgreSQL에서도 지원됩니다. 다만 DELETE 서브쿼리 제한 및 성능 특성은 제품마다 다를 수 있으므로 사전에 반드시 테스트하세요.