|
|
| 11번째 줄: |
11번째 줄: |
| === [[SELECT 구문]] === | | === [[SELECT 구문]] === |
| ==== [[GROUP BY 절]] ==== | | ==== [[GROUP BY 절]] ==== |
|
| |
| 물론이죠! Oracle의 GROUP BY 절에 대해 초보자도 이해하기 쉽게 설명해드릴게요.
| |
|
| |
| ⸻
| |
|
| |
| 1. GROUP BY 절이란?
| |
| • 뜻 (영문): GROUP BY is used to group rows that have the same values in specified columns into summary rows.
| |
| • 뜻 (한글): GROUP BY는 특정 컬럼 값을 기준으로 같은 값들끼리 묶어서 결과를 보여주는 SQL 절입니다.
| |
|
| |
| ⸻
| |
|
| |
| 2. 특징
| |
| • 집계 함수(예: COUNT(), SUM(), AVG(), MAX(), MIN())와 함께 자주 사용됩니다.
| |
| • 데이터를 그룹별 요약하거나 분류해서 볼 수 있습니다.
| |
|
| |
| ⸻
| |
|
| |
| 3. 사용 방법
| |
|
| |
| SELECT 컬럼명, 집계함수
| |
| FROM 테이블명
| |
| GROUP BY 컬럼명;
| |
|
| |
|
| |
|
| |
| ⸻
| |
|
| |
| 4. 예제
| |
|
| |
| 예제 테이블: employees
| |
|
| |
| emp_id name department salary
| |
| 1 John Sales 3000
| |
| 2 Alice Sales 3200
| |
| 3 Bob IT 4000
| |
| 4 Carol IT 4200
| |
| 5 David HR 2800
| |
|
| |
| 예제 1: 부서별 평균 급여 구하기
| |
|
| |
| SELECT department, AVG(salary) AS avg_salary
| |
| FROM employees
| |
| GROUP BY department;
| |
|
| |
| 결과
| |
|
| |
| department avg_salary
| |
| Sales 3100
| |
| IT 4100
| |
| HR 2800
| |
|
| |
| 설명: department(부서)별로 묶어서, 각 부서의 salary(급여) 평균을 구한 것입니다.
| |
|
| |
| ⸻
| |
|
| |
| 예제 2: 부서별 직원 수 구하기
| |
|
| |
| SELECT department, COUNT(*) AS num_employees
| |
| FROM employees
| |
| GROUP BY department;
| |
|
| |
| 결과
| |
|
| |
| department num_employees
| |
| Sales 2
| |
| IT 2
| |
| HR 1
| |
|
| |
| 설명: GROUP BY department를 통해 부서별로 직원 수를 센 것입니다.
| |
|
| |
| ⸻
| |
|
| |
| 5. 주의사항
| |
| • GROUP BY에 사용하지 않은 컬럼은 SELECT절에 직접 쓸 수 없습니다. (단, 집계 함수 안에 들어가는 경우는 예외)
| |
| • GROUP BY는 정렬 기능이 아닙니다. 정렬은 ORDER BY를 사용해야 합니다.
| |
|
| |
| ⸻
| |
|
| |
| 좋습니다! 이제 GROUP BY의 복잡한 예제와 함께 자주 같이 쓰이는 **고급 개념 (HAVING, 다중 컬럼 그룹화 등)**도 설명해드릴게요.
| |
|
| |
| ⸻
| |
|
| |
| 1. HAVING 절
| |
|
| |
| 개념
| |
| • HAVING은 GROUP BY로 그룹화한 결과에 조건을 거는 절입니다.
| |
| • WHERE는 그룹화 전에 조건, HAVING은 그룹화 후 조건입니다.
| |
|
| |
| ⸻
| |
|
| |
| 예제 테이블: sales
| |
|
| |
| id product region amount
| |
| 1 Laptop Seoul 2000
| |
| 2 Laptop Busan 1500
| |
| 3 Phone Seoul 1000
| |
| 4 Phone Busan 1200
| |
| 5 Laptop Seoul 2200
| |
| 6 Phone Seoul 1300
| |
|
| |
|
| |
|
| |
| ⸻
| |
|
| |
| 예제 1: 지역별로 제품 판매 총합이 3000 이상인 경우만 보기
| |
|
| |
| SELECT region, SUM(amount) AS total_sales
| |
| FROM sales
| |
| GROUP BY region
| |
| HAVING SUM(amount) >= 3000;
| |
|
| |
| 결과
| |
|
| |
| region total_sales
| |
| Seoul 5500
| |
|
| |
| 설명: GROUP BY region으로 지역별로 묶고, HAVING을 통해 총합이 3000 이상인 지역만 필터링합니다.
| |
|
| |
| ⸻
| |
|
| |
| 2. 다중 컬럼 GROUP BY
| |
|
| |
| 개념
| |
| • 두 개 이상의 컬럼을 기준으로 복합적으로 그룹화할 수 있습니다.
| |
|
| |
| ⸻
| |
|
| |
| 예제 2: 지역 + 제품별 판매 총액 구하기
| |
|
| |
| SELECT region, product, SUM(amount) AS total_sales
| |
| FROM sales
| |
| GROUP BY region, product;
| |
|
| |
| 결과
| |
|
| |
| region product total_sales
| |
| Seoul Laptop 4200
| |
| Seoul Phone 2300
| |
| Busan Laptop 1500
| |
| Busan Phone 1200
| |
|
| |
| 설명: region과 product를 동시에 그룹화하여, 각 지역-제품 조합별로 총 판매량을 계산했습니다.
| |
|
| |
| ⸻
| |
|
| |
| 3. GROUP BY + JOIN 활용
| |
|
| |
| 복잡한 데이터 분석에는 JOIN과 GROUP BY를 함께 사용합니다.
| |
|
| |
| ⸻
| |
|
| |
| 예제 테이블
| |
|
| |
| employees
| |
|
| |
| emp_id name dept_id
| |
| 1 John 10
| |
| 2 Alice 10
| |
| 3 Bob 20
| |
|
| |
| departments
| |
|
| |
| dept_id dept_name
| |
| 10 Sales
| |
| 20 IT
| |
|
| |
| salaries
| |
|
| |
| emp_id salary
| |
| 1 3000
| |
| 2 3500
| |
| 3 4000
| |
|
| |
|
| |
|
| |
| ⸻
| |
|
| |
| 예제 3: 부서별 평균 급여 구하기 (JOIN 사용)
| |
|
| |
| SELECT d.dept_name, AVG(s.salary) AS avg_salary
| |
| FROM employees e
| |
| JOIN departments d ON e.dept_id = d.dept_id
| |
| JOIN salaries s ON e.emp_id = s.emp_id
| |
| GROUP BY d.dept_name;
| |
|
| |
| 결과
| |
|
| |
| dept_name avg_salary
| |
| Sales 3250
| |
| IT 4000
| |
|
| |
| 설명: 여러 테이블을 JOIN해서 dept_name 기준으로 묶고 평균 급여를 계산했습니다.
| |
|
| |
| ⸻
| |
|
| |
| 4. ROLLUP (고급)
| |
|
| |
| ROLLUP은 그룹별 합계 외에 **전체 합계(총계)**까지 같이 보여줍니다.
| |
|
| |
| ⸻
| |
|
| |
| 예제 4: 제품별 판매 총액과 전체 총액까지 보여주기
| |
|
| |
| SELECT product, SUM(amount) AS total_sales
| |
| FROM sales
| |
| GROUP BY ROLLUP(product);
| |
|
| |
| 결과
| |
|
| |
| product total_sales
| |
| Laptop 3700
| |
| Phone 3500
| |
| NULL 7200
| |
|
| |
| 설명: NULL은 전체 총합을 의미합니다. 제품별 합계 + 전체 합계를 한 번에 볼 수 있습니다.
| |
|
| |
| ⸻
| |
|
| |
| 요약
| |
|
| |
| 개념 설명
| |
| GROUP BY 특정 컬럼으로 그룹화
| |
| HAVING 그룹화된 결과에 조건을 거는 절
| |
| 다중 그룹화 두 개 이상 컬럼으로 그룹화
| |
| JOIN + GROUP BY 여러 테이블 연결 후 그룹화
| |
| ROLLUP 그룹별 합계 + 전체 합계까지 한 번에 출력
| |
|
| |
|
| |
|
| |
| ⸻
| |
|
| |
|
| |
| [[category:oracle]]
| |
|
| |
|
| ==== [[WITH 절]] ==== | | ==== [[WITH 절]] ==== |
