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41번째 줄: 41번째 줄:
GROUP BY department;
GROUP BY department;
</source>
</source>
 
* 조회 결과
{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
! department !! avg_salary
! department !! avg_salary
60번째 줄: 60번째 줄:
GROUP BY department;
GROUP BY department;
</source>
</source>
 
* 조회 결과
{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
! department !! num_employees
! department !! num_employees
87번째 줄: 87번째 줄:
WHERE는 그룹화 전에 조건, HAVING은 그룹화 후 조건입니다.
WHERE는 그룹화 전에 조건, HAVING은 그룹화 후 조건입니다.


 


예제 테이블: sales
예제 테이블: sales
108번째 줄: 108번째 줄:




 


예제 1: 지역별로 제품 판매 총합이 3000 이상인 경우만 보기
예제 1: 지역별로 제품 판매 총합이 3000 이상인 경우만 보기
128번째 줄: 128번째 줄:
설명: GROUP BY region으로 지역별로 묶고, HAVING을 통해 총합이 3000 이상인 지역만 필터링합니다.
설명: GROUP BY region으로 지역별로 묶고, HAVING을 통해 총합이 3000 이상인 지역만 필터링합니다.


 


==== 다중 컬럼 GROUP BY ====
==== 다중 컬럼 GROUP BY ====
134번째 줄: 134번째 줄:
• 두 개 이상의 컬럼을 기준으로 복합적으로 그룹화할 수 있습니다.
• 두 개 이상의 컬럼을 기준으로 복합적으로 그룹화할 수 있습니다.


 


예제 2: 지역 + 제품별 판매 총액 구하기
예제 2: 지역 + 제품별 판매 총액 구하기
163번째 줄: 163번째 줄:
설명: region과 product를 동시에 그룹화하여, 각 지역-제품 조합별로 총 판매량을 계산했습니다.
설명: region과 product를 동시에 그룹화하여, 각 지역-제품 조합별로 총 판매량을 계산했습니다.


 


==== GROUP BY + JOIN 활용 ====
==== GROUP BY + JOIN 활용 ====
복잡한 데이터 분석에는 JOIN과 GROUP BY를 함께 사용합니다.
복잡한 데이터 분석에는 JOIN과 GROUP BY를 함께 사용합니다.


 


예제 테이블
예제 테이블
239번째 줄: 239번째 줄:
설명: 여러 테이블을 JOIN해서 dept_name 기준으로 묶고 평균 급여를 계산했습니다.
설명: 여러 테이블을 JOIN해서 dept_name 기준으로 묶고 평균 급여를 계산했습니다.


 


==== ROLLUP (고급) ====
==== ROLLUP (고급) ====
ROLLUP은 그룹별 합계 외에 **전체 합계(총계)**까지 같이 보여줍니다.
ROLLUP은 그룹별 합계 외에 **전체 합계(총계)**까지 같이 보여줍니다.


 


예제 4: 제품별 판매 총액과 전체 총액까지 보여주기
예제 4: 제품별 판매 총액과 전체 총액까지 보여주기
270번째 줄: 270번째 줄:
설명: NULL은 전체 총합을 의미합니다. 제품별 합계 + 전체 합계를 한 번에 볼 수 있습니다.
설명: NULL은 전체 총합을 의미합니다. 제품별 합계 + 전체 합계를 한 번에 볼 수 있습니다.


 


=== 요점정리 ===
=== 요점정리 ===

2025년 5월 22일 (목) 21:30 기준 최신판

GROUP BY 절

menu_book GROUP BY 절이란?
  • (영문): GROUP BY is used to group rows that have the same values in specified columns into summary rows.
  • (한글): GROUP BY는 특정 컬럼 값을 기준으로 같은 값들끼리 묶어서 결과를 보여주는 SQL 절입니다.


특징

집계 함수(예: COUNT(), SUM(), AVG(), MAX(), MIN())와 함께 자주 사용됩니다.

데이터를 그룹별 요약하거나 분류해서 볼 수 있습니다.


사용 방법

SELECT 컬럼명, 집계함수
FROM 테이블명
GROUP BY 컬럼명;

예제

employees 테이블 예시

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;
  • 조회 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;
  • 조회 결과
department num_employees
Sales 2
IT 2
HR 1

설명: GROUP BY department를 통해 부서별로 직원 수를 센 것입니다.


주의사항

GROUP BY에 사용하지 않은 컬럼은 SELECT절에 직접 쓸 수 없습니다. (단, 집계 함수(max(),count(),sum()..) 안에 들어가는 경우는 예외)

GROUP BY는 정렬 기능이 아닙니다. 정렬은 ORDER BY를 사용해야 합니다.


GROUP BY 절 고급

HAVING 절

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.


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

지역별 제품 매출
지역 제품 매출액(USD)
Seoul Laptop 4,200
Seoul Phone 2,300
Busan Laptop 1,500
Busan Phone 1,200

설명: region과 product를 동시에 그룹화하여, 각 지역-제품 조합별로 총 판매량을 계산했습니다.


GROUP BY + JOIN 활용

복잡한 데이터 분석에는 JOIN과 GROUP BY를 함께 사용합니다.


예제 테이블

  • employees
직원 정보
사원 ID 이름 부서 ID
1 John 10
2 Alice 10
3 Bob 20
  • departments
부서 정보
부서 ID 부서 이름
10 Sales
20 IT
  • salaries
직원 급여 정보
사원 ID 급여 (USD)
1 3,000
2 3,500
3 4,000

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

부서별 평균 급여
부서명 평균 급여(USD)
Sales 3,250
IT 4,000
전체 평균 3,625

설명: 여러 테이블을 JOIN해서 dept_name 기준으로 묶고 평균 급여를 계산했습니다.


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

제품별 매출 현황 (집계 결과)
제품 매출액(USD)
Laptop 3,700
Phone 3,500
전체 합계 7,200

설명: NULL은 전체 총합을 의미합니다. 제품별 합계 + 전체 합계를 한 번에 볼 수 있습니다.


요점정리

SQL 그룹화(Grouping) 주요 개념
개념 설명 사용 예시
GROUP BY 특정 컬럼 값으로 행을 그룹화
SELECT dept, COUNT(*) 
  FROM emp 
 GROUP BY dept
HAVING 그룹화된 결과에 필터링 조건 적용
(WHERE 절과 유사하지만 그룹 후 적용)
SELECT dept, AVG(salary) 
  FROM emp
 GROUP BY dept 
HAVING AVG(salary) > 5000
다중 그룹화 두 개 이상 컬럼으로 계층적 그룹화
SELECT dept, gender, COUNT(*) 
  FROM emp
 GROUP BY dept, gender
JOIN + GROUP BY 여러 테이블 연결 후 그룹화 수행
SELECT d.dept_name, COUNT(e.emp_id)
  FROM emp e 
  JOIN dept d ON e.dept_id = d.dept_id
 GROUP BY d.dept_name
ROLLUP 그룹별 소계 + 총계를 한 번에 출력
(다차원 분석용)
SELECT dept, gender, SUM(salary)
  FROM emp 
 GROUP BY ROLLUP(dept, gender)