GROUP BY 절
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.
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2. 특징 • 집계 함수(예: COUNT(), SUM(), AVG(), MAX(), MIN())와 함께 자주 사용됩니다. • 데이터를 그룹별 요약하거나 분류해서 볼 수 있습니다.
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3. 사용 방법
SELECT 컬럼명, 집계함수 FROM 테이블명 GROUP BY 컬럼명;
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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.
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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.
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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.
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좋습니다! 이제 GROUP BY의 복잡한 예제와 함께 자주 같이 쓰이는 **고급 개념 (HAVING, 다중 컬럼 그룹화 등)**도 설명해드릴게요.
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1. HAVING 절
개념 • HAVING은 GROUP BY로 그룹화한 결과에 조건을 거는 절입니다. • WHERE는 그룹화 전에 조건, HAVING은 그룹화 후 조건입니다.
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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 |
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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.
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2. 다중 컬럼 GROUP BY
개념 • 두 개 이상의 컬럼을 기준으로 복합적으로 그룹화할 수 있습니다.
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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.
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3. GROUP BY + JOIN 활용
복잡한 데이터 분석에는 JOIN과 GROUP BY를 함께 사용합니다.
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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
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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.
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4. ROLLUP (고급)
ROLLUP은 그룹별 합계 외에 **전체 합계(총계)**까지 같이 보여줍니다.
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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.
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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
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