오라클 GROUP BY와 HAVING

데이터베이스를 다룰 때 단순히 데이터를 조회하는 것뿐만 아니라, 데이터를 집계하여 유의미한 통찰을 얻는 일이 중요합니다. 이때 SQL의 GROUP BY와 HAVING은 데이터를 그룹화하고, 그룹별로 조건을 적용하여 분석하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 이번 포스팅에서는 GROUP BY와 HAVING의 개념, 사용법, 그리고 실무 예제를 통해 효과적인 데이터 집계 방법을 알아보겠습니다.

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1. GROUP BY란 무엇인가?

GROUP BY는 SELECT 문에서 데이터를 특정 기준으로 그룹화하여, 각 그룹별로 집계 결과를 도출할 수 있게 해주는 절입니다. 집계 함수와 함께 사용되며, 대표적인 집계 함수는 다음과 같습니다:

• COUNT(): 데이터 개수 계산
• SUM(): 값의 합 계산
• AVG(): 평균 계산
• MAX() / MIN(): 최대값 및 최소값 반환

기본 문법:

SELECT column_name, aggregate_function(column_name)
FROM table_name
GROUP BY column_name;

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2. HAVING이란 무엇인가?

HAVING은 GROUP BY 절과 함께 사용되며, 그룹화된 데이터에 조건을 적용합니다. WHERE 절이 개별 행에 조건을 적용하는 데 반해, HAVING은 그룹 전체에 조건을 적용합니다.

기본 문법:

SELECT column_name, aggregate_function(column_name)
FROM table_name
GROUP BY column_name
HAVING condition;

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3. GROUP BY와 HAVING의 기본 사용법

예제 1: 그룹별 총합 계산
판매 데이터를 분석하여 각 제품의 총 판매량을 구해 보겠습니다.

SELECT product_id, SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_data
GROUP BY product_id;

이 쿼리는 각 product_id별로 판매량(sales)을 합산하여 total_sales라는 별칭으로 반환합니다.

예제 2: 그룹별 조건 적용하기 (HAVING 사용)
전체 판매량이 1000 이상인 제품만 조회하려면 HAVING 절을 사용합니다.

SELECT product_id, SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_data
GROUP BY product_id
HAVING SUM(sales) >= 1000;

HAVING 절은 그룹별 집계 결과(SUM(sales))를 기준으로 조건을 필터링합니다.

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4. GROUP BY와 HAVING의 실무 활용 예제

예제 3: 고객별 평균 주문 금액 구하기
고객별로 주문의 평균 금액을 계산한 뒤, 평균 금액이 500 이상인 고객만 조회하는 예제입니다.

SELECT customer_id, AVG(order_amount) AS avg_order
FROM orders
GROUP BY customer_id
HAVING AVG(order_amount) >= 500;

이 쿼리는 customer_id를 기준으로 그룹화한 뒤, 각 고객의 평균 주문 금액(AVG(order_amount))이 500 이상인 그룹만 반환합니다.

예제 4: 도시별 주문 건수 분석
특정 기간 동안 도시별로 발생한 주문 건수를 계산하고, 주문 건수가 50건 이상인 도시만 필터링합니다.

SELECT city, COUNT(*) AS order_count
FROM orders
WHERE order_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-12-31'
GROUP BY city
HAVING COUNT(*) >= 50;

이 쿼리는 city를 기준으로 그룹화하고, 주문 건수가 50건 이상인 도시를 반환합니다.

예제 5: 카테고리별 최고 매출 제품 분석
각 카테고리에서 매출이 가장 높은 제품의 정보를 가져오는 예제입니다.

SELECT category_id, product_id, MAX(sales) AS max_sales
FROM products
GROUP BY category_id, product_id
HAVING MAX(sales) > 10000;

여기서는 category_id와 product_id로 그룹화한 뒤, 매출(sales)이 10,000 이상인 그룹을 필터링합니다.

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5. GROUP BY와 HAVING 사용 시 주의사항

1. SELECT 문과 GROUP BY의 컬럼 일치
   GROUP BY에서 지정하지 않은 컬럼은 SELECT 절에 사용할 수 없습니다. 예외적으로 집계 함수로 묶인 컬럼만 허용됩니다.
2. -- 오류 발생 SELECT product_id, sales FROM sales_data GROUP BY product_id;
3. HAVING과 WHERE의 차이점
   WHERE는 GROUP BY 이전에 데이터 행에 필터를 적용하고, HAVING은 GROUP BY 이후에 그룹에 필터를 적용합니다.
4. SELECT product_id, SUM(sales) FROM sales_data WHERE sales > 100 -- 각 행에 조건 적용 GROUP BY product_id HAVING SUM(sales) > 1000; -- 그룹에 조건 적용
5. 성능 최적화
   HAVING 절은 GROUP BY 후에 조건을 적용하므로, 데이터 양이 많을수록 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 가능하면 WHERE 절로 데이터를 먼저 필터링하는 것이 좋습니다.

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6. 결론

GROUP BY와 HAVING은 데이터를 그룹화하고 필터링하여 유의미한 정보를 도출하는 데 매우 유용한 도구입니다. 실무에서 이 두 절을 적절히 활용하면 데이터 분석의 효율성과 정확성을 높일 수 있습니다. 이 글에서 소개한 예제를 바탕으로 데이터 집계 쿼리를 작성하며, 데이터베이스 분석에 한 걸음 더 다가가 보세요!