SQL 활용 GROUP 함수와 테이블 연결 기법

안녕하세요! SQL에서 데이터를 분석하고 활용하는 중요한 방법 중 하나는 다양한 GROUP 함수를 사용하는 것입니다.

이번 글에서는 ROLLUP, CUBE, GROUPING SETS와 같은 고급 그룹 함수들을 중심으로 설명하고, 테이블을 연결하는 기본적인 원칙에 대해서도 다뤄 보았습니다.
그리고 간략하게 JOIN에 대해서도 정리했는데 더 자세한 내용은 다음 글에서 구체적으로 소개하겠습니다.
이 내용을 잘 이해하고 활용하여 복잡한 데이터 분석과 집계 작업을 손쉽게 수행하시는데 도움이 되었으면 합니다.

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1. GROUP 함수 개요

GROUP 함수는 데이터를 집계하는데 매우 유용한 도구다. 특히 ROLLUP, CUBE, GROUPING SETS와 같은 함수는 여러 기준으로 데이터를 그룹화하고 그 결과를 보다 직관적으로 파악하는데 도움을 준다. 다음은 각 함수의 기능과 사용 예시다.

 

1-1. ROLLUP

• **ROLLUP**은 부분합계와 전체 합계를 포함한 다양한 집계 결과를 생성하는 데 사용된다.
• 인수의 순서에 영향을 받으며, 앞에 있는 인수부터 집계가 이루어진다.
• 예시:

GROUP BY ROLLUP(성별, 연령);

• GROUP BY 성별, 연령: 성별과 연령별로 합계를 계산한다.
• GROUP BY ROLLUP(성별, 연령): 성별 x 연령별 합계, 성별별 합계, 전체 합계를 포함한다.

1-2. CUBE

• **CUBE**는 모든 가능한 조합에 대해 집계를 수행하며, 인수의 순서에 영향을 받지 않는다.
• 다양한 집계 결과를 생성하여 데이터를 보다 다각도로 분석할 수 있게 한다.
• 예시:

GROUP BY CUBE(성별, 연령);

• GROUP BY CUBE(성별, 연령): 성별 x 연령별 합계, 성별별 합계, 연령별 합계, 전체 합계를 포함한다.
• 이는 **GROUP BY GROUPING SETS (성별, 연령, (성별, 연령), ())**과 동일한 결과를 제공한다.
• ()는 전체 집계를 의미하며, NULL로 표시된다.

1-3. GROUPING SETS

• **GROUPING SETS**는 괄호로 묶인 집합에 대해 별도의 집계를 정의하는 기능을 제공한다.
• 다른 GROUP 함수들과 달리 부분 집계만 수행하고 전체 합계를 생성하지 않는다.
• 예시:

GROUP BY GROUPING SETS(성별, 연령);

• 성별별 합계와 연령별 합계를 별도로 계산하며, 전체 합계는 출력되지 않는다.

1-4. GROUPING 함수

• GROUPING 함수는 그룹화된 결과에서 소계나 합계와 같은 집계 여부를 나타낸다.
• 집계된 값에는 1을, 그렇지 않은 경우에는 0을 반환한다.

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2. 테이블 연결과 JOIN 기법

데이터베이스에서 두 테이블을 연결해야 할 때는 다음과 같은 사항을 고려해야 한다.

 

2-1. JOIN을 위한 조건

• 동일한 컬럼 찾기: 두 테이블을 연결하기 위해서는 동일한 컬럼이 필요하다. 이러한 컬럼을 기준으로 데이터를 결합해야 원하는 정보를 정확히 도출할 수 있다.
• 레코드를 식별할 수 있는 컬럼: 테이블을 연결할 때는 데이터를 고유하게 식별할 수 있는 **컬럼(PK 또는 FK)**을 사용해야 한다.
  • PK(Primary Key): 테이블에서 각 레코드를 고유하게 식별하는 컬럼이다.
  • FK(Foreign Key): 다른 테이블의 PK를 참조하여 두 테이블 간의 관계를 나타내는 컬럼이다.

2-2. JOIN의 유형

 

테이블을 결합하는 방법에는 여러 가지가 있으며, 이 중 대표적인 JOIN 유형은 다음과 같다.

• INNER JOIN: 두 테이블의 공통된 데이터만을 반환한다.

SELECT *
FROM 테이블A
INNER JOIN 테이블B ON 테이블A.컬럼명 = 테이블B.컬럼명;

• LEFT JOIN: 왼쪽 테이블의 모든 데이터와 일치하는 오른쪽 테이블의 데이터를 반환하며, 일치하지 않는 데이터는 NULL로 표시된다.

SELECT *
FROM 테이블A
LEFT JOIN 테이블B ON 테이블A.컬럼명 = 테이블B.컬럼명;

• RIGHT JOIN: 오른쪽 테이블의 모든 데이터와 일치하는 왼쪽 테이블의 데이터를 반환하며, 일치하지 않는 데이터는 NULL로 표시된다.
• FULL OUTER JOIN: 양쪽 테이블의 모든 데이터를 반환하며, 일치하지 않는 데이터는 NULL로 표시된다.

SELECT *
FROM 테이블A
FULL OUTER JOIN 테이블B ON 테이블A.컬럼명 = 테이블B.컬럼명;

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3. GROUP 함수의 활용 사례

• 매출 분석: 특정 제품의 매출 데이터를 ROLLUP을 통해 월별, 분기별, 연도별로 집계하여 전체 매출의 추이를 파악할 수 있다.
• 인구 통계 분석: CUBE 함수를 사용해 성별, 연령별 데이터를 결합하여 다양한 조합으로 인구 통계 데이터를 분석할 수 있다.
• 직원 성과 분석: 부서별 또는 개인별 성과를 GROUPING SETS로 각각 집계하여 비교 분석할 수 있다.

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혹시 이해가 어려우시다면, 이전 글을 먼저 참고해보시면 좋을 것 같습니다.

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