SQL 전문가 가이드 (2013년)
GROUP BY, HAVING 절 0 0 99,999+

by 구루비스터디 GROUP BY HAVING DISTINCT [2013.09.01]


  1. 1. 집계 함수(Aggregate Function)
  2. 2. GROUP BY 절
  3. 3. HAVING 절
  4. 4. CASE 표현을 활용한 월별 데이터 집계
  5. 5. 집계 함수와 NULL


1. 집계 함수(Aggregate Function)

  • 여러 행들의 그룹이 모여서 그룹당 단 하나의 결과를 돌려주는 다중행 함수 중 집계 함수(Aggregate Function)의 특성은 다음과 같다.
    • 여러 행들의 그룹이 모여서 그룹당 단 하나의 결과를 돌려주는 함수
    • GROUP BY 절은 행들을 소그룹화 한다.
  • SELECT 절, HAVING 절, ORDER BY 절에 사용할 수 있다.


집계 함수명 ( DISTINCT 칼럼이나 표현식 )


  • ALL : Default 옵션이므로 생략 가능함
  • DISTINCT : 같은 값을 하나의 데이터로 간주할 때 사용하는 옵션임


  • 자주 사용되는 주요 집계 함수들은 다음과 같다.


  • 예) 전체 테이블 집계(GROUP BY 생략)

 SELECT COUNT(*)             "전체 행수"  
      , COUNT(HEIGHT)        "키 건수"  
      , MAX(HEIGHT)          "최대키"  
      , MIN(HEIGHT)          "최소키"  
      , ROUND(AVG(HEIGHT),2) "평균키"  
   FROM PLAYER; 


2. GROUP BY 절

  • WHERE 절을 통해 조건에 맞는 데이터를 조회했지만 테이블에 1차적으로 존재하는 데이터 이외의 정보, 예를 들면 각 팀별로 선수가 몇 명인지, 선수들의 평균 신장과 몸무게가 얼마나 되는지, 또는 각 팀에서 가장 큰 키의 선수가 누구인지 등의 2차 가공 정보도 필요하다.


  • 형식
  
 SELECT  [DISTINCT] 칼럼명  [ALIAS명]  
 FROM 테이블명  
  [WHERE 조건식 ]  
  [GROUP BY 칼럼(Column)이나 표현식]  
  [HAVING 그룹조건식];


GROUP BY 절과 HAVING 절의 특징
  • GROUP BY 절을 통해 소그룹별 기준을 정한 후, SELECT 절에 집계 함수를 사용
  • 집계 함수의 통계 정보는 NULL 값을 가진 행을 제외하고 수행한다.
  • GROUP BY 절에서는 SELECT 절과는 달리 ALIAS 명을 사용불가
  • 집계 함수는 WHERE 절에는 올 수 없다. (집계 함수를 사용할 수 있는 GROUP BY 절보다 WHERE 절이 먼저 수행)
  • WHERE 절은 전체 데이터를 GROUP으로 나누기 전에 행들을 미리 제거시킨다.
  • HAVING 절은 GROUP BY 절의 기준 항목이나 소그룹의 집계 함수를 이용한 조건을 표시할 수 있다.
  • GROUP BY 절에 의한 소그룹별로 만들어진 집계 데이터 중, HAVING 절에서 제한 조건을 두어 조건을 만족하는 내용만 출력한다.
  • HAVING 절은 일반적으로 GROUP BY 절 뒤에 위치한다.


  • 일부 데이터베이스의 과거 버전에서 GROUP BY 절에 명시된 칼럼의 순서대로 오름차순 정렬을 자동으로 정렬(비공식적인 지원이었음)하는 경우가 있었으나, 원칙적으로 관계형 데이터베이스 환경에서는 ORDER BY 절을 명시해야 데이터 정렬이 수행된다.
  • ANSI/ISO 기준에서도 데이터 정렬에 대한 내용은 ORDER BY 절에서만 언급되어있지, GROUP BY 절에는 언급되어 있지 않다.


  • 예) 잘못된 쿼리-수정전

 SELECT POSITION             포지션  
      , COUNT(*)             인원수  
      , COUNT(HEIGHT)        키대상  
      , MAX(HEIGHT)          최대키  
      ,  MIN(HEIGHT)         최소키  
      , ROUND(AVG(HEIGHT),2) 평균키  
   FROM PLAYER  
 
  • 결과) 오류: ERROR: 단일 그룹의 집계 함수가 아니다.
  • GROUP BY 절에서 그룹 단위를 표시해 주어야 SELECT 절에서 그룹 단위의 칼럼과 집계 함수를 사용할 수 있다.
  • 그렇지 않으면 예제와 같이 에러를 발생하게 된다.


  • 예) 잘못된쿼리-수정 후

 SELECT POSITION             포지션  
      , COUNT(*)             인원수  
      , COUNT(HEIGHT)        키대상  
      , MAX(HEIGHT)          최대키  
      , MIN(HEIGHT)          최소키 
      , ROUND(AVG(HEIGHT),2) 평균키  
   FROM PLAYER  
  GROUP BY POSITION;   

  • ORDER BY 절이 없기때문에 포지션으로 정렬되지 않았지만 포지션 별로 인워수, 키대상, 최대키, 최소키, 평균키에 대한 그룹 내용을 출력 하고 있다.


3. HAVING 절

  • 예) 잘못된쿼리-수정전

SELECT POSITION             포지션  
     , ROUND(AVG(HEIGHT),2) 평균키  
  FROM PLAYER  
 WHERE AVG(HEIGHT) >= 180          
 GROUP BY POSITION;   

* - - * 3행에 오류: ERROR: 집계 함수는 허가되지 않는다.*  


  • 위의 쿼리를 보면 POSITION 별로 평큔키가 180 이상인 사람에 대해서 출력을 하기 위해 작성 하였으나 WHERE 절에서는 집계 함수는 허가 되지 않는다.
  • 그 이유는 먼저 WHERE 절의 조건절이 먼저 적용이 된 후 GROUP 절이 실행이 되므로 WHERE절에 있는 집계 함수는 사용 할 수 없게 된다.이때는 HAVING 절에서 집계 함수에 조건을 작성 하면 된다.


  • 예) 잘못된쿼리-수정후

SELECT POSITION             포지션  
     , ROUND(AVG(HEIGHT),2) 평균키  
  FROM PLAYER  
 GROUP BY POSITION;  
HAVING AVG(HEIGHT) >= 180  


  • 만일 위의 쿼리에서 GROUP BY 와 HAVING 절의 순서를 바꾼다면?
  • GROUP BY 절과 HAVING 절의 순서를 바꾸어서 수행하더라도 문법 에러도 없고 결과물도 동일한 결과를 출력한다.
  • 그렇지만, SQL 내용을 보면, 포지션이란 소그룹으로 그룹핑(GROUPING)되어 통계 정보가 만들어지고, 이후 적용된 결과 값에 대한 HAVING 절의 제한 조건에 맞는 데이터만을 출력하는 것이므로 논리적으로 GROUP BY 절과 HAVING 절의 순서를 지키는 것을 권고한다.
  • (단 SQL SERVER는 반드시 GROUP BY 와 HAVING 절의 순서를 지켜야 한다)


4. CASE 표현을 활용한 월별 데이터 집계

  • 집계 함수(CASE( ))~GROUP BY" 기능은, 모델링의 제1정규화로 인해 반복되는 칼럼의 경우 구분 칼럼을 두고 여러 개의 레코드로 만들어진 집합을, 정해진 칼럼 수만큼 확장해서 집계 보고서를 만드는 유용한 기법이다.
  • 부서별로 월별 입사자의 평균 급여를 알고 싶다는 고객의 요구사항이 있는데, 입사 후 1년마다 급여 인상이나 보너스 지급과 같은 일정이 정기적으로 잡힌다면 업무적으로 중요한 정보가 될 수 있다.
  • STEP 1 월별 데이터를 추출하는 작업을 진행한다. 이 단계는 월별 정보가 있다면 생략 가능하다.

 SELECT ENAME, DEPTNO, EXTRACT(MONTH FROM HIREDATE) 입사월, SAL FROM EMP;    -- ORACLE  
 SELECT ENAME, DEPTNO, DATEPART(MONTH, HIREDATE)    입사월, SAL FROM EMP;    --SQL SERVER  
 SELECT ENAME, DEPTNO, MONTH(HIREDATE)              입사월, SAL FROM EMP;    --SQL SERVER


  • STEP 2 월별 데이터 구분

SELECT ENAME
     , DEPTNO
     , CASE MONTH WHEN   1 THEN SAL END M01
     , CASE MONTH WHEN   2 THEN SAL END M02
     , CASE MONTH WHEN   3 THEN SAL END M03
     , CASE MONTH WHEN   4 THEN SAL END M04
     , CASE MONTH WHEN   5 THEN SAL END M05
     , CASE MONTH WHEN   6 THEN SAL END M06
     , CASE MONTH WHEN   7 THEN SAL END M07
     , CASE MONTH WHEN   8 THEN SAL END M08
     , CASE MONTH WHEN   9 THEN SAL END M09
     , CASE MONTH WHEN  10 THEN SAL END M10
     , CASE MONTH WHEN  11 THEN SAL END M11
     , CASE MONTH WHEN 12 THEN SAL END M12  
  FROM 
     ( SELECT ENAME  
            , DEPTNO  
            , EXTRACT(MONTH FROM HIREDATE) MONTH  
            , SAL  
          FROM EMP  
     )
;


  • STEP3. 부서별 데이터 집계

SELECT DEPTNO,  
       AVG(CASE MONTH WHEN   1 THEN SAL END) M01,  
       AVG(CASE MONTH WHEN   2 THEN SAL END) M02,  
       AVG(CASE MONTH WHEN   3 THEN SAL END) M03,  
       AVG(CASE MONTH WHEN   4 THEN SAL END) M04,  
       AVG(CASE MONTH WHEN   5 THEN SAL END) M05,  
       AVG(CASE MONTH WHEN   6 THEN SAL END) M06,  
       AVG(CASE MONTH WHEN   7 THEN SAL END) M07,  
       AVG(CASE MONTH WHEN   8 THEN SAL END) M08,  
       AVG(CASE MONTH WHEN   9 THEN SAL END) M09,  
       AVG(CASE MONTH WHEN 10 THEN SAL END) M10,  
       AVG(CASE MONTH WHEN 11 THEN SAL END) M11,  
       AVG(CASE MONTH WHEN 12 THEN SAL END) M12  
 FROM 
    (
      SELECT ENAME  
           , DEPTNO  
           , EXTRACT(MONTH FROM HIREDATE) MONTH  
           , SAL  
        FROM EMP  
    )  
GROUP BY DEPTNO  


-- DECODE    
SELECT DEPTNO,  
       AVG(DECODE( MONTH ,   1 , SAL )) M01,  
       AVG(DECODE( MONTH ,   2 , SAL )) M02,  
       AVG(DECODE( MONTH ,   3 , SAL )) M03,  
       AVG(DECODE( MONTH ,   4 , SAL )) M04,  
       AVG(DECODE( MONTH ,   5 , SAL )) M05,  
       AVG(DECODE( MONTH ,   6 , SAL )) M06,  
       AVG(DECODE( MONTH ,   7 , SAL )) M07,  
       AVG(DECODE( MONTH ,   8 , SAL )) M08,  
       AVG(DECODE( MONTH ,   9 , SAL )) M09,  
       AVG(DECODE( MONTH , 10 , SAL )) M10,  
       AVG(DECODE( MONTH , 11 , SAL )) M11,  
       AVG(DECODE( MONTH , 12 , SAL )) M12  
 FROM
    (  
      SELECT DEPTNO  
           , EXTRACT(MONTH FROM HIREDATE) MONTH  
           , SAL  
        FROM EMP  
    )  
GROUP BY DEPTNO

  • *하나의 데이터에 여러 번 CASE 표현을 사용하고 집계 함수가 적용되므로 SQL 처리 성능 측면에서 나쁜 것이 아니냐는 생각을 할 수도 있지만, 같은 기능을 하는 리포트를 작성하기 위해 장문의 프로그램을 코딩 하는 것에 비해, 위의 방법을 사용 하면 복잡한 프로그램이 아닌 하나의 SQL 문장으로 처리 가능하므로 DBMS 자원 활용이나 처리 속도에서 훨씬 효율적이다.
  • 데이터의 건수가 많아질수록 처리 속도의 차이는 더 크질 수 있다. 개발자들은 가능한 하나의 SQL 문장으로 비즈니스적인 요구 사항을 처리할 수 있도록 노력해야 한다.


5. 집계 함수와 NULL

  • 리포트의 빈칸을 NULL이 아닌 ZERO로 표현하기 위해 NVL(Oracle)/ISNULL(SQL Server) 함수를 사용하는 경우가 많은데, 다중 행 함수를 사용하는 경우는 오히려 불필요한 부하가 발생하므로 굳이 NVL 함수를 다중 행 함수 안에 사용할 필요가 없다.
  • 다중 행 함수는 입력 값으로 전체 건수가 NULL 값인 경우만 함수의 결과가 NULL이 나오고 전체 건수 중에서 일부만 NULL인 경우는 NULL인 행을 다중 행 함수의 대상에서 제외한다.
  • SUM(CASE MONTH WHEN 1 THEN SAL ELSE 0 END)처럼 ELSE 절에서 0(Zero)을 지정하면 불필요하게 0이 SUM 연산에 사용되므로 자원의 사용이 많아진다.
  • 하나가 Oracle의 SUM(NVL(SAL,0)), SQL Server의 SUM(ISNULL (SAL,0)) 연산이다. 개별 데이터의 급여(SAL)가 NULL인 경우는 NULL의 특성으로 자동적으로 SUM 연산에서 빠지는 데, 불필요하게 NVL/ISNULL 함수를 사용해 0(Zero)으로 변환시켜 데이터 건수만큼의 연산이 일어나게 하는 것은 시스템의 자원을 낭비하는 일이다.


  • 예제) SIMPLE_CASE_EXPRESSION 조건

 SELECT TEAM_ID  
      , NVL(SUM(CASE POSITION WHEN 'FW' THEN 1 ELSE 0 END),0) FW  -- 불필요한 연산이 일어남  
        -- SUM은 NULL을 제외 하고 합산 하므로 SUM안이 아닌 밖에 NVL를 사용 하여 건수들 만큼 자원의 낭비를 줄임  
      , NVL(SUM(CASE POSITION WHEN 'MF' THEN 1 END),0) MF    
        -- SQL  SERVER로 변경 하고자 할 경우 ISNULL(SUM(CASE POSITION WHEN 'DF' THEN 1 END),0) DF
      , NVL(SUM(CASE POSITION WHEN 'DF' THEN 1 END),0) DF      
        -- SEARCHED_CASE_EXPRESSION 표현 NVL(SUM(CASE POSITION = 'GK' THEN 1 END),0)  GK  
      , NVL(SUM(CASE POSITION WHEN 'GK' THEN 1 END),0) GK  
      , COUNT(*)   SUM  
   FROM PLAYER  
  GROUP BY TEAM_ID;

"구루비 데이터베이스 스터디모임" 에서 2013년에 "SQL 전문가 가이드" 도서를 스터디하면서 정리한 내용 입니다.

- 강좌 URL : http://www.gurubee.net/lecture/2373

- 구루비 강좌는 개인의 학습용으로만 사용 할 수 있으며, 다른 웹 페이지에 게재할 경우에는 출처를 꼭 밝혀 주시면 고맙겠습니다.~^^

- 구루비 강좌는 서비스 제공을 위한 목적이나, 학원 홍보, 수익을 얻기 위한 용도로 사용 할 수 없습니다.

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