집계 함수
1. 집계 함수란?
집계 함수(Aggregate Functions)는 여러 행을 그룹화하여 하나의 값을 반환하는 함수입니다. 이 함수들은 주로 데이터를 요약하거나 통계를 계산할 때 사용됩니다. 집계 함수는 대량의 데이터를 분석하는 데 매우 유용하며, 일반적으로 GROUP BY 절과 함께 사용됩니다.
집계 함수는 매출 분석, 재고 관리, 고객 통계, 성과 측정 등 비즈니스 인텔리전스(BI)의 핵심 도구입니다.
1.1 COUNT()
COUNT() 함수는 주어진 조건에 맞는 행의 개수를 반환합니다. 데이터의 행 수를 셀 때 매우 유용합니다.
COUNT 함수의 종류:
COUNT(*): NULL을 포함한 모든 행의 개수COUNT(컬럼명): 해당 컬럼에서 NULL을 제외한 행의 개수COUNT(DISTINCT 컬럼명): 중복을 제거한 고유값의 개수
활용 사례:
- 전체 데이터 개수 파악
- 조건에 맞는 레코드 수 집계
- 중복 제거 후 고유값 개수 확인
-- 전체 상품 개수
SELECT COUNT(*) AS total_rows FROM 상품;
-- NULL이 아닌 가격 정보 개수
SELECT COUNT(가격) AS price_count FROM 상품;
-- 고유한 카테고리 개수
SELECT COUNT(DISTINCT 카테고리ID) AS category_count FROM 상품;
-- 실무 예제: 오늘 주문 건수
SELECT COUNT(*) AS 오늘주문수
FROM 주문
WHERE DATE(주문날짜) = CURRENT_DATE;
1.2 SUM()
SUM() 함수는 특정 열의 모든 값을 더한 결과를 반환합니다. 주로 숫자 데이터를 집계할 때 사용되며, NULL 값은 자동으로 무시됩니다.
활용 사례:
- 총 매출액 계산
- 재고 수량 합계
- 총 비용 산출
-- 전체 상품 가격 합계
SELECT SUM(가격) AS total_price FROM 상품;
-- 실무 예제: 카테고리별 총 재고 가치
SELECT
카테고리ID,
SUM(가격 * 재고수량) AS 총재고가치
FROM 상품
GROUP BY 카테고리ID;
-- 월별 매출 합계
SELECT
STRFTIME('%Y-%m', 주문날짜) AS 년월,
SUM(총액) AS 월매출
FROM 주문
GROUP BY STRFTIME('%Y-%m', 주문날짜)
ORDER BY 년월;
1.3 AVG()
AVG() 함수는 특정 열의 평균 값을 계산하여 반환합니다. 데이터의 중심 경향을 파악할 때 사용됩니다.
활용 사례:
- 평균 가격 계산
- 평균 매출 분석
- 평균 평점 산출
-- 상품 평균 가격
SELECT AVG(가격) AS average_price FROM 상품;
-- 실무 예제: 카테고리별 평균 가격
SELECT
카테고리ID,
COUNT(*) AS 상품수,
ROUND(AVG(가격), 0) AS 평균가격,
MIN(가격) AS 최저가,
MAX(가격) AS 최고가
FROM 상품
GROUP BY 카테고리ID
ORDER BY 평균가격 DESC;
-- 고객별 평균 주문 금액
SELECT
고객ID,
COUNT(*) AS 주문수,
ROUND(AVG(총액), 0) AS 평균주문금액
FROM 주문
GROUP BY 고객ID
HAVING COUNT(*) >= 3;
1.4 MIN(), MAX()
MIN() 함수는 특정 열에서 가장 작은 값을 반환하고, MAX() 함수는 가장 큰 값을 반환합니다. 숫자뿐만 아니라 문자열, 날짜에도 사용 가능합니다.
활용 사례:
- 최저가/최고가 상품 찾기
- 가장 오래된/최근 날짜 조회
- 범위 확인
-- 최저가와 최고가
SELECT
MIN(가격) AS min_price,
MAX(가격) AS max_price
FROM 상품;
-- 실무 예제: 가격 범위와 가격 차이
SELECT
MIN(가격) AS 최저가,
MAX(가격) AS 최고가,
MAX(가격) - MIN(가격) AS 가격차이,
ROUND(AVG(가격), 0) AS 평균가
FROM 상품;
-- 날짜 범위 확인
SELECT
MIN(주문날짜) AS 첫주문일,
MAX(주문날짜) AS 최근주문일,
ROUND(JULIANDAY(MAX(주문날짜)) - JULIANDAY(MIN(주문날짜))) AS 운영일수
FROM 주문;
1.5 GROUP BY
GROUP BY 절은 데이터를 그룹화하여 집계 함수와 함께 사용됩니다. 특정 컬럼의 값을 기준으로 행들을 그룹으로 묶어 각 그룹별로 집계를 수행합니다.
활용 사례:
- 카테고리별 통계
- 기간별 매출 분석
- 지역별 집계
- 부서별 인원 현황
-- 기본 사용: 카테고리별 상품 개수
SELECT
카테고리ID,
COUNT(*) AS category_count
FROM 상품
GROUP BY 카테고리ID;
-- 실무 예제: 카테고리별 종합 통계
SELECT
카테고리ID,
COUNT(*) AS 상품수,
SUM(재고수량) AS 총재고,
ROUND(AVG(가격), 0) AS 평균가격,
MIN(가격) AS 최저가,
MAX(가격) AS 최고가
FROM 상품
GROUP BY 카테고리ID
ORDER BY 상품수 DESC;
-- 월별 주문 통계
SELECT
STRFTIME('%Y-%m', 주문날짜) AS 년월,
COUNT(*) AS 주문건수,
COUNT(DISTINCT 고객ID) AS 주문고객수,
SUM(총액) AS 총매출,
ROUND(AVG(총액), 0) AS 평균주문금액
FROM 주문
GROUP BY STRFTIME('%Y-%m', 주문날짜)
ORDER BY 년월 DESC;
1.6 HAVING
HAVING 절은 GROUP BY 결과에 대한 조건을 설정할 때 사용됩니다. WHERE 절은 그룹화 전 행을 필터링하고, HAVING 절은 그룹화 후 집계 결과를 필터링합니다.
WHERE vs HAVING:
- WHERE: 개별 행에 대한 조건 (그룹화 전)
- HAVING: 그룹 집계 결과에 대한 조건 (그룹화 후)
-- 기본 사용: 상품이 5개 이상인 카테고리만 조회
SELECT
카테고리ID,
COUNT(*) AS category_count
FROM 상품
GROUP BY 카테고리ID
HAVING COUNT(*) >= 5;
-- 실무 예제: 평균 가격이 10000원 이상인 카테고리
SELECT
카테고리ID,
COUNT(*) AS 상품수,
ROUND(AVG(가격), 0) AS 평균가격,
SUM(재고수량) AS 총재고
FROM 상품
GROUP BY 카테고리ID
HAVING AVG(가격) >= 10000
ORDER BY 평균가격 DESC;
-- WHERE와 HAVING 함께 사용
SELECT
STRFTIME('%Y-%m', 주문날짜) AS 년월,
COUNT(*) AS 주문건수,
SUM(총액) AS 총매출
FROM 주문
WHERE 주문날짜 >= DATE('now', '-6 months') -- 최근 6개월 데이터만
GROUP BY STRFTIME('%Y-%m', 주문날짜)
HAVING SUM(총액) >= 1000000 -- 월 매출 100만원 이상만
ORDER BY 년월 DESC;
-- 충성 고객 찾기 (3회 이상 주문, 평균 주문금액 5만원 이상)
SELECT
고객ID,
COUNT(*) AS 주문수,
ROUND(AVG(총액), 0) AS 평균주문금액,
SUM(총액) AS 총구매금액
FROM 주문
GROUP BY 고객ID
HAVING COUNT(*) >= 3 AND AVG(총액) >= 50000
ORDER BY 총구매금액 DESC;
마무리
집계 함수는 대량의 데이터를 효과적으로 요약하고 분석하는 핵심 도구입니다. GROUP BY와 HAVING을 함께 활용하면 복잡한 비즈니스 질문에 대한 답을 SQL 쿼리로 얻을 수 있습니다.
집계 함수 활용 팁:
- NULL 값 처리에 주의하세요 (COUNT를 제외한 함수는 NULL 무시)
- GROUP BY에 명시한 컬럼만 SELECT에서 개별적으로 조회 가능
- 집계 함수를 중첩해서 사용할 수 없음 (서브쿼리 활용)
- 성능을 위해 필요한 그룹만 HAVING으로 필터링
다음 장에서는 여러 테이블을 결합하는 JOIN에 대해 알아보겠습니다.