[DBMS]MariaDB의 GROUP BY 구문: 데이터를 그룹화하여 효율적으로 분석하기

GROUP BY 구문은 데이터를 그룹화하여 특정 기준에 따라 집계할 수 있는 강력한 도구입니다. 이번 글에서는 마리아 DB의 GROUP BY 구문을 소개하고, 그 활용법과 중요성에 대해 알아보겠습니다.

≣ 목차

• GROUP BY 구문의 기본 개념📘
• GROUP BY 구문의 활용💡
• GROUP BY와 집계 함수📈
• GROUP BY의 활용 사례💼
• 주의할 점과 최적화 팁⚠️
• 핵심 내용👀

GROUP BY 구문의 기본 개념📘

GROUP BY 구문은 데이터를 특정 열 또는 열의 조합에 따라 그룹화하는 데 사용됩니다. 이를 통해 데이터를 세분화하고 집계할 수 있습니다. 예를 들어, 주문 데이터에서 지역별 판매량을 구하거나, 고객별로 구매한 상품 수를 파악하는 등의 작업에 유용합니다.

GROUP BY 구문의 활용💡

기본적인 GROUP BY 구문은 다음과 같이 작성됩니다.

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

여기서 column_name은 그룹화할 열을, aggregate_function은 그룹화된 데이터에 대해 적용할 집계 함수를 의미합니다. 이를 통해 데이터를 그룹화하고 집계할 수 있습니다.

GROUP BY와 집계 함수📈

GROUP BY와 집계 함수는 데이터베이스에서 중요한 역할을 합니다. 이들을 함께 사용하여 데이터를 그룹화하고 필요한 통계량을 계산할 수 있습니다. 주요한 집계 함수에는 다음과 같은 것들이 있습니다.

1. COUNT: 그룹 내의 행 수를 세는 함수입니다. 주로 특정 열의 개수를 세는 데 사용됩니다.
2. SUM: 그룹 내의 열의 합계를 계산하는 함수입니다. 예를 들어, 매출 데이터에서 매출액의 총 합을 구할 때 사용됩니다.
3. AVG: 그룹 내의 열의 평균값을 계산하는 함수입니다. 평균 주문 가격이나 평균 고객 만족도 등을 계산할 때 유용합니다.
4. MIN/MAX: 그룹 내의 열에서 가장 작은 값 또는 가장 큰 값이 무엇인지를 찾는 함수입니다. 최소 주문 금액이나 최고 매출액 등을 파악할 때 사용됩니다.

사용 예시

아래는 간단한 GROUP BY와 집계 함수의 사용 예시입니다.

-- 주문 데이터에서 지역별 주문 수 세기
SELECT `region`, COUNT(*) AS `order_count`
FROM `orders`
GROUP BY `region`;

-- 제품 데이터에서 카테고리별 평균 가격 계산
SELECT `category`, AVG(`price`) AS `avg_price`
FROM `products`
GROUP BY `category`;

GROUP BY의 활용 사례💼

예제 데이터

sales 테이블

region	sales_amount
East	1500
West	2200
North	1800
South	2000
East	1200
West	2500
North	1600
South	1900

products 테이블

category	price
Electronics	1000
Electronics	1200
Clothing	50
Clothing	80
Books	20
Books	25

orders 테이블

order_date	total_amount
2024-01-05	300
2024-01-10	500
2024-02-15	700
2024-02-20	450
2024-03-03	600
2024-03-08	350

customers 테이블

customer_id	age
1	28
2	35
3	19
4	42
5	50
6	22

---

쿼리 및 결과

1. 지역별 판매량 분석

SELECT `region`, SUM(`sales_amount`) AS `total_sales`
FROM `sales`
GROUP BY `region`;

region	total_sales
East	2700
West	4700
North	3400
South	3900

2. 카테고리별 평균 가격 분석

SELECT `category`, AVG(`price`) AS `avg_price`
FROM `products`
GROUP BY `category`;

category	avg_price
Electronics	1100
Clothing	65
Books	22.5

3. 월별 주문량 분석

SELECT MONTH(`order_date`) AS `month`, COUNT(*) AS `total_orders`
FROM `orders`
GROUP BY MONTH(`order_date`);

month	total_orders
1	2
2	2
3	2

4. 고객 세분화

SELECT CASE 
            WHEN `age` <= 25 THEN 'Youth'
            WHEN `age` BETWEEN 26 AND 40 THEN 'Adult'
            ELSE 'Senior'
        END AS `customer_segment`,
        COUNT(*) AS `total_customers`
FROM `customers`
GROUP BY `customer_segment`;

customer_segment	total_customers
Youth	2
Adult	3
Senior	1

주의할 점과 최적화 팁⚠️

주의할 점

1. 인덱싱: GROUP BY를 사용하는 열에 적절한 인덱스를 설정하는 것이 중요합니다. 인덱스를 통해 데이터베이스가 그룹화된 데이터를 빠르게 찾을 수 있어 성능을 향상할 수 있습니다.
2. GROUP BY의 순서: GROUP BY 구문은 일반적으로 WHERE 절 다음에 오며, ORDER BY 절 이전에 위치합니다. 이 순서를 지키지 않으면 오류가 발생할 수 있습니다.
3. 집계 함수 사용: GROUP BY와 함께 집계 함수를 사용할 때는 주의해야 합니다. 집계 함수를 사용할 열이나 그룹화할 열을 명확하게 지정해야 합니다.
4. NULL 값 처리: GROUP BY는 NULL 값을 그룹화할 수 있습니다. 따라서 NULL 값을 어떻게 처리할지에 대한 전략을 세워야 합니다.

최적화 팁

1. 데이터 양 제한: 가능한 경우 GROUP BY를 사용하기 전에 데이터 양을 제한하는 것이 좋습니다. WHERE 절을 사용하여 필요한 데이터를 먼저 필터링하고 그 다음에 GROUP BY를 적용합니다.
2. 병렬 처리 활용: 데이터베이스 시스템이 병렬 처리를 지원하는 경우, GROUP BY 연산을 병렬로 처리할 수 있습니다. 이를 활용하여 쿼리의 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.
3. 적절한 데이터 유형 사용: 그룹화할 열의 데이터 유형을 적절하게 선택하는 것이 중요합니다. 가능한 경우 문자열보다는 숫자형 데이터를 그룹화하는 것이 성능에 더 유리합니다.
4. 하위 쿼리 사용 최소화: GROUP BY를 사용할 때 하위 쿼리를 사용하는 것보다 가능한 한 하나의 쿼리로 작성하는 것이 성능에 더 유리합니다.

핵심 내용👀