22강: 뷰

뷰(View)는 데이터베이스에 이름이 붙은 객체로 저장된 쿼리입니다. 뷰를 조회하는 방식은 테이블 조회와 동일하지만, 내부적으로는 쿼리가 매번 실행됩니다. 뷰는 복잡한 쿼리를 단순화하고, 일관된 비즈니스 로직을 강제하며, 원시 테이블의 세부 내용을 숨겨 보안 계층을 제공합니다.

flowchart LR subgraph "Physical Tables" T1["customers"] T2["orders"] T3["order_items"] end subgraph "View (virtual)" V["v_customer_summary\n= stored query"] end T1 --> V T2 --> V T3 --> V V --> Q["SELECT * FROM\nv_customer_summary\nWHERE ..."]

뷰는 저장된 쿼리입니다. 물리적 테이블이 아니라 실행할 때마다 원본 테이블에서 데이터를 가져옵니다.

실무에서 뷰를 사용하는 대표적인 시나리오:

복잡한 쿼리 단순화: 4~5개 테이블 JOIN을 뷰로 만들어 SELECT * FROM v_summary로 간편 조회
보안 계층: 민감 칼럼(비밀번호, 주민번호)을 제외한 뷰만 분석팀에 제공
일관된 비즈니스 로직: "활성 고객"의 정의를 뷰 하나에 정의하면 모든 쿼리에서 동일 기준 적용
레거시 호환: 테이블 구조를 변경해도 뷰 이름을 유지하면 기존 쿼리가 깨지지 않음

TechShop 데이터베이스에는 18개의 뷰가 미리 설치되어 있습니다. 이 강의에서는 뷰를 조회하고, 새로 만들고, 관리하는 방법을 배웁니다.

이미 알고 계신다면

뷰(CREATE VIEW, DROP VIEW)에 익숙하다면 23강: 인덱스으로 건너뛰세요.

뷰 생성

CREATE VIEW view_name AS
SELECT ...;

생성 후에는 테이블처럼 조회할 수 있습니다:

SELECT * FROM view_name WHERE ...;

쇼핑몰 기본 제공 뷰

이 데이터베이스에는 18개의 뷰가 미리 제공됩니다. 다음 쿼리로 목록을 확인하세요:

SQLiteMySQLPostgreSQL

-- 데이터베이스의 모든 뷰 목록
SELECT name, sql
FROM sqlite_master
WHERE type = 'view'
ORDER BY name;

-- 데이터베이스의 모든 뷰 목록
SELECT TABLE_NAME, VIEW_DEFINITION
FROM INFORMATION_SCHEMA.VIEWS
WHERE TABLE_SCHEMA = DATABASE()
ORDER BY TABLE_NAME;

-- 데이터베이스의 모든 뷰 목록
SELECT viewname, definition
FROM pg_views
WHERE schemaname = 'public'
ORDER BY viewname;

주요 뷰 목록:

뷰	설명
`v_order_summary`	고객명과 결제수단이 포함된 주문 정보
`v_product_sales`	상품별 판매 수량, 매출, 리뷰 통계
`v_customer_stats`	고객별 주문 수, LTV, 평균 주문 금액
`v_monthly_revenue`	월별 매출 및 주문 수
`v_category_performance`	카테고리별 매출 및 판매 수량
`v_top_customers`	LTV 기준 상위 100명 고객
`v_inventory_status`	재고 수준 분류를 포함한 상품 정보
## 뷰 조회하기

-- v_order_summary를 테이블처럼 사용
SELECT customer_name, order_number, total_amount, payment_method
FROM v_order_summary
WHERE order_status = 'confirmed'
  AND ordered_at LIKE '2024-12%'
ORDER BY total_amount DESC
LIMIT 5;

결과 (예시):

customer_name	order_number	total_amount	payment_method
최수아	ORD-20241231-09842	2349.00	card
박지훈	ORD-20241228-09831	1899.00	card
이지은	ORD-20241226-09820	1299.99	kakao_pay
...

-- 기본 제공 뷰로 월별 매출 추이 확인
SELECT year_month, revenue, order_count
FROM v_monthly_revenue
WHERE year_month BETWEEN '2022-01' AND '2024-12'
ORDER BY year_month;

-- 뷰로 재고 현황 확인
SELECT product_name, price, stock_qty, stock_status
FROM v_inventory_status
WHERE stock_status IN ('품절', '재고 부족')
ORDER BY stock_qty ASC;

뷰 정의 확인하기

시스템 카탈로그를 사용하면 뷰의 SQL 정의를 살펴볼 수 있습니다:

SQLiteMySQLPostgreSQL

-- v_product_sales 뷰를 정의하는 SQL 확인
SELECT sql
FROM sqlite_master
WHERE type = 'view'
  AND name = 'v_product_sales';

-- v_product_sales 뷰를 정의하는 SQL 확인
SELECT VIEW_DEFINITION
FROM INFORMATION_SCHEMA.VIEWS
WHERE TABLE_SCHEMA = DATABASE()
  AND TABLE_NAME = 'v_product_sales';

-- v_product_sales 뷰를 정의하는 SQL 확인
SELECT definition
FROM pg_views
WHERE schemaname = 'public'
  AND viewname = 'v_product_sales';

결과 (요약):

CREATE VIEW v_product_sales AS
SELECT
    p.id            AS product_id,
    p.name          AS product_name,
    cat.name        AS category,
    p.price,
    COALESCE(SUM(oi.quantity), 0)             AS units_sold,
    COALESCE(SUM(oi.quantity * oi.unit_price), 0) AS total_revenue,
    COUNT(DISTINCT r.id)                      AS review_count,
    ROUND(AVG(r.rating), 2)                   AS avg_rating
FROM products AS p
INNER JOIN categories AS cat ON p.category_id = cat.id
LEFT  JOIN order_items AS oi ON oi.product_id = p.id
LEFT  JOIN reviews     AS r  ON r.product_id  = p.id
GROUP BY p.id, p.name, cat.name, p.price

뷰 위에 뷰 만들기

-- 뷰를 일반 테이블처럼 필터링할 수 있음
SELECT *
FROM v_customer_stats
WHERE order_count >= 10
  AND avg_order_value > 500
ORDER BY lifetime_value DESC
LIMIT 10;

직접 뷰 만들기

-- 고객 서비스 대시보드용 뷰
CREATE VIEW v_cs_watchlist AS
SELECT
    c.id            AS customer_id,
    c.name,
    c.email,
    c.grade,
    COUNT(DISTINCT comp.id)  AS open_complaints,
    COUNT(DISTINCT r.id)     AS pending_returns,
    MAX(o.ordered_at)        AS last_order_date
FROM customers AS c
LEFT JOIN complaints AS comp ON comp.customer_id = c.id
    AND comp.status = 'open'
LEFT JOIN orders AS o ON o.customer_id = c.id
LEFT JOIN returns AS r ON r.order_id = o.id
    AND r.status = 'pending'
GROUP BY c.id, c.name, c.email, c.grade
HAVING open_complaints > 0 OR pending_returns > 0;

뷰 삭제

DROP VIEW IF EXISTS v_cs_watchlist;

구체화된 뷰 (Materialized View)

지금까지 배운 일반 뷰는 조회할 때마다 내부 쿼리가 실행됩니다. 구체화된 뷰(Materialized View)는 쿼리 결과를 물리적으로 저장하여, 복잡한 집계 쿼리의 조회 속도를 크게 향상시킵니다.

일반 뷰 vs 구체화된 뷰

항목	View	Materialized View
데이터 저장	아니오 (쿼리만 저장)	예 (결과 저장)
조회 속도	매번 쿼리 실행	미리 계산된 결과
데이터 신선도	항상 최신	REFRESH 필요
디스크 사용	없음	결과 크기만큼
인덱스 생성	불가	가능 (PostgreSQL)

장점: 복잡한 집계 쿼리를 미리 계산해 두므로 조회가 빠릅니다.

단점: 원본 데이터가 변경되어도 자동으로 반영되지 않습니다. 수동으로 갱신(REFRESH)해야 합니다.

DB별 지원

구체화된 뷰의 지원 수준은 데이터베이스마다 크게 다릅니다.

SQLiteMySQLPostgreSQL

SQLite는 구체화된 뷰를 지원하지 않습니다. 대안으로 CREATE TABLE ... AS SELECT(CTAS)로 테이블을 생성한 뒤, 갱신이 필요할 때 DROP + 재생성하는 방법을 사용합니다.

-- 월별 매출 요약 테이블 생성 (구체화된 뷰 대안)
CREATE TABLE mv_monthly_summary AS
SELECT
    STRFTIME('%Y-%m', o.ordered_at) AS year_month,
    COUNT(DISTINCT o.id)            AS order_count,
    SUM(oi.quantity * oi.unit_price) AS revenue
FROM orders AS o
INNER JOIN order_items AS oi ON oi.order_id = o.id
GROUP BY STRFTIME('%Y-%m', o.ordered_at);

-- 데이터 갱신이 필요할 때: DROP 후 재생성
DROP TABLE IF EXISTS mv_monthly_summary;
CREATE TABLE mv_monthly_summary AS
SELECT
    STRFTIME('%Y-%m', o.ordered_at) AS year_month,
    COUNT(DISTINCT o.id)            AS order_count,
    SUM(oi.quantity * oi.unit_price) AS revenue
FROM orders AS o
INNER JOIN order_items AS oi ON oi.order_id = o.id
GROUP BY STRFTIME('%Y-%m', o.ordered_at);

MySQL도 구체화된 뷰를 직접 지원하지 않습니다. CTAS로 테이블을 생성하고, 이벤트 스케줄러로 주기적으로 갱신하는 방법을 사용합니다.

-- 월별 매출 요약 테이블 생성 (구체화된 뷰 대안)
CREATE TABLE mv_monthly_summary AS
SELECT
    DATE_FORMAT(o.ordered_at, '%Y-%m') AS year_month,
    COUNT(DISTINCT o.id)               AS order_count,
    SUM(oi.quantity * oi.unit_price)    AS revenue
FROM orders AS o
INNER JOIN order_items AS oi ON oi.order_id = o.id
GROUP BY DATE_FORMAT(o.ordered_at, '%Y-%m');

-- 이벤트 스케줄러로 매일 새벽 갱신
CREATE EVENT refresh_monthly_summary
ON SCHEDULE EVERY 1 DAY
STARTS CURRENT_DATE + INTERVAL 3 HOUR
DO
BEGIN
    TRUNCATE TABLE mv_monthly_summary;
    INSERT INTO mv_monthly_summary
    SELECT
        DATE_FORMAT(o.ordered_at, '%Y-%m') AS year_month,
        COUNT(DISTINCT o.id)               AS order_count,
        SUM(oi.quantity * oi.unit_price)    AS revenue
    FROM orders AS o
    INNER JOIN order_items AS oi ON oi.order_id = o.id
    GROUP BY DATE_FORMAT(o.ordered_at, '%Y-%m');
END;

PostgreSQL은 구체화된 뷰를 네이티브로 지원합니다.

-- 월별 매출 요약 구체화된 뷰 생성
CREATE MATERIALIZED VIEW mv_monthly_summary AS
SELECT
    TO_CHAR(o.ordered_at, 'YYYY-MM')  AS year_month,
    COUNT(DISTINCT o.id)              AS order_count,
    SUM(oi.quantity * oi.unit_price)   AS revenue
FROM orders AS o
INNER JOIN order_items AS oi ON oi.order_id = o.id
GROUP BY TO_CHAR(o.ordered_at, 'YYYY-MM');

-- 구체화된 뷰에 인덱스 생성 가능
CREATE INDEX idx_mv_monthly_year_month
ON mv_monthly_summary (year_month);

-- 데이터 갱신
REFRESH MATERIALIZED VIEW mv_monthly_summary;

-- 무중단 갱신 (UNIQUE 인덱스 필요)
CREATE UNIQUE INDEX idx_mv_monthly_unique
ON mv_monthly_summary (year_month);
REFRESH MATERIALIZED VIEW CONCURRENTLY mv_monthly_summary;

-- 삭제
DROP MATERIALIZED VIEW IF EXISTS mv_monthly_summary;

CONCURRENTLY 옵션은 갱신 중에도 기존 데이터를 조회할 수 있게 해줍니다. 단, UNIQUE 인덱스가 필요합니다.

정리

개념	설명	예시

레슨 복습 문제

이 레슨에서 배운 개념을 바로 확인하는 간단한 문제입니다. 여러 개념을 종합하는 실전 연습은 연습 문제 섹션을 참고하세요.

문제 1

v_customer_stats 뷰를 조회하여 주문 건수가 5건 이상이고 평균 주문 금액이 300 이상인 고객을 lifetime_value 내림차순으로 조회하세요.

정답

SELECT *
FROM v_customer_stats
WHERE order_count >= 5
AND avg_order_value >= 300
ORDER BY lifetime_value DESC;

문제 2

v_cs_watchlist 뷰를 삭제한 뒤, 존재하지 않는 뷰를 삭제할 때 에러가 발생하지 않도록 작성하세요.

정답

DROP VIEW IF EXISTS v_cs_watchlist;

문제 3

v_product_sales를 조회하여 total_revenue 기준 상위 10개 상품을 찾으세요. product_name, category, units_sold, total_revenue, avg_rating을 반환하고, 리뷰가 5개 이상인 상품만 포함하세요.

정답

SELECT
product_name,
category,
units_sold,
total_revenue,
avg_rating
FROM v_product_sales
WHERE review_count >= 5
ORDER BY total_revenue DESC
LIMIT 10;

문제 4

시스템 카탈로그를 사용하여 18개의 뷰 전체를 알파벳 순으로 나열하세요. 각 뷰의 이름만 표시합니다. 이후 관심 있는 뷰를 하나 골라 정의를 살펴보세요.

정답

-- 1단계: 모든 뷰 목록 조회
SELECT name
FROM sqlite_master
WHERE type = 'view'
ORDER BY name;

-- 2단계: 특정 뷰 정의 확인 (예: v_monthly_revenue)
SELECT sql
FROM sqlite_master
WHERE type = 'view'
AND name = 'v_monthly_revenue';

문제 5

v_supplier_performance 뷰를 조회하여 반품률이 가장 높은 공급업체를 찾으세요. 이어서, 이 뷰의 정의를 시스템 카탈로그로 확인하세요.

정답

-- 1단계: 반품률이 가장 높은 공급업체
SELECT *
FROM v_supplier_performance
ORDER BY return_rate_pct DESC
LIMIT 1;

-- 2단계: 뷰 정의 확인
SELECT sql
FROM sqlite_master
WHERE type = 'view'
AND name = 'v_supplier_performance';

문제 6

연습 5~7에서 만든 뷰들을 모두 삭제하세요.

정답

DROP VIEW IF EXISTS v_product_total_sales;
DROP VIEW IF EXISTS v_category_monthly_revenue;

문제 7

products 테이블과 order_items 테이블을 JOIN하여 상품별 총 판매 수량(total_qty)과 총 매출(total_sales)을 계산하는 v_product_total_sales 뷰를 생성하세요. product_id, product_name, total_qty, total_sales 칼럼을 포함합니다.

정답

CREATE VIEW v_product_total_sales AS
SELECT
p.id          AS product_id,
p.name        AS product_name,
COALESCE(SUM(oi.quantity), 0)              AS total_qty,
COALESCE(SUM(oi.quantity * oi.unit_price), 0) AS total_sales
FROM products AS p
LEFT JOIN order_items AS oi ON oi.product_id = p.id
GROUP BY p.id, p.name;

문제 8

기존 뷰 v_product_total_sales를 수정하여 category_name 칼럼을 추가하세요 (categories 테이블 JOIN). SQLite는 CREATE OR REPLACE를 지원하지 않으므로 DB별 방법이 다릅니다.

정답

-- SQLite: DROP 후 재생성
DROP VIEW IF EXISTS v_product_total_sales;

CREATE VIEW v_product_total_sales AS
SELECT
p.id          AS product_id,
p.name        AS product_name,
c.name        AS category_name,
COALESCE(SUM(oi.quantity), 0)              AS total_qty,
COALESCE(SUM(oi.quantity * oi.unit_price), 0) AS total_sales
FROM products AS p
INNER JOIN categories AS c ON c.id = p.category_id
LEFT JOIN order_items AS oi ON oi.product_id = p.id
GROUP BY p.id, p.name, c.name;

문제 9

카테고리별 월간 매출 집계 뷰 v_category_monthly_revenue를 만드세요. category_name, year_month (주문일 기준, 'YYYY-MM' 형식), revenue, order_count 칼럼을 포함합니다.

정답

CREATE VIEW v_category_monthly_revenue AS
SELECT
c.name                                  AS category_name,
STRFTIME('%Y-%m', o.ordered_at)         AS year_month,
SUM(oi.quantity * oi.unit_price)         AS revenue,
COUNT(DISTINCT o.id)                     AS order_count
FROM categories AS c
INNER JOIN products    AS p  ON p.category_id = c.id
INNER JOIN order_items AS oi ON oi.product_id = p.id
INNER JOIN orders      AS o  ON o.id = oi.order_id
GROUP BY c.name, STRFTIME('%Y-%m', o.ordered_at);

문제 10

카테고리별 총 매출과 판매 수량을 집계하는 구체화된 뷰 mv_category_sales를 생성하세요. category_name, total_revenue, total_qty 칼럼을 포함합니다. DB별로 적절한 방법을 사용하세요.

정답

-- SQLite: CTAS로 테이블 생성 (구체화된 뷰 대안)
CREATE TABLE mv_category_sales AS
SELECT
c.name                                  AS category_name,
COALESCE(SUM(oi.quantity * oi.unit_price), 0) AS total_revenue,
COALESCE(SUM(oi.quantity), 0)            AS total_qty
FROM categories AS c
LEFT JOIN products    AS p  ON p.category_id = c.id
LEFT JOIN order_items AS oi ON oi.product_id = p.id
GROUP BY c.name;

-- 갱신 시: DROP 후 재생성
DROP TABLE IF EXISTS mv_category_sales;
CREATE TABLE mv_category_sales AS
SELECT
c.name                                  AS category_name,
COALESCE(SUM(oi.quantity * oi.unit_price), 0) AS total_revenue,
COALESCE(SUM(oi.quantity), 0)            AS total_qty
FROM categories AS c
LEFT JOIN products    AS p  ON p.category_id = c.id
LEFT JOIN order_items AS oi ON oi.product_id = p.id
GROUP BY c.name;