5강: GROUP BY와 HAVING

4강에서 COUNT, SUM, AVG 등으로 전체 데이터를 요약했습니다. 하지만 '등급별 고객 수'나 '월별 매출'처럼 그룹 단위로 집계하고 싶다면? GROUP BY를 사용합니다.

이미 알고 계신다면

GROUP BY, 다중 칼럼 그룹화, HAVING을 이미 알고 있다면 6강: NULL 처리로 건너뛰세요.

flowchart LR T["All\nRows"] --> G["GROUP BY\ncategory"] --> GR["Groups\n🔵🔵 | 🟢🟢🟢 | 🔴"] --> A["Aggregate\nper group"] --> R["Summary\nper group"]

개념: GROUP BY는 행을 그룹으로 묶고, 각 그룹에 집계 함수를 적용합니다.

graph TD subgraph "원본 데이터" A["김민수 BRONZE"] B["이영희 GOLD"] C["박지훈 BRONZE"] D["최수진 VIP"] E["정태영 BRONZE"] end A & C & E --> G1["BRONZE 그룹\n3명"] B --> G2["GOLD 그룹\n1명"] D --> G3["VIP 그룹\n1명"] G1 --> R["결과: BRONZE=3, GOLD=1, VIP=1"] G2 --> R G3 --> R

GROUP BY — 단일 칼럼

-- 멤버십 등급별 고객 수
SELECT
    grade,
    COUNT(*) AS customer_count
FROM customers
GROUP BY grade;

결과:

grade	customer_count
BRONZE	38150
GOLD	5159
SILVER	5105
VIP	3886

데이터베이스는 grade 값이 같은 행들을 하나의 버킷에 모은 뒤, 버킷별로 행 수를 셉니다.

-- 주문 상태별 건수와 매출 합계
SELECT
    status,
    COUNT(*)           AS order_count,
    SUM(total_amount)  AS total_revenue
FROM orders
GROUP BY status
ORDER BY total_revenue DESC;

결과:

status	order_count	total_revenue
confirmed	382081	392629443801.0
cancelled	21018	22079238470.0
return_requested	6125	8839120776.0
returned	6071	8750957343.0
delivered	1029	1119935047.0
pending	706	741807866.0
shipped	453	518561734.0
preparing	153	170900996.0
...	...	...

GROUP BY — 다중 칼럼

두 개 이상의 칼럼으로 그룹화하면 더 세밀하게 세분화할 수 있습니다.

-- 등급과 성별로 고객 수 집계
SELECT
    grade,
    gender,
    COUNT(*) AS cnt
FROM customers
WHERE gender IS NOT NULL
GROUP BY grade, gender
ORDER BY grade, gender;

결과:

grade	gender	cnt
BRONZE	F	12614
BRONZE	M	21359
GOLD	F	1433
GOLD	M	3316
SILVER	F	1491
SILVER	M	3171
VIP	F	940
VIP	M	2744
...	...	...

월별 주문 집계

날짜 칼럼에서 연-월을 추출하면 월별로 그룹화할 수 있습니다.

SQLiteMySQLPostgreSQL

-- 2024년 월별 주문 건수와 매출
SELECT
    SUBSTR(ordered_at, 1, 7) AS year_month,
    COUNT(*)                 AS order_count,
    SUM(total_amount)        AS monthly_revenue
FROM orders
WHERE ordered_at LIKE '2024%'
GROUP BY SUBSTR(ordered_at, 1, 7)
ORDER BY year_month;

-- 2024년 월별 주문 건수와 매출
SELECT
    DATE_FORMAT(ordered_at, '%Y-%m') AS year_month,
    COUNT(*)                         AS order_count,
    SUM(total_amount)                AS monthly_revenue
FROM orders
WHERE ordered_at >= '2024-01-01'
  AND ordered_at <  '2025-01-01'
GROUP BY DATE_FORMAT(ordered_at, '%Y-%m')
ORDER BY year_month;

-- 2024년 월별 주문 건수와 매출
SELECT
    TO_CHAR(ordered_at, 'YYYY-MM') AS year_month,
    COUNT(*)                       AS order_count,
    SUM(total_amount)              AS monthly_revenue
FROM orders
WHERE ordered_at >= '2024-01-01'
  AND ordered_at <  '2025-01-01'
GROUP BY TO_CHAR(ordered_at, 'YYYY-MM')
ORDER BY year_month;

결과:

year_month	order_count	monthly_revenue
2024-01	312	178432.50
2024-02	289	162890.20
2024-03	405	238741.90
...

HAVING

graph LR A["전체 행"] --> B["WHERE\n행 필터링"] B --> C["GROUP BY\n그룹화"] C --> D["집계 함수\nCOUNT, SUM..."] D --> E["HAVING\n그룹 필터링"] E --> F["SELECT\n칼럼 선택"] F --> G["ORDER BY\n정렬"]

WHERE는 그룹화 전, HAVING은 그룹화 후에 동작합니다.

HAVING은 그룹화 이후에 필터링하며, 집계 값을 조건으로 사용합니다. 그룹에 대한 WHERE라고 생각하면 됩니다.

-- 고객 수가 500명 초과인 등급만 조회
SELECT
    grade,
    COUNT(*) AS customer_count
FROM customers
GROUP BY grade
HAVING COUNT(*) > 500;

결과:

grade	customer_count
BRONZE	38150
GOLD	5159
SILVER	5105
VIP	3886

-- 판매 중인 상품이 10개 이상이고 평균 가격이 $100 초과인 카테고리
SELECT
    category_id,
    COUNT(*)   AS product_count,
    AVG(price) AS avg_price
FROM products
WHERE is_active = 1
GROUP BY category_id
HAVING COUNT(*) >= 10
   AND AVG(price) > 100
ORDER BY avg_price DESC;

결과:

category_id	product_count	avg_price
9	21	3292633.3333333335
7	99	2966560.606060606
28	46	2429036.9565217393
3	46	2210358.695652174
6	83	1739673.4939759036
8	45	1565324.4444444445
2	74	1504925.6756756757
13	49	1328097.9591836734
...	...	...

WHERE vs. HAVING

절	필터 대상	적용 시점
`WHERE`	개별 행	그룹화 전
`HAVING`	그룹	그룹화 후

-- WHERE로 행 필터 후, HAVING으로 그룹 필터
SELECT
    grade,
    AVG(point_balance) AS avg_points
FROM customers
WHERE is_active = 1          -- 비활성 고객 제외 (행 수준)
GROUP BY grade
HAVING AVG(point_balance) > 500;  -- 평균 포인트가 500 초과인 등급만

정리

문법	설명	예시

레슨 복습 문제

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

문제 1

status별 주문 건수를 집계하세요. 건수가 1,000 초과인 상태만 표시하고, 건수 내림차순으로 정렬하세요.

정답

SELECT
status,
COUNT(*) AS order_count
FROM orders
GROUP BY status
HAVING COUNT(*) > 1000
ORDER BY order_count DESC;

실행 결과 (2행)

status	order_count
confirmed	34,393
cancelled	1859

문제 2

payments 테이블에서 결제 수단(method)별로 수집된 총 금액과 거래 건수를 구하세요. 총 금액 내림차순으로 정렬하세요.

정답

SELECT
method,
COUNT(*)       AS transaction_count,
SUM(amount)    AS total_collected
FROM payments
WHERE status = 'completed'
GROUP BY method
ORDER BY total_collected DESC;

실행 결과 (6행)

method	transaction_count	total_collected
card	15,556	15,537,036,997.00
kakao_pay	6886	6,781,114,303.00
naver_pay	5270	5,420,480,093.00
bank_transfer	3429	3,456,454,657.00
point	1770	1,780,334,619.00
virtual_account	1705	1,706,777,095.00

문제 3

customers 테이블에서 grade별로 평균 포인트(point_balance)를 구하세요. 평균 포인트 내림차순으로 정렬하세요.

정답

SELECT
grade,
AVG(point_balance) AS avg_points
FROM customers
GROUP BY grade
ORDER BY avg_points DESC;

실행 결과 (4행)

grade	avg_points
VIP	407,014.69
GOLD	147,710.69
SILVER	95,042.33
BRONZE	16,779.46

문제 4

customers 테이블에서 grade와 gender 두 칼럼으로 그룹화하여 고객 수를 구하세요. gender가 NULL인 행도 포함하세요.

정답

SELECT
grade,
gender,
COUNT(*) AS customer_count
FROM customers
GROUP BY grade, gender
ORDER BY grade, gender;

실행 결과 (총 12행 중 상위 7행)

grade	gender	customer_count
BRONZE	NULL	429
BRONZE	F	1302
BRONZE	M	2128
GOLD	NULL	41
GOLD	F	140
GOLD	M	343
SILVER	NULL	45

문제 5

reviews 테이블에서 rating별 리뷰 건수를 구하세요. 리뷰가 100건 이상인 평점만 표시하고, rating 순으로 정렬하세요.

정답

SELECT
rating,
COUNT(*) AS review_count
FROM reviews
GROUP BY rating
HAVING COUNT(*) >= 100
ORDER BY rating;

실행 결과 (5행)

rating	review_count
1	434
2	839
3	1265
4	2575
5	3433

문제 6

orders 테이블에서 활성 주문(status NOT IN ('cancelled', 'returned'))만을 대상으로, status별 건수와 평균 금액(소수점 0자리)을 구하세요. 평균 금액이 300 초과인 상태만 표시하세요.

정답

SELECT
status,
COUNT(*)                    AS order_count,
ROUND(AVG(total_amount), 0) AS avg_amount
FROM orders
WHERE status NOT IN ('cancelled', 'returned')
GROUP BY status
HAVING AVG(total_amount) > 300
ORDER BY avg_amount DESC;

실행 결과 (7행)

status	order_count	avg_amount
return_requested	507	1,600,567.00
delivered	125	1,566,146.00
shipped	51	1,452,364.00
pending	82	1,063,783.00
confirmed	34,393	999,814.00
paid	23	587,912.00
preparing	24	510,285.00

문제 7

2023년과 2024년의 orders 데이터에서 월 매출이 50만 달러를 초과한 달을 찾으세요. year_month와 monthly_revenue를 날짜순으로 반환하세요.

정답

SELECT
SUBSTR(ordered_at, 1, 7) AS year_month,
SUM(total_amount)        AS monthly_revenue
FROM orders
WHERE ordered_at BETWEEN '2023-01-01' AND '2024-12-31 23:59:59'
AND status NOT IN ('cancelled', 'returned')
GROUP BY SUBSTR(ordered_at, 1, 7)
HAVING SUM(total_amount) > 500000
ORDER BY year_month;

실행 결과 (총 24행 중 상위 7행)

year_month	monthly_revenue
2023-01	274,226,287.00
2023-02	333,966,148.00
2023-03	491,087,654.00
2023-04	403,110,649.00
2023-05	361,101,076.00
2023-06	288,736,533.00
2023-07	319,249,348.00

문제 8

payments 테이블에서 결제 수단(method)별 고유 주문 수를 COUNT(DISTINCT order_id)로 구하세요. 고유 주문 수 내림차순으로 정렬하세요.

정답

SELECT
method,
COUNT(DISTINCT order_id) AS unique_orders
FROM payments
GROUP BY method
ORDER BY unique_orders DESC;

실행 결과 (6행)

method	unique_orders
card	16,841
kakao_pay	7486
naver_pay	5715
bank_transfer	3718
point	1921
virtual_account	1876

문제 9

orders 테이블에서 연도별 주문 건수와 총 매출을 구하세요. 취소/반품 주문은 제외하세요.

정답

SELECT
SUBSTR(ordered_at, 1, 4) AS order_year,
COUNT(*)                 AS order_count,
SUM(total_amount)        AS yearly_revenue
FROM orders
WHERE status NOT IN ('cancelled', 'returned')
GROUP BY SUBSTR(ordered_at, 1, 4)
ORDER BY order_year;

실행 결과 (총 10행 중 상위 7행)

order_year	order_count	yearly_revenue
2016	388	288,397,247.00
2017	657	619,679,681.00
2018	1238	1,179,049,206.00
2019	2422	2,438,425,607.00
2020	4078	4,182,596,871.00
2021	5501	5,672,563,917.00
2022	4882	4,922,471,211.00

문제 10

products 테이블에서 category_id별로 상품 수, 평균 가격(소수점 0자리), 총 재고(stock_qty 합계)를 구하세요. 상품 수가 5개 이상이고 평균 가격이 50 이상인 카테고리만 표시하고, 상품 수 내림차순으로 정렬하세요.

정답

SELECT
category_id,
COUNT(*)                 AS product_count,
ROUND(AVG(price), 0)     AS avg_price,
SUM(stock_qty)           AS total_stock
FROM products
GROUP BY category_id
HAVING COUNT(*) >= 5
AND AVG(price) >= 50
ORDER BY product_count DESC;

실행 결과 (총 31행 중 상위 7행)

category_id	product_count	avg_price	total_stock
18	13	529,754.00	3826
30	13	219,008.00	3812
43	12	277,150.00	3085
3	11	1,719,809.00	2241
31	11	158,482.00	2681
36	11	158,000.00	3094
37	11	41,064.00	3141