7강: CASE 표현식

데이터를 조회하다 보면 '가격이 100만 원 이상이면 고가, 아니면 일반'처럼 조건에 따라 다른 값을 표시하고 싶을 때가 있습니다. CASE 표현식으로 SQL 안에서 조건 분기를 할 수 있습니다.

이미 알고 계신다면

CASE WHEN, 피벗, 범주화에 익숙하다면 8강: INNER JOIN으로 건너뛰세요.

CASE는 SQL의 조건 표현식으로, 프로그래밍 언어의 if/else와 유사합니다. 값 변환, 레이블 생성, 데이터 구간 분류, 조건부 집계 등을 단일 쿼리 안에서 모두 처리할 수 있습니다.

CASE는 SQL의 if-else입니다. 조건을 위에서 아래로 순서대로 검사합니다.

단순 CASE

단순(Simple) CASE는 하나의 칼럼 값을 고정된 값들과 비교합니다.

-- 주문 상태 코드를 읽기 쉬운 레이블로 변환
SELECT
    order_number,
    total_amount,
    CASE status
        WHEN 'pending'          THEN '결제 대기'
        WHEN 'paid'             THEN '결제 완료'
        WHEN 'preparing'        THEN '상품 준비 중'
        WHEN 'shipped'          THEN '배송 중'
        WHEN 'delivered'        THEN '배달 완료'
        WHEN 'confirmed'        THEN '구매 확정'
        WHEN 'cancelled'        THEN '취소됨'
        WHEN 'return_requested' THEN '반품 요청'
        WHEN 'returned'         THEN '반품 완료'
        ELSE status
    END AS status_label
FROM orders
ORDER BY ordered_at DESC
LIMIT 5;

결과:

order_number	total_amount	status_label
ORD-20251211-413965	409600.0	결제 대기
ORD-20251226-416837	1169700.0	결제 대기
ORD-20251231-417734	2076300.0	결제 대기
ORD-20251231-417696	814400.0	반품 요청
ORD-20251231-417737	550600.0	결제 대기
...	...	...

검색 CASE

검색(Searched) CASE는 독립적인 WHEN 조건을 평가하여 비교 및 표현식에 완전한 유연성을 제공합니다.

-- 상품을 가격대별로 분류
SELECT
    name,
    price,
    CASE
        WHEN price < 50           THEN '저가'
        WHEN price BETWEEN 50 AND 199.99  THEN '중가'
        WHEN price BETWEEN 200 AND 799.99 THEN '고가'
        ELSE '프리미엄'
    END AS price_tier
FROM products
WHERE is_active = 1
ORDER BY price ASC
LIMIT 10;

결과:

name	price	price_tier
TP-Link TL-SG108 실버	16500.0	프리미엄
TP-Link TG-3468 블랙	19800.0	프리미엄
삼성 무선 키보드 Trio 500 화이트	20300.0	프리미엄
TP-Link TL-SG1016D 화이트	20300.0	프리미엄
로지텍 G502 HERO 실버	20300.0	프리미엄
Razer Cobra 실버	20300.0	프리미엄
TP-Link Archer TX55E 실버	20500.0	프리미엄
로지텍 G402	20500.0	프리미엄
...	...	...

연령대 분류에 CASE 활용

SQLiteMySQLPostgreSQL

-- 고객을 세대별로 분류
SELECT
    name,
    birth_date,
    CASE
        WHEN birth_date IS NULL THEN '미확인'
        WHEN CAST(SUBSTR(birth_date, 1, 4) AS INTEGER) >= 1997 THEN 'Z세대'
        WHEN CAST(SUBSTR(birth_date, 1, 4) AS INTEGER) >= 1981 THEN '밀레니얼'
        WHEN CAST(SUBSTR(birth_date, 1, 4) AS INTEGER) >= 1965 THEN 'X세대'
        ELSE '베이비붐+'
    END AS generation
FROM customers
LIMIT 8;

SELECT
    name,
    birth_date,
    CASE
        WHEN birth_date IS NULL THEN '미확인'
        WHEN YEAR(birth_date) >= 1997 THEN 'Z세대'
        WHEN YEAR(birth_date) >= 1981 THEN '밀레니얼'
        WHEN YEAR(birth_date) >= 1965 THEN 'X세대'
        ELSE '베이비붐+'
    END AS generation
FROM customers
LIMIT 8;

SELECT
    name,
    birth_date,
    CASE
        WHEN birth_date IS NULL THEN '미확인'
        WHEN EXTRACT(YEAR FROM birth_date) >= 1997 THEN 'Z세대'
        WHEN EXTRACT(YEAR FROM birth_date) >= 1981 THEN '밀레니얼'
        WHEN EXTRACT(YEAR FROM birth_date) >= 1965 THEN 'X세대'
        ELSE '베이비붐+'
    END AS generation
FROM customers
LIMIT 8;

결과:

name	birth_date	generation
김민수	1989-04-12	밀레니얼
이지은	(NULL)	미확인
박서준	1972-08-27	X세대
최유리	2000-01-15	Z세대
...

GROUP BY 및 집계에서의 CASE

CASE를 그룹화 표현식으로 사용하거나 집계 함수 내에서 활용할 수 있습니다.

SUM(CASE WHEN status = 'confirmed' THEN 1 END) 패턴으로 세로 데이터를 가로로 변환합니다.

-- 가격대별 상품 수
SELECT
    CASE
        WHEN price < 50           THEN '저가 (5만원 미만)'
        WHEN price BETWEEN 50 AND 199.99  THEN '중가 (5만~20만원)'
        WHEN price BETWEEN 200 AND 799.99 THEN '고가 (20만~80만원)'
        ELSE '프리미엄 (80만원 이상)'
    END AS price_tier,
    COUNT(*)   AS product_count,
    AVG(price) AS avg_price
FROM products
WHERE is_active = 1
GROUP BY price_tier
ORDER BY avg_price;

결과:

price_tier	product_count	avg_price
프리미엄 (80만원 이상)	2175	678774.8505747126

SQLiteMySQLPostgreSQL

-- 피벗: 주문 상태별 건수를 칼럼으로 표시
SELECT
    SUBSTR(ordered_at, 1, 7) AS year_month,
    COUNT(CASE WHEN status = 'confirmed' THEN 1 END) AS confirmed,
    COUNT(CASE WHEN status = 'cancelled' THEN 1 END) AS cancelled,
    COUNT(CASE WHEN status = 'returned'  THEN 1 END) AS returned,
    COUNT(*) AS total
FROM orders
WHERE ordered_at LIKE '2024%'
GROUP BY SUBSTR(ordered_at, 1, 7)
ORDER BY year_month;

SELECT
    DATE_FORMAT(ordered_at, '%Y-%m') AS year_month,
    COUNT(CASE WHEN status = 'confirmed' THEN 1 END) AS confirmed,
    COUNT(CASE WHEN status = 'cancelled' THEN 1 END) AS cancelled,
    COUNT(CASE WHEN status = 'returned'  THEN 1 END) AS returned,
    COUNT(*) AS total
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;

SELECT
    TO_CHAR(ordered_at, 'YYYY-MM') AS year_month,
    COUNT(CASE WHEN status = 'confirmed' THEN 1 END) AS confirmed,
    COUNT(CASE WHEN status = 'cancelled' THEN 1 END) AS cancelled,
    COUNT(CASE WHEN status = 'returned'  THEN 1 END) AS returned,
    COUNT(*) AS total
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	confirmed	cancelled	returned	total
2024-01	198	42	12	312
2024-02	183	38	9	289
2024-03	261	57	14	405
...

ORDER BY에서의 CASE

계산된 표현식으로 정렬할 수 있습니다.

-- 활성 상태 우선, 종료 상태 나중에 정렬
SELECT order_number, status, total_amount
FROM orders
ORDER BY
    CASE status
        WHEN 'pending'   THEN 1
        WHEN 'paid'      THEN 2
        WHEN 'preparing' THEN 3
        WHEN 'shipped'   THEN 4
        ELSE 5
    END,
    total_amount DESC
LIMIT 10;

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

주문의 notes 칼럼이 NULL인 경우 '메모 없음'으로 표시하세요. CASE 표현식을 사용하여 order_number, status, memo(notes가 NULL이면 '메모 없음', 아니면 notes 값)를 반환하세요. 최근 주문 15건으로 제한하세요.

정답

SELECT
order_number,
status,
CASE
WHEN notes IS NULL THEN '메모 없음'
ELSE notes
END AS memo
FROM orders
ORDER BY ordered_at DESC
LIMIT 15;

실행 결과 (총 15행 중 상위 7행)

order_number	status	memo
ORD-20251231-37555	pending	메모 없음
ORD-20251231-37543	pending	층간소음 주의, 살짝 노크해주세요
ORD-20251231-37552	pending	메모 없음
ORD-20251231-37548	pending	메모 없음
ORD-20251231-37542	pending	회사 정문 경비실로 보내주세요
ORD-20251231-37546	pending	경비실에 맡겨주세요
ORD-20251231-37547	pending	파손 주의 부탁드립니다

문제 2

직원(staff) 목록을 정렬하되, role이 'manager'인 직원이 먼저, 그 다음 'staff', 나머지가 마지막에 오도록 하세요. 같은 역할 내에서는 name 오름차순으로 정렬합니다. name, department, role을 반환하고, 활성 직원만 포함하세요.

정답

SELECT name, department, role
FROM staff
WHERE is_active = 1
ORDER BY
CASE role
WHEN 'manager' THEN 1
WHEN 'staff'   THEN 2
ELSE 3
END,
name ASC;

실행 결과 (5행)

name	department	role
권영희	마케팅	manager
이준혁	영업	manager
박경수	경영	admin
장주원	경영	admin
한민재	경영	admin

문제 3

결제 수단(payments.method)을 단순 CASE로 한글 레이블로 변환하세요: 'card' → '신용카드', 'bank_transfer' → '계좌이체', 'cash' → '현금', 그 외 → '기타'. id, amount, method_label을 반환하고 10행으로 제한하세요.

정답

SELECT
id,
amount,
CASE method
WHEN 'card'          THEN '신용카드'
WHEN 'bank_transfer' THEN '계좌이체'
WHEN 'cash'          THEN '현금'
ELSE '기타'
END AS method_label
FROM payments
LIMIT 10;

실행 결과 (총 10행 중 상위 7행)

id	amount	method_label
1	167,000.00	신용카드
2	211,800.00	신용카드
3	704,800.00	신용카드
4	167,000.00	신용카드
5	534,490.00	기타
6	167,000.00	신용카드
7	687,400.00	신용카드

문제 4

상품 목록에 stock_status 칼럼을 추가하세요: stock_qty = 0이면 '품절', 1~10이면 '재고 부족', 11~100이면 '재고 있음', 100 초과면 '재고 충분'. 활성 상품 전체의 name, stock_qty, stock_status를 반환하세요.

정답

SELECT
name,
stock_qty,
CASE
WHEN stock_qty = 0         THEN '품절'
WHEN stock_qty <= 10       THEN '재고 부족'
WHEN stock_qty <= 100      THEN '재고 있음'
ELSE '재고 충분'
END AS stock_status
FROM products
WHERE is_active = 1
ORDER BY stock_qty ASC;

실행 결과 (총 219행 중 상위 7행)

name	stock_qty	stock_status
Arctic Freezer 36 A-RGB 화이트	0	품절
삼성 SPA-KFG0BUB	4	재고 부족
로지텍 G502 HERO 실버	8	재고 부족
FK 테스트	10	재고 부족
ASUS ROG Strix Scar 16	18	재고 있음
MSI MPG X870E CARBON WIFI 블랙	21	재고 있음
LG 27UQ85R 블랙	26	재고 있음

문제 5

세대별 분포 보고서를 만드세요: 활성 고객이 각 세대(Z세대: 1997년 이후 출생, 밀레니얼: 1981~1996, X세대: 1965~1980, 베이비붐+: 1965년 이전, 미확인: birth_date가 NULL)에 몇 명씩 있는지 집계하세요. generation과 customer_count를 반환하세요.

정답

SELECT
CASE
WHEN birth_date IS NULL THEN '미확인'
WHEN CAST(SUBSTR(birth_date, 1, 4) AS INTEGER) >= 1997 THEN 'Z세대'
WHEN CAST(SUBSTR(birth_date, 1, 4) AS INTEGER) >= 1981 THEN '밀레니얼'
WHEN CAST(SUBSTR(birth_date, 1, 4) AS INTEGER) >= 1965 THEN 'X세대'
ELSE '베이비붐+'
END AS generation,
COUNT(*) AS customer_count
FROM customers
WHERE is_active = 1
GROUP BY generation
ORDER BY customer_count DESC;

실행 결과 (5행)

generation	customer_count
밀레니얼	1762
Z세대	776
X세대	561
미확인	497
베이비붐+	64

문제 6

리뷰의 rating을 텍스트 레이블로 변환하세요: 5 → '최고', 4 → '좋음', 3 → '보통', 2 → '불만', 1 → '최악'. 레이블별 리뷰 수와 평균 평점을 구하세요. rating_label, review_count, avg_rating을 avg_rating 내림차순으로 반환하세요.

정답

SELECT
CASE rating
WHEN 5 THEN '최고'
WHEN 4 THEN '좋음'
WHEN 3 THEN '보통'
WHEN 2 THEN '불만'
WHEN 1 THEN '최악'
END AS rating_label,
COUNT(*)            AS review_count,
ROUND(AVG(rating), 2) AS avg_rating
FROM reviews
GROUP BY rating
ORDER BY avg_rating DESC;

실행 결과 (5행)

rating_label	review_count	avg_rating
최고	3433	5.00
좋음	2575	4.00
보통	1265	3.00
불만	839	2.00
최악	434	1.00

문제 7

고객의 point_balance를 3단계로 분류하세요: 10만 이상 '헤비 유저', 1만 이상 '일반', 그 외 '라이트'. grade별로 각 단계에 해당하는 고객 수를 집계하세요. grade, heavy_count, regular_count, light_count를 반환하세요.

정답

SELECT
grade,
COUNT(CASE WHEN point_balance >= 100000 THEN 1 END) AS heavy_count,
COUNT(CASE WHEN point_balance >= 10000
AND point_balance < 100000 THEN 1 END) AS regular_count,
COUNT(CASE WHEN point_balance < 10000 THEN 1 END)  AS light_count
FROM customers
WHERE is_active = 1
GROUP BY grade
ORDER BY grade;

실행 결과 (4행)

grade	heavy_count	regular_count	light_count
BRONZE	187	597	1505
GOLD	231	293	0
SILVER	130	289	60
VIP	293	75	0

문제 8

주문 금액 구간별(total_amount 기준: 10만 미만 '소액', 10만~50만 미만 '중간', 50만 이상 '고액') 주문 수와 총 매출을 집계하고, 고액 주문이 위에 오도록 정렬하세요. amount_tier, order_count, total_revenue를 반환하세요.

정답

SELECT
CASE
WHEN total_amount < 100      THEN '소액'
WHEN total_amount < 500      THEN '중간'
ELSE '고액'
END AS amount_tier,
COUNT(*)          AS order_count,
SUM(total_amount) AS total_revenue
FROM orders
WHERE status NOT IN ('cancelled', 'returned')
GROUP BY amount_tier
ORDER BY
CASE
WHEN total_amount < 100 THEN 3
WHEN total_amount < 500 THEN 2
ELSE 1
END;

실행 결과 (1행)

amount_tier	order_count	total_revenue
고액	35,205	35,580,915,707.00

문제 9

결제 수단별 '성공'(status = 'completed')과 '실패'(그 외) 건수를 피벗하세요. method, success_count, fail_count, success_rate(성공률, 소수점 1자리)를 반환하고, 성공률 내림차순으로 정렬하세요.

정답

SELECT
method,
COUNT(CASE WHEN status = 'completed' THEN 1 END) AS success_count,
COUNT(CASE WHEN status != 'completed' THEN 1 END) AS fail_count,
ROUND(
COUNT(CASE WHEN status = 'completed' THEN 1 END) * 100.0
/ COUNT(*),
1
) AS success_rate
FROM payments
GROUP BY method
ORDER BY success_rate DESC;

실행 결과 (6행)

method	success_count	fail_count	success_rate
card	15,556	1285	92.40
naver_pay	5270	445	92.20
bank_transfer	3429	289	92.20
point	1770	151	92.10
kakao_pay	6886	600	92.00
virtual_account	1705	171	90.90

문제 10

orders 테이블에서 주문 상태(status)별로 건수를 세되, CASE를 이용해 한국어 라벨(대기, 결제완료, 배송중, 완료, 취소, 기타)로 분류하세요. 건수가 많은 순서로 정렬합니다.

정답

SELECT
    CASE status
        WHEN 'pending' THEN '대기'
        WHEN 'paid' THEN '결제완료'
        WHEN 'shipped' THEN '배송중'
        WHEN 'delivered' THEN '완료'
        WHEN 'cancelled' THEN '취소'
        ELSE '기타'
    END AS status_label,
    COUNT(*) AS cnt
FROM orders
GROUP BY status_label
ORDER BY cnt DESC;

실행 결과 (6행)

status_label	cnt
기타	35,417
취소	1859
완료	125
대기	82
배송중	51
결제완료	23