[MySQL] 그룹화 및 집계함수(GROUP BY, COUNT, SUM, AVG, MAX/MIN)

목차

MySQL에서의 그룹화 및 집계 함수: 데이터 분석의 기초 📊

안녕하세요, 데이터를 다루는 여러분! 오늘은 MySQL에서 데이터를 그룹화하고 집계하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 그룹화(Grouping)와 집계 함수(Aggregate Functions)는 데이터 분석 및 보고서 작성에 있어 필수적인 기능들입니다. 이 블로그를 통해 MySQL의 그룹화와 집계 기능의 기초를 이해하고, 실제 사용 예시를 살펴보겠습니다.

 

그룹화(Grouping)란?

그룹화는 특정 기준에 따라 데이터를 분류하는 과정입니다. MySQL에서는 GROUP BY 절을 사용하여 여러 행의 데이터를 그룹으로 묶고, 이를 기반으로 집계 연산을 수행할 수 있습니다.

그룹화의 중요성

• 데이터 분류: 데이터를 특정 기준에 따라 분류합니다.
• 집계 연산: 그룹별로 평균, 합계, 최대, 최소 등의 계산을 수행합니다.
• 보고서 작성: 그룹화된 데이터를 통해 의미 있는 정보를 도출할 수 있습니다.

 

집계 함수(Aggregate Functions)

집계 함수는 그룹화된 데이터에 대한 다양한 계산을 수행하는 함수들입니다.

주요 집계 함수

• COUNT: 그룹 내 행의 수를 계산합니다.
• SUM: 숫자 데이터의 합계를 계산합니다.
• AVG: 평균 값을 계산합니다.
• MAX/MIN: 최대값 또는 최소값을 찾습니다.

 

그룹화와 집계 함수 사용 예시

• 부서별 직원 수 계산:이 쿼리는 각 부서별로 직원 수를 계산합니다.

SELECT department, COUNT(*) as employee_count 
FROM employees 
GROUP BY department;

• 부서별 평균 급여 계산:이 쿼리는 각 부서별 평균 급여를 계산합니다.

SELECT department, AVG(salary) as average_salary 
FROM employees 
GROUP BY department;

• 최고 급여를 받는 직원 찾기:이 쿼리는 각 부서에서 가장 높은 급여를 받는 직원의 급여를 찾습니다.

SELECT department, MAX(salary) as highest_salary 
FROM employees 
GROUP BY department;

 

그룹화와 집계 함수 활용 시 주의사항

• 그룹화 기준 선택: 적절한 그룹화 기준을 선택하는 것이 중요합니다.
• NULL 값 처리: 집계 함수는 NULL 값을 제외하고 계산합니다.
• 성능 고려: 큰 데이터셋에서의 그룹화와 집계는 성능에 영향을 줄 수 있습니다.

 

마무리하며...

MySQL에서의 그룹화와 집계 함수는 데이터 분석의 기초적이면서도 강력한 도구입니다. 이러한 기능들을 활용하여 데이터를 보다 효율적으로 분석하고, 의미 있는 인사이트를 얻으시길 바랍니다.

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Reference:

MySQL :: MySQL Documentation

SQL GROUP BY Statement