안녕하세요, 데이터 탐험가 여러분! 오늘은 SQL의 강력한 무기, GROUP BY와 HAVING에 대해 깊이 파헤쳐 볼게요. 이 두 친구만 제대로 알아도 여러분의 데이터 분석 능력은 하늘을 찌를 거예요! 자, 흥미진진한 데이터의 세계로 함께 떠나볼까요? 🌟
1. GROUP BY: 데이터를 묶어 새로운 인사이트 발견하기 📊
GROUP BY는 마치 마법 같아요. 수많은 데이터를 우리가 원하는 기준으로 깔끔하게 정리해주거든요.
기본 사용법
```sql
SELECT department, AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY department;
```
이 쿼리 하나로 각 부서의 평균 급여를 한눈에 볼 수 있어요. 놀랍지 않나요?
여러 열로 그룹화하기
```sql
SELECT department, job_title, COUNT(*) AS employee_count
FROM employees
GROUP BY department, job_title;
```
이렇게 하면 부서별, 직급별로 직원 수를 알 수 있어요. 회사 구조를 한눈에 파악! 👀
2. HAVING: 그룹화된 데이터에 조건 걸기 🎯
HAVING은 GROUP BY의 든든한 파트너예요. 그룹화된 결과에 조건을 걸어 더 세밀한 분석을 가능하게 해줘요.
HAVING vs WHERE
- WHERE: 그룹화 전에 조건을 걸어요.
- HAVING: 그룹화 후에 조건을 걸어요.
```sql
SELECT department, AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY department
HAVING AVG(salary) > 50000;
```
이 쿼리는 평균 급여가 5만 달러 넘는 부서만 보여줘요. 고연봉 부서를 찾아라! 💰
3. 실전 활용: 고객 데이터 분석하기 🕵️♀️
자, 이제 실제 비즈니스 상황을 가정해볼까요? 온라인 쇼핑몰을 운영한다고 해봐요.
```sql
SELECT
customer_id,
COUNT(*) AS order_count,
SUM(total_amount) AS total_spent
FROM orders
GROUP BY customer_id
HAVING COUNT(*) > 5 AND SUM(total_amount) > 1000
ORDER BY total_spent DESC
LIMIT 10;
```
이 쿼리로 뭘 알 수 있을까요?
1. 주문을 5번 이상 한 충성 고객
2. 총 구매액이 1000달러 넘는 큰 손 고객
3. 이 중 top 10 고객
이런 분석으로 VIP 고객을 찾아 특별 프로모션을 할 수 있겠죠? 👑
4. 성능 최적화 팁 🚀
1. 인덱스 활용하기: GROUP BY에 사용되는 열에 인덱스를 만들면 속도가 빨라져요.
2. EXPLAIN 사용하기: 쿼리 앞에 EXPLAIN을 붙여 실행 계획을 확인하세요.
3. CTE 활용하기: 복잡한 쿼리는 WITH 절로 나눠 작성하면 가독성도 좋고 성능도 좋아요.
5. 마치며: 데이터로 스토리텔링하기 📖
GROUP BY와 HAVING은 단순한 SQL 문법이 아니에요. 이들은 여러분의 데이터에 숨어있는 이야기를 끌어내는 마법 같은 도구예요. 매출 트렌드, 고객 행동 패턴, 제품 성과 등 비즈니스의 모든 측면을 이해하는 데 도움을 줄 거예요.
여러분도 이제 데이터 분석의 마법사가 될 준비가 되었나요? GROUP BY와 HAVING으로 여러분만의 데이터 이야기를 만들어보세요. 세상을 놀라게 할 인사이트가 여러분을 기다리고 있을 거예요! 🌈
자, 이제 SQL 에디터를 열고 여러분만의 쿼리를 작성해볼 시간이에요. 데이터가 숨기고 있는 비밀을 밝혀내세요. 행운을 빕니다! 🍀
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