🚀 SQL 마스터하기: 서브쿼리로 데이터 분석 능력 향상시키기

 안녕하세요, 데이터 분석에 관심 있는 여러분! 오늘은 SQL의 강력한 무기, 서브쿼리에 대해 알아보겠습니다. 서브쿼리를 활용하면 복잡한 데이터도 쉽게 분석할 수 있어요. 이 글을 통해 여러분도 SQL 고수로 거듭날 수 있을 거예요! 😎

 서브쿼리란 무엇일까요? 🤔


서브쿼리는 쿼리 안에 들어있는 또 다른 쿼리입니다. 마치 러시아 인형처럼 쿼리 안에 쿼리가 들어있는 구조죠. 이를 통해 복잡한 데이터 분석을 단순화할 수 있습니다.


예를 들어, 회사에서 평균 급여보다 많이 받는 직원을 찾고 싶다면 이렇게 할 수 있어요:


```sql

SELECT employee_name, salary

FROM employees

WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees);

```


여기서 `(SELECT AVG(salary) FROM employees)`가 바로 서브쿼리입니다. 이 서브쿼리는 전체 직원의 평균 급여를 계산해주죠.


 서브쿼리의 종류 🌈


서브쿼리는 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다:


1. 스칼라 서브쿼리: 단일 값을 반환합니다.

2. 행 서브쿼리: 여러 열을 가진 단일 행을 반환합니다.

3. 테이블 서브쿼리: 여러 행과 열을 반환합니다.


각각의 예를 살펴볼까요?


 스칼라 서브쿼리 예제:

```sql

SELECT product_name, 

       price, 

       (SELECT AVG(price) FROM products) AS avg_price

FROM products;

```


이 쿼리는 각 제품의 이름, 가격과 함께 전체 제품의 평균 가격을 보여줍니다.


 행 서브쿼리 예제:

```sql

SELECT *

FROM employees

WHERE (department, salary) = (SELECT department, MAX(salary)

                              FROM employees

                              GROUP BY department);

```


이 쿼리는 각 부서에서 가장 높은 급여를 받는 직원을 찾아냅니다.


 테이블 서브쿼리 예제:

```sql

SELECT customer_name, order_total

FROM customers c

JOIN (SELECT customer_id, SUM(amount) AS order_total

      FROM orders

      GROUP BY customer_id) o

ON c.customer_id = o.customer_id;

```


이 쿼리는 각 고객의 총 주문 금액을 계산합니다.


 서브쿼리 활용 팁 💡


1. EXISTS 사용하기: 데이터 존재 여부만 확인할 때 유용합니다.

   ```sql

   SELECT product_name

   FROM products p

   WHERE EXISTS (SELECT 1 

                 FROM orders o 

                 WHERE o.product_id = p.product_id);

   ```

   이 쿼리는 주문된 적이 있는 제품만 선택합니다.


2. WITH 절 활용하기: 복잡한 서브쿼리를 간단하게 만들어줍니다.

   ```sql

   WITH high_value_customers AS (

       SELECT customer_id

       FROM orders

       GROUP BY customer_id

       HAVING SUM(amount) > 10000

   )

   SELECT c.customer_name, c.email

   FROM customers c

   JOIN high_value_customers hvc ON c.customer_id = hvc.customer_id;

   ```

   이 쿼리는 총 주문 금액이 10,000을 넘는 고객의 정보를 조회합니다.


3. 인덱스 활용하기: 서브쿼리의 성능을 높이려면 적절한 인덱스를 사용해야 합니다.

   ```sql

   CREATE INDEX idx_orders_customer_amount ON orders(customer_id, amount);

   ```

   이런 식으로 인덱스를 생성하면 위의 high_value_customers 쿼리의 성능이 크게 향상됩니다.


 실전 응용: 금융 데이터 분석 🏦


금융 데이터 분석에서 서브쿼리는 정말 유용합니다. 예를 들어, 이상 거래를 탐지하는 쿼리를 만들어볼까요?


```sql

SELECT t.transaction_id, t.amount, t.transaction_date

FROM transactions t

WHERE t.amount > (

    SELECT AVG(amount) + 3 * STDDEV(amount)

    FROM transactions

    WHERE customer_id = t.customer_id

)

AND t.transaction_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '7 days';

```


이 쿼리는 각 고객의 평균 거래 금액보다 3 표준편차 이상 큰 거래를 찾아내며, 최근 7일 동안의 거래만 대상으로 합니다. 이런 거래들은 추가 조사가 필요할 수 있겠죠? 🕵️‍♀️


 마치며 🎉


서브쿼리는 SQL의 강력한 도구입니다. 복잡한 데이터 분석을 간단하게 만들어주죠. 하지만 너무 많은 서브쿼리를 사용하면 쿼리의 가독성과 성능이 떨어질 수 있어요. 적절히 사용하는 것이 중요합니다.


이 글에서 배운 내용을 직접 실습해보세요. 실제 데이터로 쿼리를 작성하고 실행해보면 더 깊이 이해할 수 있을 거예요. SQL과 서브쿼리 마스터를 향한 여러분의 여정을 응원합니다! 💪


질문이나 의견이 있다면 댓글로 남겨주세요. 다음에는 더 흥미로운 SQL 팁으로 찾아뵙겠습니다. 데이터 분석 화이팅! 📊🔍





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