안녕하세요, 데이터 마법사 여러분! 오늘은 SQL의 강력한 무기, 바로 '데이터 집계와 요약' 기능에 대해 알아볼 거예요. 이 기술만 제대로 익히면 여러분도 거대한 데이터의 바다에서 값진 보물을 캐낼 수 있답니다! 자, 우리의 데이터 모험을 시작해볼까요? 🏴☠️💎
왜 데이터 집계가 중요할까요? 🤔
수백만 개의 판매 기록을 분석해야 하는 매장 관리자를 상상해보세요. 각각의 판매 내역을 일일이 살펴보고 싶지는 않겠죠? 바로 여기서 데이터 집계의 힘이 발휘됩니다! 마치 전체 그림을 한눈에 볼 수 있는 마법의 렌즈와 같아요.
- 저장 공간 절약: 1TB의 원시 데이터를 50GB로 압축!
- 쿼리 속도 향상: 2분 걸리던 분석이 0.5초로!
- 의사결정 가속화: 한눈에 보는 비즈니스 인사이트
SQL 집계의 기본: COUNT, SUM, AVG 🧮
기본부터 시작해볼까요? 다음은 간단한 쿼리 예시입니다:
```sql
SELECT
COUNT(*) AS 총_주문수,
SUM(주문금액) AS 총_매출,
AVG(주문금액) AS 평균_주문금액
FROM 주문
WHERE 주문일자 >= '2023-01-01';
```
이 쿼리는 2023년 이후의 비즈니스 성과를 빠르게 파악할 수 있게 해줍니다. 멋지죠?
그룹화의 마법: GROUP BY 🎭
이제 분석에 차원을 더해볼까요:
```sql
SELECT
제품카테고리,
COUNT(*) AS 판매수,
AVG(가격) AS 평균가격
FROM 판매
GROUP BY 제품카테고리
HAVING COUNT(*) > 100
ORDER BY 판매수 DESC;
```
이 쿼리는 제품 카테고리별로 판매를 그룹화하고, 100개 이상 판매된 카테고리만 보여주며, 가장 인기 있는 순서대로 정렬합니다. 마치 데이터로 옷장을 정리하는 것과 같아요!
시간 여행하기: 날짜 기반 집계 🕰️
비즈니스 성과의 시간적 추이를 보고 싶나요? 이렇게 해보세요:
```sql
SELECT
DATE_TRUNC('month', 주문일자) AS 월,
SUM(주문금액) AS 월별_매출
FROM 주문
WHERE 주문일자 >= '2023-01-01'
GROUP BY DATE_TRUNC('month', 주문일자)
ORDER BY 월;
```
이 쿼리는 월별 매출 추이를 보여줍니다. 마치 비즈니스 데이터를 위한 타임머신이죠!
고급 기술: ROLLUP과 CUBE 🎲
좀 더 고급 마법을 시도해볼까요? ROLLUP을 사용해봅시다:
```sql
SELECT
COALESCE(카테고리, '전체 카테고리') AS 카테고리,
COALESCE(서브카테고리, '전체 서브카테고리') AS 서브카테고리,
SUM(판매액) AS 총_판매액
FROM 제품
GROUP BY ROLLUP(카테고리, 서브카테고리);
```
이 쿼리는 판매의 계층적 요약을 제공합니다. 마치 데이터로 만든 러시아 마트료시카 인형 같아요!
성능 최적화: 인덱스의 힘 🚀
좋은 쿼리에는 큰 책임이 따릅니다. 항상 성능을 고려하세요:
```sql
CREATE INDEX idx_주문일자 ON 주문(주문일자);
```
자주 조회되는 열에 인덱스를 생성하면 집계 속도가 크게 향상됩니다. 데이터베이스에 터보 엔진을 달아주는 셈이죠!
실전 응용: 실시간 대시보드 📈
지금까지 배운 것을 모두 활용해 실제 사례를 만들어볼까요:
```sql
WITH 시간별_판매 AS (
SELECT
DATE_TRUNC('hour', 주문시간) AS 시간,
제품카테고리,
SUM(주문금액) AS 총_판매액
FROM 주문
WHERE 주문시간 > NOW() - INTERVAL '24 HOURS'
GROUP BY 1, 2
)
SELECT
시간,
제품카테고리,
총_판매액,
SUM(총_판매액) OVER (PARTITION BY 제품카테고리 ORDER BY 시간) AS 누적_총액
FROM 시간별_판매;
```
이 쿼리는 실시간 판매 대시보드를 만들어, 지난 24시간 동안의 시간별 판매와 각 제품 카테고리의 누적 총액을 보여줍니다. 이것이 바로 진정한 데이터 마법이죠! ✨
마치며: 데이터의 연금술사가 되자 🧪
SQL 집계와 요약 기능은 단순한 기술이 아닙니다. 이것은 거대한 데이터를 금과 같은 인사이트로 변화시키는 연금술이죠. 이 기술을 마스터하면, 여러분은 데이터의 대해에서 진정한 항해사가 될 수 있을 거예요.
자, 이제 여러분의 차례입니다. 이 마법 같은 쿼리들을 직접 시도해보세요. 그리고 기억하세요, 모든 위대한 마법사는 실험과 실수를 통해 성장한답니다. 데이터와 함께 즐거운 모험을 하세요! 🧙♂️📊🚀
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