[MySQL] Group by(그룹바이) 이해하기

MySQL 혹은 MariaDB에서 뿐만 아니라 오라클(Oracle) DB에서도 Group by는 존재합니다. 워낙 범용적으로 사용되고 데이터의 확인 용도 뿐만 아니라, 통계 등에 사용되기 때문에 필수로 알아야 될 쿼리(Query)인데요. 해당 쿼리에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

 

[MySQL] Group by(그룹바이)

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그룹 바이(Group by)

우선 해당 쿼리문을 한번에 이해하기 보다는 하나씩 이해하는 편이 좋습니다. 그룹바이라는 쿼리는 데이터를 기준이 되는 값으로 그룹을 묶어서 보여줘라라는 뜻입니다. 해당의 쿼리는 예제를 보면서 확인해보도록 해보죠.

 

stock_nm|country|exchange|
--------+-------+--------+
삼성전자    |korea  |KOSPI   |
카카오     |korea  |KOSPI   |
네이버     |korea  |KOSPI   |
하이브     |korea  |KOSPI   |
에코프로비엠  |korea  |KOSDAQ  
펄어비스    |korea  |KOSDAQ  |
JYP     |korea  |KOSDAQ  |
APPLE   |usa    |NASDAQ  |
TESLA   |usa    |NASDAQ  |

 

위의 예제 테이블(stock)을 보면 주식 종목들이 들어가 있으며, 종목명, 나라, 거래소명이라는 컬럼으로 데이터가 들어가 있습니다. 여기서 그룹을 묶는 방법이 여러가지가 있을텐데요 우선 나라별로 묶는 방법이 있을 것입니다.

 

select stock_nm, country, exchange from stock
group by country;

 

전체를 가져오는 일반적인 쿼리에 group by 컬럼명을 넣으면 아래와 같은 결과가 나타납니다.

stock_nm|country|exchange|
--------+-------+--------+
삼성전자    |korea  |KOSPI   |
APPLE   |usa    |NASDAQ  |

 

그러나 뭔가 이상하죠? 그룹으로 묶다보니 stock_nm과 exchange는 어울리지 않는 것 같습니다. 첫번째 데이터를 그냥 보여주기 때문에 일반적으로 group by 를 사용할 때에는 select ~ from 절 사이에는 group by에 사용되는 컬럼만 넣는 것이 일반적인 방식입니다. 그러니 아래와 같은 쿼리로 변경합니다.

 

select country from stock group by country;

이렇게 쿼리를 날리게 되면 아래와 같이 심플하게 country만 있게 됩니다.

 

country|
-------+
korea  |
usa    |

 

위의 내용을 보면 대충 Group by가 무엇인지 이해가 됐을 것입니다 어떤 값을 기준으로 그룹을 만들어 버린다는 뜻이기 때문이죠. 그러나 Group by 는 혼자서 사용하게 되면 아래의 내용과 동일합니다.

 

select distinct country from stock;

바로 distinct를 써서 중복된 데이터를 제거하면 group by와 결과가 동일해지게 되는 것이죠. group by는 단순히 컬럼 하나만 놓고 본다면 이와같이 distinct와 동일하지만, 다른 절을 곁들여서 쓸 수 있습니다. 

 

 

Group by 활용

그룹으로 데이터를 묶었다는 것은 그룹안에 데이터들이 묶여 있다는 뜻입니다. 바로 여기서 distinct와 차이가 나게 되는데요. 아래와 같이 Group by 를 활용할 수 있게됩니다.

 

count(*) 조합

select country, count(*) from stock 
group by country;

 

우선 가장 많이 활용되는 것이 바로 count 입니다. 데이터를 얼만큼 들어가 있는지 확인하는 용도 뿐만 아니라 통계를 내서 리포트를 만들기에도 용이한 조합입니다.

 

country|count(*)|
-------+--------+
korea  |       7|
usa    |       2|

 

sum(*) 조합

이번에는 주식 테이블에 현재 종목 가격을 추가했습니다.

 

stock_nm|country|exchange|price |
--------+-------+--------+------+
APPLE   |usa    |NASDAQ  |195000|
JYP     |korea  |KOSDAQ  | 58800|
TESLA   |usa    |NASDAQ  |371350|
네이버     |korea  |KOSPI   |193500|
삼성전자    |korea  |KOSPI   | 53100|
에코프로비엠  |korea  |KOSDAQ  | 88100|
카카오     |korea  |KOSPI   | 57100|
펄어비스    |korea  |KOSDAQ  | 46650|
하이브     |korea  |KOSPI   |135000|

 

그리고 아래와 같이 sum(*)을 조합해보도록 해보죠.

select country, sum(price) from stock 
group by country;

 

country로 조합이 된 데이터 그룹들의 종목가를 합친 것을 알 수 있습니다.

country|sum(price)|
-------+----------+
korea  |    632250|
usa    |    566350|

 

avg(*) 조합

select exchange, avg(price) from stock 
group by exchange;

 

avg를 사용하면 그룹으로 묶인 데이터 그룹들의 평균을 알 수 있습니다. 이번에는 country로 그룹을 하지 않고 거래소(exchange)로 그룹을 묶었습니다.

 

exchange|avg(price) |
--------+-----------+
KOSDAQ  | 64516.6667|
KOSPI   |109675.0000|
NASDAQ  |283175.0000|

 

코스피, 코스닥, 나스닥의 종목들의 평균가격이 쉽게 쿼리로 알 수 있게 되었습니다. 다음에는 그룹바이를 좀 더 확장하는 해빙절(Having ~)에 대해서 알아보도록 하겠습니다.