집계 함수는 데이터를 그룹화하고 요약할 때 사용하는 SQL이다. 통계, 리포트, 대시보드, 매출 분석, 사용자 활동 분석 등 거의 모든 실무 쿼리에 사용된다.

집계 함수

여러 행의 값을 하나의 결과로 요약하는 함수이다.

함수	설명
COUNT()	행의 개수
SUM()	합계
AVG()	평균
MAX()	최대값
MIN()	최소값

이 함수들은 일반적으로 GROUP BY와 함께 사용하여 카테고리별 집계를 수행한다.

예제

CREATE TABLE orders
(
    id         INT PRIMARY KEY,
    user_id    INT,
    product    VARCHAR(100),
    amount     DECIMAL(10, 2),
    order_date DATE
);

-- 샘플 데이터
INSERT INTO orders
VALUES (1, 1, 'Keyboard', 50.00, '2024-01-01'),
       (2, 1, 'Mouse', 20.00, '2024-01-03'),
       (3, 2, 'Monitor', 200.00, '2024-01-05'),
       (4, 1, 'Chair', 150.00, '2024-02-10'),
       (5, 2, 'Desk', 300.00, '2024-02-15');

COUNT() - 행 개수 세기

SELECT user_id, COUNT(*) AS order_count
FROM orders
GROUP BY user_id;

사용자 별 주문 횟수를 검색하는 쿼리문이다.

user_id	order_count
1	3
2	2

SUM() - 총합 구하기

SELECT user_id, SUM(amount) AS total_spent
FROM orders
GROUP BY user_id;

사용자 별 지출액을 집계하는 쿼리문이다.

user_id	total_spent
1	220.00
2	500.00

AVG() - 평균 구하기

SELECT user_id, AVG(amount) AS avg_order
FROM orders
GROUP BY user_id;

사용자별 평균 주문 금액을 집계하는 쿼리문이다.

user_id	avg_order
1	73.33
2	250.00

MAX(), MIN()

SELECT user_id, MAX(amount) AS max_order, MIN(amount) AS min_order
FROM orders
GROUP BY user_id;

사용자별 최고 및 최소 주문 금액을 집계하는 쿼리문이다.

user_id	max_order	min_order
1	150.00	20.00
2	300.00	200.00

날짜 기준 그룹화

SELECT MONTH(order_date) AS month, SUM(amount) AS monthly_sales
FROM orders
GROUP BY MONTH(order_date);

월별 매출을 집계하는 쿼리문이다.

month	monthly_sales
1	270.00
2	450.00

조건부 집계

SELECT user_id, COUNT(*) AS jan_orders
FROM orders
WHERE MONTH(order_date) = 1
GROUP BY user_id;

1월에 주문한 사용자만 집계하는 쿼리문이다.

user_id	jan_orders
1	2
2	1

HAVING으로 그룹 조건 필터링

SELECT user_id, SUM(amount) AS total_spent
FROM orders
GROUP BY user_id
HAVING total_spent > 300;

총 주문액이 300을 초과한 사용자를 집계하는 쿼리문이다.

user_id	total_spent
2	500.00

• WHERE은 행 필터링
• HAVING은 그룹 필터링

상황 별 알맞은 집계 방식

상황	추천
전체 건수 확인	SELECT COUNT(*) FROM table;
필드의 null 제외 카운트	COUNT(column)
월/연도별 요약	GROUP BY MONTH(date) or YEAR(date)
다중 그룹핑	GROUP BY user_id, MONTH(order_date)
정렬	ORDER BY SUM(amount) DESC 등과 함께 사용

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고급 집계

SQL에서는 ROLLUP과 CUBE라는 고급 집계 보고서가 존재한다.

기능	설명	MySQL 지원 여부
ROLLUP	계층적 요약 (소계, 총계)	지원
CUBE	다차원 조합 요약	MySQL은 직접 미지원 (우회 가능)

예제

CREATE TABLE cafe_orders
(
    주문월 VARCHAR(7),  -- '2024-01', '2024-02'
    지점명 VARCHAR(20), -- '강남점', '홍대점'
    메뉴  VARCHAR(50), -- '아메리카노', '라떼'
    수량  INT
);

INSERT INTO cafe_orders
VALUES ('2024-01', '강남점', '아메리카노', 100),
       ('2024-01', '강남점', '라떼', 50),
       ('2024-01', '홍대점', '아메리카노', 80),
       ('2024-02', '강남점', '아메리카노', 120),
       ('2024-02', '홍대점', '라떼', 60);

ROLLUP

SELECT 주문월, 지점명, SUM(수량) AS 총수량
FROM cafe_orders
GROUP BY 주문월, 지점명
WITH ROLLUP;

이처럼 쿼리문을 날리면 아래와 같은 결과가 나온다.

주문월	지점명	총수량
2024-01	강남점	150
2024-01	홍대점	80
2024-01	NULL	230 ← 1월 총합
2024-02	강남점	120
2024-02	홍대점	60
2024-02	NULL	180 ← 2월 총합
NULL	NULL	410 ← 전체 총합

• NULL은 요약 행을 의미한다.
• ROLLUP은 왼쪽부터 순차적으로 소계하며 층계를 자동으로 생성한다.

CUBE

MySQL에서는 CUBE를 지원하지 않기 때문에 우회해야 한다. 주로 UNION ALL + GROUP BY조합으로 구현한다.

-- 주문월 + 지점명
SELECT 주문월, 지점명, SUM(수량) AS 총수량
FROM cafe_orders
GROUP BY 주문월, 지점명

UNION ALL

-- 주문월만 (지점 소계)
SELECT 주문월, NULL AS 지점명, SUM(수량) AS 총수량
FROM cafe_orders
GROUP BY 주문월

UNION ALL

-- 지점명만 (월 소계)
SELECT NULL AS 주문월, 지점명, SUM(수량) AS 총수량
FROM cafe_orders
GROUP BY 지점명

UNION ALL

-- 전체 합계
SELECT NULL AS 주문월, NULL AS 지점명, SUM(수량) AS 총수량
FROM cafe_orders;

이렇게 조회하면 마지막 전체 합계의 경우 아래와 같은 결과가 나온다.

주문월	지점명	총수량
2024-01	강남점	150
2024-01	홍대점	80
2024-02	강남점	120
2024-02	홍대점	60
2024-01	NULL	230 (1월 소계)
2024-02	NULL	180 (2월 소계)
NULL	강남점	270 (강남점 소계)
NULL	홍대점	140 (홍대점 소계)
NULL	NULL	410 (전체 총합)

각 행의 의미는 아래와 같다.

조합	의미
(주문월, 지점명)	기본 상세 집계
(주문월, NULL)	해당 월 전체 소계
(NULL, 지점명)	해당 지점 전체 소계
(NULL, NULL)	전체 총합

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윈도우 함수

윈도우 함수는 집계 함수처럼 작동하지만 그룹핑 없이 각 행에 결과를 붙인다. 이는 GROUP BY없이도 누적합, 순위, 이동 평균 등을 계산할 수 있다는 의미이다.

함수	설명
ROW_NUMBER()	순번 (중복 없음)
RANK()	순위 (동점 허용)
DENSE_RANK()	밀집 순위 (순위 건너뛰지 않음)
SUM() OVER()	누적합
AVG() OVER()	누적 평균
LAG() / LEAD()	이전값 / 다음값 참조

예제

CREATE TABLE sales
(
    판매일자 DATE,
    직원명  VARCHAR(20),
    매출액  INT
);

INSERT INTO sales
VALUES ('2024-06-01', '홍길동', 200),
       ('2024-06-02', '홍길동', 300),
       ('2024-06-03', '홍길동', 250),
       ('2024-06-01', '김철수', 150),
       ('2024-06-02', '김철수', 400),
       ('2024-06-03', '김철수', 350);

누적합, SUM() OVER

SELECT 직원명,
       판매일자,
       매출액,
       SUM(매출액) OVER (PARTITION BY 직원명 ORDER BY 판매일자) AS 누적매출
FROM sales;

직원명	판매일자	매출액	누적매출
김철수	2024-06-01	150	150
김철수	2024-06-02	400	550
김철수	2024-06-03	350	900
홍길동	2024-06-01	200	200
홍길동	2024-06-02	300	500
홍길동	2024-06-03	250	750

• PARTITION BY는 직원 별로 누적된다.
• ORGER BY는 날짜순으로 누적된다.

순위 함수, RANK

SELECT 직원명,
       판매일자,
       매출액,
       RANK() OVER (PARTITION BY 직원명 ORDER BY 매출액 DESC) AS 순위
FROM sales;

직원명	매출액	순위
김철수	400	1
김철수	350	2
김철수	150	3
홍길동	300	1
홍길동	250	2
홍길동	200	3

이전 행 참조, LAG()

SELECT 직원명,
       판매일자,
       매출액,
       LAG(매출액) OVER (PARTITION BY 직원명 ORDER BY 판매일자) AS 전날매출
FROM sales;

직원명	판매일자	매출액	전날매출
김철수	2024-06-01	150	NULL
김철수	2024-06-02	400	150
김철수	2024-06-03	350	400
홍길동	2024-06-01	200	NULL
홍길동	2024-06-02	300	200
홍길동	2024-06-03	250	300