• 집합 지향
  • 레코드 단위가 아닌, 레코드 집합 단위로 처리 기술
  • GROUP BY
  • HAVING
  • 집약함수
  • 윈도우함수

12강. 집약

• 집약 함수 (aggregate function)
  • COUNT
  • SUM
  • AVG
  • MAX
  • MIN

여러 레코드를 한 개 레코드로 집약

• 필드 수가 다르고 한 사람에 대한 정보가 여러 레코드로 나눠져 있는 테이블
• 집약을 사용하면 한 사람에 대한 정보가 한 레코드로 집약
• 모델링 관점에서도 엔티티(테이블)은 집약되어야 함.

CASE 식과 GROUP BY 응용

• GROUP BY 로 집약 시 SELECT 구에 입력 가능한 것
  • 상수
  • GROUP BY 구에서 사용한 집약 키
  • 집약 함수

select id,
			max(case when data_type = 'a' then d1 else null end) as d1,
			max(case when data_type = 'b' then d2 else null end) as d2
	from ...
group by id;

집약, 해시, 정렬

• GROUP BY 집약 조작에 해시 알고리즘 , 정렬 알고리즘 사용
• 해시 > 정렬
• 해시
  • GROUP BY 구에 지정된 필드를 해시 함수 이용해 해시키 변환
  • 같은 해시 키 가진 그룹 모아 집약
  • 정렬보다 빠름
  • 특성상 GROUP BY 유일성 높을수록 효율적
• 워킹 메모리
  • 해시, 정렬에 메모리 사용
  • 워킹 메모리 영역이 부족한 경우 TEMP 탈락 발생
  • 저장소 접근 → 성능 감소
• TEMP 탈락
  • 연산 대상 레코드 수가 많은 GROUP BY, 집약함수 사용하는 건 충분한 성능 검증 필요
  • 최악의 경우 TEMP 영역 풀 소비로 SQL 구문 비정상 종료 가능

합쳐서 하나

• 0~100살 연령이 모두 사용 가능한 제품 레코드 조회

select product_id
	from price_by_age
group by product_id
having sum(high_age - low_age + 1) = 101;

• 날짜, 시간 컬럼에도 사용 가능

13장. 자르기

파티션

• GROUP BY 구로 잘라 만든 부분집합
• 서로 중복되는 요소 없음

select case when age < 20 then '잼민'
						when age between 20 and 69 then '성인'
					  when age >= 70 then '노인'
						else null end as age_class, count(*)
	from persons
group by case when age < 20 then '잼민'
						when age between 20 and 69 then '성인'
					  when age >= 70 then '노인'
						else null end;

• 자르기 기준 키를 GROUP BY, SELECT 모두에 써줘야 함
• SELECT 구에서 지정한 별칭을 GROUP BY 에서 사용하는 변칙 존재
• GROUP BY 구에서 CASE 식, 함수 사용해도 성능에는 영향 X
• 복잡한 수식 사용해도 좋다

PARTITION BY 구 자르기

• 윈도우 함수
• GROUP BY (집약 + 자르기) - 집약 = 자르기
• 여기서도 CASE 식, 함수, 복잡 수식 모두 사용 가능
• 집약 기능 없으므로, 원본 테이블의 형태 유지됨에 유의

정리

• GROUP BY, PARTITION BY는 집합 자르기
• 자르기에는 내부적으로 해시, 정렬 사용
• 해시, 정렬은 워킹 메모리 필요 → 성능 영향
• CASE 식과 함께라면 뭐든 가능

연습문제

• 각 RDB 별 집약 알고리즘
• 해시 알고리즘
  • Oracle
  • PostgreSQL
• 정렬 알고리즘
  • MySQL