MSSQL GROUP BY로 데이터 그룹별 합계와 평균 쉽게 구하는 방법

🔗 GROUP BY의 기본 개념

GROUP BY 절은 SQL에서 데이터를 특정 컬럼의 값에 따라 묶어 그룹별로 집계 연산을 수행할 수 있게 해주는 구문입니다.
예를 들어 판매 데이터에서 카테고리별 매출 합계를 구하거나, 부서별 평균 급여를 계산할 때 GROUP BY를 사용합니다.
이렇게 하면 데이터를 세부적으로 분류하여 통계와 분석을 보다 효율적으로 진행할 수 있습니다.

GROUP BY는 주로 SUM, AVG, MIN, MAX와 같은 집계 함수와 함께 사용됩니다.
이 조합을 통해 대량의 데이터를 빠르게 집계하고, 각 그룹의 특성을 한눈에 파악할 수 있습니다.
데이터 분석가, 개발자, 경영진 모두 GROUP BY를 통해 의미 있는 비즈니스 인사이트를 얻을 수 있습니다.

💡 GROUP BY의 역할

• 📊같은 값을 가진 행들을 하나의 그룹으로 묶습니다.
• 📈그룹별 합계, 평균, 최소/최대값 등을 구할 수 있습니다.
• 🔍데이터의 세부적인 패턴과 분포를 파악할 수 있습니다.

🛠️ GROUP BY 기본 문법

MSSQL에서 GROUP BY 절은 SELECT 문에서 집계 함수를 사용할 때 반드시 함께 등장하는 경우가 많습니다.
기본적으로 SELECT 절에서 집계되지 않은 컬럼은 GROUP BY 절에 포함되어야 하며, 이 규칙을 지키지 않으면 실행 오류가 발생합니다.

📄 기본 문법

SELECT 그룹기준컬럼, 집계함수(컬럼명) AS 결과명
FROM 테이블명
GROUP BY 그룹기준컬럼;

이 구문에서 그룹기준컬럼은 데이터를 묶을 기준이 되는 컬럼입니다.
예를 들어 category 컬럼으로 그룹화하면 동일한 category 값을 가진 행들이 하나의 그룹으로 묶입니다.

💡 예제

상품 테이블(products)에서 카테고리별 상품 수를 계산하는 쿼리는 다음과 같습니다.

SELECT category, COUNT(*) AS 상품수
FROM products
GROUP BY category;

⚙️ 집계 함수와 함께 사용하는 GROUP BY

GROUP BY 절은 단독으로 사용되기보다 SUM, AVG, MIN, MAX, COUNT 등과 같은 집계 함수와 함께 사용할 때 가장 큰 효과를 발휘합니다.
이 조합을 통해 그룹별 합계, 평균, 최소/최대값, 건수 등을 한 번에 계산할 수 있습니다.

📄 예제 1: 그룹별 합계

판매 테이블(sales)에서 카테고리별 총 매출을 계산하려면 다음과 같이 작성합니다.

SELECT category, SUM(amount) AS 총매출
FROM sales
GROUP BY category;

📄 예제 2: 그룹별 평균

직원 테이블(employees)에서 부서별 평균 급여를 구하려면 다음과 같이 작성합니다.

SELECT department, AVG(salary) AS 평균급여
FROM employees
GROUP BY department;

🔌 여러 컬럼을 기준으로 그룹화하기

실무에서는 하나의 기준만으로 그룹화하기보다 두 개 이상 컬럼을 동시에 묶어 통계를 내는 경우가 훨씬 많습니다.
예를 들어 같은 카테고리라도 지역이나 판매 채널에 따라 매출이 달라질 수 있으므로, category + region처럼 복합 기준으로 그룹을 나누면 더 정밀한 분석이 가능합니다.
MSSQL에서 여러 컬럼을 기준으로 그룹화하려면 GROUP BY 절에 컬럼을 쉼표로 나열하면 됩니다.
이때 SELECT 절에는 집계되지 않은 모든 컬럼이 GROUP BY 목록에 포함되어야 하며, 포함되지 않으면 오류가 발생합니다.

📄 기본 문법

SELECT 컬럼A, 컬럼B, 집계함수(값컬럼) AS 결과명
FROM 테이블명
GROUP BY 컬럼A, 컬럼B;

위 구문에서 컬럼A, 컬럼B는 복합 그룹의 키가 됩니다.
두 컬럼 값이 모두 동일한 행끼리 하나의 그룹으로 묶이며, 그 그룹에 대해 합계·평균 등 집계함수가 계산됩니다.

💡 예제 1: 카테고리+지역별 매출 합계

판매 테이블(sales)에서 카테고리와 지역을 함께 묶어 총 매출을 계산합니다.

SELECT category, region, SUM(amount) AS 총매출
FROM sales
GROUP BY category, region
ORDER BY category, region;

정렬을 위해 ORDER BY에 동일한 키를 지정하면, 결과를 읽기 쉽게 정렬된 형태로 확인할 수 있습니다.

📊 예제 2: 연도+월 기준으로 묶기

날짜 컬럼을 변환해 연-월 단위로 그룹화하는 예시입니다.
보고서에서 월별 추세를 보려면 자주 사용합니다.

SELECT YEAR(order_date) AS 연도,
       MONTH(order_date) AS 월,
       COUNT(*) AS 주문건수,
       SUM(amount) AS 매출합계
FROM orders
GROUP BY YEAR(order_date), MONTH(order_date)
ORDER BY 연도, 월;

✅ 실무 체크리스트

• 🧩SELECT에 있는 비집계 컬럼은 모두 GROUP BY에 포함하기.
• 🧮날짜는 YEAR, MONTH 등으로 변환해 원하는 기간 단위로 그룹화.
• 🧹문자열 기준은 TRIM/UPPER 등 전처리로 불필요한 공백·대소문자 차이를 제거.
• 🚩NULL은 동일 그룹으로 묶이므로, 필요 시 COALESCE(컬럼, ‘기타’)로 레이블링.

⚠️ 주의사항

💡 HAVING 절로 그룹 조건 필터링

그룹화 결과에 조건을 걸어야 할 때는 HAVING 절을 사용합니다.
WHERE는 그룹화 이전의 원본 행을 거르고, HAVING은 GROUP BY로 묶인 이후의 집계 결과에 조건을 적용합니다.
예를 들어 카테고리별 총매출이 특정 금액 이상인 그룹만 보고 싶거나, 부서별 평균 급여가 일정 기준을 넘는 경우만 추려낼 때 HAVING이 필요합니다.

📄 기본 문법과 사용 위치

SELECT 그룹컬럼, 집계함수(값컬럼) AS 결과명
FROM 테이블명
WHERE 원본행_필터                -- 그룹화 이전 필터
GROUP BY 그룹컬럼
HAVING 집계함수(값컬럼) 조건식   -- 그룹화 이후 필터
ORDER BY 정렬기준;

성능과 정확도를 위해 가능하면 WHERE로 먼저 데이터 범위를 축소하고, 최종 집계 결과에 대한 기준은 HAVING으로 제한하는 패턴이 권장됩니다.

💰 예제 1: 카테고리별 총매출 100만 이상만

SELECT category, SUM(amount) AS 총매출
FROM sales
WHERE sale_date >= '2025-01-01'           -- 기간 사전 필터링
GROUP BY category
HAVING SUM(amount) >= 1000000              -- 집계 결과 조건
ORDER BY 총매출 DESC;

👥 예제 2: 부서별 평균 급여 상위 선별

SELECT department, AVG(salary) AS 평균급여, COUNT(*) AS 인원
FROM employees
WHERE active = 1
GROUP BY department
HAVING AVG(salary) >= 6000000 AND COUNT(*) >= 5
ORDER BY 평균급여 DESC;

🧩 예제 3: 비율·조건부 합계 필터링

CASE 표현식과 결합하면 성공률, 반품률처럼 비율 기반 기준으로도 필터링할 수 있습니다.

SELECT category,
       SUM(CASE WHEN returned = 1 THEN 1 ELSE 0 END) AS 반품건수,
       COUNT(*) AS 주문건수
FROM sales
GROUP BY category
HAVING (1.0 * SUM(CASE WHEN returned = 1 THEN 1 ELSE 0 END) / NULLIF(COUNT(*), 0)) <= 0.05;

⚠️ 주의사항

❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)