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GROUP BY ROLLUP 사용법: cube, grouping sets 차이

((!#) 2024. 6. 20.

group by rollup
group by rollup

GROUP BY ROLLUP 사용법: cube, grouping sets 차이

GROUP BY ROLLUP은 데이터 집계 시 유용하게 사용할 수 있는 SQL 기능입니다. 이 글에서는 group by rollup 사용법을 ORDER BY와 함께 사용하는 방법, rollup cube grouping sets 차이, 오라클 rollup 소계만 계산 방법 등을 자세히 설명하겠습니다.

https://youtu.be/cy9Xiim1X94?si=lH_26WPPJqJYoCz1

1. GROUP BY ROLLUP이란?

GROUP BY ROLLUP은 SQL의 집계 함수 중 하나로, 그룹별 소계와 총계를 계산할 수 있는 기능입니다. 예를 들어, 판매 데이터를 연도별, 월별로 집계하고 싶을 때 ROLLUP을 사용하면 연도별 총계와 월별 소계를 함께 계산할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 분석을 더 쉽게 할 수 있습니다.

ROLLUP의 기본 사용법

ROLLUP의 기본 사용법은 다음과 같습니다.

SELECT year, month, SUM(sales)
FROM sales_data
GROUP BY ROLLUP (year, month);

위 예제에서는 연도별, 월별 판매 합계를 계산합니다. ROLLUP을 사용하면 각 그룹별 소계와 총계가 추가됩니다.

2. GROUP BY ROLLUP ORDER BY 사용법

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group by rollup order by를 함께 사용하면 결과를 정렬하여 보기 쉽게 할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 사용할 수 있습니다.

SELECT year, month, SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_data
GROUP BY ROLLUP (year, month)
ORDER BY year, month;

이 예제에서는 연도별, 월별 판매 합계를 계산하고, 결과를 연도와 월 순서대로 정렬합니다. 이렇게 하면 데이터를 더 직관적으로 분석할 수 있습니다.

3. ROLLUP, CUBE, GROUPING SETS 차이

rollup cube grouping sets 차이는 데이터 집계 시 중요한 개념입니다. 각 기능의 차이점을 이해하면 상황에 맞게 적절한 집계 방법을 선택할 수 있습니다.

  • ROLLUP: 계층적 집계를 수행하여, 그룹별 소계와 총계를 계산합니다.
  • CUBE: 모든 가능한 조합에 대한 집계를 수행합니다. 따라서 ROLLUP보다 더 많은 데이터를 집계할 수 있습니다.
  • GROUPING SETS: 특정 그룹 집합에 대한 집계를 수행합니다. ROLLUP과 CUBE보다 더 유연한 집계를 할 수 있습니다.
-- ROLLUP 예제
SELECT year, month, SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_data
GROUP BY ROLLUP (year, month);

-- CUBE 예제
SELECT year, month, product, SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_data
GROUP BY CUBE (year, month, product);

-- GROUPING SETS 예제
SELECT year, month, SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_data
GROUP BY GROUPING SETS ((year, month), (year));

4. 오라클 ROLLUP 소계만 계산하기

오라클 rollup 소계만 계산하려면 GROUPING 함수와 조건문을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 사용할 수 있습니다.

SELECT year, month, 
       CASE 
           WHEN GROUPING(month) = 1 THEN 'Sub-total'
           ELSE TO_CHAR(month)
       END AS month_group,
       SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_data
GROUP BY ROLLUP (year, month)
HAVING GROUPING(month) = 0;

이 예제에서는 연도별, 월별 소계만 계산하여 결과를 출력합니다.

5. 오라클 ROLLUP 사용법

오라클 rollup을 사용하여 데이터를 집계하는 방법을 알아보겠습니다. 기본적인 사용법은 다음과 같습니다.

SELECT department, category, SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_data
GROUP BY ROLLUP (department, category);

이 예제에서는 부서별, 카테고리별 판매 합계를 계산합니다. ROLLUP을 사용하면 각 부서와 카테고리별 소계가 자동으로 추가됩니다.

6. Oracle ROLLUP 합계 위로 출력하기

oracle rollup 합계 위로 출력하려면 ROLLUP 결과를 정렬할 때 조건을 추가해야 합니다. 예를 들어, 다음과 같이 사용할 수 있습니다.

SELECT department, category, SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_data
GROUP BY ROLLUP (department, category)
ORDER BY department, GROUPING(category) DESC, category;

이 예제에서는 부서별 소계를 최상위로 정렬하여 출력합니다.

7. GROUP BY CUBE 사용법

group by cube는 모든 가능한 조합에 대한 집계를 수행합니다. 기본적인 사용법은 다음과 같습니다.

SELECT year, month, product, SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_data
GROUP BY CUBE (year, month, product);

이 예제에서는 연도별, 월별, 제품별 모든 조합에 대한 판매 합계를 계산합니다.

8. Oracle GROUP BY ROLLUP 사용법

oracle group by rollup을 사용하여 데이터를 효율적으로 집계하는 방법을 알아보겠습니다. 기본적인 사용법은 다음과 같습니다.

SELECT region, country, SUM(profit) AS total_profit
FROM sales_data
GROUP BY ROLLUP (region, country);

이 예제에서는 지역별, 국가별 이익 합계를 계산합니다. ROLLUP을 사용하면 각 지역과 국가별 소계가 자동으로 추가됩니다.

FAQ

1. GROUP BY ROLLUP이란 무엇인가요?

GROUP BY ROLLUP은 SQL에서 데이터 집계를 할 때 그룹별 소계와 총계를 계산하는 기능입니다. 이를 통해 데이터 분석을 더 쉽게 할 수 있습니다.

2. ROLLUP과 CUBE의 차이는 무엇인가요?

ROLLUP은 계층적 집계를 수행하여 소계와 총계를 계산하고, CUBE는 모든 가능한 조합에 대한 집계를 수행합니다. 따라서 CUBE가 더 많은 데이터를 집계할 수 있습니다.

3. 오라클에서 ROLLUP을 사용하려면 어떻게 해야 하나요?

오라클에서 ROLLUP을 사용하려면 GROUP BY ROLLUP 구문을 사용하여 데이터를 집계할 수 있습니다. 예제 코드는 위 본문을 참조하세요.

4. GROUPING SETS란 무엇인가요?

GROUPING SETS는 특정 그룹 집합에 대한 집계를 수행하는 기능으로, ROLLUP과 CUBE보다 더 유연한 집계를 할 수 있습니다.

5. GROUP BY ROLLUP과 ORDER BY를 함께 사용할 수 있나요?

네, GROUP BY ROLLUP과 ORDER BY를 함께 사용하여 집계 결과를 정렬할 수 있습니다. 예제 코드는 위 본문을 참조하세요.

결론

GROUP BY ROLLUP은 데이터 집계 시 유용하게 사용할 수 있는 기능입니다. ROLLUP을 사용하면 그룹별 소계와 총계를 쉽게 계산할 수 있으며, CUBE와 GROUPING SETS를 통해 다양한 집계 방법을 적용할 수 있습니다. 또한, ORDER BY와 함께 사용하여 결과를 정렬하면 데이터를 더 직관적으로 분석할 수 있습니다. 이 글을 통해 GROUP BY ROLLUP의 사용법을 이해하고, 실제 데이터 분석에 적용해 보시길 바랍니다.

GROUP BY ROLLUP에 대한 추가 정보는 이 링크와 <a href="https://m.blog.naver.com/pkm500/222506813

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