GROUP BY와 CASE WHEN을 활용한 조건부 집계

📘 2-3. GROUP BY와 CASE WHEN을 활용한 조건부 집계

실무에서는 하나의 쿼리에서 여러 조건별로 데이터를 집계해야 하는 경우가 많습니다.
이럴 때 GROUP BY와 CASE WHEN을 함께 사용하면 조건별 카운트, 합계 등을 효율적으로 처리할 수 있습니다.

📌 기본 개념

CASE WHEN을 SUM 또는 COUNT와 함께 사용하여 조건에 맞는 데이터를 분기 처리합니다.

SELECT 
  user_id,
  SUM(CASE WHEN status = 'complete' THEN 1 ELSE 0 END) AS complete_count,
  SUM(CASE WHEN status = 'cancel' THEN 1 ELSE 0 END) AS cancel_count
FROM orders
GROUP BY user_id;

📌 의미: 사용자별로 주문 상태가 완료인 건수와 취소된 건수를 각각 계산합니다.

✅ 예제 1: 월별 결제 상태별 주문 수

SELECT
  DATE_FORMAT(created_at, '%Y-%m') AS month,
  COUNT(*) AS total_orders,
  SUM(CASE WHEN status = 'paid' THEN 1 ELSE 0 END) AS paid_orders,
  SUM(CASE WHEN status = 'pending' THEN 1 ELSE 0 END) AS pending_orders,
  SUM(CASE WHEN status = 'cancelled' THEN 1 ELSE 0 END) AS cancelled_orders
FROM orders
GROUP BY month
ORDER BY month DESC;

✅ 예제 2: 상품 카테고리별 남녀 구매자 수

SELECT
  category_id,
  SUM(CASE WHEN gender = 'M' THEN 1 ELSE 0 END) AS male_buyers,
  SUM(CASE WHEN gender = 'F' THEN 1 ELSE 0 END) AS female_buyers
FROM purchases
GROUP BY category_id;

✅ 예제 3: 지역별 회원 등급 분포

SELECT
  region,
  SUM(CASE WHEN grade = 'bronze' THEN 1 ELSE 0 END) AS bronze_count,
  SUM(CASE WHEN grade = 'silver' THEN 1 ELSE 0 END) AS silver_count,
  SUM(CASE WHEN grade = 'gold' THEN 1 ELSE 0 END) AS gold_count
FROM users
GROUP BY region;

💡 실무 팁

• 조건이 많을 경우 CASE WHEN으로 열을 나누면 데이터 시각화나 리포트용으로 유용함
• IF 대신 CASE WHEN을 쓰면 가독성과 확장성이 높음
• NULL 처리를 명확히 하지 않으면 결과가 왜곡될 수 있음 (ELSE 0 필수)

📚 다음 글 예고

다음 포스팅에서는 2-4. 조건 만족 누적합 (Cumulative SUM) 편으로 넘어갑니다.
👉 일자별 또는 조건별로 누적 통계를 구하는 실무 쿼리를 다룹니다.