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Case

1. CASE 문 소개​

  • 우리는 지금까지 데이터를 있는 그대로 조회하거나(SELECT), 여러 테이블을 합치거나(JOIN, UNION), 특정 조건으로 걸러내는(WHERE) 방법을 배웠습니다.
  • 즉, 데이터의 '구조'를 바꾸거나 '범위'를 한정하는 기술들이었습니다.
  • 이제부터 배울 CASE 문은 한 차원 다른 역할을 합니다.

1.1 CASE 문의 역할​

  • CASE 문은 데이터 '자체'를 동적으로 가공하고 새로운 의미를 부여하는, 데이터에 멋진 옷을 입히는 기술입니다.
  • 마치 IF-THEN-ELSE처럼, 특정 조건에 따라 다른 값을 출력하게 만드는 SQL의 강력한 조건부 로직 도구입니다.

1.2 문제 상황​

"상품 목록을 조회하는데, 그냥 가격만 보여주지 말고, 가격대에 따라 '고가', '중가', '저가'와 같은 알아보기 쉬운 등급을 옆에 함께 표시하고 싶다."

  • 10만원 이상: '고가'
  • 3만원 이상 10만원 미만: '중가'
  • 3만원 미만: '저가'
애플리케이션 vs SQL

물론 이 작업은 데이터베이스에서 원본 데이터를 모두 가져온 뒤, 자바나 파이썬 같은 애플리케이션 코드에서 if-else 문으로 처리할 수도 있습니다. 하지만 CASE 문을 사용하면 간단한 보고서나 데이터 분석을 할 때, 쿼리 하나만으로 원하는 최종 결과물을 바로 얻을 수 있어 매우 편리합니다.

2. CASE 문의 두 가지 종류​

  • CASE 문은 크게 두 가지 방식으로 나눌 수 있습니다.
  • **단순 CASE 문(Simple CASE Expression)**과 **검색 CASE 문(Searched CASE Expression)**입니다.
  • 이름은 어렵지만, 실제 사용법은 매우 직관적입니다.

2.1 단순 CASE 문 (Simple CASE Expression)​

  • 단순 CASE 문은 특정 하나의 컬럼이나 표현식의 값에 따라 결과를 다르게 하고 싶을 때 사용합니다.
  • 특정 값을 기준으로 "이 값이 A면 X, B면 Y, 그 외에는 Z"와 같이 명확하게 분기할 때 유용합니다.

단순 CASE 문의 기본 문법

CASE 비교대상_컬럼_또는_표현식
    WHEN 값1 THEN 결과1
    WHEN 값2 THEN 결과2
    ...
    ELSE 그_외의_경우_결과
END
  • 비교대상_컬럼_또는_표현식: WHEN 절에서 비교할 대상이 되는 컬럼 또는 표현식입니다.
  • WHEN 값 THEN 결과: 비교대상_컬럼_또는_표현식의 값이 값과 같을 경우 결과를 반환합니다.
  • ELSE 결과: 위에 명시된 WHEN 조건들 중 어느 것 하나도 참이 아닐 경우, ELSE 뒤의 결과를 반환합니다. ELSE를 생략했는데 모든 WHEN 조건이 거짓이면 NULL이 반환됩니다.
실행 순서

단순 CASE 문도 위에서 아래 순서대로 조건을 평가하며, 가장 먼저 일치하는 WHEN 절을 만나는 순간 그 THEN의 결과를 반환하고 즉시 평가를 종료합니다.

단순 CASE 문 예제: 주문 상태(status)를 한글로 표시하기

  • 우리 쇼핑몰의 orders 테이블에는 주문 상태를 PENDING, COMPLETED, SHIPPED, CANCELLED와 같은 영어로 저장하고 있습니다.
  • 고객에게는 이 상태를 한글로 보여주고 싶습니다.
SELECT
    order_id,
    user_id,
    product_id,
    quantity,
    status,
    CASE status
        WHEN 'PENDING' THEN '주문 대기'
        WHEN 'COMPLETED' THEN '결제 완료'
        WHEN 'SHIPPED' THEN '배송'
        WHEN 'CANCELLED' THEN '주문 취소'
        ELSE '알 수 없음' -- 예상치 못한 상태 값 처리
    END AS status_korean
FROM
    orders;

실행 결과

order_iduser_idproduct_idquantitystatusstatus_korean
1111COMPLETED결제 완료
2142COMPLETED결제 완료
3221SHIPPED배송
4341COMPLETED결제 완료
5431PENDING주문 대기
6511COMPLETED결제 완료
7212SHIPPED배송
  • 단순 CASE 문은 이렇게 하나의 기준 값에 따라 명확하게 분류할 때 깔끔하고 가독성이 좋습니다.

2.2 검색 CASE 문 (Searched CASE Expression)​

  • 검색 CASE 문은 단순 CASE 문처럼 하나의 특정 값을 비교하는 대신, 각 WHEN 절에 독립적인 조건식을 사용하여 복잡한 논리를 구현할 때 사용합니다.
  • 앞서 만난 문제 상황처럼 '가격이 얼마 이상', '날짜가 언제 이전'과 같은 범위 조건이나 여러 컬럼을 조합한 복합적인 조건이 필요할 때 주로 사용됩니다.

검색 CASE 문의 기본 문법

CASE
    WHEN 조건1 THEN 결과1
    WHEN 조건2 THEN 결과2
    ...
    ELSE 그_외의_경우_결과
END
  • WHEN 조건 THEN 결과: WHEN 뒤의 조건이 참(true)일 경우, THEN 뒤의 결과를 반환합니다. 여기서 조건은 price >= 100000, category = '도서' 등 다양한 비교 연산자와 논리 연산자(AND, OR, NOT)를 포함할 수 있습니다.
  • ELSE 결과: 위에 명시된 WHEN 조건들 중 어느 것 하나도 참이 아닐 경우, ELSE 뒤의 결과를 반환합니다. ELSE를 생략했는데 모든 WHEN 조건이 거짓이면 NULL이 반환됩니다.
실행 순서

검색 CASE 문도 위에서 아래 순서대로 조건을 평가하며, 가장 먼저 참이 되는 WHEN 절을 만나는 순간 그 THEN의 결과를 반환하고 즉시 평가를 종료합니다. 이 순서가 매우 중요합니다.

검색 CASE 문 예제: 상품 가격에 따라 등급 표시하기

  • 이제 강의 시작 시점에 제시했던 문제, 즉 상품 가격에 따라 '고가', '중가', '저가' 등급을 표시하는 문제를 검색 CASE 문으로 해결해 보겠습니다.
SELECT
    name,
    price,
    CASE
        WHEN price >= 100000 THEN '고가'
        WHEN price >= 30000 THEN '중가'
        ELSE '저가'
    END AS price_label
FROM
    products;
  • 여기서 AS price_label을 사용해, CASE 문 전체가 만들어내는 결과에 price_label이라는 새로운 컬럼명을 붙여주었습니다.
  • 이 쿼리는 products 테이블의 각 행마다 다음의 로직을 수행합니다.
    1. 가격이 10만원 이상인가? 맞으면 '고가'를 반환하고 CASE 문을 끝냅니다.
    2. (1번이 아니라면) 가격이 3만원 이상인가? 맞으면 '중가'를 반환하고 끝냅니다.
    3. (1, 2번이 모두 아니라면) ELSE에 따라 '저가'를 반환합니다.

실행 결과

namepriceprice_label
프리미엄 게이밍 마우스75000중가
기계식 키보드120000고가
4K UHD 모니터350000고가
관계형 데이터베이스 입문28000저가
고급 가죽 지갑150000고가
스마트 워치280000고가
  • 보는 것과 같이, 원본 데이터는 전혀 건드리지 않고, 조회 결과에만 우리가 정의한 비즈니스 로직에 따라 새로운 값을 동적으로 생성하여 보여주었습니다.

3. WHEN 절의 순서​

3.1 순서가 중요한 이유​

  • 앞서 CASE 문은 위에서 아래로 순차적으로 평가하며, 가장 먼저 참이 되는 조건을 만나는 순간 실행을 멈춘다고 강조했습니다.
  • 이 점이 검색 CASE 문에서는 특히 중요합니다.
  • 만약 조건을 잘못 배치하면 예상과 다른 결과가 나올 수 있습니다.

3.2 잘못된 순서의 예​

  • 만약 위 쿼리에서 WHEN price >= 30000 조건을 WHEN price >= 100000 조건보다 먼저 배치했다면 어떻게 될까요?
-- 잘못된 순서의 예 (의도와 다른 결과)
SELECT
    name,
    price,
    CASE
        WHEN price >= 30000 THEN '중가'  -- 이 조건이 먼저 평가된다
        WHEN price >= 100000 THEN '고가'
        ELSE '저가'
    END AS price_label
FROM
    products;

실행 결과

namepriceprice_label
프리미엄 게이밍 마우스75000중가
기계식 키보드120000중가
4K UHD 모니터350000중가
관계형 데이터베이스 입문28000저가
고급 가죽 지갑150000중가
스마트 워치280000중가
  • 프리미엄 게이밍 마우스 (75000원): 75000원은 30000원 이상이므로 '중가'로 분류됩니다. (올바름)
  • 기계식 키보드 (120000원): 120000원은 30000원 이상이므로 '중가'로 분류됩니다. (틀림! '고가'여야 함)

3.3 올바른 조건 배치 전략​

조건 순서 가이드

검색 CASE 문을 사용할 때는 조건의 순서를 신중하게 고려해야 합니다. 더 포괄적인(범위가 넓은) 조건보다는 더 구체적인(범위가 좁은) 조건을 먼저 배치하는 것이 일반적입니다.

4. CASE 문의 다양한 활용​

4.1 ORDER BY 절에서 사용하기​

  • CASE 문은 SELECT 절 외에도 ORDER BY, GROUP BY, WHERE 절 등 다양한 SQL 구문과 함께 사용될 수 있습니다.
  • 예를 들어, 상품을 '고가', '중가', '저가' 순서로 정렬하고 싶다면 ORDER BY 절에 CASE 문을 사용할 수 있습니다.
SELECT
    name,
    price,
    CASE
        WHEN price >= 100000 THEN '고가'
        WHEN price >= 30000 THEN '중가'
        ELSE '저가'
    END AS price_label
FROM
    products
ORDER BY
    CASE
        WHEN price >= 100000 THEN 1  -- 고가: 1
        WHEN price >= 30000 THEN 2   -- 중가: 2
        ELSE 3                       -- 저가: 3
    END ASC,                         -- 숫자가 작은 순서대로 정렬
    price DESC;                      -- 같은 등급 내에서는 가격 내림차순

실행 결과

namepriceprice_label
4K UHD 모니터350000고가
스마트 워치280000고가
고급 가죽 지갑150000고가
기계식 키보드120000고가
프리미엄 게이밍 마우스75000중가
관계형 데이터베이스 입문28000저가
  • 보는 것처럼, price_label 컬럼의 '고가', '중가', '저가' 문자열 순서가 아닌, 우리가 CASE 문에서 지정한 1, 2, 3의 숫자 순서대로 정렬된 것을 확인할 수 있습니다.
  • 이렇게 CASE 문은 데이터의 표현뿐만 아니라 정렬, 그룹화 등 다양한 로직에 활용할 수 있습니다.

5. CASE 문과 GROUP BY​

5.1 데이터 분류 및 그룹핑​

  • 이것이 CASE 문의 기본입니다. 하지만 CASE 문의 진정한 힘은 다른 SQL 구문, 특히 집계 함수나 GROUP BY와 결합될 때 발휘됩니다.
  • 단순히 등급을 표시하는 것을 넘어, '고가', '중가', '저가' 상품이 각각 몇 개씩 있는지 집계하려면 어떻게 해야 할까요?

5.2 문제 상황​

"고객들을 출생 연대에 따라 '1990년대생', '1980년대생', '그 이전 출생'으로 분류하고, 각 그룹에 고객이 총 몇 명씩 있는지 알고 싶다."

  • 이 문제를 해결하기 위한 전략은 두 단계로 나뉩니다.
    1. 분류(Classification): CASE 문을 사용해 각 고객에게 '1990년대생', '1980년대생', '그 이전 출생' 중 하나의 라벨을 붙여줍니다.
    2. 집계(Aggregation): 1단계에서 만들어진 라벨을 기준으로 GROUP BY 하고, COUNT() 함수를 사용해 각 라벨(그룹)에 속한 고객 수를 셉니다.

5.3 단계별 쿼리 작성​

1단계: CASE 문으로 각 고객 분류하기

  • 아직 GROUP BY는 하지 않고, 각 고객이 어떤 라벨을 받게 되는지부터 눈으로 확인합니다.
SELECT
    name,
    birth_date,
    CASE
        WHEN YEAR(birth_date) >= 1990 THEN '1990년대생'
        WHEN YEAR(birth_date) >= 1980 THEN '1980년대생'
        ELSE '그 이전 출생'
    END AS birth_decade
FROM
    users;

실행 결과

namebirth_datebirth_decade
션1990-01-151990년대생
네이트1988-05-221980년대생
세종대왕1397-05-15그 이전 출생
이순신1545-04-28그 이전 출생
마리 퀴리1867-11-07그 이전 출생
레오나르도 다빈치1452-04-15그 이전 출생
  • 이렇게 CASE 문이 만들어낸 새로운 가상 컬럼 birth_decade가 성공적으로 생성된 것을 볼 수 있습니다.

2단계: GROUP BY로 그룹화하고 COUNT로 집계하기

  • 이제 2단계 전략을 실행할 차례입니다. 1단계에서 만든 저 가상 컬럼 birth_decade를 GROUP BY의 기준으로 삼으면 됩니다.
SELECT
    CASE
        WHEN YEAR(birth_date) >= 1990 THEN '1990년대생'
        WHEN YEAR(birth_date) >= 1980 THEN '1980년대생'
        ELSE '그 이전 출생'
    END AS birth_decade,
    COUNT(*) AS customer_count
FROM
    users
GROUP BY
    CASE
        WHEN YEAR(birth_date) >= 1990 THEN '1990년대생'
        WHEN YEAR(birth_date) >= 1980 THEN '1980년대생'
        ELSE '그 이전 출생'
    END;

실행 결과

birth_decadecustomer_count
1990년대생1
1980년대생1
그 이전 출생4

5.4 별칭 사용하기​

별칭 사용 가능 여부

SQL 표준의 논리적 실행 순서에 따르면 GROUP BY 절이 SELECT 절보다 먼저 처리됩니다. 따라서 원칙적으로는 SELECT 절에서 정의한 별칭(birth_decade)을 GROUP BY 절에서 사용할 수 없습니다. 하지만 MySQL을 포함한 최신 버전의 많은 데이터베이스들은 사용자 편의를 위해 이러한 별칭 사용을 예외적으로 허용합니다.

SELECT
    CASE
        WHEN YEAR(birth_date) >= 1990 THEN '1990년대생'
        WHEN YEAR(birth_date) >= 1980 THEN '1980년대생'
        ELSE '그 이전 출생'
    END AS birth_decade,
    COUNT(*) AS customer_count
FROM
    users
GROUP BY
    birth_decade;
  • GROUP BY 절에 CASE 문 전체를 다시 쓸 필요 없이, SELECT 절에서 AS로 지정한 별칭(birth_decade)을 바로 사용했습니다.
  • 이는 쿼리를 훨씬 간결하고 읽기 쉽게 만들어줍니다.
  • 드디어 우리가 원했던 최종 보고서, '출생 연대별 고객 수'를 완벽하게 만들어냈습니다.

6. 조건부 집계​

6.1 조건부 집계란?​

  • 이처럼 CASE 문을 이용해 기존에 없던 새로운 분류 기준을 동적으로 생성하고, 이를 GROUP BY와 결합하는 패턴은 실무 데이터 분석과 리포팅에서 정말로 흔하게 사용되는 핵심 기술 중 하나입니다.
  • CASE 문은 이렇게 그룹의 '기준'을 만드는 역할도 하지만, 집계 함수인 COUNT나 SUM의 '내부'로 들어가서 특정 조건에 맞는 값만 골라서 집계하는 훨씬 더 정교한 역할도 수행할 수 있습니다.
  • 이 기법을 **조건부 집계(Conditional Aggregation)**라고 합니다.

6.2 문제 상황​

"하나의 쿼리로, 전체 주문 건수와 함께 '결제 완료(COMPLETED)', '배송(SHIPPED)', '주문 대기(PENDING)' 상태의 주문이 각각 몇 건인지 별도의 컬럼으로 나누어 보고 싶다."

  • 정리하면 다음과 같은 보고서를 만들고 싶다는 의미입니다.
total_orderscompleted_countshipped_countpending_count
7421
피벗 테이블

"피벗 테이블(Pivot Table)"이라는 이름은 데이터를 다양한 관점에서 "회전(pivot)" 시켜 분석할 수 있는 기능 때문에 붙여진 이름입니다. 엑셀의 '피벗 테이블' 기능과 유사한 보고서를 SQL로 직접 만들어보는 것입니다.

6.3 기본 접근 방법​

먼저 주문 테이블의 데이터를 확인해보겠습니다.

SELECT order_id, status FROM orders;

실행 결과

order_idstatus
1COMPLETED
2COMPLETED
3SHIPPED
4COMPLETED
5PENDING
6COMPLETED
7SHIPPED

이 테이블을 각 주문의 상태별로 그룹핑 해보겠습니다.

SELECT status, COUNT(*) FROM orders
GROUP BY status;

실행 결과

statusCOUNT(*)
COMPLETED4
SHIPPED2
PENDING1
  • '결제 완료(COMPLETED)', '배송(SHIPPED)', '주문 대기(PENDING)' 상태의 주문이 각각 몇 건인지 구했습니다.
  • 여기까지는 해결하기 어렵지 않습니다. 그런데 전체 GROUP BY를 사용했기 때문에 각 그룹별 통계만 구할 수 있습니다.

6.4 전체 합 구하기​

  • 전체 합을 구하려면 GROUP BY 절을 사용하지 않고 COUNT(*)와 같은 집계 함수를 사용하면 됩니다.
SELECT COUNT(*) AS total_orders FROM orders;

실행 결과

total_orders
7
  • 이제 둘을 UNION으로 합치는 방법도 있고, 서브 쿼리를 사용하는 방법도 있습니다.

6.5 UNION으로 합치는 방법​

  • UNION을 사용하면 여러 SELECT 문의 결과를 하나로 합칠 수 있습니다.
SELECT 'Total' AS category, COUNT(*) AS count FROM orders
UNION ALL
SELECT status AS category, COUNT(*) AS count FROM orders GROUP BY status;

실행 결과

categorycount
Total7
COMPLETED4
SHIPPED2
PENDING1
  • 이 방법은 각 상태별 통계와 전체 합계를 하나의 결과 집합으로 보여주지만, 우리가 원하는 "각 상태별 카운트가 별도의 컬럼으로 나오는" 보고서 형식과는 차이가 있습니다.
  • 이 모양을 옆으로 돌려서 피벗 테이블의 형태가 되어야 합니다.

6.6 서브 쿼리를 사용하는 방법​

  • 각 상태별 카운트를 서브 쿼리로 미리 구한 다음, 메인 쿼리에서 이 값들을 조인하거나 활용하는 방법이 있습니다.
SELECT
    (SELECT COUNT(*) FROM orders) AS total_orders,
    (SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE status = 'COMPLETED') AS completed_count,
    (SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE status = 'SHIPPED') AS shipped_count,
    (SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE status = 'PENDING') AS pending_count;

실행 결과

total_orderscompleted_countshipped_countpending_count
7421
  • 이 방법은 우리가 목표로 하는 보고서 형식과 같은 결과를 보여줍니다. 각 카운트가 별도의 컬럼으로 잘 분리되어 있습니다.
  • 이 방법은 우리가 원하는 결과를 주지만, 각 값을 얻기 위해 orders 테이블을 총 4번이나 읽어오는(FROM orders) 심각한 성능 문제를 가지고 있습니다.
  • 데이터가 많아질수록 매우 비효율적입니다.
성능 문제

바로 이럴 때 CASE 문을 집계 함수 안에 넣는 조건부 집계 기법이 필요합니다. 이 방법은 단일 쿼리 내에서 효율적으로 조건별 집계를 수행할 수 있게 합니다.

7. CASE를 품은 집계 함수​

7.1 조건부 집계의 핵심 패턴​

  • 이 문제를 해결하는 핵심 아이디어는, 집계 함수의 인자로 CASE 문을 넣어 '조건에 맞을 때만 세거나 더하게' 만드는 것입니다.
  • 두 가지 대표적인 패턴이 있습니다.

패턴 1: COUNT(CASE ...)

  • COUNT 함수는 NULL이 아닌 모든 값을 센다는 특징을 이용합니다.
COUNT(CASE WHEN status = 'COMPLETED' THEN 1 END)
  • status가 'COMPLETED'이면 CASE 문은 숫자 1을 반환합니다.
  • 그 외의 경우(ELSE가 없으므로), CASE 문은 NULL을 반환합니다.
  • 결과적으로 COUNT 함수는 status가 'COMPLETED'인 행의 개수만 세게 됩니다.

패턴 2: SUM(CASE ...)

  • SUM 함수는 숫자들의 합계를 구합니다.
SUM(CASE WHEN status = 'COMPLETED' THEN 1 ELSE 0 END)
  • status가 'COMPLETED'이면 CASE 문은 1을, 그 외에는 0을 반환합니다.
  • SUM 함수가 이 1과 0들을 모두 더하면, 그 합계는 결국 'COMPLETED' 상태인 주문의 총 개수가 됩니다.
패턴 선택

두 패턴 모두 동일한 결과를 내며, 실무에서 널리 쓰입니다. 여기서는 각 상태의 합계를 구한다는 의미를 더 명확히 보여주는 SUM 패턴을 사용해 보겠습니다.

7.2 실습 1: 전체 주문 상태 요약하기​

  • 먼저 orders 테이블 전체를 대상으로, 각 상태별 주문 건수를 집계해 보겠습니다. GROUP BY는 아직 필요 없습니다.
SELECT
    COUNT(*) AS total_orders,
    SUM(CASE WHEN status = 'COMPLETED' THEN 1 ELSE 0 END) AS completed_count,
    SUM(CASE WHEN status = 'SHIPPED' THEN 1 ELSE 0 END) AS shipped_count,
    SUM(CASE WHEN status = 'PENDING' THEN 1 ELSE 0 END) AS pending_count
FROM
    orders;

실행 결과

total_orderscompleted_countshipped_countpending_count
7421
  • 단 하나의 쿼리로 행으로 흩어져 있던 status 정보를 열로 변환하여, 한눈에 파악하기 쉬운 피벗(Pivot) 보고서를 만들어냈습니다.

7.3 실습 2: GROUP BY와 함께 사용하기 (피벗 테이블)​

  • 조건부 집계는 GROUP BY와 함께 사용할 때 그 진정한 힘을 발휘합니다.
  • 이번에는 한 단계 더 나아가 **"상품 카테고리별로, 상태별 주문 건수를 집계하라"**는 보고서를 만들어 보겠습니다.
  • 이를 위해서는 orders 테이블과 products 테이블을 JOIN 하여 category 정보를 가져온 뒤, p.category를 기준으로 GROUP BY 해주면 됩니다.
SELECT
    p.category,
    COUNT(*) AS total_orders,
    SUM(CASE WHEN o.status = 'COMPLETED' THEN 1 ELSE 0 END) AS completed_count,
    SUM(CASE WHEN o.status = 'SHIPPED' THEN 1 ELSE 0 END) AS shipped_count,
    SUM(CASE WHEN o.status = 'PENDING' THEN 1 ELSE 0 END) AS pending_count
FROM
    orders o
JOIN
    products p ON o.product_id = p.product_id
GROUP BY
    p.category;

실행 결과

categorytotal_orderscompleted_countshipped_countpending_count
전자기기5221
도서2200
  • 이제 우리는 카테고리별로 주문 현황을 훨씬 더 상세하고 입체적으로 분석할 수 있게 되었습니다.
  • '전자기기'는 주문은 많지만 배송 상태이거나 대기중인 건이 많은 반면, '도서'는 주문 건수는 적지만 모두 처리가 완료되었다는 인사이트를 단번에 얻을 수 있습니다.
핵심 실무 팁

CASE 문을 집계 함수 내부에 사용하는 조건부 집계 기법은, 데이터를 단순히 요약하는 것을 넘어 원하는 형태로 재구조화하고 분석하는 데 필요한 도구입니다.

8. 문제와 풀이​

8.1 문제1: 상품 카테고리 영문으로 표시하기​

문제

  • products 테이블에서 상품의 category 컬럼 값을 영문으로 변경하여 조회해라.
  • '전자기기'는 'Electronics', '도서'는 'Books', '패션'은 'Fashion'으로 표시하고, category_english라는 별칭을 사용해라.
  • 상품 이름, 원래 카테고리, 그리고 영문 카테고리를 함께 출력해야 한다.

실행 결과

namecategorycategory_english
프리미엄 게이밍 마우스전자기기Electronics
기계식 키보드전자기기Electronics
4K UHD 모니터전자기기Electronics
관계형 데이터베이스 입문도서Books
고급 가죽 지갑패션Fashion
스마트 워치전자기기Electronics

정답

SELECT
    name,
    category,
    CASE category
        WHEN '전자기기' THEN 'Electronics'
        WHEN '도서' THEN 'Books'
        WHEN '패션' THEN 'Fashion'
        ELSE 'Etc'
    END AS category_english
FROM
    products;

8.2 문제2: 주문 수량에 따른 분류 및 정렬​

문제

  • orders 테이블의 주문들을 수량(quantity)에 따라 분류하고 싶다.
  • 수량이 2개 이상이면 '다량 주문', 1개이면 '단일 주문'으로 표시하는 order_type 컬럼을 만들어라.
  • 주문 ID, 수량, 그리고 이 새로운 order_type 컬럼을 조회하되, '다량 주문'이 '단일 주문'보다 먼저 나오도록 정렬해라.

실행 결과

order_idquantityorder_type
22다량 주문
72다량 주문
11단일 주문
31단일 주문
41단일 주문
51단일 주문
61단일 주문

정답

SELECT
    order_id,
    quantity,
    CASE
        WHEN quantity >= 2 THEN '다량 주문'
        ELSE '단일 주문'
    END AS order_type
FROM
    orders
ORDER BY
    CASE
        WHEN quantity >= 2 THEN 1
        ELSE 2
    END ASC;

8.3 문제3: 재고 수준별 상품 수 집계하기​

문제

  • products 테이블의 상품들을 재고 수량(stock_quantity)에 따라 그룹화하여 각 그룹에 속한 상품의 수를 세어 보아라.
  • 재고가 50개 이상이면 '재고 충분'
  • 20개 이상 50개 미만이면 '재고 보통'
  • 20개 미만이면 '재고 부족'
  • stock_level과 product_count라는 컬럼명으로 결과를 출력해야 한다.

실행 결과

stock_levelproduct_count
재고 충분2
재고 보통3
재고 부족1

정답

SELECT
    CASE
        WHEN stock_quantity >= 50 THEN '재고 충분'
        WHEN stock_quantity >= 20 THEN '재고 보통'
        ELSE '재고 부족'
    END AS stock_level,
    COUNT(*) AS product_count
FROM
    products
GROUP BY
    stock_level;

8.4 문제4: 사용자별 카테고리 주문 건수 피벗 테이블 만들기​

문제

  • 각 사용자(users)가 카테고리별로 몇 건의 주문을 했는지 피벗 테이블 형태로 조회해라.
  • 사용자 이름, 총 주문 건수, '전자기기' 주문 건수, '도서' 주문 건수를 각각 user_name, total_orders, electronics_orders, book_orders 컬럼으로 출력해야 한다.
  • 한 번도 주문하지 않은 고객도 결과에 포함해야 한다.

실행 결과

user_nametotal_orderselectronics_ordersbook_ordersfashion_orders
션2110
네이트2200
세종대왕1010
이순신1100
마리 퀴리1100
레오나르도 다빈치0000

정답

SELECT
    u.name AS user_name,
    COUNT(o.order_id) AS total_orders,
    SUM(CASE WHEN p.category = '전자기기' THEN 1 ELSE 0 END) AS electronics_orders,
    SUM(CASE WHEN p.category = '도서' THEN 1 ELSE 0 END) AS book_orders,
    SUM(CASE WHEN p.category = '패션' THEN 1 ELSE 0 END) AS fashion_orders
FROM
    users u
LEFT JOIN
    orders o ON u.user_id = o.user_id
LEFT JOIN
    products p ON o.product_id = p.product_id
GROUP BY
    u.name;

9. 정리​

9.1 핵심 요약​

CASE 문 기본

  • CASE 문은 특정 조건에 따라 데이터를 동적으로 가공하고 새로운 의미를 부여하는 SQL의 조건부 로직 도구입니다.
  • CASE 문은 단순 CASE 문과 검색 CASE 문, 두 가지 종류로 나뉩니다.
  • 단순 CASE 문은 특정 컬럼의 값이 A면 X, B면 Y와 같이 명확하게 정해진 값을 비교할 때 사용합니다.
  • 검색 CASE 문은 WHEN 절마다 독립적인 조건식을 사용하여 가격 범위나 복합적인 조건을 처리할 때 사용합니다.
  • CASE 문은 위에서 아래로 순차적으로 조건을 평가하며, 가장 먼저 참이 되는 조건의 결과를 반환하고 즉시 평가를 종료합니다.

WHEN 절의 순서

  • 검색 CASE 문을 사용할 때는 WHEN 절의 순서가 매우 중요하며, 잘못 배치하면 의도와 다른 결과가 나올 수 있습니다.
  • 일반적으로 범위가 좁고 구체적인 조건을 더 넓고 포괄적인 조건보다 먼저 배치해야 합니다.
  • CASE 문은 SELECT 절뿐만 아니라 ORDER BY, GROUP BY, WHERE 절에서도 사용되어 데이터의 표현, 정렬, 그룹화 등 다양한 로직에 활용할 수 있습니다.

CASE 문과 GROUP BY

  • CASE 문을 GROUP BY 절과 함께 사용하면, 기존에 없던 새로운 기준으로 데이터를 분류하고 그룹별 통계를 낼 수 있습니다.
  • 쿼리 작성은 2단계로 이루어집니다.
    • 1단계 (분류): CASE 문으로 각 행에 원하는 분류 라벨을 붙입니다.
    • 2단계 (집계): 1단계에서 만든 라벨을 기준으로 GROUP BY 하고, COUNT() 같은 집계 함수로 그룹별 통계를 구합니다.
  • SELECT 절에서 CASE 문에 부여한 별칭을 GROUP BY 절에서 사용하여 쿼리를 간결하게 만들 수 있습니다.

조건부 집계

  • 조건부 집계는 CASE 문을 SUM이나 COUNT 같은 집계 함수 내부에 넣어 사용하는 강력한 기법입니다.
  • 행으로 표현된 데이터를 열로 변환하는 피벗(Pivot) 형태의 보고서를 만들 때 유용합니다.
  • 각 조건별로 서브쿼리를 여러 번 사용하면 성능이 저하되므로, 조건부 집계는 테이블을 한 번만 읽어 효율적으로 처리하는 방법입니다.

조건부 집계 패턴

  • 조건부 집계는 COUNT(CASE ...) 또는 SUM(CASE ...) 패턴을 주로 사용합니다.
    • COUNT(CASE WHEN 조건 THEN 1 END): 조건이 참일 때만 1을 반환하고, 나머지는 NULL을 반환하여 COUNT가 NULL을 제외하고 세도록 합니다.
    • SUM(CASE WHEN 조건 THEN 1 ELSE 0 END): 조건이 참이면 1, 아니면 0을 반환하여 합계를 구함으로써 개수를 셉니다.
  • 조건부 집계를 GROUP BY와 함께 사용하면, '카테고리별, 상태별 주문 건수'처럼 다차원적인 분석 보고서를 효율적으로 생성할 수 있습니다.