> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-mintlify-86180b7b.mintlify.site/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. > GROUP BY 절 문서 # GROUP BY 절 `GROUP BY` 절은 `SELECT` 쿼리를 집계 모드로 전환하며, 동작 방식은 다음과 같습니다. * `GROUP BY` 절에는 표현식 목록(또는 길이가 1인 목록으로 간주되는 단일 표현식)이 포함됩니다. 이 목록은 "그룹화 키" 역할을 하며, 각 개별 표현식은 "키 표현식"이라고 합니다. * [SELECT](/ko/reference/statements/select), [HAVING](/ko/reference/statements/select/having), [ORDER BY](/ko/reference/statements/select/order-by) 절의 모든 표현식은 **반드시** 키 표현식을 기반으로 계산되거나, 키가 아닌 표현식(일반 컬럼 포함)에 대한 [집계 함수](/ko/reference/functions/aggregate-functions)를 기반으로 계산되어야 합니다. 다시 말해, 테이블에서 선택한 각 컬럼은 키 표현식에 사용되거나 집계 함수 내부에서 사용되어야 하며, 둘 다에 동시에 사용될 수는 없습니다. * `SELECT` 쿼리를 집계한 결과에는 원본 테이블의 "그룹화 키"에서 고유한 값의 개수만큼 행이 포함됩니다. 일반적으로 이로 인해 행 수가 크게 줄어들며, 종종 몇 자릿수 수준으로 감소합니다. 하지만 항상 그런 것은 아닙니다. 모든 "그룹화 키" 값이 서로 달랐다면 행 수는 그대로 유지됩니다. 테이블의 데이터를 컬럼 이름 대신 컬럼 번호로 그룹화하려면 [enable\_positional\_arguments](/ko/reference/settings/session-settings#enable_positional_arguments) 설정을 활성화하십시오. 테이블에 대해 집계를 수행하는 추가 방법도 있습니다. 쿼리에서 테이블 컬럼이 집계 함수 내부에만 포함되어 있다면 `GROUP BY` 절은 생략할 수 있으며, 이 경우 빈 키 집합에 대한 집계가 수행된다고 가정합니다. 이러한 쿼리는 항상 정확히 1개의 행을 반환합니다.
## NULL 처리
그룹화 시 ClickHouse는 [NULL](/ko/reference/syntax#null)을 값으로 해석하며, `NULL==NULL`로 간주합니다. 이는 대부분의 다른 문맥에서의 `NULL` 처리와는 다릅니다. 이것이 의미하는 바를 보여주는 예시를 살펴보겠습니다. 다음과 같은 테이블이 있다고 가정하겠습니다: ```text theme={null} ┌─x─┬────y─┐ │ 1 │ 2 │ │ 2 │ ᴺᵁᴸᴸ │ │ 3 │ 2 │ │ 3 │ 3 │ │ 3 │ ᴺᵁᴸᴸ │ └───┴──────┘ ``` 쿼리 `SELECT sum(x), y FROM t_null_big GROUP BY y`를 실행하면 다음과 같은 결과가 나옵니다: ```text theme={null} ┌─sum(x)─┬────y─┐ │ 4 │ 2 │ │ 3 │ 3 │ │ 5 │ ᴺᵁᴸᴸ │ └────────┴──────┘ ``` `GROUP BY`에서 `y = NULL`인 경우, `NULL`을 하나의 값처럼 취급하여 `x`가 합산된 것을 확인할 수 있습니다. 여러 키를 `GROUP BY`에 전달하면 결과에 선택된 항목의 모든 조합이 표시되며, 이때도 `NULL`은 특정 값인 것처럼 취급됩니다.
## ROLLUP 수정자
`ROLLUP` 수정자는 `GROUP BY` 목록의 순서를 기준으로 키 표현식의 소계를 계산하는 데 사용됩니다. 소계 행은 결과 테이블 뒤에 추가됩니다. 소계는 역순으로 계산됩니다. 먼저 목록의 마지막 키 표현식에 대한 소계를 계산한 다음, 그 이전 표현식에 대해 계산하며, 이런 방식으로 첫 번째 키 표현식까지 진행합니다. 소계 행에서는 이미 "그룹화된" 키 표현식의 값이 `0` 또는 빈 문자열로 설정됩니다. [HAVING](/ko/reference/statements/select/having) 절이 소계 결과에 영향을 줄 수 있다는 점에 유의하십시오. **예시** 테이블 t를 살펴보겠습니다: ```text theme={null} ┌─year─┬─month─┬─day─┐ │ 2019 │ 1 │ 5 │ │ 2019 │ 1 │ 15 │ │ 2020 │ 1 │ 5 │ │ 2020 │ 1 │ 15 │ │ 2020 │ 10 │ 5 │ │ 2020 │ 10 │ 15 │ └──────┴───────┴─────┘ ``` ```sql title="Query" theme={null} SELECT year, month, day, count(*) FROM t GROUP BY ROLLUP(year, month, day); ``` `GROUP BY` 절에는 3개의 키 표현식이 있으므로, 결과에는 오른쪽에서 왼쪽으로 "롤업"된 소계를 포함하는 4개의 테이블이 생성됩니다: * `GROUP BY year, month, day`; * `GROUP BY year, month` (`day` 컬럼은 0으로 채워짐); * `GROUP BY year` (이제 `month`, `day` 컬럼이 모두 0으로 채워짐); * 그리고 합계 (세 개의 키 표현식 컬럼이 모두 0임). ```text title="Response" theme={null} ┌─year─┬─month─┬─day─┬─count()─┐ │ 2020 │ 10 │ 15 │ 1 │ │ 2020 │ 1 │ 5 │ 1 │ │ 2019 │ 1 │ 5 │ 1 │ │ 2020 │ 1 │ 15 │ 1 │ │ 2019 │ 1 │ 15 │ 1 │ │ 2020 │ 10 │ 5 │ 1 │ └──────┴───────┴─────┴─────────┘ ┌─year─┬─month─┬─day─┬─count()─┐ │ 2019 │ 1 │ 0 │ 2 │ │ 2020 │ 1 │ 0 │ 2 │ │ 2020 │ 10 │ 0 │ 2 │ └──────┴───────┴─────┴─────────┘ ┌─year─┬─month─┬─day─┬─count()─┐ │ 2019 │ 0 │ 0 │ 2 │ │ 2020 │ 0 │ 0 │ 4 │ └──────┴───────┴─────┴─────────┘ ┌─year─┬─month─┬─day─┬─count()─┐ │ 0 │ 0 │ 0 │ 6 │ └──────┴───────┴─────┴─────────┘ ``` 같은 쿼리는 `WITH` 키워드를 사용해 작성할 수도 있습니다. ```sql title="Query" theme={null} SELECT year, month, day, count(*) FROM t GROUP BY year, month, day WITH ROLLUP; ``` **관련 항목** * SQL 표준과의 호환성을 위한 [group\_by\_use\_nulls](/ko/reference/settings/session-settings#group_by_use_nulls) 설정을 참조하십시오.
## CUBE 수정자
`CUBE` 수정자는 `GROUP BY` 목록에 있는 키 표현식의 모든 조합에 대한 소계를 계산하는 데 사용됩니다. 소계 행은 결과 테이블 뒤에 추가됩니다. 소계 행에서는 모든 "그룹화된" 키 표현식의 값이 `0` 또는 빈 문자열로 설정됩니다. [HAVING](/ko/reference/statements/select/having) 절이 소계 결과에 영향을 줄 수 있다는 점에 유의하십시오. **예시** 테이블 t를 살펴보겠습니다: ```text theme={null} ┌─year─┬─month─┬─day─┐ │ 2019 │ 1 │ 5 │ │ 2019 │ 1 │ 15 │ │ 2020 │ 1 │ 5 │ │ 2020 │ 1 │ 15 │ │ 2020 │ 10 │ 5 │ │ 2020 │ 10 │ 15 │ └──────┴───────┴─────┘ ``` ```sql title="Query" theme={null} SELECT year, month, day, count(*) FROM t GROUP BY CUBE(year, month, day); ``` `GROUP BY` 절에 3개의 키 표현식이 있으므로, 결과에는 가능한 모든 키 표현식 조합에 대한 소계가 포함된 8개의 테이블이 생성됩니다: * `GROUP BY year, month, day` * `GROUP BY year, month` * `GROUP BY year, day` * `GROUP BY year` * `GROUP BY month, day` * `GROUP BY month` * `GROUP BY day` * 그리고 합계. `GROUP BY`에 포함되지 않은 컬럼은 0으로 채워집니다. ```text title="Response" theme={null} ┌─year─┬─month─┬─day─┬─count()─┐ │ 2020 │ 10 │ 15 │ 1 │ │ 2020 │ 1 │ 5 │ 1 │ │ 2019 │ 1 │ 5 │ 1 │ │ 2020 │ 1 │ 15 │ 1 │ │ 2019 │ 1 │ 15 │ 1 │ │ 2020 │ 10 │ 5 │ 1 │ └──────┴───────┴─────┴─────────┘ ┌─year─┬─month─┬─day─┬─count()─┐ │ 2019 │ 1 │ 0 │ 2 │ │ 2020 │ 1 │ 0 │ 2 │ │ 2020 │ 10 │ 0 │ 2 │ └──────┴───────┴─────┴─────────┘ ┌─year─┬─month─┬─day─┬─count()─┐ │ 2020 │ 0 │ 5 │ 2 │ │ 2019 │ 0 │ 5 │ 1 │ │ 2020 │ 0 │ 15 │ 2 │ │ 2019 │ 0 │ 15 │ 1 │ └──────┴───────┴─────┴─────────┘ ┌─year─┬─month─┬─day─┬─count()─┐ │ 2019 │ 0 │ 0 │ 2 │ │ 2020 │ 0 │ 0 │ 4 │ └──────┴───────┴─────┴─────────┘ ┌─year─┬─month─┬─day─┬─count()─┐ │ 0 │ 1 │ 5 │ 2 │ │ 0 │ 10 │ 15 │ 1 │ │ 0 │ 10 │ 5 │ 1 │ │ 0 │ 1 │ 15 │ 2 │ └──────┴───────┴─────┴─────────┘ ┌─year─┬─month─┬─day─┬─count()─┐ │ 0 │ 1 │ 0 │ 4 │ │ 0 │ 10 │ 0 │ 2 │ └──────┴───────┴─────┴─────────┘ ┌─year─┬─month─┬─day─┬─count()─┐ │ 0 │ 0 │ 5 │ 3 │ │ 0 │ 0 │ 15 │ 3 │ └──────┴───────┴─────┴─────────┘ ┌─year─┬─month─┬─day─┬─count()─┐ │ 0 │ 0 │ 0 │ 6 │ └──────┴───────┴─────┴─────────┘ ``` 같은 쿼리는 `WITH` 키워드를 사용해 작성할 수도 있습니다. ```sql title="Query" theme={null} SELECT year, month, day, count(*) FROM t GROUP BY year, month, day WITH CUBE; ``` **관련 항목** * SQL 표준과의 호환성을 위한 [group\_by\_use\_nulls](/ko/reference/settings/session-settings#group_by_use_nulls) 설정
## WITH TOTALS 수정자
`WITH TOTALS` 수정자를 지정하면 행이 하나 더 계산됩니다. 이 행의 키 컬럼에는 기본값(0 또는 빈 문자열)이 들어가고, 집계 함수 컬럼에는 모든 행에 대해 계산한 값("합계" 값)이 들어갑니다. 이 추가 행은 `JSON*`, `TabSeparated*`, `Pretty*` 포맷에서만 생성되며, 다른 행과는 별도로 출력됩니다. * `XML` 및 `JSON*` 포맷에서는 이 행이 별도의 `totals` 필드로 출력됩니다. * `TabSeparated*`, `CSV*`, `Vertical` 포맷에서는 이 행이 기본 결과 뒤에 출력되며, 그 앞에 빈 행이 하나 추가됩니다(다른 데이터 뒤). * `Pretty*` 포맷에서는 이 행이 기본 결과 뒤에 별도의 테이블로 출력됩니다. * `Template` 포맷에서는 이 행이 지정된 템플릿에 따라 출력됩니다. * 그 밖의 포맷에서는 사용할 수 없습니다. totals는 `SELECT` 쿼리 결과에는 출력되지만, `INSERT INTO ... SELECT`에는 출력되지 않습니다. [HAVING](/ko/reference/statements/select/having)이 있으면 `WITH TOTALS`는 여러 방식으로 동작할 수 있습니다. 동작 방식은 `totals_mode` 설정에 따라 달라집니다.
### 합계 처리 구성
기본적으로 `totals_mode = 'before_having'`입니다. 이 경우 'totals'는 HAVING 및 `max_rows_to_group_by`를 통과하지 못한 행까지 포함한 모든 행을 기준으로 계산됩니다. 다른 옵션은 HAVING을 통과한 행만 'totals'에 포함하며, `max_rows_to_group_by` 및 `group_by_overflow_mode = 'any'` 설정과의 동작 방식도 서로 다릅니다. `after_having_exclusive` – `max_rows_to_group_by`를 통과하지 못한 행은 포함하지 않습니다. 즉, `max_rows_to_group_by`를 생략했을 때와 비교하면 'totals'의 행 수는 더 적거나 같습니다. `after_having_inclusive` – `max_rows_to_group_by`를 통과하지 못한 모든 행을 'totals'에 포함합니다. 즉, `max_rows_to_group_by`를 생략했을 때와 비교하면 'totals'의 행 수는 더 많거나 같습니다. `after_having_auto` – HAVING을 통과한 행 수를 계산합니다. 그 수가 일정 비율(기본값 50%)을 넘으면 `max_rows_to_group_by`를 통과하지 못한 모든 행을 'totals'에 포함합니다. 그렇지 않으면 포함하지 않습니다. `totals_auto_threshold` – 기본값은 0.5입니다. `after_having_auto`에 사용하는 계수입니다. `max_rows_to_group_by`와 `group_by_overflow_mode = 'any'`를 사용하지 않으면 `after_having`의 모든 변형은 동일하므로, 아무 것이나 사용할 수 있습니다(예: `after_having_auto`). [JOIN](/ko/reference/statements/select/join) 절의 서브쿼리를 포함해 서브쿼리에서 `WITH TOTALS`를 사용할 수 있습니다(이 경우 해당 합계 값이 결합됩니다).
## GROUP BY ALL
`GROUP BY ALL`은 집계 함수가 아닌 모든 SELECT 표현식을 나열하는 것과 동일합니다. 예시: ```sql theme={null} SELECT a * 2, b, count(c), FROM t GROUP BY ALL ``` 와 같습니다 ```sql theme={null} SELECT a * 2, b, count(c), FROM t GROUP BY a * 2, b ``` 특수한 경우로, 어떤 함수의 인수에 집계 함수와 그 외 필드가 함께 포함되어 있으면 `GROUP BY` 키에는 해당 함수에서 추출할 수 있는 비집계 필드가 가능한 한 많이 포함됩니다. 예시는 다음과 같습니다: ```sql theme={null} SELECT substring(a, 4, 2), substring(substring(a, 1, 2), 1, count(b)) FROM t GROUP BY ALL ``` 와 동일합니다 ```sql theme={null} SELECT substring(a, 4, 2), substring(substring(a, 1, 2), 1, count(b)) FROM t GROUP BY substring(a, 4, 2), substring(a, 1, 2) ```
## 예시
예시: ```sql theme={null} SELECT count(), median(FetchTiming > 60 ? 60 : FetchTiming), count() - sum(Refresh) FROM hits ``` MySQL과는 달리(표준 SQL을 준수하므로), 키나 집계 함수에 포함되지 않은 컬럼의 값은 가져올 수 없습니다(상수 표현식 제외). 이를 우회하려면 'any' 집계 함수(처음으로 발견된 값을 가져옴) 또는 'min/max'를 사용할 수 있습니다. 예시: ```sql theme={null} SELECT domainWithoutWWW(URL) AS domain, count(), any(Title) AS title -- 각 도메인에서 처음 나타난 페이지 헤더를 가져옵니다. FROM hits GROUP BY domain ``` 각기 다른 키 값마다 `GROUP BY`는 집계 함수 값 집합을 계산합니다.
## GROUPING SETS 수정자
이 수정자는 가장 일반적인 수정자입니다. 이 수정자를 사용하면 여러 집계 키 집합(grouping sets)을 수동으로 지정할 수 있습니다. 집계는 각 grouping set별로 별도로 수행되며, 그 후 모든 결과가 결합됩니다. 컬럼이 grouping set에 포함되지 않으면 기본값으로 채워집니다. 즉, 위에서 설명한 수정자들은 `GROUPING SETS`로 표현할 수 있습니다. `ROLLUP`, `CUBE`, `GROUPING SETS` 수정자를 사용하는 쿼리는 구문은 같지만 실행 방식은 다를 수 있습니다. `GROUPING SETS`는 모든 작업을 병렬로 실행하려고 하지만, `ROLLUP`과 `CUBE`는 집계 결과의 최종 병합을 단일 스레드에서 수행합니다. 소스 컬럼에 기본값이 포함된 경우, 어떤 행이 해당 컬럼을 키로 사용하는 집계에 속하는지 구분하기 어려울 수 있습니다. 이 문제를 해결하려면 `GROUPING` 함수를 사용해야 합니다. **예시** 다음 두 쿼리는 동일합니다. ```sql theme={null} -- 쿼리 1 SELECT year, month, day, count(*) FROM t GROUP BY year, month, day WITH ROLLUP; -- 쿼리 2 SELECT year, month, day, count(*) FROM t GROUP BY GROUPING SETS ( (year, month, day), (year, month), (year), () ); ``` **관련 항목** * SQL 표준과의 호환성을 위한 [group\_by\_use\_nulls](/ko/reference/settings/session-settings#group_by_use_nulls) 설정.
## 구현 세부 사항
집계는 컬럼 지향 DBMS의 가장 중요한 기능 중 하나이므로, 그 구현은 ClickHouse에서 가장 많이 최적화된 부분 중 하나입니다. 기본적으로 집계는 해시 테이블을 사용해 메모리에서 수행됩니다. 이를 위해 40개가 넘는 특수화 버전이 있으며, "그룹화 키" 데이터 타입에 따라 자동으로 선택됩니다.
### 테이블 정렬 키에 따른 GROUP BY 최적화
테이블이 특정 키를 기준으로 정렬되어 있고 `GROUP BY` 표현식에 정렬 키의 접두사(prefix)나 단사 함수가 최소한 포함되어 있으면 집계를 더 효율적으로 수행할 수 있습니다. 이 경우 테이블에서 새 키를 읽을 때 집계의 중간 결과를 확정하여 클라이언트로 전송할 수 있습니다. 이 동작은 [optimize\_aggregation\_in\_order](/ko/reference/settings/session-settings#optimize_aggregation_in_order) 설정으로 활성화됩니다. 이러한 최적화는 집계 중 메모리 사용량을 줄여 주지만, 경우에 따라 쿼리 실행이 더 느려질 수 있습니다.
### 외부 메모리에서의 GROUP BY
`GROUP BY` 수행 중 메모리 사용량을 제한하기 위해 임시 데이터를 디스크에 덤프하도록 설정할 수 있습니다. [max\_bytes\_before\_external\_group\_by](/ko/reference/settings/session-settings#max_bytes_before_external_group_by) 설정은 `GROUP BY` 임시 데이터를 파일 시스템에 덤프하기 위한 RAM 사용량 임계값을 결정합니다. 0(기본값)으로 설정하면 비활성화됩니다. 또는 [max\_bytes\_ratio\_before\_external\_group\_by](/ko/reference/settings/session-settings#max_bytes_ratio_before_external_group_by)를 설정할 수도 있습니다. 이 설정을 사용하면 쿼리의 메모리 사용량이 특정 임계값에 도달한 경우에만 외부 메모리에서 `GROUP BY`를 사용할 수 있습니다. `max_bytes_before_external_group_by`를 사용할 때는 `max_memory_usage`를 약 2배로 설정하는 것을 권장합니다(또는 `max_bytes_ratio_before_external_group_by=0.5`). 이는 집계에 두 단계가 있기 때문입니다. 첫 번째는 데이터를 읽고 중간 데이터를 만드는 단계(1)이고, 두 번째는 중간 데이터를 병합하는 단계(2)입니다. 파일 시스템으로 데이터를 덤프할 수 있는 시점은 1단계뿐입니다. 임시 데이터가 덤프되지 않으면 2단계에서 1단계와 거의 같은 양의 메모리가 필요할 수 있습니다. 예를 들어 [max\_memory\_usage](/ko/reference/settings/session-settings#max_memory_usage)를 10000000000으로 설정했고 외부 집계를 사용하려는 경우, `max_bytes_before_external_group_by`를 10000000000으로, `max_memory_usage`를 20000000000으로 설정하는 것이 적절합니다. 외부 집계가 트리거되면(즉, 임시 데이터가 한 번 이상 덤프된 경우) RAM 최대 사용량은 `max_bytes_before_external_group_by`를 약간 초과하는 수준에 그칩니다. 분산 쿼리 처리에서는 외부 집계가 원격 서버에서 수행됩니다. 요청 서버가 적은 양의 RAM만 사용하도록 하려면 `distributed_aggregation_memory_efficient`를 1로 설정하십시오. 디스크에 플러시된 데이터를 병합할 때와 `distributed_aggregation_memory_efficient` 설정이 활성화된 상태에서 원격 서버의 결과를 병합할 때는 전체 RAM 용량 중 최대 `1/256 * the_number_of_threads`를 사용합니다. 외부 집계가 활성화되어 있어도 데이터 양이 `max_bytes_before_external_group_by`보다 적다면(즉, 데이터가 플러시되지 않았다면) 쿼리는 외부 집계를 사용하지 않을 때와 동일한 속도로 실행됩니다. 임시 데이터가 하나라도 플러시되면 실행 시간은 몇 배 정도 길어집니다(대략 3배). `GROUP BY` 뒤에 [ORDER BY](/ko/reference/statements/select/order-by)와 [LIMIT](/ko/reference/statements/select/limit)가 있으면 사용되는 RAM 양은 전체 테이블이 아니라 `LIMIT`의 데이터 양에 따라 결정됩니다. 하지만 `ORDER BY`에 `LIMIT`가 없다면 외부 정렬(`max_bytes_before_external_sort`)도 활성화해야 합니다.