SQL PIVOT을 사용한 데이터 열 변환

PIVOT는 SQL에서 행 데이터를 열 데이터로 변환하는 기능입니다. 주로 집계 함수와 함께 사용되어 그룹별로 데이터를 요약하여 표시할 수 있습니다. 예를 들어, 부서 번호별로 급여를 열로 표시하고자 할 때 유용합니다.

실무에서 PIVOT는 다양한 데이터 집계를 더 명확하게 표현하기 위해 사용됩니다. 일반적으로 보고서나 대시보드를 작성할 때, 행의 데이터를 열로 변환함으로써 데이터를 시각적으로 쉽게 분석할 수 있도록 돕습니다.

상황 예시 1: 월별로 각 제품군의 판매량을 보고할 때, 월을 행으로, 제품군을 열로 배치하여 월별 제품군별 판매 데이터를 한눈에 볼 수 있도록 정리합니다.
상황 예시 2: 부서별로 직원의 평균 급여를 보고할 때, 부서명을 행으로, 각 직군을 열로 배치하여 부서별 직군별 평균 급여를 비교 분석합니다.

EMP 테이블에서 부서 번호별 총 급여를 PIVOT을 사용하여 열로 출력해보세요.

SELECT *
FROM (SELECT deptno, sal FROM emp)
PIVOT (SUM(sal) FOR deptno IN (10, 20, 30));

위에 제공된 SQL 문이 연습문제에 대한 답입니다. 해당 SQL 문은 EMP 테이블에서 DEPTNO를 기준으로 각 부서의 총 급여를 출력합니다.

각 직업별로 총 급여를 PIVOT을 사용하여 열로 출력해보세요.

SELECT *
FROM (SELECT job, sal FROM emp)
PIVOT (SUM(sal) FOR job IN ('ANALYST', 'CLERK', 'MANAGER', 'SALESMAN'));

응용 문제에 대한 SQL 답안은 위와 같습니다. 이 SQL 문은 EMP 테이블에서 JOB을 기준으로 각 직업의 총 급여를 출력합니다.

경우 1: 카테고리별 월별 매출 집계
- 상황: 전자상거래 사이트에서 각 제품 카테고리의 월별 매출을 보고하고자 할 때.
- SQL 코드:
SELECT * FROM (SELECT category, EXTRACT(MONTH FROM sale_date) AS month, SUM(sales) AS total_sales FROM sales_data GROUP BY category, EXTRACT(MONTH FROM sale_date)) PIVOT (SUM(total_sales) FOR month IN (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12));
경우 2: 고객 등급별 제품 구매 패턴 분석
- 상황: 고객 등급별로 특정 기간 동안 구매한 주요 제품군을 비교하고자 할 때.
- SQL 코드:
  sql SELECT * FROM (SELECT customer_tier, product_category, COUNT(*) AS purchase_count FROM orders_data WHERE purchase_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31' GROUP BY customer_tier, product_category) PIVOT (SUM(purchase_count) FOR product_category IN ('Electronics', 'Clothing', 'Home Appliances', 'Books'));

Category	Jan	Feb	Mar	Apr	May	Jun	Jul	Aug	Sep	Oct	Nov	Dec
Electronics	5000	7000	6500	7200	8000	9000	7500	6800	7100	8500	9200	9500
Clothing	3000	3200	3300	3400	3500	3700	3600	3550	3700	4000	4200	4400
Home Appliances	4000	4200	4100	4300	4500	4800	4700	4900	5200	5400	5600	5900

Customer Tier	Electronics	Clothing	Home Appliances	Books
Silver	120	80	60	50
Gold	200	150	130	110
Platinum	300	220	210	180

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