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[SQL] 133027 주문량이 많은 아이스크림들 조회하기

https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/133027

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📌문제

  • FLAVOR별로 상반기 주문량과 7월 주문량 전체 합을 합산
  • 이 합산 값을 기준으로 내림차순 정렬
  • 상위 3개 맛(FLAVOR) 조회

💡 정답 쿼리

Subquery + UNION ALL 방식으로 개선한 쿼리

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SELECT FLAVOR
FROM (
    SELECT flavor, SUM(total_order) AS total
    FROM (
        SELECT flavor, total_order FROM first_half
        UNION ALL
        SELECT flavor, total_order FROM july
    ) AS all_orders
    GROUP BY flavor
) AS order_sum
ORDER BY total DESC
LIMIT 3;
  • FROM 절에 서브쿼리 이중으로 사용 : 두 테이블에서 FLAVOR , TOTAL_ORDER 컬럼만 뽑아 UNION ALL로 합침
  • SELECT FLAVOR
    → 최종 결과로 맛(FLAVOR)만 출력하기
  • FROM ( ... ) AS order_sum
    → 상반기와 7월 주문량을 합쳐 맛별로 총합을 구한 서브쿼리로부터 데이터 가져오기
  • SELECT flavor, SUM(total_order) AS total
    → flavor별로 total_order를 모두 더하여 총 주문량(total)을 계산하기
  • FROM ( ... ) AS all_orders
    → first_half와 july 테이블의 데이터를 합친 서브쿼리를 대상으로 한다.
  • SELECT flavor, total_order FROM first_half
    → first_half 테이블에서 맛과 주문량 컬럼만 고른다.
  • UNION ALL SELECT flavor, total_order FROM july
    → july 테이블에서 맛과 주문량을 선택하고, 중복 제거 없이 그대로 합치기
  • GROUP BY flavor
    → 같은 맛끼리 묶어서 주문량 집계
  • ORDER BY total DESC
    → 맛별 총 주문량이 많은 순으로 내림차순 정렬
  • LIMIT 3
    → 가장 주문량이 많은 상위 3개의 맛만 출력

가장 안쪽 서브쿼리

SELECT flavor, total_order FROM first_half
UNION ALL
SELECT flavor, total_order FROM july
  • first_half, july 테이블에서 FLAVOR, TOTAL_ORDER 컬럼만 선택
  • UNION ALL 사용 → 두 테이블의 데이터를 중복 제거 없이 단순히 합침
    → 결과: 전체 주문 기록을 담은 하나의 테이블처럼 사용 (all_orders)

바깥쪽 서브쿼리

SELECT flavor, SUM(total_order) AS total
FROM ( ... ) AS all_orders
GROUP BY flavor
  • 안쪽에서 합친 데이터를 바탕으로, 각 아이스크림 맛(flavor)별로 주문량을 합산
    → 결과: 각 맛마다 총 주문량이 담긴 테이블 생성
  • 이 결과에 별칭 order_sum 부여 → 바깥 쿼리에서 사용

GROUP BY절

  • flavor 값이 같은 행들을 묶어줌
    → 묶인 그룹 내에서 SUM(total_order)로 총 주문량 계산

❌ 오답정리

LEFT OUTER JOIN 방식

처음에는FIRST_HALF에 있는 맛을 기준으로 두 테이블을 LEFT JOIN 해서 JULY의 주문량과 합치는 코드를 짰다.
이렇게 짜다 보니 코드가 복잡해졌다.

  • 필터: 따로 필터링(WHERE 조건)은 없고, 모든 데이터를 대상으로 계산한다.
  • JOIN 조건: FLAVOR 기준으로 LEFT JOIN을 해서 상반기 데이터에 7월 데이터를 붙인다.
    → 7월에 주문이 없었던 맛도 포함되도록 LEFT JOIN이 적절하다.
  • 상반기 주문량 계산: FIRST_HALF.TOTAL_ORDER
    → 이미 각 맛(FLAVOR)별로 집계된 주문량이므로 그대로 사용한다.
  • 7월 주문량 계산 : JULY 테이블은 같은 맛이라도 출하 번호(SHIPMENT_ID)가 다르면 여러 행으로 되어 있음
    → 따라서 FLAVOR별로 GROUP BY해서 SUM을 먼저 구해야 한다.
  • 총합 계산 : 두 테이블을 FLAVOR 기준으로 JOIN하고
    → FIRST_HALF.TOTAL_ORDER + JULY_TOTAL로 계산한다.
  • GROUP BY는 FLAVOR 기준이다.
  • ORDER BY는 총합(상반기 + 7월) 기준으로 내림차순
    → 상위 3개만 추출

이렇게 했을 때 코드가 길어지고 성능 떨어지는 이유는 아래와 같다. 

SELECT
    FH.FLAVOR,
    (IFNULL(FH.TOTAL_ORDER, 0) + IFNULL(J.TOTAL_ORDER, 0)) AS TOTAL
FROM FIRST_HALF FH
LEFT JOIN (
    SELECT FLAVOR, SUM(TOTAL_ORDER) AS TOTAL_ORDER
    FROM JULY
    GROUP BY FLAVOR
) J
ON FH.FLAVOR = J.FLAVOR

UNION

SELECT
    J.FLAVOR,
    J.TOTAL_ORDER
FROM (
    SELECT FLAVOR, SUM(TOTAL_ORDER) AS TOTAL_ORDER
    FROM JULY
    GROUP BY FLAVOR
) J
LEFT JOIN FIRST_HALF FH
ON FH.FLAVOR = J.FLAVOR
WHERE FH.FLAVOR IS NULL

ORDER BY TOTAL DESC
LIMIT 3;

1. 첫 번째 SELECT (LEFT JOIN)

  • FIRST_HALF에 있는 맛을 기준으로 JULY의 주문량을 합친다.
  • JULY는 FLAVOR 기준으로 집계(SUM)되어야 함 (같은 맛에 여러 SHIPMENT_ID가 있을 수 있음).
  • IFNULL을 사용하여 JULY에 없는 맛의 경우 0으로 처리한다.

2. 두 번째 SELECT (LEFT JOIN + IS NULL)

  • JULY에는 존재하지만 FIRST_HALF에는 없는 맛을 별도로 조회한다.
  • 이 경우엔 FIRST_HALF가 NULL이므로 FLAVOR IS NULL 조건을 줘서 누락된 맛만 추출한다.

3. UNION으로 두 결과를 합치고, ORDER BY로 총합 기준 내림차순 정렬 + LIMIT 3.

4. 결론

  • 조인을 쓸 경우 누락되는 데이터가 없도록 OUTER JOIN이 필요하다.
  • JULY에는 같은 맛이 여러 행으로 있을 수 있어 GROUP BY와 SUM()이 필수이다.
  • IFNULL 또는 COALESCE를 이용해 NULL값은 0으로 처리해야 합산이 정확해진다.
  • JOIN 보다 SUBQUERY + UNION ALL 을 쓰는 것이 간결하고 가독성이 높으며 성능이 좋다.

JOIN < Subquery 인 이유

1. 복잡도와 간결성

  • UNION ALL
    • 두 테이블에서 FLAVOR와 TOTAL_ORDER 컬럼을 단순히 쭉 합친 뒤, GROUP BY FLAVOR로 합산하는 매우 직관적이고 간단한 방법이다. 코드도 훨씬 짧고 이해하기 쉽다.
  • JOIN
    • JULY 테이블은 같은 맛에 대해 여러 출하번호가 있으므로 먼저 GROUP BY 해서 합산해야 하고,
    • 두 테이블을 외부 조인으로 합치고,
    • IFNULL 처리도 해야 하며, 누락되는 맛을 찾기 위한 별도의 쿼리도 필요해서 쿼리가 훨씬 복잡해진다.

2. 성능 측면

  • UNION ALL + GROUP BY
    • 한 번에 합쳐서 GROUP BY 하면 MySQL이 내부적으로 효율적인 집계 연산을 수행한다.
    • 단순히 모든 데이터를 합치는 방식이라 인덱스도 잘 활용 가능합니다.
  • JOIN + GROUP BY + 여러 서브쿼리
    • 먼저 JULY를 집계하고, 그걸 다시 FIRST_HALF와 조인하고,
    • 누락된 데이터도 따로 처리하는 로직은 쿼리 플랜이 복잡해지고 처리 비용도 상대적으로 높다.

3. 데이터 특성

  • JULY 테이블은 같은 맛에 대해 여러 출하번호가 존재할 수 있으므로, JOIN은 먼저 집계 후 조인해야 하는 반면,
  • UNION ALL은 원본 데이터 모두를 다 합친 뒤 그룹바이 하기 때문에 데이터 누락 가능성이 없다.

4. 가독성 & 유지보수

  • UNION ALL + GROUP BY가 훨씬 간단해서 나중에 다른 기간 데이터를 더 추가하거나 조건을 바꿀 때 확장하기 쉽다.

JOIN vs SUBQUERY vs WITH

각각 언제 써야 성능 좋은지 비교

나중에




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