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# SQL 데이터 조회, 필터링, 집계
테이블에 저장된 데이터를 가져오려면 `SELECT` 문을 사용한다. `SELECT` 문은 데이터베이스에서 데이터를 가져오는 데 사용되는 가장 중요한 SQL 명령어이다.
`SELECT` 문은 다음과 같이 사용 가능하다.
- `SELECT column1, column2, ... FROM table_name;`
SELECT 명령어는 다양한 옵션을 가지고 있으며, 공식 문서를 참고하여 사용하면 된다.
```sql
SELECT
[ALL | DISTINCT | DISTINCTROW ]
[HIGH_PRIORITY]
[STRAIGHT_JOIN]
[SQL_SMALL_RESULT] [SQL_BIG_RESULT] [SQL_BUFFER_RESULT]
[SQL_NO_CACHE] [SQL_CALC_FOUND_ROWS]
select_expr [, select_expr] ...
[into_option]
[FROM table_references
[PARTITION partition_list]]
[WHERE where_condition]
[GROUP BY {col_name | expr | position}, ... [WITH ROLLUP]]
[HAVING where_condition]
[WINDOW window_name AS (window_spec)
[, window_name AS (window_spec)] ...]
[ORDER BY {col_name | expr | position}
[ASC | DESC], ... [WITH ROLLUP]]
[LIMIT {[offset,] row_count | row_count OFFSET offset}]
[into_option]
[FOR {UPDATE | SHARE}
[OF tbl_name [, tbl_name] ...]
[NOWAIT | SKIP LOCKED]
| LOCK IN SHARE MODE]
[into_option]
into_option: {
INTO OUTFILE 'file_name'
[CHARACTER SET charset_name]
export_options
| INTO DUMPFILE 'file_name'
| INTO var_name [, var_name] ...
}
```
SELECT 의 여러 옵션값을 사용해보자.
옵션값을 사용해보고 테스트해보기 위해 테이블을 생성하고 데이터를 추가하자.
```sql
CREATE TABLE customers (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(255),
age INT,
city VARCHAR(255)
);
INSERT INTO customers (name, age, city) VALUES
('John Doe', 25, 'Seoul'),
('James Smith', 30, 'Busan'),
('Tom Smith', 30, 'Daegu'),
('Alice Clark', 28, 'Incheon'),
('Bob Clark', 28, 'Gwangju'),
('Eve Jackson', 30, 'Daejeon'),
('Tim Jackson', 30, 'Daejeon');
```
## 모든 데이터 조회 (SELECT \*)
모든 컬럼을 조회하고 싶다면 다음과 같이 사용하면 된다.
- `SELECT * FROM 테이블이름;`
```sql
SELECT * FROM customers;
```
```plaintext
+----+-------------+------+---------+
| id | name | age | city |
+----+-------------+------+---------+
| 1 | John Doe | 25 | Seoul |
| 2 | James Smith | 30 | Busan |
| 3 | Tom Smith | 30 | Daegu |
| 4 | Alice Clark | 28 | Incheon |
| 5 | Bob Clark | 28 | Gwangju |
| 6 | Eve Jackson | 30 | Daejeon |
| 7 | Tim Jackson | 30 | Daejeon |
+----+-------------+------+---------+
```
## 특정 컬럼만 조회 (SELECT 컬럼이름)
특정 컬럼만 조회하고 싶다면 다음과 같이 사용하면 된다.
- `SELECT 컬럼이름1, 컬럼이름2, ... FROM 테이블이름;`
예를 들어 `name` 과 `city` 컬럼만 조회하고 싶다면 다음과 같이 사용하면 된다.
~
```sql
SELECT name, city FROM customers;
```
```plaintext
+-------------+---------+
| name | city |
+-------------+---------+
| John Doe | Seoul |
| James Smith | Busan |
| Tom Smith | Daegu |
| Alice Clark | Incheon |
| Bob Clark | Gwangju |
| Eve Jackson | Daejeon |
| Tim Jackson | Daejeon |
+-------------+---------+
```
## 데이터 정렬 (ORDER BY)
데이터를 정렬하여 조회하고 싶다면 `ORDER BY` 를 사용하면 된다.
- `SELECT * FROM 테이블이름 ORDER BY 컬럼이름 [ASC|DESC];`
- 오름차순의 경우 `ASC` 를 생략할 수 있다.
예를 들어 `age` 컬럼을 기준으로 오름차순으로 정렬하고 싶다면 다음과 같이 사용하면 된다.
```sql
SELECT * FROM customers ORDER BY age;
```
```plaintext
+----+-------------+------+---------+
| id | name | age | city |
+----+-------------+------+---------+
| 1 | John Doe | 25 | Seoul |
| 4 | Alice Clark | 28 | Incheon |
| 5 | Bob Clark | 28 | Gwangju |
| 2 | James Smith | 30 | Busan |
| 3 | Tom Smith | 30 | Daegu |
| 6 | Eve Jackson | 30 | Daejeon |
| 7 | Tim Jackson | 30 | Daejeon |
+----+-------------+------+---------+
```
`age` 컬럼을 기준으로 내림차순으로 정렬하고 싶다면 다음과 같이 사용하면 된다.
```sql
SELECT * FROM customers ORDER BY age DESC;
```
```plaintext
+----+-------------+------+---------+
| id | name | age | city |
+----+-------------+------+---------+
| 2 | James Smith | 30 | Busan |
| 3 | Tom Smith | 30 | Daegu |
| 6 | Eve Jackson | 30 | Daejeon |
| 7 | Tim Jackson | 30 | Daejeon |
| 4 | Alice Clark | 28 | Incheon |
| 5 | Bob Clark | 28 | Gwangju |
| 1 | John Doe | 25 | Seoul |
+----+-------------+------+---------+
```
### 여러 컬럼으로 정렬
정렬은 여러 컬럼을 기준으로 할 수 있다. 여러 컬럼을 기준으로 정렬하고 싶다면 다음과 같이 사용하면 된다.
- `SELECT * FROM 테이블이름 ORDER BY 컬럼이름1 [ASC|DESC], 컬럼이름2 [ASC|DESC];`
- 정렬의 우선순위는 왼쪽에서 오른쪽 순서로 적용된다.
예를 들어 `age` 컬럼을 기준으로 내림차순으로 정렬하고, `name` 컬럼을 기준으로 오름차순으로 정렬하고 싶다면 다음과 같이 사용하면 된다.
```sql
SELECT * FROM customers ORDER BY age DESC, name;
```
```plaintext
+----+-------------+------+---------+
| id | name | age | city |
+----+-------------+------+---------+
| 6 | Eve Jackson | 30 | Daejeon |
| 2 | James Smith | 30 | Busan |
| 7 | Tim Jackson | 30 | Daejeon |
| 3 | Tom Smith | 30 | Daegu |
| 4 | Alice Clark | 28 | Incheon |
| 5 | Bob Clark | 28 | Gwangju |
| 1 | John Doe | 25 | Seoul |
+----+-------------+------+---------+
```
## 중복 데이터 제거 (DISTINCT)
데이터를 조회할 때 중복된 데이터를 제거하고 싶다면 `DISTINCT` 를 사용하면 된다.
- `SELECT DISTINCT 컬럼이름 FROM 테이블이름;`
예를 들어 `city` 컬럼의 중복된 데이터를 제거하고 싶다면 다음과 같이 사용하면 된다.
```sql
SELECT DISTINCT city FROM customers;
```
```plaintext
+---------+
| city |
+---------+
| Seoul |
| Busan |
| Daegu |
| Incheon |
| Gwangju |
| Daejeon |
+---------+
```
## 조건을 이용한 데이터 조회 (WHERE)
특정 조건을 만족하는 데이터만 조회하고 싶다면 `WHERE` 를 사용하면 된다.
- `SELECT * FROM 테이블이름 WHERE 조건식;`
예를 들어 `age` 가 30 인 데이터만 조회하고 싶다면 다음과 같이 사용하면 된다.
```sql
SELECT * FROM customers WHERE age = 30;
```
```plaintext
+----+-------------+------+---------+
| id | name | age | city |
+----+-------------+------+---------+
| 2 | James Smith | 30 | Busan |
| 3 | Tom Smith | 30 | Daegu |
| 6 | Eve Jackson | 30 | Daejeon |
| 7 | Tim Jackson | 30 | Daejeon |
+----+-------------+------+---------+
```
이렇게 특정 조건을 추가하여 데이터를 조회하면 특정 조건에 맞는 데이터만 확인할 수 있다.
`WHERE` 절은 다양한 조건을 추가할 수 있으며, 주로 사용되는 조건은 다음과 같다.
| 연산자 | 설명 |
| ---------- | ---------------- |
| `=` | 같다 |
| `!=`, `<>` | 같지 않다 |
| `>` | 크다 |
| `<` | 작다 |
| `>=` | 크거나 같다 |
| `<=` | 작거나 같다 |
| `AND` | 그리고 |
| `OR` | 또는 |
| `NOT` | 부정 |
| `IN` | 여러 값 중 하나. |
| `BETWEEN` | 사이 값 |
| `LIKE` | 비슷한 값 |
| ... | ... |
이를 응용하여 다양한 데이터를 조회할 수 있다.
예를 들어 `age` 가 30 이상이고 `city` 가 `Daejeon` 인 데이터만 조회하고 싶다면 다음과 같이 사용하면 된다.
```sql
SELECT * FROM customers WHERE age >= 30 AND city = 'Daejeon';
```
```plaintext
+----+-------------+------+---------+
| id | name | age | city |
+----+-------------+------+---------+
| 6 | Eve Jackson | 30 | Daejeon |
| 7 | Tim Jackson | 30 | Daejeon |
+----+-------------+------+---------+
```
### 여러 값 중 하나를 조회 (IN)
여러 값 중 하나를 조회하고 싶다면 `IN` 을 사용하면 된다.
- `SELECT * FROM 테이블이름 WHERE 컬럼이름 IN (값1, 값2, ...);`
예를 들어 `city` 가 `Seoul` 이거나 `Busan` 인 데이터만 조회하고 싶다면 다음과 같이 사용하면 된다.
```sql
SELECT * FROM customers WHERE city IN ('Seoul', 'Busan');
```
```plaintext
+----+-------------+------+-------+
| id | name | age | city |
+----+-------------+------+-------+
| 1 | John Doe | 25 | Seoul |
| 2 | James Smith | 30 | Busan |
+----+-------------+------+-------+
```
> `IN` 은 여러 `OR` 조건을 사용하여 동일하게 사용할 수 있다.
>
> ```sql
> SELECT * FROM customers WHERE city = 'Seoul' OR city = 'Busan';
> ```
`NOT` 과 같이 사용하여 부정을 사용할 수 있다.
```sql
SELECT * FROM customers WHERE city NOT IN ('Seoul', 'Busan');
```
```plaintext
+----+-------------+------+---------+
| id | name | age | city |
+----+-------------+------+---------+
| 3 | Tom Smith | 30 | Daegu |
| 4 | Alice Clark | 28 | Incheon |
| 5 | Bob Clark | 28 | Gwangju |
| 6 | Eve Jackson | 30 | Daejeon |
| 7 | Tim Jackson | 30 | Daejeon |
+----+-------------+------+---------+
```
### 사이 값 조회 (BETWEEN)
여러 값 사이의 값을 조회하고 싶다면 `BETWEEN` 을 사용하면 된다.
- `SELECT * FROM 테이블이름 WHERE 컬럼이름 BETWEEN 값1 AND 값2;`
예를 들어 `age` 가 28 이상 30 이하인 데이터만 조회하고 싶다면 다음과 같이 사용하면 된다.
```sql
SELECT * FROM customers WHERE age BETWEEN 28 AND 30;
```
```plaintext
+----+-------------+------+---------+
| id | name | age | city |
+----+-------------+------+---------+
| 2 | James Smith | 30 | Busan |
| 3 | Tom Smith | 30 | Daegu |
| 4 | Alice Clark | 28 | Incheon |
| 5 | Bob Clark | 28 | Gwangju |
| 6 | Eve Jackson | 30 | Daejeon |
| 7 | Tim Jackson | 30 | Daejeon |
+----+-------------+------+---------+
```
> `BETWEEN` 은 `AND` 와 `>=`, `<=` 를 사용하여 동일하게 사용할 수 있다.
>
> ```sql
> SELECT * FROM customers WHERE age >= 28 AND age <= 30;
> ```
`NOT` 과 같이 사용하여 부정을 사용할 수 있다.
```sql
SELECT * FROM customers WHERE age NOT BETWEEN 28 AND 30;
```
```plaintext
+----+----------+------+-------+
| id | name | age | city |
+----+----------+------+-------+
| 1 | John Doe | 25 | Seoul |
+----+----------+------+-------+
```
### 비슷한 값 조회 (LIKE)
조회 조건 값이 명확하지 않은 경우 사용할 수 있는 방법이 있다. 바로 `LIKE`를 사용하는 것이다.
`LIKE` 연산자는 문자열 패턴을 사용하여 데이터를 조회할 때 사용한다. 쉽게 표현하자면 `LIKE`는 일종의 SQL에서 사용할 수 있는 Regex와 같은 것이다.
`LIKE` 연산자는 와일드카드 문자를 사용하여 패턴을 정의한다. 주로 사용되는 와일드카드 문자는 다음과 같다.
| 와일드 카드 | 설명 |
| ----------- | ----------------------- |
| % | 임의의 수의 문자를 의미 |
| \_ | 임의의 한 문자를 의미 |
예를 들어 `name` 컬럼에서 `J` 로 시작하는 데이터만 조회하고 싶다면 다음과 같이 사용하면 된다.
```sql
SELECT * FROM customers WHERE name LIKE 'J%';
```
```plaintext
+----+-------------+------+-------+
| id | name | age | city |
+----+-------------+------+-------+
| 1 | John Doe | 25 | Seoul |
| 2 | James Smith | 30 | Busan |
+----+-------------+------+-------+
```
## 데이터 조회 제한 (LIMIT)
데이터를 조회할 때 특정 개수만큼만 조회하고 싶다면 `LIMIT` 를 사용하면 된다.
- `SELECT * FROM 테이블이름 LIMIT 개수;`
예를 들어 3개의 데이터만 조회하고 싶다면 다음과 같이 사용하면 된다.
```sql
SELECT * FROM customers LIMIT 3;
```
```plaintext
+----+-------------+------+-------+
| id | name | age | city |
+----+-------------+------+-------+
| 1 | John Doe | 25 | Seoul |
| 2 | James Smith | 30 | Busan |
| 3 | Tom Smith | 30 | Daegu |
+----+-------------+------+-------+
```
### 데이터 조회 시작 위치 지정 (LIMIT OFFSET)
데이터를 조회할 때 특정 위치부터 조회하고 싶다면 `LIMIT` 와 `OFFSET` 을 사용하면 된다.
- `SELECT * FROM 테이블이름 LIMIT 개수 OFFSET 시작위치;`
예를 들어 3번째부터 3개의 데이터만 조회하고 싶다면 다음과 같이 사용하면 된다.
```sql
SELECT * FROM customers LIMIT 3 OFFSET 3;
```
```plaintext
+----+-------------+------+---------+
| id | name | age | city |
+----+-------------+------+---------+
| 4 | Alice Clark | 28 | Incheon |
| 5 | Bob Clark | 28 | Gwangju |
| 6 | Eve Jackson | 30 | Daejeon |
+----+-------------+------+---------+
```
## 데이터 조회 제한 (FETCH)
데이터를 제한 하는 방법으로 `LIMIT` 외에 `FETCH` 를 사용할 수 있다. 굳이 두 가지 방법을 사용하는 이유는 DBMS 에 따라 `LIMIT` 가 지원되지 않을 수 있기 때문이다.
- `SELECT * FROM 테이블이름 FETCH FIRST 개수 ROWS ONLY;`
예를 들어 3개의 데이터만 조회하고 싶다면 다음과 같이 사용하면 된다.
```sql
SELECT * FROM customers FETCH FIRST 3 ROWS ONLY;
```
```plaintext
+----+-------------+------+-------+
| id | name | age | city |
+----+-------------+------+-------+
| 1 | John Doe | 25 | Seoul |
| 2 | James Smith | 30 | Busan |
| 3 | Tom Smith | 30 | Daegu |
+----+-------------+------+-------+
```
### 데이터 조회 시작 위치 지정 (FETCH OFFSET)
데이터를 조회할 때 특정 위치부터 조회하고 싶다면 `FETCH` 와 `OFFSET` 을 사용하면 된다.
- `SELECT * FROM 테이블이름 OFFSET 시작위치 ROWS FETCH FIRST 개수 ROWS ONLY;`
- `FETCH`의 개수를 지정하지 않을 경우 `FETCH FIRST` 를 생략할 수 있다.
예를 들어 3번째부터 3개의 데이터만 조회하고 싶다면 다음과 같이 사용하면 된다.
```sql
SELECT * FROM customers OFFSET 3 ROWS FETCH FIRST 3 ROWS ONLY;
```
```plaintext
+----+-------------+------+---------+
| id | name | age | city |
+----+-------------+------+---------+
| 4 | Alice Clark | 28 | Incheon |
| 5 | Bob Clark | 28 | Gwangju |
| 6 | Eve Jackson | 30 | Daejeon |
+----+-------------+------+---------+
```
## 집계함수
집계 함수는 여러 행으로부터 단일 결과 값을 도출하는데 사용되는 SQL 함수이다. 이 함수들은 데이터의 최소값, 최대값, 평균값, 총합 등을 계산할 때 주로 활용된다. 특정 열에 대한 다양한 통계적 정보를 신속하게 얻고자 할 때 매우 유용하다.
집계함수에는 다음과 같은 종류가 있다.
| 함수 | 설명 |
| ------- | ---------------------------- |
| `COUNT` | 행의 개수를 반환한다. |
| `MIN` | 숫자 열의 최소값을 반환한다. |
| `MAX` | 숫자 열의 최대값을 반환한다. |
| `SUM` | 숫자 열의 합을 반환한다. |
| `AVG` | 숫자 열의 평균을 반환한다. |
### `COUNT` 함수
테이블의 행의 개수를 조회하고 싶다면 `COUNT` 함수를 사용하면 된다.
- `SELECT COUNT(컬럼이름) FROM 테이블이름;`
예를 들어 `customers` 테이블의 행의 개수를 조회하고 싶다면 다음과 같이 사용하면 된다.
```sql
SELECT COUNT(*) FROM customers;
```
```plaintext
+----------+
| COUNT(*) |
+----------+
| 7 |
+----------+
```
`AS`를 사용하여 별칭을 지정할 수 있다.
```sql
SELECT COUNT(*) AS total FROM customers;
```
```plaintext
+-------+
| total |
+-------+
| 7 |
+-------+
```
`WHERE`절과 함께 사용하여 특정 조건을 만족하는 행의 개수를 조회할 수 있다.
예를 들어 `age` 가 30 인 데이터의 개수를 조회하고 싶다면 다음과 같이 사용하면 된다.
```sql
SELECT COUNT(*) AS total_of_30s FROM customers WHERE age = 30;
```
```plaintext
+--------------+
| total_of_30s |
+--------------+
| 4 |
+--------------+
```
### `MIN`, `MAX` 함수
주어진 열의 최소값/최대값을 찾기 위해서 `MIN`, `MAX` 함수를 사용할 수 있다.
- `SELECT MIN(컬럼이름) FROM 테이블이름;`
- `SELECT MAX(컬럼이름) FROM 테이블이름;`
예를 들어 `customers` 테이블에서 `age` 열의 최소값을 찾으려면 다음과 같이 사용하면 된다.
```sql
SELECT MIN(age) FROM customers;
```
```plaintext
+----------+
| MIN(age) |
+----------+
| 25 |
+----------+
```
`customers` 테이블에서 `age` 열의 최대값을 찾으려면 다음과 같이 사용하면 된다.
```sql
SELECT MAX(age) FROM customers;
```
```plaintext
+----------+
| MAX(age) |
+----------+
| 30 |
+----------+
```
### `SUM`, `AVG` 함수
주어진 열의 합/평균을 찾기 위해서 `SUM`, `AVG` 함수를 사용할 수 있다.
예를 들어 `customers` 테이블에서 `age` 열의 합을 찾으려면 다음과 같이 사용하면 된다.
```sql
SELECT SUM(age) FROM customers;
```
```plaintext
+----------+
| SUM(age) |
+----------+
| 201 |
+----------+
```
`customers` 테이블에서 `age` 열의 평균을 찾으려면 다음과 같이 사용하면 된다.
```sql
SELECT AVG(age) FROM customers;
```
```plaintext
+----------+
| AVG(age) |
+----------+
| 28.7143 |
+----------+
```
### `GROUP BY` 와 함께 사용
`GROUP BY` 와 함께 사용하여 특정 그룹에 대한 집계함수를 사용할 수 있다.
예를 들어 `city` 별로 `age` 의 평균을 조회하고 싶다면 다음과 같이 사용하면 된다.
```sql
SELECT city, AVG(age) FROM customers GROUP BY city;
```
```plaintext
+---------+----------+
| city | AVG(age) |
+---------+----------+
| Busan | 30.0000 |
| Daegu | 30.0000 |
| Daejeon | 30.0000 |
| Gwangju | 28.0000 |
| Incheon | 28.0000 |
| Seoul | 25.0000 |
+---------+----------+
```
`HAVING` 절을 사용하여 그룹화된 결과에 대한 조건을 추가할 수 있다.
예를 들어 `city` 별로 `age` 의 평균이 28 이상인 데이터만 조회하고 싶다면 다음과 같이 사용하면 된다.
```sql
SELECT city, AVG(age) FROM customers GROUP BY city HAVING AVG(age) >= 28;
```
```plaintext
+---------+----------+
| city | AVG(age) |
+---------+----------+
| Busan | 30.0000 |
| Daegu | 30.0000 |
| Daejeon | 30.0000 |
| Gwangju | 28.0000 |
| Incheon | 28.0000 |
+---------+----------+
```
## 서브 쿼리
서브쿼리는 하나의 SQL 쿼리문 내에 포함되어 있는 또 다른 SQL 쿼리문이다. 주로 SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE 문 내에서 조건을 정의하는데 사용된다. 서브쿼리를 사용함으로써 복잡한 데이터 관계를 표현하고, 데이터를 더욱 유연하게 조회하거나 조작할 수 있다.
서브쿼리는 메인 쿼리(main query)의 조건에 따라 실행되며, 메인 쿼리에 데이터를 제공한다. 서브쿼리의 실행 결과는 단일 값일 수도 있고, 여러 행의 데이터가 될 수도 있다. 이에 따라 서브쿼리는 크게 단일 행 서브쿼리와 다중 행 서브쿼리로 분류할 수 있다.
서브쿼리를 사용함으로써 복잡한 데이터 관계를 표현하고, 데이터를 더욱 유연하게 조회하거나 조작할 수 있다.
다음은 서브쿼리를 사용하면 다음과 같은 쿼리를 작성할 수 있다.
- `customers` 테이블에서 `age` 열의 평균보다 나이가 많은 데이터만 조회하고 싶다.
- `customers` 테이블에서 `age` 열의 최소값보다 나이가 많은 데이터만 조회하고 싶다.
- `city` 별로 `age` 의 평균보다 나이가 많은 데이터만 조회하고 싶다.
- ...
`customers` 테이블에서 `age` 열의 평균보다 나이가 많은 데이터만 조회하고 싶다면 다음과 같이 사용하면 된다.
```sql
SELECT * FROM customers WHERE age > (SELECT AVG(age) FROM customers);
```
```plaintext
+----+-------------+------+---------+
| id | name | age | city |
+----+-------------+------+---------+
| 2 | James Smith | 30 | Busan |
| 3 | Tom Smith | 30 | Daegu |
| 6 | Eve Jackson | 30 | Daejeon |
| 7 | Tim Jackson | 30 | Daejeon |
+----+-------------+------+---------+
```
`customers` 테이블에서 `age` 열의 최소값보다 나이가 많은 데이터만 조회하고 싶다면 다음과 같이 사용하면 된다.
```sql
SELECT * FROM customers WHERE age > (SELECT MIN(age) FROM customers);
```
```plaintext
+----+-------------+------+---------+
| id | name | age | city |
+----+-------------+------+---------+
| 2 | James Smith | 30 | Busan |
| 3 | Tom Smith | 30 | Daegu |
| 4 | Alice Clark | 28 | Incheon |
| 5 | Bob Clark | 28 | Gwangju |
| 6 | Eve Jackson | 30 | Daejeon |
| 7 | Tim Jackson | 30 | Daejeon |
+----+-------------+------+---------+
```
`city` 별로 `age` 의 평균보다 나이가 많은 데이터만 조회하고 싶다면 다음과 같이 사용하면 된다.
```sql
SELECT city, AVG(age) FROM customers GROUP BY city HAVING AVG(age) > (SELECT AVG(age) FROM customers);
```
```plaintext
+---------+----------+
| city | AVG(age) |
+---------+----------+
| Busan | 30.0000 |
| Daegu | 30.0000 |
| Daejeon | 30.0000 |
+---------+----------+
```
## IF / CASE 문법
SQL에서도 IF / CASE 문법을 사용하여 특정 조건에 따라 다른 결과를 반환할 수 있도록 분기 처리를 할 수 있다.
### IF 문법
IF 문법은 다음과 같이 사용할 수 있다.
- `IF(조건, 참일 때 값, 거짓일 때 값)`
예를 들어 `age` 가 30 이상인 경우 `old`, 그렇지 않은 경우 `young` 을 반환하고 싶다면 다음과 같이 사용하면 된다.
```sql
SELECT name, age, IF(age >= 30, 'old', 'young') AS age_group FROM customers;
```
```plaintext
+-------------+------+-----------+
| name | age | age_group |
+-------------+------+-----------+
| John Doe | 25 | young |
| James Smith | 30 | old |
| Tom Smith | 30 | old |
| Alice Clark | 28 | young |
| Bob Clark | 28 | young |
| Eve Jackson | 30 | old |
| Tim Jackson | 30 | old |
+-------------+------+-----------+
```
### CASE 문법
CASE 문법은 다음과 같이 사용할 수 있다.
```sql
CASE
WHEN 조건1 THEN 값1
WHEN 조건2 THEN 값2
...
ELSE 값
END
```
예를 들어 `age` 가 30 이상인 경우 `old`, 25 이상인 경우 `middle`, 그렇지 않은 경우 `young` 을 반환하고 싶다면 다음과 같이 사용하면 된다.
```sql
SELECT name, age,
CASE
WHEN age >= 30 THEN 'old'
WHEN age >= 25 THEN 'middle'
ELSE 'young'
END AS age_group
FROM customers;
```
```plaintext
+-------------+------+-----------+
| name | age | age_group |
+-------------+------+-----------+
| John Doe | 25 | middle |
| James Smith | 30 | old |
| Tom Smith | 30 | old |
| Alice Clark | 28 | middle |
| Bob Clark | 28 | middle |
| Eve Jackson | 30 | old |
| Tim Jackson | 30 | old |
+-------------+------+-----------+
```
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