한 번의 쿼리로 여러 집계를 동시에 — 조건부 집계

대시보드나 목록 상단의 “전체 120 / 대기 30 / 완료 90” 같은 요약 숫자를 만들다 보면, 무심코 상태마다 COUNT 쿼리를 따로 던지게 된다. 이 글은 그 N번의 스캔을 단 한 번으로 줄이는 조건부 집계를 다룬다.

왜 따로 던지는 게 비싼가

상태가 3개라고 상태별 카운트를 이렇게 짜기 쉽다.

SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE status = 'PENDING';
SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE status = 'PAID';
SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE status = 'CANCELED';

문제는 각 쿼리가 독립적으로 테이블(또는 인덱스)을 한 번씩 스캔한다는 것이다. 상태가 6개면 6번, 거기에 전체 건수까지 더하면 7번 훑는다. 인덱스가 있어도 쿼리 파싱·최적화·실행 오버헤드가 매번 발생하고, 애플리케이션 ↔ DB 왕복(round-trip)도 그 수만큼 늘어난다.

조건부 집계의 원리

SUM(CASE WHEN 조건 THEN 1 ELSE 0 END)은 한 번의 스캔 동안 각 행을 보면서 조건에 맞으면 1을 더하는 방식이다. 행을 한 번만 읽고, 그 행이 어느 버킷에 속하는지 판정해 여러 카운터를 동시에 증가시킨다.

flowchart LR
    A[테이블 1회 스캔] --> B{각 행의 status}
    B -->|PENDING| C[pending_cnt += 1]
    B -->|PAID| D[paid_cnt += 1]
    B -->|CANCELED| E[canceled_cnt += 1]
    C & D & E --> F[한 행으로 반환]

SELECT
  COUNT(*)                                            AS total,
  SUM(CASE WHEN status = 'PENDING'  THEN 1 ELSE 0 END) AS pending,
  SUM(CASE WHEN status = 'PAID'     THEN 1 ELSE 0 END) AS paid,
  SUM(CASE WHEN status = 'CANCELED' THEN 1 ELSE 0 END) AS canceled
FROM orders;

SUM(CASE...) 대신 COUNT(CASE WHEN status='PAID' THEN 1 END)도 가능하다. COUNT는 NULL을 세지 않으므로 ELSE를 생략하면 자연스럽게 동작한다. 결과는 단일 행으로 떨어지므로 애플리케이션에서 매핑도 간단하다.

GROUP BY와의 차이

상태가 동적이고 종류가 많다면 GROUP BY status가 낫다. 둘의 차이는 출력 모양에 있다.

• GROUP BY: 상태당 한 행(세로 방향). 종류를 미리 몰라도 됨.
• 조건부 집계: 상태별 카운트가 한 행의 여러 컬럼(가로 방향). 종류가 고정·소수일 때 화면 매핑이 편함.

“전체와 부분을 한 행에 같이” 담아야 할 때는 조건부 집계가 특히 빛난다. GROUP BY로는 total을 따로 구해야 하지만, 조건부 집계는 COUNT(*)와 나란히 둘 수 있다.

운영 함정

• 인덱스 활용을 잃을 수 있다: 상태별 분리 쿼리는 status 인덱스로 일부만 읽을 수 있지만, 조건부 집계는 보통 전체 스캔으로 모든 행을 한 번 본다. 전체 건수 대비 특정 상태가 극히 일부고 그 상태만 자주 조회한다면, 부분 인덱스나 분리 쿼리가 더 빠를 수 있다. “한 화면에 여러 집계를 다 보여줄 때”가 조건부 집계의 본령이다.
• NULL과 ELSE 처리: SUM(CASE...)에서 ELSE 0을 빠뜨리면 매칭 안 된 행이 NULL이 되고, 전부 NULL이면 합계가 0이 아니라 NULL이 된다. COALESCE로 감싸거나 ELSE 0을 명시한다.

핵심 요약

• 상태별 카운트를 상태마다 던지면 테이블을 N번 스캔한다.
• SUM(CASE WHEN ...) / COUNT(CASE WHEN ...)는 1번 스캔으로 여러 버킷을 동시에 센다.
• 한 화면에 전체+부분 집계를 같이 보여줄 때 최적. 단, 특정 상태만 인덱스로 골라 읽는 게 유리한 경우는 예외다.