PostgreSQL 22P01 오류 원인과 해결 방법 완벽 가이드

22P01
2026년 06월 14일 | DBMS Error 가이드

이 글에서 다루는 내용

22P01 에러의 원인 분석, 해결 SQL, 예방 방법을 실무 관점에서 정리합니다.

22P01 floating point exception 는?

PostgreSQL 에러 코드 22P01은 부동소수점 연산 중 예외적인 상황이 발생했을 때 나타나는 오류입니다. 이 에러는 주로 0으로 나누기, 무한대(Infinity), 또는 NaN(Not a Number) 값이 연산에 포함될 때 발생합니다. 특히 재무 계산, 통계 처리, 과학적 데이터 분석과 같이 부동소수점 연산이 빈번한 환경에서 자주 마주치게 됩니다.

주요 발생 원인

부동소수점 0으로 나누기 (Division by Zero)

정수형과 달리 float 또는 double precision 타입에서 0으로 나누기를 수행하면 PostgreSQL은 단순한 division_by_zero 에러 대신 22P01 floating point exception을 발생시킬 수 있습니다. 예를 들어, 1.0::float / 0.0::float 연산은 IEEE 754 표준에 따라 Infinity를 반환하거나 예외를 발생시킵니다. 이는 실무에서 집계 함수나 비율 계산 쿼리에서 분모가 0이 되는 상황에 가장 흔하게 발생합니다.

NaN(Not a Number) 값의 연산 참여

데이터 파이프라인이나 외부 시스템으로부터 유입된 데이터에 NaN이 포함되어 있을 때, 해당 값이 수치 연산에 포함되면 예상치 못한 예외가 발생할 수 있습니다. PostgreSQL의 float 타입은 'NaN'::float을 허용하지만, 이를 일반 수치 연산(비교, 사칙연산 등)에 활용할 경우 결과가 불명확하거나 예외가 발생합니다. 특히 ORDER BY, GROUP BY, 또는 인덱스 연산에서 NaN이 혼재될 경우 예측하기 어려운 동작이 나타납니다.

Infinity 값의 연산 충돌

'Infinity'::float 또는 '-Infinity'::float 값이 데이터에 포함된 상태에서 빼기, 곱하기, 나누기 등의 연산을 수행하면 수학적으로 정의되지 않는 결과(예: Infinity - Infinity = NaN)가 생성될 수 있습니다. 이런 상황은 센서 데이터, 로그 데이터, 또는 외부 API로부터 수신된 값에서 유효성 검사 없이 바로 연산을 수행할 때 빈번하게 발생합니다. 결과적으로 연산 결과가 NaN이 되거나 부동소수점 예외를 유발합니다.

해결 방법

원인 1: 부동소수점 0으로 나누기 방어

NULLIF 함수를 사용하여 분모가 0이 되는 상황을 사전에 방지하는 것이 가장 실용적인 해결책입니다.

-- 문제가 되는 쿼리 예시
SELECT revenue::float / visits::float AS conversion_rate
FROM campaign_stats;

-- 해결: NULLIF로 분모 0 방어
SELECT 
    campaign_id,
    revenue,
    visits,
    revenue::float / NULLIF(visits, 0)::float AS conversion_rate
FROM campaign_stats;

-- 추가: CASE WHEN으로 더 명확하게 처리
SELECT 
    campaign_id,
    CASE 
        WHEN visits = 0 THEN NULL
        WHEN visits IS NULL THEN NULL
        ELSE revenue::float / visits::float
    END AS conversion_rate
FROM campaign_stats;

원인 2: NaN 값 필터링 및 처리

-- 테이블 내 NaN 값 확인
SELECT *
FROM sensor_data
WHERE value::text = 'NaN'
   OR value != value;  -- NaN은 자기 자신과 같지 않은 유일한 값

-- NaN 값을 NULL로 대체하여 안전하게 처리
UPDATE sensor_data
SET value = NULL
WHERE value != value;  -- NaN 감지 트릭

-- 쿼리 수준에서 NaN 필터링
SELECT 
    sensor_id,
    AVG(CASE WHEN value = value THEN value ELSE NULL END) AS avg_value
FROM sensor_data
GROUP BY sensor_id;

-- 또는 FILTER 절 활용 (PostgreSQL 9.4+)
SELECT 
    sensor_id,
    AVG(value) FILTER (WHERE value = value AND value IS NOT NULL) AS safe_avg
FROM sensor_data
GROUP BY sensor_id;

원인 3: Infinity 값 처리

-- Infinity 값 확인
SELECT *
FROM financial_data
WHERE value = 'Infinity'::float
   OR value = '-Infinity'::float;

-- Infinity와 NaN을 동시에 처리하는 안전한 함수 생성
CREATE OR REPLACE FUNCTION safe_float(val float)
RETURNS float AS $$
BEGIN
    IF val IS NULL THEN
        RETURN NULL;
    ELSIF val != val THEN          -- NaN 체크
        RETURN NULL;
    ELSIF val = 'Infinity'::float OR val = '-Infinity'::float THEN
        RETURN NULL;
    ELSE
        RETURN val;
    END IF;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql IMMUTABLE;

-- 함수 활용 예시
SELECT 
    id,
    safe_float(measurement) AS safe_measurement,
    safe_float(measurement_a) + safe_float(measurement_b) AS safe_sum
FROM raw_measurements;

-- CHECK 제약조건으로 Infinity 유입 원천 차단
ALTER TABLE financial_data
ADD CONSTRAINT chk_no_infinity
CHECK (
    amount IS NULL 
    OR (amount != 'Infinity'::float 
        AND amount != '-Infinity'::float 
        AND amount = amount)  -- NaN도 동시에 차단
);

예방 방법

입력 데이터 유효성 검사 강화 (CHECK 제약조건 + 트리거 활용)

부동소수점 컬럼이 있는 테이블에는 반드시 NaN과 Infinity를 차단하는 CHECK 제약조건을 설정하세요. 외부 시스템에서 데이터가 유입되는 ETL 파이프라인이나 API 수신 테이블에는 트리거를 통해 삽입/수정 시점에 유효성을 검증하는 것이 가장 효과적입니다.

“`sql

— 재사용 가능한 도메인 타입 정의

CREATE DOMAIN safe_float AS float

CHECK (

VALUE IS NULL

OR (VALUE = VALUE — NaN 차단

AND VALUE != ‘Infinity’::float

AND VALUE != ‘-Infinity’::float)

);

— 도메인 타입을 컬럼에 적용

CREATE TABLE measurements (

id SERIAL PRIMARY KEY,

sensor_id INT NOT NULL,

value safe_float, — 안전한 float 도메인 사용

recorded_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()

);

“`

정기적인 데이터 품질 모니터링 쿼리 운영

운영 환경에서는 주기적으로 부동소수점 컬럼의 이상값을 스캔하는 모니터링 쿼리를 스케줄러(pg_cron 등)로 실행하여 문제를 조기에 감지하세요.

“`sql

— 데이터 품질 점검 쿼리 예시 (pg_cron 또는 외부 스케줄러로 주기 실행)

SELECT

schemaname,

tablename,

attname AS column_name,

‘NaN or Infinity detected’ AS issue

FROM pg_stats

WHERE n_distinct < 0 -- 통계 이상 징후 확인

— 실제 테이블 점검 예시

UNION ALL

SELECT

‘public’,

‘sensor_data’,

‘value’,

COUNT(*)::text || ‘ problematic rows’

FROM sensor_data

WHERE value != value — NaN

OR value = ‘Infinity’::float

OR value = ‘-Infinity’::float;

“`