SQL(19) - 윈도우 함수

윈도우 함수(Windows Functions) 정리

SQL에서 윈도우 함수는 행과 행 사이의 관계를 계산하거나 누적 값, 순위, 비율 등을 구하는 데 사용되는 함수다.
GROUP BY와 유사하게 행 단위로 집계를 수행할 수 있지만, 두 연산 방식에는 중요한 차이가 있다.
GROUP BY는 집계 결과로 새로운 그룹별 행 구성을 만들지만, 윈도우 함수는 기존 행의 구조를 유지하면서 각 행에 새로운 값을 추가하거나 기존 값을 계산할 수 있다.

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1. 순위 함수 (Ranking Functions)

윈도우 함수 중 가장 대표적인 기능은 순위 계산이다. 주로 RANK, DENSE_RANK, ROW_NUMBER 세 가지를 사용한다.

• RANK: 동일 순위의 행이 있을 경우 같은 순위값을 가진다. 이후 순위값은 앞 순위까지의 누적 개수 +1이 된다.
• DENSE_RANK: 동일 순위의 행은 같은 순위값을 가지지만, 이후 순위는 단순히 +1로 증가한다.
• ROW_NUMBER: 동일 순위라도 각각의 행이 고유한 순위값을 가진다.

순위 함수는 주로 리더보드, 성적순 정렬, 순위 분석 등에 활용된다.

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2. 집계 함수 (Aggregate Functions with OVER)

기존 집계 함수와 비슷하지만, OVER 절을 사용하면 파티션별 집계 또는 누적 집계가 가능하다.

• COUNT: Null을 제외한 행 수를 계산하며, 파티션별 혹은 누적 개수로 반환한다.
• SUM: 칼럼 값을 합산하며, 파티션별 합계 또는 누적 합계를 구할 수 있다.
• AVG: 칼럼 평균을 파티션별 혹은 누적 평균으로 반환한다.
• MIN / MAX: 칼럼의 최솟값 또는 최댓값을 파티션별로 반환한다.

윈도우 함수를 사용하면 특정 그룹의 통계뿐 아니라, 각 행별 누적값을 쉽게 계산할 수 있다.

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3. 행 순서 함수 (Row Navigation Functions)

행 순서를 기준으로 특정 값이나 이전/다음 행의 값을 조회할 수 있다.

• FIRST_VALUE: 파티션별로 그룹 내 가장 처음 값을 반환한다.
• LAST_VALUE: 파티션별로 그룹 내 가장 마지막 값을 반환한다.
• LAG: 지정된 행 수만큼 이전 행의 값을 반환한다.
• LEAD: 지정된 행 수만큼 이후 행의 값을 반환한다.

행 순서 함수는 이전/다음 비교, 트렌드 분석, 변화율 계산 등에 유용하다.

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4. 비율 함수 (Distribution & Ratio Functions)

윈도우 함수는 파티션 내 비율 계산에도 활용된다. 주로 백분율, 등급, 구성비 계산에 사용된다.

• CUME_DIST: 파티션 내 누적 백분율을 소수점 단위로 계산하여 반환한다. 마지막 행의 값은 1이 된다.
• PERCENT_RANK: 파티션 내 순서별 백분율을 반환한다. 첫 행은 0, 마지막 행은 1이다.
• NTILE(N): 파티션을 N등분하여 1부터 N까지 등급 값을 반환한다. 전체 개수를 N으로 나누고 나머지는 앞 등급 순서로 배분한다.
• RATIO_TO_REPORT: 파티션 내 합계 대비 각 행의 비율을 계산하여 반환한다.

이 함수들을 활용하면 누적 점유율, 등급 분포, 구성 비율 분석 등이 가능하다.

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마무리

윈도우 함수는 기존 행을 유지하면서 각 행에 대한 추가 계산을 수행할 수 있는 강력한 기능을 제공한다.
순위, 집계, 행 순서, 비율 계산 등 다양한 분석 요구를 만족시키며, 복잡한 쿼리도 간결하게 작성할 수 있게 돕는다.
GROUP BY와 혼동하지 않고, 각 기능의 차이를 이해하는 것이 핵심이다.

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📮 BeanSight | 해피빈(HappyBin)
윈도우 함수는 행과 행 사이의 관계를 다루는 SQL의 눈과 같다. 데이터를 더 깊이 보고, 새로운 가치를 만들어내는 데 필수적인 도구다.