SQL 윈도우 함수

SQL 윈도우 함수는 데이터 분석과 집계 작업을 훨씬 더 강력하고 유연하게 수행할 수 있는 도구입니다. 이번 포스팅에서는 데이터 분석, 트렌드 분석, 순위 매기기 등에서 활용되는 윈도우 함수에 대해 알아보겠습니다.

윈도우 함수 기본 구조

윈도우 함수의 기본 구조는 다음과 같습니다.

<윈도우 함수>(<컬럼>) OVER (
    PARTITION BY <컬럼>
    ORDER BY <컬럼>
)

주요 윈도우 함수 : 순위 매기기

순위를 매길 때는 RANK(), DENSE_RANK(), ROW_NUMBER() 함수를 사용할 수 있습니다.

• RANK()의 경우, 동률이 발생할 경우 동률로 표시하고, 그 개수만큼 다음 순위에 갭이 발생합니다.
• DENSE_RANK()의 경우 동률이 발생할 경우 동률로 표시하고 다음 순위에 갭이 없습니다.
• ROW_NUMBER()의 경우 동률이 발생해도 무시하고 순위를 부여합니다.

SELECT name, salary,
       RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) AS rank,
       DENSE_RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) AS dense_rank,
       ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY salary DESC) AS row_num
FROM employees;

name	salary	rank	dense_rank	row_num
Alice	7000	1	1	1
Charlie	7000	1	1	2
David	6000	3	2	3
Bob	5000	4	3	4
Eve	4000	5	4	5

주요 윈도우 함수 : 집계하기

집계함수인 COUNT(), SUM(), AVG() 등의 함수도 윈도우 함수로 사용할 수 있습니다.

SELECT name, salary,
       SUM(salary) OVER (PARTITION BY department_id) AS department_total,
       AVG(salary) OVER (PARTITION BY department_id) AS department_avg
FROM employees;

name	salary	department_total	department_avg
Alice	7000	12000	6000
Bob	5000	12000	6000
Charlie	6000	11500	5750
David	5500	11500	5750
Eve	4000	8500	4250
Frank	4500	8500	4250

PARTITION BY

PARTITION BY는 데이터 집합을 나누는 기준입니다. 위의 쿼리문을 예로 들어보면, PARTITION BY department_id 라고 되어 있기 때문에, 각 department_id 별로 급여의 합계와 평균을 반환합니다. 의 표를 보면, Alice와 Bob이 같은 부서이기 때문에 합계는 12000(7000+5000)이고 평균은 6000인 것을 알 수 있습니다.