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좋습니다! Oracle SQL의 윈도우 함수(Window Function) 는 매우 강력한 기능으로, 행(row)들을 그룹으로 묶어 집계 또는 분석을 수행하면서도 행 단위로 결과를 반환합니다.
=== 윈도우 함수란? ===
아래에 윈도우 함수의 개념, 주요 함수 종류, 설명, 사용 예제를 함께 정리하고, 미디어위키 표 형식으로도 제공합니다.
{{요점
 
|내용=윈도우 함수란?
* 일반적인 집계 함수(SUM, AVG, COUNT, 등)는 여러 행을 하나로 집계합니다.
 
* 윈도우 함수는 집계를 하되, 각 행마다 결과를 계산해서 반환합니다.
윈도우 함수란?
* OVER() 절을 사용하며, PARTITION BY, ORDER BY, ROWS BETWEEN 등을 조합하여 정교한 분석이 가능합니다.
일반적인 집계 함수(SUM, AVG, COUNT, 등)는 여러 행을 하나로 집계합니다.
}}
윈도우 함수는 집계를 하되, 각 행마다 결과를 계산해서 반환합니다.
OVER() 절을 사용하며, PARTITION BY, ORDER BY, ROWS BETWEEN 등을 조합하여 정교한 분석이 가능합니다.
 


사용 구문 기본 형태
=== 사용 구문 기본 형태 ===
 
<source lang=sql>
<함수명>(컬럼) OVER (
<함수명>(컬럼) OVER (
   PARTITION BY ...  -- 그룹핑 기준
   PARTITION BY ...  -- 그룹핑 기준
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   ROWS BETWEEN ...  -- 분석 범위
   ROWS BETWEEN ...  -- 분석 범위
)
)
</source>




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대표적인 윈도우 함수 목록 (미디어위키 표 형식)
=== 대표적인 윈도우 함수 목록 ===


{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
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✅ 추가 예제: 누적합(Cumulative Sum)
=== 예제: 누적합(Cumulative Sum) ===


SELECT EMP_NAME, SALARY,
SELECT EMP_NAME, SALARY,
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윈도우 프레임 옵션
=== 윈도우 프레임 옵션 ===
 
<source lang=sql>
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
</source>


의미 설명
{| class="wikitable" style="width:100%;"
UNBOUNDED PRECEDING 현재 파티션의 맨 처음부터
! style="width:30%;" | 의미
CURRENT ROW 현재 행까지
! style="width:70%;" | 설명
1 PRECEDING, 1 FOLLOWING 앞뒤 1행까지 포함한 범위
|-
| '''UNBOUNDED PRECEDING'''
| 현재 파티션의 맨 처음부터 시작하는 윈도우 범위 지정<br>(예: 파티션 시작 ~ 현재 행까지 누적 계산 시 사용)
|-
| '''CURRENT ROW'''
| 현재 행까지만 포함하는 윈도우 범위 지정<br>(예: 이동 평균 계산 시 행 단위 제한)
|-
| '''1 PRECEDING, 1 FOLLOWING'''
| 현재 행을 기준으로 앞뒤 1행씩 포함한 범위 지정<br>(예: 3행 이동 평균 계산 시 사용)
|}


예:
예:
<source lang=sql>


SUM(SALARY) OVER (
SUM(SALARY) OVER (
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   ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
   ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
)
)
</source>


부서별로 급여 순으로 정렬하고, 현재 행까지 누적된 급여 합계를 구합니다.
부서별로 급여 순으로 정렬하고, 현재 행까지 누적된 급여 합계를 구합니다.
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✅ 정리 요약
• 윈도우 함수는 분석용 SQL에서 매우 중요합니다.
• OVER() 절로 집계 범위를 제한하며, 집계 결과를 각 행에 붙여서 반환합니다.
• RANK, ROW_NUMBER, LAG/LEAD, FIRST_VALUE 등 다양하게 활용 가능합니다.
더 복잡한 예제로 윈도우 함수 + 서브쿼리 + 조건 분기 조합도 가능합니다.
필요하시면 고급 실무 예제도 만들어드릴게요! 원하시는 시나리오가 있으신가요? 💡
좋습니다! 실무에서 자주 쓰이는 고급 윈도우 함수 예제를 몇 가지 제공해 드리겠습니다. 이 예제들은 다양한 업무 시나리오에 적용될 수 있도록 구성하였습니다.
✅ 실무 예제 1: 부서별 상위 3위 급여 직원 조회


=== 실무 예제 1: 부서별 상위 3위 급여 직원 조회 ===
<source lang=sql>
SELECT *
SELECT *
FROM (
FROM (
  SELECT EMP_ID, EMP_NAME, DEPT_ID, SALARY,
  SELECT EMP_ID, EMP_NAME, DEPT_ID, SALARY,
 
        RANK() OVER (PARTITION BY DEPT_ID ORDER BY SALARY DESC) AS SAL_RANK
        RANK() OVER (PARTITION BY DEPT_ID ORDER BY SALARY DESC) AS SAL_RANK
    FROM EMPLOYEE
 
  FROM EMPLOYEE
 
)
)
WHERE SAL_RANK <= 3;
WHERE SAL_RANK <= 3;
 
</source>
각 부서별로 급여 순위를 매긴 뒤, 상위 3명의 직원만 필터링합니다.
각 부서별로 급여 순위를 매긴 뒤, 상위 3명의 직원만 필터링합니다.


실무 활용: 팀별 Top Performer 조회 등
실무 활용: 팀별 Top Performer 조회 등


✅ 실무 예제 2: 직전과의 급여 변화량 분석
=== ✅ 실무 예제 2: 직전과의 급여 변화량 분석 ===
 
<source lang=sql>
SELECT EMP_ID, EMP_NAME, SALARY,
SELECT EMP_ID, EMP_NAME, SALARY,
 
      LAG(SALARY) OVER (PARTITION BY DEPT_ID ORDER BY HIRE_DATE) AS PREV_SAL,
      LAG(SALARY) OVER (PARTITION BY DEPT_ID ORDER BY HIRE_DATE) AS PREV_SAL,
      SALARY - LAG(SALARY) OVER (PARTITION BY DEPT_ID ORDER BY HIRE_DATE) AS DIFF_SAL
 
  FROM EMPLOYEE;
      SALARY - LAG(SALARY) OVER (PARTITION BY DEPT_ID ORDER BY HIRE_DATE) AS DIFF_SAL
</source>
 
FROM EMPLOYEE;
 
부서 내 입사일 기준으로 정렬하여 직전 직원과 급여 차이를 분석합니다.
부서 내 입사일 기준으로 정렬하여 직전 직원과 급여 차이를 분석합니다.


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✅ 실무 예제 3: 부서별 누적 인건비 계산
✅ 실무 예제 3: 부서별 누적 인건비 계산
 
<source lang=sql>
SELECT EMP_ID, EMP_NAME, DEPT_ID, SALARY,
SELECT EMP_ID, EMP_NAME, DEPT_ID, SALARY,
 
      SUM(SALARY) OVER (PARTITION BY DEPT_ID ORDER BY HIRE_DATE
      SUM(SALARY) OVER (PARTITION BY DEPT_ID ORDER BY HIRE_DATE
                   ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS CUM_SALARY
 
  FROM EMPLOYEE;
                        ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS CUM_SALARY
</source>
 
FROM EMPLOYEE;
 
입사일 기준으로 누적 급여를 계산합니다.
입사일 기준으로 누적 급여를 계산합니다.


실무 활용: 연속적인 비용 추적, 월별 누적 등
실무 활용: 연속적인 비용 추적, 월별 누적 등


✅ 실무 예제 4: 최초 입사자 정보 함께 보여주기 (FIRST_VALUE)
=== ✅ 실무 예제 4: 최초 입사자 정보 함께 보여주기 (FIRST_VALUE) ===
 
<source lang=sql>
SELECT EMP_ID, EMP_NAME, DEPT_ID, HIRE_DATE,
SELECT EMP_ID, EMP_NAME, DEPT_ID, HIRE_DATE,
 
      FIRST_VALUE(EMP_NAME) OVER (PARTITION BY DEPT_ID ORDER BY HIRE_DATE) AS FIRST_JOINED
      FIRST_VALUE(EMP_NAME) OVER (PARTITION BY DEPT_ID ORDER BY HIRE_DATE) AS FIRST_JOINED
  FROM EMPLOYEE;
 
</source>
FROM EMPLOYEE;
 
각 부서에서 가장 먼저 입사한 직원의 이름을 모든 직원에게 보여줍니다.
각 부서에서 가장 먼저 입사한 직원의 이름을 모든 직원에게 보여줍니다.


실무 활용: 리더, 시니어 직원 분석 등
실무 활용: 리더, 시니어 직원 분석 등


✅ 실무 예제 5: 부서 내 직원 수 대비 자신의 비율 (비율 분석)
=== ✅ 실무 예제 5: 부서 내 직원 수 대비 자신의 비율 (비율 분석) ===
 
<source lang=sql>
SELECT EMP_ID, EMP_NAME, DEPT_ID,
SELECT EMP_ID, EMP_NAME, DEPT_ID,
 
      COUNT(*) OVER (PARTITION BY DEPT_ID) AS DEPT_TOTAL,
      COUNT(*) OVER (PARTITION BY DEPT_ID) AS DEPT_TOTAL,
      1.0 / COUNT(*) OVER (PARTITION BY DEPT_ID) AS RATIO
 
  FROM EMPLOYEE;
      1.0 / COUNT(*) OVER (PARTITION BY DEPT_ID) AS RATIO
</source>
 
FROM EMPLOYEE;


각 직원이 부서 인원 중 차지하는 비율을 계산합니다.
각 직원이 부서 인원 중 차지하는 비율을 계산합니다.
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이 외에도, 윈도우 함수는 보고서, 통계 분석, SLA 계산, 재고 흐름 추적 등 다양한 실무 시나리오에 활용됩니다.
이 외에도, 윈도우 함수는 보고서, 통계 분석, SLA 계산, 재고 흐름 추적 등 다양한 실무 시나리오에 활용됩니다.


어떤 시나리오에 적용하시려는지 말씀해 주시면, 그것에 맞춘 윈도우 함수 SQL을 맞춤 설계해 드릴게요!


예: 매출 분석, 재고 추적, 고객 행동 분석 있으신가요? 🤔
 
✅ 정리 요약
• 윈도우 함수는 분석용 SQL에서 매우 중요합니다.
• OVER() 절로 집계 범위를 제한하며, 집계 결과를 각 행에 붙여서 반환합니다.
• RANK, ROW_NUMBER, LAG/LEAD, FIRST_VALUE 다양하게 활용 가능합니다.

2025년 5월 14일 (수) 01:38 판

윈도우 함수란?

menu_book 윈도우 함수란?
  • 일반적인 집계 함수(SUM, AVG, COUNT, 등)는 여러 행을 하나로 집계합니다.
  • 윈도우 함수는 집계를 하되, 각 행마다 결과를 계산해서 반환합니다.
  • OVER() 절을 사용하며, PARTITION BY, ORDER BY, ROWS BETWEEN 등을 조합하여 정교한 분석이 가능합니다.

사용 구문 기본 형태

<함수명>(컬럼) OVER (
  PARTITION BY ...   -- 그룹핑 기준
  ORDER BY ...       -- 정렬 기준
  ROWS BETWEEN ...   -- 분석 범위
)


대표적인 윈도우 함수 목록

Oracle 윈도우 함수 종류와 예제
함수명 설명 예제 SQL 설명 결과
ROW_NUMBER() 파티션 내 행 번호를 순서대로 부여

SELECT EMP_NAME, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY DEPT_ID ORDER BY SALARY DESC) AS RN

FROM EMPLOYEE; || 각 부서별 급여 내림차순 순위 (중복 순위 없음)

RANK() 동점자에게 같은 순위를 부여하고 다음 순위는 건너뜀

SELECT EMP_NAME, RANK() OVER (PARTITION BY DEPT_ID ORDER BY SALARY DESC) AS RANK

FROM EMPLOYEE; || 부서 내 급여 순위 (동점자 동일 순위)

DENSE_RANK() RANK와 비슷하지만 순위를 건너뛰지 않음

SELECT EMP_NAME, DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY DEPT_ID ORDER BY SALARY DESC) AS DRANK

FROM EMPLOYEE; || 순위에 공백 없이 채워짐

LAG() 현재 행 기준 이전 행의 값을 가져옴

SELECT EMP_NAME, SALARY, LAG(SALARY) OVER (ORDER BY EMP_ID) AS PREV_SAL

FROM EMPLOYEE; || 이전 직원의 급여 정보 확인

LEAD() 현재 행 기준 다음 행의 값을 가져옴

SELECT EMP_NAME, SALARY, LEAD(SALARY) OVER (ORDER BY EMP_ID) AS NEXT_SAL

FROM EMPLOYEE; || 다음 직원의 급여 정보 확인

SUM(), AVG(), COUNT(), MAX(), MIN() 집계 함수도 윈도우와 함께 사용 가능

SELECT EMP_NAME, SALARY, AVG(SALARY) OVER (PARTITION BY DEPT_ID) AS AVG_SAL

FROM EMPLOYEE; || 부서별 평균 급여

FIRST_VALUE(), LAST_VALUE() 파티션 내 정렬 기준 첫/마지막 값 반환

SELECT EMP_NAME, SALARY, FIRST_VALUE(SALARY) OVER (PARTITION BY DEPT_ID ORDER BY SALARY DESC) AS TOP_SAL

FROM EMPLOYEE; || 부서별 최고 급여


예제: 누적합(Cumulative Sum)

SELECT EMP_NAME, SALARY,

 SUM(SALARY) OVER (PARTITION BY DEPT_ID ORDER BY SALARY) AS CUM_SAL

FROM EMPLOYEE;

부서별 급여 누적합을 계산합니다.

윈도우 프레임 옵션

ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
의미 설명
UNBOUNDED PRECEDING 현재 파티션의 맨 처음부터 시작하는 윈도우 범위 지정
(예: 파티션 시작 ~ 현재 행까지 누적 계산 시 사용)
CURRENT ROW 현재 행까지만 포함하는 윈도우 범위 지정
(예: 이동 평균 계산 시 행 단위 제한)
1 PRECEDING, 1 FOLLOWING 현재 행을 기준으로 앞뒤 1행씩 포함한 범위 지정
(예: 3행 이동 평균 계산 시 사용)

예:


SUM(SALARY) OVER (
  PARTITION BY DEPT_ID 
  ORDER BY SALARY 
  ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
)

부서별로 급여 순으로 정렬하고, 현재 행까지 누적된 급여 합계를 구합니다.


실무 예제 1: 부서별 상위 3위 급여 직원 조회

SELECT *
FROM (
  SELECT EMP_ID, EMP_NAME, DEPT_ID, SALARY,
         RANK() OVER (PARTITION BY DEPT_ID ORDER BY SALARY DESC) AS SAL_RANK
    FROM EMPLOYEE
)
WHERE SAL_RANK <= 3;

각 부서별로 급여 순위를 매긴 뒤, 상위 3명의 직원만 필터링합니다.

실무 활용: 팀별 Top Performer 조회 등

✅ 실무 예제 2: 직전과의 급여 변화량 분석

SELECT EMP_ID, EMP_NAME, SALARY,
       LAG(SALARY) OVER (PARTITION BY DEPT_ID ORDER BY HIRE_DATE) AS PREV_SAL,
       SALARY - LAG(SALARY) OVER (PARTITION BY DEPT_ID ORDER BY HIRE_DATE) AS DIFF_SAL
  FROM EMPLOYEE;

부서 내 입사일 기준으로 정렬하여 직전 직원과 급여 차이를 분석합니다.

실무 활용: 급여 갭 파악, 트렌드 분석 등

✅ 실무 예제 3: 부서별 누적 인건비 계산

SELECT EMP_ID, EMP_NAME, DEPT_ID, SALARY,
       SUM(SALARY) OVER (PARTITION BY DEPT_ID ORDER BY HIRE_DATE
                   ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS CUM_SALARY
  FROM EMPLOYEE;

입사일 기준으로 누적 급여를 계산합니다.

실무 활용: 연속적인 비용 추적, 월별 누적 등

✅ 실무 예제 4: 최초 입사자 정보 함께 보여주기 (FIRST_VALUE)

SELECT EMP_ID, EMP_NAME, DEPT_ID, HIRE_DATE,
       FIRST_VALUE(EMP_NAME) OVER (PARTITION BY DEPT_ID ORDER BY HIRE_DATE) AS FIRST_JOINED
  FROM EMPLOYEE;

각 부서에서 가장 먼저 입사한 직원의 이름을 모든 직원에게 보여줍니다.

실무 활용: 리더, 시니어 직원 분석 등

✅ 실무 예제 5: 부서 내 직원 수 대비 자신의 비율 (비율 분석)

SELECT EMP_ID, EMP_NAME, DEPT_ID,
       COUNT(*) OVER (PARTITION BY DEPT_ID) AS DEPT_TOTAL,
       1.0 / COUNT(*) OVER (PARTITION BY DEPT_ID) AS RATIO
  FROM EMPLOYEE;

각 직원이 부서 인원 중 차지하는 비율을 계산합니다.

실무 활용: KPI 가중치, 구성비 분석 등

이 외에도, 윈도우 함수는 보고서, 통계 분석, SLA 계산, 재고 흐름 추적 등 다양한 실무 시나리오에 활용됩니다.


✅ 정리 요약 • 윈도우 함수는 분석용 SQL에서 매우 중요합니다. • OVER() 절로 집계 범위를 제한하며, 집계 결과를 각 행에 붙여서 반환합니다. • RANK, ROW_NUMBER, LAG/LEAD, FIRST_VALUE 등 다양하게 활용 가능합니다.