고급 데이터 분석을 위한 SQL 윈도우 함수 연구

 

SQL 윈도우 함수란?
SQL 윈도우 함수는 데이터베이스에서 데이터를 처리하고 분석하는데 사용되는 강력한 도구입니다. 이 함수들은 데이터를 파티션으로 나누고 정렬하여 그룹화된 데이터에 효과적으로 적용할 수 있습니다. 윈도우 함수를 사용하면 일반 집계 함수로는 어려웠던 복잡한 분석을 간단하게 수행할 수 있습니다.


SQL 윈도우 함수의 필요성
데이터베이스에서 데이터를 다룰 때, 종종 특정 기준에 따라 그룹화된 데이터를 분석해야하는 경우가 있습니다. 예를 들어, 월별 판매량을 비교하거나, 각 부서별로 가장 많이 판매된 상품을 찾는 등의 작업을 해야할 수 있습니다. 이런 경우에 윈도우 함수는 매우 유용한 도구입니다.


SQL 윈도우 함수 2

기본 윈도우 함수의 이해
윈도우 함수는 OVER 절을 사용하여 정의됩니다. 이 OVER 절은 데이터를 파티션으로 나누고 정렬하는 기준을 정의합니다. 기본 윈도우 함수로는 ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK 등이 있습니다. ROW_NUMBER 함수는 각 행에 번호를 부여하며, RANK와 DENSE_RANK 함수는 각 행을 정렬된 순서로 순위를 매깁니다.


 

분석 함수 ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK의 이해
ROW_NUMBER 함수는 각 행에 고유한 번호를 부여하여 행의 위치를 식별합니다. RANK 함수는 특정 컬럼을 기준으로 행들을 정렬하여 순위를 매깁니다. DENSE_RANK 함수는 RANK와 비슷하지만, 중복된 값이 있는 경우에도 순위를 중복 없이 매깁니다.

예를 들어, 아래와 같은 테이블이 있다고 가정해봅시다.

| 이름 | 판매량 |
|——-|——-|
| 제품A | 100 |
| 제품B | 80 |
| 제품C | 50 |
| 제품D | 50 |
| 제품E | 30 |

이 때, ROW_NUMBER 함수를 사용하면 각 행에 고유한 번호가 부여됩니다.

| 이름 | 판매량 | ROW_NUMBER |
|——-|——-|————|
| 제품A | 100 | 1 |
| 제품B | 80 | 2 |
| 제품C | 50 | 3 |
| 제품D | 50 | 4 |
| 제품E | 30 | 5 |

RANK 함수를 사용하면 판매량을 기준으로 순위가 매겨집니다.

| 이름 | 판매량 | RANK |
|——-|——-|——|
| 제품A | 100 | 1 |
| 제품B | 80 | 2 |
| 제품C | 50 | 3 |
| 제품D | 50 | 3 |
| 제품E | 30 | 5 |

DENSE_RANK 함수를 사용하면 중복된 값이 있는 경우에도 순위를 중복 없이 매깁니다.

| 이름 | 판매량 | DENSE_RANK |
|——-|——-|————|
| 제품A | 100 | 1 |
| 제품B | 80 | 2 |
| 제품C | 50 | 3 |
| 제품D | 50 | 3 |
| 제품E | 30 | 4 |


 

집계 함수 SUM, AVG, COUNT를 이용한 윈도우 함수 심화
집계 함수인 SUM, AVG, COUNT도 윈도우 함수에서 사용할 수 있습니다. 이를 이용하면 각 그룹에 속한 데이터의 합계, 평균, 개수 등을 계산할 수 있습니다.

예를 들어, 아래와 같은 테이블이 있다고 가정해봅시다.

| 이름 | 판매량 |
|——-|——-|
| 제품A | 100 |
| 제품B | 80 |
| 제품C | 50 |
| 제품D | 70 |
| 제품E | 30 |

판매량을 기준으로 각 그룹에 대한 합계와 평균을 계산하려면 아래와 같이 윈도우 함수를 사용할 수 있습니다.

| 이름 | 판매량 | SUM(판매량) OVER (ORDER BY 판매량) | AVG(판매량) OVER (ORDER BY 판매량) |
|——-|——-|——————————-|——————————-|
| 제품E | 30 | 30 | 30.0 |
| 제품C | 50 | 80 | 40.0 |
| 제품D | 70 | 150 | 50.0 |
| 제품B | 80 | 230 | 57.5 |
| 제품A | 100 | 330 | 66.0 |

이처럼 윈도우 함수를 사용하면 그룹화된 데이터의 집계 결과를 편리하게 계산할 수 있습니다.


 

SQL 윈도우 함수에서의 PARTITION BY 활용
윈도우 함수에서 PARTITION BY 절을 사용하면 데이터를 여러 그룹으로 나누고 각 그룹에 대해 별도의 계산을 수행할 수 있습니다. 이를 활용하면 그룹화된 데이터에 대한 분석 작업을 보다 편리하게 수행할 수 있습니다.

예를 들어, 아래와 같은 테이블이 있다고 가정해봅시다.

| 이름 | 부서 | 판매량 |
|——-|——-|——-|
| 제품A | A | 100 |
| 제품B | A | 80 |
| 제품C | B | 50 |
| 제품D | B | 70 |
| 제품E | C | 30 |

이 때, PARTITION BY 절을 사용하여 부서별로 판매량의 합계를 계산하려면 아래와 같이 윈도우 함수를 사용할 수 있습니다.

| 이름 | 부서 | 판매량 | SUM(판매량) OVER (PARTITION BY 부서 ORDER BY 판매량) |
|——-|——-|——-|—————————————|
| 제품C | B | 50 | 120 |
| 제품D | B | 70 | 120 |
| 제품A | A | 100 | 180 |
| 제품B | A | 80 | 180 |
| 제품E | C | 30 | 30 |

이처럼 PARTITION BY 절을 사용하면 각 부서별로 판매량의 합계를 계산할 수 있습니다.


 

일별, 주별, 월별 등 다양한 시간단위 분석 케이스 스터디
윈도우 함수는 시간단위로 데이터를 분석하는 경우에도 매우 유용합니다. 예를 들어, 일별, 주별, 월별로 판매량을 비교하거나, 각 기간에 대한 평균 판매량을 계산하는 등의 작업을 할 수 있습니다.

예를 들어, 아래와 같은 테이블이 있다고 가정해봅시다.

| 날짜 | 판매량 |
|———–|——-|
| 2021-01-01 | 100 |
| 2021-01-02 | 80 |
| 2021-01-03 | 50 |
| 2021-01-04 | 70 |
| 2021-01-05 | 30 |
| 2021-02-01 | 120 |
| 2021-02-02 | 110 |
| 2021-02-03 | 90 |
| 2021-02-04 | 100 |
| 2021-02-05 | 80 |

판매량을 일별로 총합을 계산하려면 아래와 같이 윈도우 함수를 사용할 수 있습니다.

| 날짜 | 판매량 | SUM(판매량) OVER (PARTITION BY 날짜) |
|———–|——-|———————————|
| 2021-01-01 | 100 | 100 |
| 2021-01-02 | 80 | 80 |
| 2021-01-03 | 50 | 50 |
| 2021-01-04 | 70 | 70 |
| 2021-01-05 | 30 | 30 |
| 2021-02-01 | 120 | 120 |
| 2021-02-02 | 110 | 110 |
| 2021-02-03 | 90 | 90 |
| 2021-02-04 | 100 | 100 |
| 2021-02-05 | 80 | 80 |

이처럼 윈도우 함수를 사용하여 일별 판매량의 총합을 계산할 수 있습니다. 이와 비슷한 방식으로 주별, 월별 등 다양한 시간 단위로 분석할 수 있습니다.


SQL 윈도우 함수 3

SQL 윈도우 함수의 최적화 방법
윈도우 함수는 매우 편리한 도구이지만, 대량의 데이터를 처리할 때 성능 이슈가 발생할 수 있습니다. 이를 최적화하기 위해 몇 가지 방법을 적용할 수 있습니다.

1. 데이터베이스의 인덱스를 효율적으로 활용하는 것입니다. 윈도우 함수를 사용하여 데이터를 처리할 때 인덱스를 적절히 설정하여 데이터 액세스 성능을 향상시킬 수 있습니다.

2. PARTITION BY 절을 사용할 때 파티션의 크기를 고려해야합니다. 파티션의 크기가 너무 큰 경우 성능 문제가 발생할 수 있으므로 적절한 파티션 크기를 설정해야합니다.

3. 필요한 컬럼만을 선택하여 처리한다면 성능을 향상시킬 수 있습니다. 모든 컬럼을 선택하여 처리하는 것보다 필요한 정보만을 선택하는 것이 좋습니다.

4. 큰 데이터셋을 처리해야하는 경우, 데이터를 적절히 분할하여 병렬 처리를 수행할 수 있습니다. 이를 통해 처리 시간을 단축시킬 수 있습니다.


 

활용 사례로 본 윈도우 함수의 장점
윈도우 함수는 다양한 분석 작업에 활용될 수 있는 강력한 기능을 제공합니다. 데이터베이스의 데이터를 다루는데 있어서 그룹화된 데이터에 대한 분석, 순위 매기기, 집계 계산 등을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

예를 들어, 주문 데이터가 있는 경우에 윈도우 함수를 사용하면 특정 기간 동안의 고객별 주문 수, 매출액, 평균 주문 가격 등을 계산할 수 있습니다. 이를 통해 매출 동향 분석, 고객별 구매 패턴 파악 등 다양한 비즈니스 의사결정에 활용할 수 있습니다.


 

SQL 윈도우 함수법을 마스터하는 끝 팁
SQL 윈도우 함수를 마스터하기 위해서는 다음과 같은 팁을 기억해두면 좋습니다.

1. 문제 해결에 필요한 윈도우 함수를 항상 명확히 이해하는 것이 중요합니다. 각 함수의 역할과 사용법을 확실히 숙지하고 사용해야합니다.

2. 예제와 실습을 통해 윈도우 함수를 익히는 것이 좋습니다. 실제 데이터를 가지고 각 함수의 동작을 실험해보면서 익숙해지는 것이 중요합니다.

3. 다양한 윈도우 함수의 조합과 활용 방법을 탐구해보는 것이 좋습니다. 윈도우 함수는 여러 개를 조합해서 사용할 수 있으며, 이를 통해 원하는 결과를 도출할 수 있습니다.

4. 성능 최적화를 고려하여 윈도우 함수를 사용해야합니다. 대량의 데이터를 처리해야하는 경우에는 인덱스 설정, 파티션 크기 조절 등을 고려하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

윈도우 함수를 마스터한다면 데이터베이스에서 다양한 분석 작업을 효율적으로 수행할 수 있을 것입니다. 이를 통해 비즈니스 의사결정의 근거를 확실하게 제공할 수 있으며, 데이터 분석 업무의 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

이로써 SQL 윈도우 함수에 대한 연구를 마칩니다. 다양한 분석 작업에 윈도우 함수를 적용하여 데이터의 의미를 파악하고 효율적인 분석을 수행하세요!

 

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