데이터 기반 재고 역산: SQL vs SPL을 활용한 효율적인 접근 방식 비교

핵심 기술

이 콘텐츠는 특정 날짜의 총 재고량으로부터 초기 재고량(0 또는 음수 재고가 발생한 시점)을 역산하는 문제에 대한 SQL과 SPL(e.g., esProc SPL)의 구현 방식을 비교 분석합니다. 일일 소비량과 원 재고를 고려하여 복잡한 계산을 수행합니다.

기술적 세부사항

• 문제 정의: 지정된 날짜의 총 재고량을 기반으로, 일일 소비량(UPDATED_QTY)과 원 재고(UPDATED_CUSTQTY)를 차감하여 재고가 0 이하가 된 최초 날짜를 추적합니다.
• SQL 접근 방식:
  • 여러 윈도우 함수 (SUM OVER, GREATEST, LEAST, COALESCE)를 사용하여 순차적인 계산을 간접적으로 구현합니다.
  • 복잡하고 이해하기 어려운 코드를 야기할 수 있습니다.
  • needdate < TRUNC(to_date('2024-02-26')) + 1 와 같이 특정 날짜를 기준으로 파티셔닝 및 정렬하여 누적 합계를 계산합니다.
• SPL 접근 방식:
  • 상대적 또는 절대적 위치 지정을 직접적으로 지원하여 코드의 간결성을 높입니다.
  • 예시 코드 (A1, A2, A3)를 통해 데이터 로딩, 필터링, 계산 로직을 명확하게 표현합니다.
  • A1에서는 데이터를 로드하고 날짜 역순으로 정렬하며 UPDATED_QTY와 UPDATED_CUSTQTY 컬럼을 추가합니다.
  • A2는 지정된 날짜 이전의 레코드를 필터링합니다.
  • A3는 이전 레코드의 계산 결과를 활용하여 현재 레코드의 원 재고를 계산하고, 필요시 소수점 처리 및 조건부 로직을 적용합니다. [-1]은 이전 레코드를 나타냅니다.

개발 임팩트

• 복잡한 시계열 데이터 분석 및 역산 문제를 더 효율적이고 가독성 높게 해결할 수 있는 방법을 제시합니다.
• SQL의 윈도우 함수 기반 접근 방식의 한계를 보여주고, SPL과 같은 대안 도구의 장점을 부각합니다.
• 데이터 처리 로직의 명확성과 유지보수성을 향상시킬 수 있습니다.

커뮤니티 반응

콘텐츠 자체에서 직접적인 커뮤니티 반응은 언급되지 않았으나, 데이터 처리 및 분석 언어에 대한 비교는 개발자 커뮤니티에서 종종 논의되는 주제입니다.