SQL 윈도우 함수(Window Functions) 심층 분석: 순위, 누적 합계, 행 간 비교 및 활용 전략

핵심 기술: 본 문서는 SQL의 윈도우 함수 기능을 상세히 설명하며, 행 순위 지정, 누적 합계 계산, 연속된 행 간의 값 비교 등 복잡한 데이터 분석 및 보고 작업에 필수적인 기법들을 다룹니다. 특히 ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK(), LEAD(), LAG(), NTILE() 함수와 PARTITION BY, ORDER BY 절의 조합을 통한 활용 사례를 집중적으로 조명합니다.

기술적 세부사항:
* 윈도우 함수 개요: 각 행에 대한 값을 반환하면서도 관련 행의 정보를 함께 제공하는 기능
* ROW_NUMBER(): 결과 집합의 각 행에 고유한 행 번호를 할당합니다. PARTITION BY 사용 시 파티션별로 번호가 재설정됩니다. (예: 고객별 첫 주문, 두 번째 주문 추적)
* RANK(): 동점 처리 시 동일한 순위를 부여하지만, 다음 순위에서 간격이 발생합니다. (예: 총 주문 수량 기준 고객 순위, 동점 시 3등이 될 수 있음)
* DENSE_RANK(): 동점 처리 시 동일한 순위를 부여하고, 다음 순위에서 간격 없이 연속적으로 순위를 부여합니다. (예: 총 주문 수량 기준 고객 순위, 동점 시 다음은 2등)
* LEAD(): 현재 행의 다음 행 값을 가져옵니다. (예: 각 고객의 현재 주문량과 다음 주문량 비교)
* LAG(): 현재 행의 이전 행 값을 가져옵니다. (예: 각 고객의 현재 주문량과 이전 주문량 비교)
* NTILE(): 데이터를 지정된 수의 버킷으로 분할합니다. (예: 총 주문 수량에 따라 고객을 2개 그룹으로 분할)

개발 임팩트: 윈도우 함수를 활용함으로써 복잡한 집계 및 순위 관련 분석을 보다 효율적이고 간결한 SQL 쿼리로 수행할 수 있게 됩니다. 이는 보고서 자동화, 시계열 분석, 성과 측정 등 다양한 비즈니스 요구사항을 충족하는 데 기여하며, 개발 생산성을 크게 향상시킵니다.

커뮤니티 반응: (원문 내 커뮤니티 반응 언급 없음)

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