조건부 그룹화 — SQL에서 SPL로 #37
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
개발 툴
대상자
- 데이터 분석가, SQL/SPL 개발자
- 중간 난이도 (SQL과 SPL의 복잡한 그룹화 로직 이해 필요)
핵심 요약
- SQL은 중첩 쿼리와 윈도우 함수로 복잡한 조건부 그룹화를 구현해야 하지만, SPL은 그룹화 후 즉시 집계하지 않고 서브셋을 보존하여 간결하게 처리
- 조건부 그룹화 로직:
ID
와SPLIT
로 그룹화 →DATE
중복 여부에 따라CUST
로 재그룹화 - 핵심 SPL 함수:
group()
,max()
,sum()
을 활용한 다단계 그룹화
섹션별 세부 요약
1. 작업 정의
- 목표:
ID
와SPLIT
기준 그룹화 후DATE
중복 여부에 따라CUST
로 재그룹화 - 조건:
- 중복 DATE
없을 시: 그룹 내 최신 DATE
기록 유지, AMOUNT
합산
- 중복 DATE
있을 시: CUST
기준 재그룹화 후 동일한 로직 적용
2. SQL 구현
- 복잡한 중첩 쿼리 사용:
DENSE_RANK()
와SUM()
윈도우 함수로 조건 처리 - 문제점:
- 다중 PARTITION BY
및 CASE
문으로 코드 복잡도 증가
- num_cust
계산을 위한 복잡한 COUNT(DISTINCT ...)
사용
3. SPL 구현
- 그룹화 후 즉시 집계 없이 서브셋 보존:
A2
에서ID
와SPLIT
로 그룹화 후A3
에서CUST
로 재그룹화 - 효율성:
- A4
에서 max(date)
기준 첫 번째 레코드 선택, sum(amount)
로 AMOUNT
업데이트
- group()
과 max()
/sum()
함수로 간결한 처리
4. SPL 시리즈 예시
- 다른 SPL 예제:
- #1
: 정렬된 그룹화 및 집계
- #2
: 조건부 NULL
처리
- #8
: 그룹 내 계산 결과 첫 번째 레코드에 반영
- #37
: 조건부 그룹화
결론
- SPL은 조건부 그룹화 시 SQL보다 서브셋 보존과 다단계 그룹화가 가능해 효율적
- 실무 적용 팁: 복잡한 조건부 그룹화가 필요한 경우 SPL을 사용하여 코드 복잡도를 줄이고 유지보수성을 향상시킬 것.