행을 열로 변환하는 방법: SQL에서 SPL로의 전환 #41

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

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데이터 분석

대상자

- 데이터 변환 및 분석에 관심 있는 개발자, 데이터 엔지니어

- SQL의 제한성을 경험한 사용자

- 동적 데이터 처리가 필요한 중급~고급 수준의 사용자

핵심 요약

• SQL의 PIVOT 및 crosstab 기능은 고정된 컬럼 이름이 필요하며, 데이터 변경 시 코드 수정이 필수
• SPL(esProc)은 pivot 함수를 사용해 동적으로 컬럼 이름을 생성하고, ifn 함수로 null 필터링 가능
• SPL의 A2.pivot 메소드는 grouping column, key column, value column을 매개변수로 받아 유연한 변환 가능

섹션별 세부 요약

1. 문제 정의

• PostgreSQL의 결과 테이블은 6개 컬럼으로 구성됨

- 1번 컬럼: 그룹핑 키

- 2번 컬럼: 그룹 내 값

- 3~6번 컬럼: 그룹 내 키(값이 있는 키만 존재, 나머지는 null)

• 각 레코드의 값이 있는 키 위치는 불확실

2. SQL의 한계

• PIVOT 또는 max(group by)로 변환 시, 컬럼 이름을 명시해야 함
• 데이터 변경 시 SQL 코드 재작성 필요 → 유연성이 부족
• 고급 언어나 스토리지 프로시저를 사용해 동적 컬럼 생성 가능하지만 복잡도 증가

3. SPL의 솔루션

• SPL의 pivot 함수는 컬럼 이름을 명시할 필요 없이 동적 변환 가능
• A2.pivot(그룹핑 컬럼, 키 컬럼, 값 컬럼) 구조 사용
• ifn 함수로 집합 내 첫 번째 non-null 값 추출

4. 예시 코드

• A1: JDBC를 통해 데이터베이스 조회
• A2: pivot 함수로 행-열 변환 수행

- grouping column: 1번 컬럼

- key column: 3~6번 컬럼 중 non-null 필터링

- value column: 2번 컬럼

5. SPL의 유연성 강조

• SQL과 달리 데이터 구조 변경 시 코드 수정 필요 없음
• esProc SPL은 다국어 지원 및 복잡한 데이터 변환 작업에 적합

결론

• SPL의 pivot 함수는 PIVOT과 달리 동적 컬럼 생성이 가능하며, ifn을 통해 null 필터링을 간단하게 처리
• 변화하는 데이터 구조에 대응할 때 SQL보다 유연한 SPL 사용을 권장
• "esProc SPL" 무료 다운로드를 통해 실무 적용 테스트 가능