윈도우함수

🍩 윈도우함수

OLAP 함수라고도 한다.

OLAP란, OnLine Analytical Processing의 약자로, 데이터베이스를 사용한 실시간(온라인) 데이터 분석처리

윈도우 함수는 이 OLAP 용도로 사용하기 위해 표준 SQL에 추가된 기능

 

결과 집합의 여러 행에 대한 계산을 수행하는 데 사용

일반적으로 정렬된 데이터에 대해 작동하며, 데이터베이스 질의의 윈도우(또는 창)에 대해 계산을 수행

효율적인 데이터 분석 및 집계 작업을 수행

 

 

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1. ROW_NUMBER(): 결과 집합의 각 행에 순서 번호를 할당합니다.
   주로 정렬된 결과에서 특정 순서의 행을 선택할 때 사용됩니다.

SELECT ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY Salary DESC) AS RowNum, EmployeeName, Salary FROM Employees;

실행 결과:

| RowNum | EmployeeName | Salary |
|--------|--------------|--------|
| 1      | John         | 55000  |
| 2      | Alice        | 50000  |
| 3      | Bob          | 48000  |
| 4      | Eve          | 48000  |
| 5      | Jane         | 45000  |

 

2.NTILE(n): 결과 집합을 n개의 동일한 크기의 구간으로 분할하고, 각 행에 해당하는 구간 번호를 할당합니다.
  주로 데이터를 백분위수로 분할할 때 사용됩니다.

SELECT NTILE(4) OVER(ORDER BY Age) AS AgeGroup, Name, Age FROM People;

실행 결과:

| AgeGroup | Name    | Age |
|----------|---------|-----|
| 1        | Emma    | 18  |
| 1        | Olivia  | 18  |
| 2        | Liam    | 22  |
| 2        | Noah    | 22  |
| 3        | Ava     | 30  |
| 4        | Sophia  | 38  |
| 4        | Jackson | 38  |

 

 

3.LEAD()와 LAG(): 현재 행을 기준으로 다음 행(LEAD()) 또는 이전 행(LAG())에 접근할 수 있습니다.
  이전 또는 다음 값을 가져올 때 유용

SELECT Name, Salary, LAG(Salary) OVER(ORDER BY Salary) AS PreviousSalary FROM Employees;

실행 결과:

| Name   | Salary | PreviousSalary |
|--------|--------|----------------|
| Jane   | 45000  | null           |
| Bob    | 48000  | 45000          |
| Eve    | 48000  | 48000          |
| Alice  | 50000  | 48000          |
| John   | 55000  | 50000          |

 

4.RANK(), DERANK()

순위매기는 함수

https://gent.tistory.com/580

5.SUM(), AVG(), MIN(), MAX()

집계함수.