개인적으로 SQL에서 가장 이해하기 어려웠던 개념은 바로
Window 함수였습니다. 일단 이름부터 Window라니,
저에게는 이상한 이름을 가진 이해하기 힘든 개념이였습니다.

하지만, SQL로 데이터를 다룰 때마다 Window 함수는
매우 다양한 영역에서 활용되고 있어요.

먼저 Window 함수는 한 번에 여러 행을 묶어서 처리 할수 있는 함수로,
GROUP BY 구문과 매우 비슷하지만,
원형의 데이터를 변형시키지 않고도, 다양한 함수를 여러 행에 동시에 사용할 수 있습니다.

Window 함수는 먼저 아래의 형태로 이루어져 있어요.

집계 함수(칼럼) OVER([PARTITION BY 컬럼] [ORDER BY 컬럼]

Window 함수가 가장 많이 사용되는 몇 가지 예시는 다음과 같습니다:

✅ 순위 매기기 [RANK, DENSE_RANK, ROW_NUMBER, LAG, LEAD]
데이터를 특정 기준에 따라 순위를 매기는 데 유용합니다. 예를 들어, 판매 부서에서 매출액이 높은 상위 3명의 직원을 찾을 때 순위 함수를 사용할 수 있습니다.

✅ 이동 계산 [AVG]
시계열 데이터에서 이동 평균을 계산하여 데이터의 추세를 파악하는 데 사용됩니다. 이동 평균은 데이터의 불규칙한 요소를 보다 부드럽게 표현하는 데 도움이 됩니다.

✅ 누적 합계 또는 누적 평균[SUM, AVG]
일정 기간 동안의 누적 합계나 평균을 계산하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 매일 증가하는 재고 수량을 누적 합산하여 전체 재고의 추이를 파악할 수 있습니다.

✅ 그룹별 집계 [SUM, MAX, MIN]
특정 그룹에 대한 집계를 계산할 때 윈도우 함수가 유용합니다. 예를 들어, 지역별로 매출액의 합계를 구하거나 부서별로 최고 월급을 찾는 등의 작업에 활용됩니다.

✅ 백분위수 계산 [PERCENT_RANK, NTILE]
데이터의 분포를 이해하고 이상치를 탐지하기 위해 백분위수를 계산할 때 윈도우 함수가 사용됩니다. 특정 백분위수보다 큰 값이나 작은 값들을 확인하여 데이터의 특성을 분석할 수 있습니다.

앞으로도 데이터 & AI를 재미있고 가치있게
배울 수 있도록 데이터리차드가 함께 하겠습니다.


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