window function이란 무엇인가요?

Question

Accepted Answer

**window function**은 *현재 행과 관련된* 행 집합("window")에 걸쳐 계산을 수행하되, *그것들을 단일 출력 행으로 합치지 않습니다*(`GROUP BY`를 쓴 집계와 달리). 각 행을 결과에 유지하면서 강력한 분석 — 누적 합계, 순위, 다른 행과의 비교 — 을 가능하게 합니다.

## GROUP BY와의 핵심 차이

```text
GROUP BY        → 그룹을 각각 한 행으로 합침 (개별 행을 잃음)
window function → 관련된 행에 걸쳐 계산하되 모든 행을 유지
→ 행별 상세 정보와 집계/순위 정보를 함께 얻음.
```

## 순위 함수

```sql
SELECT
  name, department, salary,
  ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY salary DESC) AS overall_rank,     -- 유일한 순차 순위
  RANK()       OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS dept_rank,  -- 부서 내 순위
  DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS dense_rank
FROM employees;
```

`OVER (...)` 절이 window를 정의합니다. **`PARTITION BY`**는 행을 그룹으로 나누고(GROUP BY와 비슷하지만 행별), **`ORDER BY`**는 각 파티션 내에서 순서를 정합니다. `ROW_NUMBER`/`RANK`/`DENSE_RANK`는 순위를 할당합니다.

## 집계 window function (누적 합계, 그룹별 집계)

```sql
SELECT
  date, amount,
  SUM(amount) OVER (ORDER BY date) AS running_total,            -- 누적 합
  AVG(amount) OVER (PARTITION BY category) AS category_avg,      -- 범주별 평균, 행별 유지
  amount - AVG(amount) OVER (PARTITION BY category) AS diff_from_avg
FROM transactions;
```

window function으로서의 집계는 각 행을 유지하면서 누적 합계, 이동 평균, 파티션별 집계를 계산합니다 — GROUP BY만으로는 불가능합니다.

## LAG/LEAD — 다른 행과 비교

```sql
SELECT
  month, revenue,
  LAG(revenue) OVER (ORDER BY month) AS prev_month,             -- 이전 행의 값
  revenue - LAG(revenue) OVER (ORDER BY month) AS growth,        -- 전월 대비 변화
  LEAD(revenue) OVER (ORDER BY month) AS next_month
FROM monthly_revenue;
```

**`LAG`/`LEAD`**는 이전/다음 행의 값에 접근합니다 — 기간 대비 비교(전월 대비 성장 등)에 완벽합니다.

## 왜 중요한가

window function은 **분석 쿼리**에 필수적인 강력하고 고급 SQL 기능이며, 이해하는 것은 데이터 분석, 리포팅, 복잡한 조회에 가치 있는 시니어 수준 지식입니다.

그 정의적 능력 — 관련된 행에 걸쳐 계산하되 **모든 행을 유지**(행을 합치는 GROUP BY와 달리) — 는 다른 방식으로는 어렵거나 불가능한 부류의 분석을 가능하게 합니다: **순위**(`ROW_NUMBER`/`RANK`/`DENSE_RANK` — 그룹별 상위 N 찾기, 순위 할당), **누적 합계와 이동 평균**(누적 합, 각 행과 함께 표시되는 파티션별 집계), **행 간 비교**(전월 대비 성장 같은 기간 대비 분석을 위한 `LAG`/`LEAD`).

이들은 흔하고 가치 있는 분석 요구(리더보드, 누적 지표, 추세 분석, 각 행을 그룹 평균과 비교)로, window function이 단일 쿼리에서 우아하게 처리하며, window function 이전 SQL에서는 복잡한 self-join이나 서브쿼리가 필요했습니다.

`OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...)` 구문(window 정의), 순위 함수, 집계 window function(누적 합계, 파티션별 집계), `LAG`/`LEAD`(다른 행 접근)를 이해하는 것은 강력한 분석 도구 모음을 다룹니다.

데이터 분석과 정교한 리포팅은 SQL의 중요한 활용이고, window function이 순위, 누적 계산, 행 비교를 표현하는 현대적이고 강력한 방법이므로(대안보다 훨씬 강력하고 우아함), window function을 숙달하는 것은 정교한 데이터 쿼리를 작성할 수 있는 개발자를 구별하는 분석적 SQL에 가치 있고 자주 적용되는 지식입니다 — 고급 SQL 역량의 상징이자 데이터 중심 직무와 인터뷰에서 흔한 주제입니다.