윈도우 함수(Window Function)

📌 윈도우 함수(Window Function)란?

윈도우 함수는 행을 그룹화하지 않고 각 행에 대해 특정 범위(윈도우) 내에서 계산을 수행하는 SQL 함수.
즉, GROUP BY처럼 데이터를 하나로 합치지 않고도 집계 함수(Aggregate Function) + 추가적인 행 정보를 같이 조회할 수 있다.

 

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📌 윈도우 함수의 기본 구조

<윈도우 함수>(<집계 대상>) OVER (
              PARTITION BY <그룹 기준>
              ORDER BY <정렬 기준>
              ROWS BETWEEN <윈도우 크기>
)

 

✔️ 핵심 요소

1. 윈도우 함수 → SUM(), AVG(), RANK() 등 사용 가능
2. OVER() → 윈도우 함수를 사용할 때 필수
3. PARTITION BY → 그룹을 나누는 기준 (선택)
4. ORDER BY → 정렬 기준 (선택)
5. ROWS BETWEEN → 계산 범위 지정 (선택)

 

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🏆 윈도우 함수 종류

✅ 1. 순위 함수 (Ranking Functions)

함수	설명
RANK()	동점자가 있을 경우 같은 순위를 부여하고, 다음 순위를 건너뜀 (ex. 1, 2, 2, 4)
DENSE_RANK()	동점자가 있어도 연속적인 순위를 부여 (ex. 1, 2, 2, 3)
ROW_NUMBER()	순위를 매기되, 동점자가 있어도 고유한 번호를 부여 (ex. 1, 2, 3, 4)

 

SELECT EMP_NO, EMP_NAME, SALARY, 
       RANK() OVER (ORDER BY SALARY DESC) AS RANKING,
       DENSE_RANK() OVER (ORDER BY SALARY DESC) AS DENSE_RANKING,
       ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY SALARY DESC) AS ROW_NUM
FROM HR_EMPLOYEES;

 

 

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✅ 2. 집계 함수 (Aggregate Functions)

함수	설명
SUM()	현재 행을 포함하여 누적 합계 계산
AVG()	현재 행을 포함하여 평균 계산
MIN() / MAX()	그룹 내 최소/최대값 계산
COUNT()	그룹 내 행 개수 계산

 

SELECT EMP_NO, EMP_NAME, DEPT, SALARY,
       SUM(SALARY) OVER (PARTITION BY DEPT) AS DEPT_TOTAL_SALARY,
       AVG(SALARY) OVER (PARTITION BY DEPT) AS DEPT_AVG_SALARY
FROM HR_EMPLOYEES;

 

💡 부서별(PARTITION BY DEPT) 총급여와 평균급여를 구할 수 있다

 

 

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✅ 3. 이동 평균 및 누적 합 (Window Frame)

함수	설명
LAG()	이전 행의 값을 가져옴
LEAD()	다음 행의 값을 가져옴
FIRST_VALUE()	그룹 내 첫 번째 값 반환
LAST_VALUE()	그룹 내 마지막 값 반환

 

SELECT EMP_NO, EMP_NAME, SALARY,
       LAG(SALARY, 1) OVER (ORDER BY SALARY DESC) AS PREV_SALARY,
       LEAD(SALARY, 1) OVER (ORDER BY SALARY DESC) AS NEXT_SALARY
FROM HR_EMPLOYEES;

 

💡 각 직원의 이전 연봉과 다음 연봉을 확인할 수 있다

 

🔹 LAG(SALARY, 1) → 현재 행보다 1행 이전의 값을 가져옴
🔹 LEAD(SALARY, 1) → 현재 행보다 1행 이후의 값을 가져옴

🔹 LAG(SALARY) → 기본값이 1이므로 LAG(SALARY, 1)과 동일함
🔹 즉, 명시적으로 1을 적지 않아도 기본적으로 1행 이전 값을 가져옴
🔹 만약 LAG(SALARY, 2)라고 하면 2행 이전 값을 가져오게 됨

 

 

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🔥 윈도우 함수 vs GROUP BY 차이

기준	윈도우 함수	GROUP BY
행 개수 유지	✅ 유지됨	❌ 그룹별 1개 행만 남음
추가적인 정보 제공	✅ 개별 행의 정보와 집계 값 함께 표시 가능	❌ 오직 집계 값만 표시
사용 가능 함수	SUM(), AVG(), RANK(), LAG(), LEAD() 등	SUM(), AVG(), COUNT() 등

 

🔴 GROUP BY

-- GROUP BY 사용
SELECT DEPT, SUM(SALARY) AS TOTAL_SALARY
FROM HR_EMPLOYEES
GROUP BY DEPT;

-> GROUP BY를 사용하면 개별 직원 정보가 사라지고 부서별 총급여만 남는다.

DEPT	TOTAL_SALARY
HR	150,000
Sales	200,000
IT	250,000

 

 

 

🟢 윈도우 함수

-- 윈도우 함수 사용
SELECT EMP_NO, EMP_NAME, DEPT, SALARY, 
       SUM(SALARY) OVER (PARTITION BY DEPT) AS DEPT_TOTAL_SALARY
FROM HR_EMPLOYEES;

->  윈도우 함수를 사용하면 개별 직원 정보는 그대로 유지하면서 부서별 총급여도 함께 조회 가능

EMP_NO	EMP_NAME	DEPT	SALARY	DEPT_TOTAL_SALARY
101	Alice	HR	50,000	150,000
102	Bob	HR	60,000	150,000
103	Charlie	HR	40,000	150,000
201	David	Sales	80,000	200,000
202	Eva	Sales	70,000	200,000
203	Frank	Sales	50,000	200,000
301	Grace	IT	90,000	250,000
302	Henry	IT	85,000	250,000
303	Irene	IT	75,000	250,000

 

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🎯 윈도우 함수 활용 예제

1. RANK()를 활용한 직원별 연봉 순위

SELECT EMP_NO, EMP_NAME, SALARY,
       RANK() OVER (ORDER BY SALARY DESC) AS SALARY_RANK
FROM HR_EMPLOYEES;

 

 

2. SUM()을 활용한 누적 합계

SELECT EMP_NO, EMP_NAME, SALARY,
       SUM(SALARY) OVER (ORDER BY EMP_NO) AS CUMULATIVE_SALARY
FROM HR_EMPLOYEES;

 

 

3.  LAG()를 활용한 전월 대비 급여 비교

SELECT EMP_NO, EMP_NAME, SALARY, 
       LAG(SALARY) OVER (PARTITION BY DEPT ORDER BY EMP_NO) AS PREV_MONTH_SALARY
FROM HR_EMPLOYEES;

 

 

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✅ 정리

• 윈도우 함수는 GROUP BY처럼 데이터를 그룹화하지 않고도 개별 행을 유지하면서 집계 가능
• RANK(), DENSE_RANK(), ROW_NUMBER() 등 순위 함수 활용 가능
• SUM(), AVG(), LAG(), LEAD() 등을 통해 누적 합산, 이동 평균, 비교 분석 가능
• GROUP BY와 달리 개별 행을 포함한 상태에서 그룹 내 연산을 수행할 수 있음