1. WINDOW FUNCTION 개요
기존 관계형 데이터베이스는 칼럼과 칼럼간의 연산, 비교, 연결이나 집합에 대한 집계는 쉬운 반면, 행과 행간의 관계를 정의하거나, 행과 행간을 비교, 연산하는 것을 하나의 SQL 문으로 처리 하는 것은 매우 어려운 문제였다. PL/SQL, SQL/PL, T-SQL, PRO*C 같은 절차형 프로그램을 작성하거나, INLINE VIEW를 이용해 복잡한 SQL 문을 작성해야 하던 것을 부분적이나마 행과 행간의 관계를 쉽게 정의하기 위해 만든 함수가 바로 WINDOW FUNCTION이다. 윈도우 함수를 활용하면 복잡한 프로그램을 하나의 SQL 문장으로 쉽게 해결할 수 있다. 분석 함수(ANALYTIC FUNCTION)나 순위 함수(RANK FUNCTION)로도 알려져 있는 윈도우 함수(ANSI/ISO SQL 표준은 WINDOW FUNCTION이란 용어를 사용함)는 데이터웨어하우스에서 발전한 기능이다. SQL 사용자 입장에서는 INLINE VIEW 이후 SQL의 중요한 기능이 추가되었다고 할 수 있으며, 많은 프로그램이나 튜닝 팁을 대체할 수 있을 것이다. 복잡하거나 자원을 많이 사용하는 튜닝 기법들을 대체할 수 있는 DBMS의 새로운 기능은 튜닝 관점에서도 최적화된 방법이므로 적극적으로 활용할 필요가 있다. 같은 결과가 나오는 변형된 튜닝 문장보다는 DBMS 벤더에서 최적화된 자원을 사용하도록 만들어진 새로운 기능을 사용하는 것이 일반적으로 더욱 효과가 좋기 때문이다. WINDOW 함수는 기존에 사용하던 집계 함수도 있고, 새로이 WINDOW 함수 전용으로 만들어진 기능도 있다. 그리고 WINDOW 함수는 다른 함수와는 달리 중첩(NEST)해서 사용하지는 못하지만, 서브쿼리에서는 사용할 수 있다.
WINDOW FUNCTION의 종류는 크게 다섯 개의 그룹으로 분류할 수 있는데 벤더별로 지원하는 함수에는 차이가 있다. 첫 번째, 그룹 내 순위(RANK) 관련 함수는 RANK, DENSE_RANK, ROW_NUMBER 함수가 있다. ANSI/ISO SQL 표준과 Oracle, SQL Server 등 대부분의 DBMS에서 지원하고 있다. 두 번째, 그룹 내 집계(AGGREGATE) 관련 함수는 일반적으로 많이 사용하는 SUM, MAX, MIN, AVG, COUNT 함수가 있다. ANSI/ISO SQL 표준과 Oracle, SQL Server 등 대부분의 DBMS에서 지원하고 있는데, SQL Server의 경우 집계 함수는 뒤에서 설명할 OVER 절 내의 ORDER BY 구문을 지원하지 않는다. 세 번째, 그룹 내 행 순서 관련 함수는 FIRST_VALUE, LAST_VALUE, LAG, LEAD 함수가 있다. Oracle에서만 지원되는 함수이기는 하지만, FIRST_VALUE, LAST_VALUE 함수는 MAX, MIN 함수와 비슷한 결과를 얻을 수 있고, LAG, LEAD 함수는 DW에서 유용하게 사용되는 기능이므로 같이 설명하도록 한다. 네 번째, 그룹 내 비율 관련 함수는 CUME_DIST, PERCENT_RANK, NTILE, RATIO_TO_REPORT 함수가 있다. CUME_DIST, PERCENT_RANK 함수는 ANSI/ISO SQL 표준과 Oracle DBMS에서 지원하고 있으며, NTILE 함수는 ANSI/ISO SQL 표준에는 없지만, Oracle, SQL Server에서 지원하고 있다. 마지막으로 RATIO_TO_REPORT 함수는 Oracle에서만 지원되는 함수이기는 하나, 현업에서 유용한 기능을 구현하는데 참조하기 위해 설명하도록 한다. 다섯 번째, 선형 분석을 포함한 통계 분석 관련 함수가 있는데, 통계에 특화된 기능이므로 본 가이드에서는 설명을 생략한다. 아래는 Oracle의 통계 관련 함수를 참조로 표시한 것이다.
CORR, COVAR_POP, COVAR_SAMP, STDDEV, STDDEV_POP, STDDEV_SAMP, VARIANCE, VAR_POP, VAR_SAMP, REGR_(LINEAR REGRESSION), REGR_SLOPE, REGR_INTERCEPT, REGR_COUNT, REGR_R2, REGR_AVGX, REGR_AVGY, REGR_SXX, REGR_SYY, REGR_SXY
- WINDOW 함수에는 OVER 문구가 키워드로 필수 포함된다.
SELECT WINDOW_FUNCTION (ARGUMENTS) OVER ( [PARTITION BY 칼럼] [ORDER BY 절] [WINDOWING 절] ) FROM 테이블 명;
- WINDOW_FUNCTION : 기존에 사용하던 함수도 있고, 새롭게 WINDOW 함수용으로 추가된 함수도 있다. - ARGUMENTS (인수) : 함수에 따라 0 ~ N개의 인수가 지정될 수 있다. - PARTITION BY 절 : 전체 집합을 기준에 의해 소그룹으로 나눌 수 있다. - ORDER BY 절 : 어떤 항목에 대해 순위를 지정할 지 ORDER BY 절을 기술한다. - WINDOWING 절 : WINDOWING 절은 함수의 대상이 되는 행 기준의 범위를 강력하게 지정할 수 있다. ROWS는 물리적인 결과 행의 수를, RANGE는 논리적인 값에 의한 범위를 나타내는데, 둘 중의 하나를 선택해서 사용할 수 있다. 다만, WINDOWING 절은 SQL Server에서는 지원하지 않는다.
BETWEEN 사용 타입 ROWS | RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING | CURRENT ROW | VALUE_EXPR PRECEDING/FOLLOWING AND UNBOUNDED FOLLOWING | CURRENT ROW | VALUE_EXPR PRECEDING/FOLLOWING BETWEEN 미사용 타입 ROWS | RANGE UNBOUNDED PRECEDING | CURRENT ROW | VALUE_EXPR PRECEDING
2. 그룹 내 순위 함수
가. RANK 함수
RANK 함수는 ORDER BY를 포함한 QUERY 문에서 특정 항목(칼럼)에 대한 순위를 구하는 함수이다. 이때 특정 범위(PARTITION) 내에서 순위를 구할 수도 있고 전체 데이터에 대한 순위를 구할 수도 있다. 또한 동일한 값에 대해서는 동일한 순위를 부여하게 된다.
[예제] 사원 데이터에서 급여가 높은 순서와 JOB 별로 급여가 높은 순서를 같이 출력한다.
[예제] SELECT JOB, ENAME, SAL, RANK( ) OVER (ORDER BY SAL DESC) ALL_RANK, RANK( ) OVER (PARTITION BY JOB ORDER BY SAL DESC) JOB_RANK FROM EMP;
[실행 결과] JOB ENAME SAL ALL_RANK JOB_RANK -------- ----- ---- -------- ------- PRESIDENT KING 5000 1 1 ANALYST FORD 3000 2 1 ANALYST SCOTT 3000 2 1 MANAGER JONES 2975 4 1 MANAGER BLAKE 2850 5 2 MANAGER CLARK 2450 6 3 SALESMAN ALLEN 1600 7 1 SALESMAN TURNER 1500 8 2 CLERK MILLER 1300 9 1 SALESMAN WARD 1250 10 3 SALESMAN MARTIN 1250 10 3 CLERK ADAMS 1100 12 2 CLERK JAMES 950 13 3 CLERK SMITH 800 14 4 13개의 행이 선택되었다.
업무 구분이 없는 ALL_RANK 칼럼에서 FORD와 SCOTT, WARD와 MARTIN은 동일한 SALARY이므로 같은 순위를 부여한다. 그리고 업무를 PARTITION으로 구분한 JOB_RANK의 경우 같은 업무 내 범위에서만 순위를 부여한다. 하나의 SQL 문장에 ORDER BY SAL DESC 조건과 PARTITION BY JOB 조건이 충돌이 났기 때문에 JOB 별로는 정렬이 되지 않고, ORDER BY SAL DESC 조건으로 정렬이 되었다.
[예제] 앞의 SQL문의 결과는 JOB과 SALARY 기준으로 정렬이 되어있지 않다. 새로운 SQL에서는 전체 SALARY 순위를 구하는 ALL_RANK 칼럼은 제외하고, 업무별로 SALARY 순서를 구하는 JOB_RANK만 알아보도록 한다.
[예제] SELECT JOB, ENAME, SAL, RANK() OVER (PARTITION BY JOB ORDER BY SAL DESC) JOB_RANK FROM EMP;
[실행 결과] JOB ENAME SAL JOB_RANK -------- ------ ----- ------- ANALYST FORD 3000 1 ANALYST SCOTT 3000 1 CLERK MILLER 1300 1 CLERK ADAMS 1100 2 CLERK JAMES 950 3 CLERK SMITH 800 4 MANAGER JONES 2975 1 MANAGER BLAKE 2850 2 MANAGER CLARK 2450 3 PRESIDENT KING 5000 1 SALESMAN ALLEN 1600 1 SALESMAN TURNER 1500 2 SALESMAN MARTIN 1250 3 SALESMAN WARD 1250 3 13개의 행이 선택되었다.
업무별로 SALARY 순서를 구하는 JOB_RANK만 사용한 경우 파티션의 기준이 된 JOB과 SALARY 별로 정렬이 되어 있는 것을 알 수 있다.
나. DENSE_RANK 함수
DENSE_RANK 함수는 RANK 함수와 흡사하나, 동일한 순위를 하나의 건수로 취급하는 것이 틀린 점이다.
[예제] 사원데이터에서 급여가 높은 순서와, 동일한 순위를 하나의 등수로 간주한 결과도 같이 출력한다.
[예제] SELECT JOB, ENAME, SAL, RANK( ) OVER (ORDER BY SAL DESC) RANK, DENSE_RANK( ) OVER (ORDER BY SAL DESC) DENSE_RANK FROM EMP;
[실행 결과] JOB ENAME SAL RANK DENSE_RANK ---------- ------ ---- ---- --------- PRESIDENT KING 5000 1 1 ANALYST FORD 3000 2 2 ANALYST SCOTT 3000 2 2 MANAGER JONES 2975 4 3 MANAGER BLAKE 2850 5 4 MANAGER CLARK 2450 6 5 SALESMAN ALLEN 1600 7 6 SALESMAN TURNER 1500 8 7 CLERK MILLER 1300 9 8 SALESMAN WARD 1250 10 9 SALESMAN MARTIN 1250 10 9 CLERK ADAMS 1100 12 10 CLERK JAMES 950 13 11 CLERK SMITH 800 14 12 13개의 행이 선택되었다.
FORD와 SCOTT, WARD와 MARTIN은 동일한 SALARY이므로 RANK와 DENSE_RANK 칼럼에서 모두 같은 순위를 부여한다. 그러나 RANK와 DENSE_RANK의 차이를 알 수 있는 데이터는 FORD와 SCOTT의 다음 순위인 JONES의 경우 RANK는 4등으로 DENSE_RANK는 3등으로 표시되어 있다. 마찬가지로 WARD와 MARTIN의 다음 순위인 ADAMS의 경우 RANK는 12등으로 DENSE_RANK는 10등으로 표시되어 있다.
다. ROW_NUMBER 함수
ROW_NUMBER 함수는 RANK나 DENSE_RANK 함수가 동일한 값에 대해서는 동일한 순위를 부여하는데 반해, 동일한 값이라도 고유한 순위를 부여한다.
[예제] 사원데이터에서 급여가 높은 순서와, 동일한 순위를 인정하지 않는 등수도 같이 출력한다.
[예제] SELECT JOB, ENAME, SAL, RANK( ) OVER (ORDER BY SAL DESC) RANK, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY SAL DESC) ROW_NUMBER FROM EMP;
[실행 결과] JOB ENAME SAL RANK ROW_NUMBER --------- ------ ----- ----- ---------- PRESIDENT KING 5000 1 1 ANALYST FORD 3000 2 2 ANALYST SCOTT 3000 2 3 MANAGER JONES 2975 4 4 MANAGER BLAKE 2850 5 5 MANAGER CLARK 2450 6 6 SALESMAN ALLEN 1600 7 7 SALESMAN TURNER 1500 8 8 CLERK MILLER 1300 9 9 SALESMAN WARD 1250 10 10 SALESMAN MARTIN 1250 10 11 CLERK ADAMS 1100 12 12 CLERK JAMES 950 13 13 CLERK SMITH 800 14 14 14개의 행이 선택되었다.
FORD와 SCOTT, WARD와 MARTIN은 동일한 SALARY이므로 RANK는 같은 순위를 부여했지만, ROW_NUMBER의 경우 동일한 순위를 배제하기 위해 유니크한 순위를 정한다. 위 경우는 같은 SALARY에서는 어떤 순서가 정해질지 알 수 없다. (Oracle의 경우 rowid가 적은 행이 먼저 나온다) 이 부분은 데이터베이스 별로 틀린 결과가 나올 수 있으므로, 만일 동일 값에 대한 순서까지 관리하고 싶으면 ROW_NUMBER( ) OVER (ORDER BY SAL DESC, ENAME) 같이 ORDER BY 절을 이용해 추가적인 정렬 기준을 정의해야 한다.
3. 일반 집계 함수
가. SUM 함수
SUM 함수를 이용해 파티션별 윈도우의 합을 구할 수 있다.
[예제] 사원들의 급여와 같은 매니저를 두고 있는 사원들의 SALARY 합을 구한다.
[예제] SELECT MGR, ENAME, SAL, SUM(SAL) OVER (PARTITION BY MGR) MGR_SUM FROM EMP; PARTITION BY MGR 구문을 통해 매니저별로 데이터를 파티션화 한다.
[실행 결과] MGR ENAME SAL MGR_SUM ---- ------ ---- ------- 7566 FORD 3000 6000 7566 SCOTT 3000 6000 7698 JAMES 950 6550 7698 ALLEN 1600 6550 7698 WARD 1250 6550 7698 TURNER 1500 6550 7698 MARTIN 1250 6550 7782 MILLER 1300 1300 7788 ADAMS 1100 1100 7839 BLAKE 2850 8275 7839 JONES 2975 8275 7839 CLARK 2450 8275 7902 SMITH 800 800 KING 5000 5000 14개의 행이 선택되었다.
[예제] OVER 절 내에 ORDER BY 절을 추가해 파티션 내 데이터를 정렬하고 이전 SALARY 데이터까지의 누적값을 출력한다. (SQL Server의 경우 집계 함수의 경우 OVER 절 내의 ORDER BY 절을 지원하지 않는다.)
[예제] SELECT MGR, ENAME, SAL, SUM(SAL) OVER (PARTITION BY MGR ORDER BY SAL RANGE UNBOUNDED PRECEDING) as MGR_SUM FROM EMP RANGE UNBOUNDED PRECEDING : 현재 행을 기준으로 파티션 내의 첫 번째 행까지의 범위를 지정한다.
[실행 결과] MGR ENAME SAL MGR_SUM ---- -------- ---- ------- 7566 SCOTT 3000 6000 7566 FORD 3000 6000 7698 JAMES 950 950 7698 WARD * 1250 3450 7698 MARTIN * 1250 3450 7698 TURNER 1500 4950 7698 ALLEN 1600 6550 7782 MILLER 1300 1300 7788 ADAMS 1100 1100 7839 CLARK 2450 2450 7839 BLAKE 2850 5300 7839 JONES 2975 8275 7902 SMITH 800 800 KING 5000 5000 14개의 행이 선택되었다.
* 표시된 7699-WARD와 7699-MARTIN의 급여가 같으므로, 같은 ORDER로 취급하여 950+1250+1250=3450의 값이 되었다. 7698-TURNER의 경우 950+1250+1250+1500=4950의 누적합을 가진다.
나. MAX 함수
MAX 함수를 이용해 파티션별 윈도우의 최대값을 구할 수 있다.
[예제] 사원들의 급여와 같은 매니저를 두고 있는 사원들의 SALARY 중 최대값을 같이 구한다.
[예제] SELECT MGR, ENAME, SAL, MAX(SAL) OVER (PARTITION BY MGR) as MGR_MAX FROM EMP;
[실행 결과] MGR ENAME SAL MGR_MAX ---- ----- ---- ------- 7566 FORD 3000 3000 7566 SCOTT 3000 3000 7698 JAMES 950 1600 7698 ALLEN 1600 1600 7698 WARD 1250 1600 7698 TURNER 1500 1600 7698 MARTIN 1250 1600 7782 MILLER 1300 1300 7788 ADAMS 1100 1100 7839 BLAKE 2850 2975 7839 JONES 2975 2975 7839 CLARK 2450 2975 7902 SMITH 800 800 KING 5000 5000 14개의 행이 선택되었다.
실행 결과를 확인하면 파티션 내의 최대값을 파티션 내 모든 행에서 MGR_MAX라는 칼럼 값으로 가질 수 있다.
[예제] 추가로, INLINE VIEW를 이용해 파티션별 최대값을 가진 행만 추출할 수도 있다.
[예제] SELECT MGR, ENAME, SAL FROM (SELECT MGR, ENAME, SAL, MAX(SAL) OVER (PARTITION BY MGR) as IV_MAX_SAL FROM EMP) WHERE SAL = IV_MAX_SAL ;
[실행 결과] MGR ENAME SAL ------ ------- ----- 7566 FORD 3000 7566 SCOTT 3000 7698 ALLEN 1600 7782 MILLER 1300 7788 ADAMS 1100 7839 JONES 2975 7902 SMITH 800 KING 5000 8개의 행이 선택되었다.
실행 결과를 보면 MGR 7566의 SCOTT, FORD는 같은 최대값을 가지므로, WHERE SAL = IV_MAX_SAL 조건에 의해 두건 모두 추출되었다.
다. MIN 함수
MIN 함수를 이용해 파티션별 윈도우의 최소값을 구할 수 있다.
[예제] 사원들의 급여와 같은 매니저를 두고 있는 사원들을 입사일자를 기준으로 정렬하고, SALARY 최소값을 같이 구한다.
[예제] SELECT MGR, ENAME, HIREDATE, SAL, MIN(SAL) OVER(PARTITION BY MGR ORDER BY HIREDATE) as MGR_MIN FROM EMP;
[실행 결과] MGR ENAME HIREDATE SAL MGR_MIN ---- ------ --------- ---- ------- 7566 FORD 1981-12-03 3000 3000 7566 SCOTT 1987-07-13 3000 3000 7698 ALLEN 1981-02-20 1600 1600 7698 WARD 1981-02-22 1250 1250 7698 TURNER 1981-09-08 1500 1250 7698 MARTIN 1981-09-28 1250 1250 7698 JAMES 1981-12-03 950 950 7782 MILLER 1982-01-23 1300 1300 7788 ADAMS 1987-07-13 1100 1100 7839 JONES 1981-04-02 2975 2975 7839 BLAKE 1981-05-01 2850 2850 7839 CLARK 1981-06-09 2450 2450 7902 SMITH 1980-12-17 800 800 KING 1981-11-17 5000 5000 14개의 행이 선택되었다.
라. AVG 함수
AVG 함수와 파티션별 ROWS 윈도우를 이용해 원하는 조건에 맞는 데이터에 대한 통계값을 구할 수 있다.
[예제] EMP 테이블에서 같은 매니저를 두고 있는 사원들의 평균 SALARY를 구하는데, 조건은 같은 매니저 내에서 자기 바로 앞의 사번과 바로 뒤의 사번인 직원만을 대상으로 한다.
[예제] SELECT MGR, ENAME, HIREDATE, SAL, ROUND (AVG(SAL) OVER (PARTITION BY MGR ORDER BY HIREDATE ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING)) as MGR_AVG FROM EMP; ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING : 현재 행을 기준으로 파티션 내에서 앞의 한 건, 현재 행, 뒤의 한 건을 범위로 지정한다. (ROWS는 현재 행의 앞뒤 건수를 말하는 것임)
[실행 결과] MGR ENAME HIREDATE SAL MGR_AVG ---- ------ -------- ---- ------- 7566 FORD 1981-12-03 3000 3000 7566 SCOTT 1987-07-13 3000 3000 7698 ALLEN 1981-02-20 1600 1425 7698 WARD 1981-02-22 1250 1450 7698 TURNER 1981-09-08 1500 1333 7698 MARTIN 1981-09-28 1250 1233 7698 JAMES 1981-12-03 950 1100 7782 MILLER 1982-01-23 1300 1300 7788 ADAMS 1987-07-13 1100 1100 7839 JONES 1981-04-02 2975 2913 7839 BLAKE 1981-05-01 2850 2758 7839 CLARK 1981-06-09 2450 2650 7902 SMITH 1980-12-17 800 800 KING 1981-11-17 5000 5000 14개의 행이 선택되었다.
실행 결과에서 ALLEN의 경우 파티션 내에서 첫 번째 데이터이므로 앞의 한 건은 평균값 집계 대상이 없다. 결과적으로 평균값 집계 대상은 본인의 데이터와 뒤의 한 건으로 평균값을 구한다. (1600 + 1250) / 2 = 1425의 값을 가진다. TURNER의 경우 앞의 한건과, 본인의 데이터와, 뒤의 한 건으로 평균값을 구한다. (1250 + 1500 + 1250) / 3 = 1333의 값을 가진다. JAMES의 경우 파티션 내에서 마지막 데이터이므로 뒤의 한 건을 제외한, 앞의 한 건과 본인의 데이터를 가지고 평균값을 구한다. (1250 + 950) / 2 = 1100의 값을 가진다.
마. COUNT 함수
COUNT 함수와 파티션별 ROWS 윈도우를 이용해 원하는 조건에 맞는 데이터에 대한 통계값을 구할 수 있다.
[예제] 사원들을 급여 기준으로 정렬하고, 본인의 급여보다 50 이하가 적거나 150 이하로 많은 급여를 받는 인원수를 출력하라.
[예제] SELECT ENAME, SAL, COUNT(*) OVER (ORDER BY SAL RANGE BETWEEN 50 PRECEDING AND 150 FOLLOWING) as SIM_CNT FROM EMP; RANGE BETWEEN 50 PRECEDING AND 150 FOLLOWING : 현재 행의 급여값을 기준으로 급여가 -50에서 +150의 범위 내에 포함된 모든 행이 대상이 된다. (RANGE는 현재 행의 데이터 값을 기준으로 앞뒤 데이터 값의 범위를 표시하는 것임)
[실행 결과] ENAME SAL SIM_CNT ( 범위값 ) ------ ---- ------ --------- SMITH 800 2 ( 750~ 950) JAMES 950 2 ( 900~1100) ADAMS ** 1100 3 (1050~1250) WARD 1250 3 (1200~1400) MARTIN 1250 3 (1200~1400) MILLER 1300 3 (1250~1450) TURNER 1500 2 (1450~1650) ALLEN 1600 1 (1550~1750) CLARK 2450 1 (2400~2600) BLAKE 2850 4 (2800~3000) JONES 2975 3 (2925~3125) SCOTT 3000 3 (2950~3100) FORD 3000 3 (2950~3100) KING 5000 1 (4950~5100) 14개의 행이 선택되었다.
위 SQL 문장은 파티션이 지정되지 않았으므로 모든 건수를 대상으로 -50 ~ +150 기준에 맞는지 검사하게 된다. ORDER BY SAL로 정렬이 되어 있으므로 비교 연산이 쉬워진다. ** 표시된 ADAMS의 경우 자기가 가지고 있는 SALARY 1100을 기준으로 -50에서 +150까지 값을 가진 1050에서 1250까지의 값을 가진 JAMES(950), ADAMS(1100), WARD(1250) 3명의 데이터 건수를 구할 수 있다.
4. 그룹 내 행 순서 함수
가. FIRST_VALUE 함수
FIRST_VALUE 함수를 이용해 파티션별 윈도우에서 가장 먼저 나온 값을 구한다. SQL Server에서는 지원하지 않는 함수이다. MIN 함수를 활용하여 같은 결과를 얻을 수도 있다.
[예제] 부서별 직원들을 연봉이 높은 순서부터 정렬하고, 파티션 내에서 가장 먼저 나온 값을 출력한다.
[예제] SELECT DEPTNO, ENAME, SAL, FIRST_VALUE(ENAME) OVER (PARTITION BY DEPTNO ORDER BY SAL DESC ROWS UNBOUNDED PRECEDING) as DEPT_RICH FROM EMP; RANGE UNBOUNDED PRECEDING : 현재 행을 기준으로 파티션 내의 첫 번째 행까지의 범위를 지정한다.
[실행 결과] DEPTNO ENAME SAL DEPT_RICH ------ ------- ---- -------- 10 KING 5000 KING 10 CLARK 2450 KING 10 MILLER 1300 KING 20 SCOTT * 3000 SCOTT 20 FORD * 3000 SCOTT 20 JONES 2975 SCOTT 20 ADAMS 1100 SCOTT 20 SMITH 800 SCOTT 30 BLAKE 2850 BLAKE 30 ALLEN 1600 BLAKE 30 TURNER 1500 BLAKE 30 MARTIN 1250 BLAKE 30 WARD 1250 BLAKE 30 JAMES 950 BLAKE 14개의 행이 선택되었다.
실행 결과를 보면 같은 부서 내에 최고 급여를 받는 사람이 둘 있는 경우, 즉, * 표시가 있는 부서번호 20의 SCOTT과 FORD 중에서 어느 사람이 최고 급여자로 선택될지는 위의 SQL 문만 가지고는 판단할 수 없다. FIRST_VALUE는 다른 함수와 달리 공동 등수를 인정하지 않고 처음 나온 행만을 처리한다. 위처럼 공동 등수가 있을 경우에 의도적으로 세부 항목을 정렬하고 싶다면 별도의 정렬 조건을 가진 INLINE VIEW를 사용하거나, OVER () 내의 ORDER BY 절에 칼럼을 추가해야 한다.
[예제] 앞의 SQL 문장에서 같은 값을 가진 FIRST_VALUE를 처리하기 위해 ORDER BY 정렬 조건을 추가한다.
[예제] SELECT DEPTNO, ENAME, SAL, FIRST_VALUE(ENAME) OVER (PARTITION BY DEPTNO ORDER BY SAL DESC, ENAME ASC ROWS UNBOUNDED PRECEDING) as RICH_EMP FROM EMP;
[실행 결과] DEPTNO ENAME SAL RICH_EMP ------ ------- ---- ------- 10 KING 5000 KING 10 CLARK 2450 KING 10 MILLER 1300 KING 20 FORD 3000 FORD 20 SCOTT 3000 FORD 20 JONES 2975 FORD 20 ADAMS 1100 FORD 20 SMITH 800 FORD 30 BLAKE 2850 BLAKE 30 ALLEN 1600 BLAKE 30 TURNER 1500 BLAKE 30 MARTIN 1250 BLAKE 30 WARD 1250 BLAKE 30 JAMES 950 BLAKE 14개의 행이 선택되었다.
SQL에서 같은 부서 내에 최고 급여를 받는 사람이 둘 있는 경우를 대비해서 이름을 두 번째 정렬 조건으로 추가한다. 실행 결과를 확인하면 부서번호 20의 최고 급여자가 이전의 SCOTT 값에서 ASCII 코드가 적은 값인 FORD로 변경 된 것을 확인할 수 있다.
나. LAST_VALUE 함수
LAST_VALUE 함수를 이용해 파티션별 윈도우에서 가장 나중에 나온 값을 구한다. SQL Server에서는 지원하지 않는 함수이다. MAX 함수를 활용하여 같은 결과를 얻을 수도 있다.
[예제] 부서별 직원들을 연봉이 높은 순서부터 정렬하고, 파티션 내에서 가장 마지막에 나온 값을 출력한다.
[예제] SELECT DEPTNO, ENAME, SAL, LAST_VALUE(ENAME) OVER (PARTITION BY DEPTNO ORDER BY SAL DESC ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING) as DEPT_POOR FROM EMP; ROWS BETWEEN CURRENT ROW AND UNBOUNDED FOLLOWING: 현재 행을 포함해서 파티션 내의 마지막 행까지의 범위를 지정한다.
[실행 결과] DEPTNO ENAME SAL DEPT_POOR ------ ------- ---- --------- 10 KING 5000 MILLER 10 CLARK 2450 MILLER 10 MILLER 1300 MILLER 20 SCOTT 3000 SMITH 20 FORD 3000 SMITH 20 JONES 2975 SMITH 20 ADAMS 1100 SMITH 20 SMITH 800 SMITH 30 BLAKE 2850 JAMES 30 ALLEN 1600 JAMES 30 TURNER 1500 JAMES 30 MARTIN 1250 JAMES 30 WARD 1250 JAMES 30 JAMES 950 JAMES 14개의 행이 선택되었다.
실행 결과에서 LAST_VALUE는 다른 함수와 달리 공동 등수를 인정하지 않고 가장 나중에 나온 행만을 처리한다. 만일 공동 등수가 있을 경우를 의도적으로 정렬하고 싶다면 별도의 정렬 조건을 가진 INLINE VIEW를 사용하거나, OVER () 내의 ORDER BY 조건에 칼럼을 추가해야 한다.
다. LAG 함수
LAG 함수를 이용해 파티션별 윈도우에서 이전 몇 번째 행의 값을 가져올 수 있다. SQL Server에서는 지원하지 않는 함수이다.
[예제] 직원들을 입사일자가 빠른 기준으로 정렬을 하고, 본인보다 입사일자가 한 명 앞선 사원의 급여를 본인의 급여와 함께 출력한다.
[예제] SELECT ENAME, HIREDATE, SAL, LAG(SAL) OVER (ORDER BY HIREDATE) as PREV_SAL FROM EMP WHERE JOB = 'SALESMAN' ;
[실행 결과] ENAME HIREDATE SAL PREV_SAL ------- --------- ---- ------- ALLEN 1981-02-20 1600 WARD 1981-02-22 1250 1600 TURNER 1981-09-08 1500 1250 MARTIN 1981-09-28 1250 1500 4개의 행이 선택되었다.
[예제] LAG 함수는 3개의 ARGUMENTS 까지 사용할 수 있는데, 두 번째 인자는 몇 번째 앞의 행을 가져올지 결정하는 것이고 (DEFAULT 1), 세 번째 인자는 예를 들어 파티션의 첫 번째 행의 경우 가져올 데이터가 없어 NULL 값이 들어오는데 이 경우 다른 값으로 바꾸어 줄 수 있다. 결과적으로 NVL이나 ISNULL 기능과 같다.
[예제] SELECT ENAME, HIREDATE, SAL, LAG(SAL, 2, 0) OVER (ORDER BY HIREDATE) as PREV_SAL FROM EMP WHERE JOB = 'SALESMAN' LAG(SAL, 2, 0)의 기능은 두 행 앞의 SALARY를 가져오고, 가져올 값이 없는 경우는 0으로 처리한다.
[실행 결과] ENAME HIREDATE SAL PREV_SAL ------- -------- ---- ------- ALLEN 1981-02-20 1600 0 WARD 1981-02-22 1250 0 TURNER 1981-09-08 1500 1600 MARTIN 1981-09-28 1250 1250 4개의 행이 선택되었다.
라. LEAD 함수
LEAD 함수를 이용해 파티션별 윈도우에서 이후 몇 번째 행의 값을 가져올 수 있다. 참고로 SQL Server에서는 지원하지 않는 함수이다.
[예제] 직원들을 입사일자가 빠른 기준으로 정렬을 하고, 바로 다음에 입사한 인력의 입사일자를 함께 출력한다.
[예제] SELECT ENAME, HIREDATE, LEAD(HIREDATE, 1) OVER (ORDER BY HIREDATE) as "NEXTHIRED" FROM EMP;
[실행 결과] ENAME HIREDATE NEXTHIRED -------- --------- --------- ALLEN 1981-02-20 1981-02-22 WARD 1981-02-22 1981-04-02 TURNER 1981-09-08 1981-09-28 MARTIN 1981-09-28 4개의 행이 선택되었다.
LEAD 함수는 3개의 ARGUMENTS 까지 사용할 수 있는데, 두 번째 인자는 몇 번째 후의 행을 가져올지 결정하는 것이고 (DEFAULT 1), 세 번째 인자는 예를 들어 파티션의 마지막 행의 경우 가져올 데이터가 없어 NULL 값이 들어오는데 이 경우 다른 값으로 바꾸어 줄 수 있다. 결과적으로 NVL이나 ISNULL 기능과 같다.
5. 그룹 내 비율 함수
가. RATIO_TO_REPORT 함수
RATIO_TO_REPORT 함수를 이용해 파티션 내 전체 SUM(칼럼)값에 대한 행별 칼럼 값의 백분율을 소수점으로 구할 수 있다. 결과 값은 > 0 & <= 1 의 범위를 가진다. 그리고 개별 RATIO의 합을 구하면 1이 된다. SQL Server에서는 지원하지 않는 함수이다.
[예제] JOB이 SALESMAN인 사원들을 대상으로 전체 급여에서 본인이 차지하는 비율을 출력한다.
[예제] SELECT ENAME, SAL, ROUND(RATIO_TO_REPORT(SAL) OVER (), 2) as R_R FROM EMP WHERE JOB = 'SALESMAN';
[실행 결과] ENAME SAL R_R ------ ---- ---- ALLEN 1600 0.29 (1600 / 5600) WARD 1250 0.22 (1250 / 5600) MARTIN 1250 0.22 (1250 / 5600) TURNER 1500 0.27 500 / 5600) 4개의 행이 선택되었다.
실행 결과에서 전체 값은 1650 + 1250 + 1250 + 1500 = 5600이 되고, RATIO_TO_REPORT 함수 연산의 분모로 사용된다. 그리고 개별 RATIO의 전체 합을 구하면 1이 되는 것을 확인할 수 있다.
0.29 + 0.22 + 0.22 + 0.27 = 1
나. PERCENT_RANK 함수
PERCENT_RANK 함수를 이용해 파티션별 윈도우에서 제일 먼저 나오는 것을 0으로, 제일 늦게 나오는 것을 1로 하여, 값이 아닌 행의 순서별 백분율을 구한다. 결과 값은 >= 0 & <= 1 의 범위를 가진다. 참고로 SQL Server에서는 지원하지 않는 함수이다.
[예제] 같은 부서 소속 사원들의 집합에서 본인의 급여가 순서상 몇 번째 위치쯤에 있는지 0과 1 사이의 값으로 출력한다.
[예제] SELECT DEPTNO, ENAME, SAL, PERCENT_RANK() OVER (PARTITION BY DEPTNO ORDER BY SAL DESC) as P_R FROM EMP;
[실행 결과] DEPTNO ENAME SAL P_R ------ ------ ---- ---- 10 KING 5000 0 10 CLARK 2450 0.5 10 MILLER 1300 1 20 SCOTT 3000 0 20 FORD 3000 0 20 JONES 2975 0.5 20 ADAMS 1100 0.75 20 SMITH 800 1 30 BLAKE 2850 0 30 ALLEN 1600 0.2 30 TURNER 1500 0.4 30 MARTIN 1250 0.6 30 WARD 1250 0.6 30 JAMES 950 1 14개의 행이 선택되었다.
DEPTNO 10의 경우 3건이므로 구간은 2개가 된다. 0과 1 사이를 2개의 구간으로 나누면 0, 0.5, 1이 된다. DEPTNO 20의 경우 5건이므로 구간은 4개가 된다. 0과 1 사이를 4개의 구간으로 나누면 0, 0.25, 0.5, 0.75, 1이 된다. DEPTNO 30의 경우 6건이므로 구간은 5개가 된다. 0과 1 사이를 5개의 구간으로 나누면 0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1이 된다. SCOTT, FORD와 WARD, MARTIN의 경우 ORDER BY SAL DESC 구문에 의해 급여가 같으므로 같은 ORDER로 취급한다.
다. CUME_DIST 함수
CUME_DIST 함수를 이용해 파티션별 윈도우의 전체건수에서 현재 행보다 작거나 같은 건수에 대한 누적백분율을 구한다. 결과 값은 > 0 & <= 1 의 범위를 가진다. 참고로 SQL Server에서는 지원하지 않는 함수이다.
[예제] 같은 부서 소속 사원들의 집합에서 본인의 급여가 누적 순서상 몇 번째 위치쯤에 있는지 0과 1 사이의 값으로 출력한다.
[예제] SELECT DEPTNO, ENAME, SAL, CUME_DIST() OVER (PARTITION BY DEPTNO ORDER BY SAL DESC) as CUME_DIST FROM EMP;
[실행 결과] DEPTNO ENAME SAL CUME_DIST ------ ------ ---- -------- 10 KING 5000 0.3333 10 CLARK 2450 0.6667 10 MILLER 1300 1.0000 20 SCOTT * 3000 0.4000 20 FORD * 3000 0.4000 20 JONES 2975 0.6000 20 ADAMS 1100 0.8000 20 SMITH 800 1.0000 30 BLAKE 2850 0.1667 30 ALLEN 1600 0.3333 30 TURNER 1500 0.5000 30 MARTIN ** 1250 0.8333 30 WARD ** 1250 0.8333 30 JAMES 950 1.0000 14개의 행이 선택되었다.
DEPTNO가 10인 경우 윈도우가 전체 3건이므로 0.3333 단위의 간격을 가진다. 즉, 0.3333, 0.6667, 1의 값이 된다. DEPTNO가 20인 경우 윈도우가 전체 5건이므로 0.2000 단위의 간격을 가진다. 즉, 0.2000, 0.4000, 0.6000, 0.8000, 1의 값이 된다. DEPTNO가 30인 경우 윈도우가 전체 6건이므로 0.1667 단위의 간격을 가진다. 즉, 0.1667, 0.3333, 0.5000, 0.6667, 0.8333, 1의 값이 된다. * 표시가 있는 SCOTT, FORD와 ** 표시가 있는 WARD, MARTIN의 경우 ORDER BY SAL에 의해 SAL 이 같으므로 같은 ORDER로 취급한다. 다른 WINDOW 함수의 경우 동일 순서면 앞 행의 함수 결과 값을 따르는데, CUME_DIST의 경우는 동일 순서면 뒤 행의 함수 결과값을 기준으로 한다.
라. NTILE 함수
NTILE 함수를 이용해 파티션별 전체 건수를 ARGUMENT 값으로 N 등분한 결과를 구할 수 있다.
[예제] 전체 사원을 급여가 높은 순서로 정렬하고, 급여를 기준으로 4개의 그룹으로 분류한다.
[예제] SELECT ENAME, SAL, NTILE(4) OVER (ORDER BY SAL DESC) as QUAR_TILE FROM EMP
[실행 결과] DEPTNO ENAME SAL QUAR_TILE ------ ------- ---- -------- 10 KING 5000 1 10 FORD 3000 1 10 SCOTT 3000 1 20 JONES 2975 1 20 BLAKE 2850 2 20 CLARK 2450 2 20 ALLEN 1600 2 20 TURNER 1500 2 30 MILLER 1300 3 30 WARD 1250 3 30 MARTIN 1250 3 30 ADAMS 1100 4 30 JAMES 950 4 30 SMITH 800 4 14개의 행이 선택되었다.
위 예제에서 NTILE(4)의 의미는 14명의 팀원을 4개 조로 나눈다는 의미이다. 전체 14명을 4개의 집합으로 나누면 몫이 3명, 나머지가 2명이 된다. 나머지 두 명은 앞의 조부터 할당한다. 즉, 4명 + 4명 + 3명 + 3명으로 조를 나누게 된다.
