[Database] SQL Window 함수 개념과 사용 예시

1. Window 함수란?

Window 함수는
“현재 행을 기준으로, 관련된 여러 행들을 하나의 ‘창(Window)’으로 묶어 놓고 그 안에서 계산하는 함수” 입니다.

형식은 공통적으로

함수명(...) OVER (
    [PARTITION BY 그룹기준]
    [ORDER BY 정렬기준]
    [ROWS/RANGE ...]
)

일반 GROUP BY 집계와 달리:

• 결과를 한 줄로 줄이지 않고,
• 각 행은 그대로 두면서,
• 그 행이 속한 그룹/구간 기준의 합계·순위·이전 행 비교·비율 등을 같이 보여줄 때.

예를 들어:

• 고객별 구매 내역 + 고객별 누적 금액
• 부서별 급여 순위
• 전월 대비 증감(LAG)
• 전체 대비 매출 비율, 누적 분포

이걸 깔끔하게 해주는 게 Window 함수입니다.

아래는 실무에서 자주 쓰는 4가지 카테고리 표입니다.

Window 함수 요약표

카테고리	대표 함수	핵심 개념	대표 활용 예
순위 함수	ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, NTILE	정렬 기준에 따라 행에 순위를 부여하거나 분위 그룹을 나누는 함수	상위 N명 추출, 부서별 급여 순위, 성과 등급, 4분위/10분위 그룹 분류
집계 함수	SUM, AVG, COUNT, MIN, MAX + OVER	그룹/구간 기준 합계·평균·최소·최대 등을 행을 유지한 채 계산	부서별 합계/평균, 일자별 누적 매출, 사용자별 누적 사용량
행 순서 함수	LAG, LEAD, FIRST_VALUE, LAST_VALUE	이전/다음 행, 구간의 시작/끝 값을 참조하는 함수	전일 대비 증감, 이전 상태 비교, 첫 계약가 vs 현재가, 시계열 변화 분석
비율 함수	PERCENT_RANK, CUME_DIST, RATIO_TO_REPORT 등	값의 상대적 위치, 누적 분포, 전체 대비 비율 계산	상위 10% 고객, 점수 분포 분석, 카테 고리별 매출 비중, 누적 퍼센트 커트라인

 

2. 순위 함수 (Ranking Functions)

2-1. ROW_NUMBER()

동률과 관계없이 1,2,3… 연속 번호 부여

SELECT *
FROM (
    SELECT
        dept,
        emp_name,
        salary,
        ROW_NUMBER() OVER (
            PARTITION BY dept
            ORDER BY salary DESC
        ) AS rn
    FROM employee
) t
WHERE rn <= 3;

부서별 상위 3명 뽑기 등 TOP N 필터에 적합합니다.

2-2. RANK(), DENSE_RANK()

• RANK() : 동률 시 등수 건너뜀 (1,1,3,…)
• DENSE_RANK() : 동률 시 등수 밀착 (1,1,2,3…)

SELECT
    emp_name,
    salary,
    RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) AS rnk,
    DENSE_RANK()  OVER (ORDER BY salary DESC) AS drnk
FROM employee;

2-3. NTILE(n)

정렬 기준으로 행을 n개의 구간으로 나눠 분위 계산

SELECT
    emp_name,
    salary,
    NTILE(4) OVER (ORDER BY salary DESC) AS quartile
FROM employee;

 

상·중·하, 4분위/10분위 등급 나눌 때 사용합니다.

 

3. 집계 Window 함수 (SUM/AVG/COUNT… OVER)

3-1. SUM() OVER, AVG() OVER, COUNT() OVER

부서별 합계/평균, 그룹 집계를 각 행에 함께 표시하는 패턴

SELECT
    dept,
    emp_name,
    salary,
    SUM(salary) OVER (PARTITION BY dept) AS dept_total,
    AVG(salary) OVER (PARTITION BY dept) AS dept_avg,
    COUNT(*) OVER (PARTITION BY dept) AS dept_cnt
FROM employee;

 

부서별 합계/평균을 각 직원 행에 붙여 비교 가능합니다.

3-2. SUM() OVER (ORDER BY ...) - 누적 합계(Running Total)

SELECT
    sales_date,
    amount,
    SUM(amount) OVER (
        ORDER BY sales_date
        ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
    ) AS cum_amount
FROM daily_sales;

 

4. 행 순서 함수 (Row Navigation)

4-1. LAG()

이전 행 값 참조 → 전일/전월 대비 분석에 특화

SELECT
    sales_date,
    amount,
    LAG(amount) OVER (ORDER BY sales_date) AS prev_amount,
    amount - LAG(amount) OVER (ORDER BY sales_date) AS diff_from_prev
FROM daily_sales;

4-2. LEAD()

다음 행 값 참조

SELECT
    step_no,
    status,
    LEAD(status) OVER (ORDER BY step_no) AS next_status
FROM process_log;

4-3. FIRST_VALUE, LAST_VALUE

윈도우 내 기준값(시작/끝)을 고정해서 비교

SELECT
    emp_id,
    change_date,
    salary,
    FIRST_VALUE(salary) OVER (
        PARTITION BY emp_id
        ORDER BY change_date
    ) AS first_salary
FROM salary_history;

 

첫 연봉 대비 인상률 등 분석에 사용합니다.

 

5. 비율 / 분포 함수 (Ratio & Distribution)

5-1. RATIO_TO_REPORT() / SUM() OVER()를 이용한 전체 대비 비율

SELECT
    category,
    amount,
    amount / SUM(amount) OVER () AS ratio_of_total
FROM sales_by_category;

5-2. PERCENT_RANK(), CUME_DIST() – 백분위 & 누적 분포

SELECT
    emp_name,
    salary,
    PERCENT_RANK() OVER (ORDER BY salary) AS pr,
    CUME_DIST()   OVER (ORDER BY salary) AS cd
FROM employee;

• PERCENT_RANK : 상대적 순위(0~1)
• CUME_DIST : 해당 값 이하 누적 비율

상위 10% 인원, 하위 20% 컷, 점수 분포 분석 등에 활용합니다.