내가 헷갈리는 코테용 SQL 문법(with window)

큘피·2026년 5월 6일

데이터베이스

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7/7

문자열 관련

문자열 합치기

-- MySQL
SELECT CONCAT('Hello', ' ', 'World'); -- 여러 개 인자 가능
SELECT CONCAT_WS('-', '2026', '05', '07'); -- 구분자(With Separator) 포함: 2026-05-07

-- PostgreSQL
SELECT 'Hello' || ' ' || 'World'; -- 파이프(||) 연산자 사용
SELECT CONCAT('Hello', ' ', 'World'); -- 함수도 지원함

문자열 자르기

-- MySQL & PostgreSQL 공통
SELECT SUBSTRING('Database', 1, 4); -- 결과: Data (1번째부터 4글자)
SELECT LEFT('Database', 4);         -- 결과: Data (왼쪽에서 4글자)
SELECT RIGHT('Database', 4);        -- 결과: base (오른쪽에서 4글자)

-- MySQL
SELECT SUBSTR('Database', 1, 4);    -- SUBSTRING의 줄임말

문자열 길이 구하기

-- MySQL
SELECT LENGTH('abc');      -- 바이트(Byte) 수
SELECT CHAR_LENGTH('한글'); -- 실제 글자 수 (추천)

-- PostgreSQL
SELECT LENGTH('한글');      -- 실제 글자 수

대소문자 변환 및 공백 제거

-- 공통
SELECT UPPER('mysql');      -- 대문자로: MYSQL
SELECT LOWER('MYSQL');      -- 소문자로: mysql
SELECT TRIM('  space  ');   -- 양쪽 공백 제거
SELECT LTRIM('  left');     -- 왼쪽 공백 제거
SELECT RTRIM('right  ');    -- 오른쪽 공백 제거

문자열 치환 및 위치 찾기

-- 공통
SELECT REPLACE('Apple Pie', 'Apple', 'Banana'); -- 결과: Banana Pie

-- MySQL
SELECT INSTR('Hello World', 'o');   -- 'o'가 처음 나타나는 위치 (5)
SELECT LOCATE('o', 'Hello World');  -- 위와 동일 (5)

-- PostgreSQL
SELECT POSITION('o' IN 'Hello World'); -- 'o'의 위치 (5)

문자열 채우기

-- 공통 (자릿수 맞출 때 유용, 예: 1 -> 001)
SELECT LPAD('1', 3, '0'); -- 결과: 001 (왼쪽에 0을 채워 3자리로)
SELECT RPAD('1', 3, '0'); -- 결과: 100 (오른쪽에 0을 채워 3자리로)

Date 관련

현재 날짜/시간 구하기

SELECT NOW(); -- 현재 시간
SELECT CURDATE(); -- 현재 날짜 (YYYY-MM-DD)
SELECT CURTIME(); -- 현재 시간 (타임존 세팅된 거로 나옵니다.)  참고: SET time_zone = 'Asia/Seoul';


-- [참고] postgresql
SELECT NOW(); -- 동일
SELECT CURRENT_DATE;
SELECT CURRENT_TIME;

날짜 포맷 변환

SELECT DATE_FORMAT(date, '%Y-%m-%d'); -- 연-월-일
SELECT DATE_FORMAT(date, '%Y-%M'); -- 연-월
SELECT DATE_FORMAT(date, '%W'); -- 요일
-- 예시
SELECT DATE_FORMAT('2026-05-06', '%Y년 %m월')


-- 문자열 -> 날짜 변환
STR_TO_DATE('20240315', '%Y%m%d')


-- [참고] PostgreSQL
SELECT TO_CHAR(date, 'YYYY-MM-DD');
SELECT TO_CHAR(date, 'YYYY-MM');
SELECT TO_CHAR(date, 'Day');
-- 예시
SELECT TO_CHAR(DATE '2026-05-06', 'YYYY"년" MM"월"');

-- 문자열 -> 날짜
SELECT TO_DATE('20240315', 'YYYYMMDD');

날짜 추출 함수

SELECT YEAR(date);
SELECT MONTH(date);
SELECT DAY(date);
SELECT HOUR(datetime);
SELECT MINUTE(datetime);
SELECT SECOND(datetime);


-- [참고] PostgreSQL
SELECT EXTRACT(YEAR FROM date);
SELECT EXTRACT(MONTH FROM date);
SELECT EXTRACT(DAY FROM date);
SELECT EXTRACT(HOUR FROM timestamp);
SELECT EXTRACT(MINUTE FROM timestamp);
SELECT EXTRACT(SECOND FROM timestamp);

-- 또는
SELECT DATE_PART('year', date);

날짜 더하기 / 뺴기

DATE_ADD(date, INTERVAL 1 DAY)
DATE_SUB(date, INTERVAL 1 DAY)

INTERVAL 7 DAY
INTERVAL 1 MONTH
INTERVAL 1 YEAR
INTERVAL 1 HOUR


-- [참고] PostgreSQL
SELECT date + INTERVAL '1 day';
SELECT date - INTERVAL '1 day';

SELECT date + INTERVAL '7 day';
SELECT date + INTERVAL '1 month';
SELECT date + INTERVAL '1 year';
SELECT date + INTERVAL '1 hour';

날짜 차이 구하기

DATEDIFF(date1, date2)   -- 일(day) 단위
DATEDIFF('2024-03-10', '2024-03-01')  -- 9

TIMESTAMPDIFF(unit, d1, d2)
TIMESTAMPDIFF(DAY, d1, d2)
TIMESTAMPDIFF(MONTH, d1, d2)
TIMESTAMPDIFF(YEAR, d1, d2)


-- [참고] PostgreSQL
SELECT date1 - date2; -- 일 단위 (integer)

SELECT AGE(date1, date2); -- interval 반환

조건 필터링

WHERE date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-01-31'

-- 최근 n일
WHERE date >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 7 DAY)


-- [참고] PostgreSQL
WHERE date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-01-31';

-- 최근 n일
WHERE date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '7 day';

요일 관련

DAYOFWEEK(date)   -- 1:일요일 ~ 7:토요일
WEEKDAY(date)     -- 0:월요일 ~ 6:일요일


-- [참고] PostgreSQL
SELECT EXTRACT(DOW FROM date); -- 0:일요일 ~ 6:토요일
SELECT TO_CHAR(date, 'Day'); -- 요일 문자열

NULL

WHERE col IS NULL
WHERE col IS NOT NULL

NULL 대체

IFNULL(col, 0) -- col이 null이 아니면 col출력 null이면 0(default값)으로 출력함, mysql전용

COALESCE(col1, col2, 0) -- 왼쪽부터 순서대로 검사해서 “NULL이 아닌 첫 번째 값”을 반환, 얘는 공통으로 사용 가능

비트 연산자

&   -- Bitwise AND: 대응하는 두 비트가 모두 1이면 1 (가장 많이 사용)
|   -- Bitwise OR: 대응하는 두 비트 중 하나라도 1이면 1
^   -- Bitwise XOR: 대응하는 두 비트가 서로 다르면 1
~   -- Bitwise NOT: 비트 반전 (0 -> 1, 1 -> 0)
<<  -- Left Shift: 비트를 왼쪽으로 이동 (2의 거듭제곱 곱하기)
>>  -- Right Shift: 비트를 오른쪽으로 이동 (2의 거듭제곱 나누기)

비트마스크 필터링 (WHERE절)

-- 특정 비트(8, 2진수 1000)가 포함되어 있는지 확인
WHERE (SKILL_CODE & 8) = 8
WHERE (SKILL_CODE & 8) > 0  -- 위와 동일한 효과

-- 여러 비트 중 하나라도 포함되어 있는지 확인 (예: 1 또는 4)
WHERE (SKILL_CODE & (1 | 4)) > 0

-- 여러 비트가 모두 포함되어 있는지 확인 (예: 1과 4 둘 다 있음)
WHERE (SKILL_CODE & (1 | 4)) = (1 | 4)

Pivot 테이블

행(row)에 있던 값을 열(column)로 펼쳐서 요약하는 것

-> 특정 컬럼 값을 기준으로 열을 만들어 집계하는 것

Before

user_id	category	amount
1	food	100
1	book	50
1	tech	200

After (피벗 결과)

user_id	food	book	tech
1	100	50	200

SELECT 
  user_id,
  SUM(CASE WHEN category = 'food' THEN amount ELSE 0 END) AS food,
  SUM(CASE WHEN category = 'book' THEN amount ELSE 0 END) AS book,
  SUM(CASE WHEN category = 'tech' THEN amount ELSE 0 END) AS tech
FROM table
GROUP BY user_id;

IN / EXISTS

IN

WHERE col IN (value1, value2, ...)

특정 값이 목록 안에 포함되는지 확인

EXISTS

WHERE EXISTS (subquery)

서브쿼리 결과가 한 건이라도 존재하면 TRUE

NULL 처리

NOT IN + NULL

SELECT *
FROM A
WHERE A.id NOT IN (SELECT B.id FROM B);

B.id에 NULL이 하나라도 있으면 -> 결과: 0 rows

이유: A.id != NULL → UNKNOWN

SQL에서 UNKNOWN → FALSE 취급
- NULL과의 모든 비교(=, !=, >, < ...) → UNKNOWN
전체 조건이 성립하지 않음

EXISTS, NOT EXISTS (NULL 안전)

NULL이 있어도 정상 동작

Join

JOIN(INNER JOIN), LEFT JOIN, RIGHT JOIN, CROSS JOIN, SELF JOIN, FULL OUTER JOIN(MYSQL은 없음 -> UNION으로 LEFT, RIGHT 해야함)

USING

SELECT *
FROM A
JOIN B USING (id);

ON A.id = B.id 생략 버전

서브쿼리

WHERE

SELECT *
FROM A
WHERE col = (
  SELECT col
  FROM B
  WHERE 조건
);
  
SELECT *
FROM A
WHERE col IN (
  SELECT col
  FROM B
);
  
SELECT *
FROM A
WHERE EXISTS (
  SELECT 1
  FROM B
  WHERE A.id = B.id
);
  
-- ANY
SELECT *
FROM A
WHERE col > ANY (
  SELECT col FROM B
);  
  
-- ALL
SELECT *
FROM A
WHERE col > ALL (
  SELECT col FROM B
);

FROM

SELECT *
FROM (
  SELECT col, COUNT(*) AS cnt
  FROM A
  GROUP BY col
) t;

반드시 별칭 필요

SELECT

SELECT 
  A.id,
  (SELECT COUNT(*) FROM B WHERE B.id = A.id) AS cnt
FROM A;

집계 함수

예제 테이블 - Sales

Region (지역)	Product (상품)	SalesAmount (매출)
Seoul	TV	1000
Seoul	Radio	500
Busan	TV	800
Busan	Radio	300

ROLLUP

나열된 컬럼의 순서에 따라 계층적인 소계를 생성합니다. (오른쪽에서 왼쪽 방향으로 그룹을 하나씩 줄여나갑니다.) 예제의 그룹은 (Region, Product), (Region)

SELECT Regin, Proudct, SUM(SalesAmount) AS Total
FROM Sales
GROUP BY ROLLUP(Region, Product);

Region	Product	Total	설명
Seoul	TV	1000	지역별/상품별 합계
Seoul	Radio	500	지역별/상품별 합계
Seoul	NULL	1500	Seoul 지역 소계
Busan	TV	800	지역별/상품별 합계
Busan	Radio	300	지역별/상품별 합계
Busan	NULL	1100	Busan 지역 소계
NULL	NULL	2600	전체 총계 (Grand Total)

CUBE

모든 조합에 대해 집계를 생성합니다.

SELECT Region, Product, SUM(SalesAmount) AS Total
FROM Sales
GROUP BY CUBE(Region, Product);

Region	Product	Total	설명
Seoul	TV	1000	지역별/상품별
Seoul	Radio	500	지역별/상품별
Busan	TV	800	지역별/상품별
Busan	Radio	300	지역별/상품별
Seoul	NULL	1500	Seoul 소계
Busan	NULL	1100	Busan 소계
NULL	TV	1800	TV 전체 합계 (Region 무관)
NULL	Radio	800	Radio 전체 합계 (Region 무관)
NULL	NULL	2600	전체 총계

GROUPING SETS

사용자가 원하는 조합만 골라서 집계할 수 있게 해줍니다.

SELECT Region, Product, SUM(SalesAmount) AS Total
FROM Sales
GROUP BY GROUPING SETS (Region, Product);

Region	Product	Total	설명
Seoul	NULL	1500	지역별 합계
Busan	NULL	1100	지역별 합계
NULL	TV	1800	상품별 합계
NULL	Radio	800	상품별 합계

참고: 전체 총계나 상세 내역은 사용자가 명시하지 않았으므로 나오지 않습니다.

나오게 하고 싶다면?

GROUP BY GROUPING SETS (
    (Region, Product), -- 1. 상세 내역
    (Region),          -- 2. 지역별 소계
    (Product),         -- 3. 상품별 소계
    ()                 -- 4. 전체 총계 (이 부분이 핵심!)
);

윈도우 함수

보통 over()절이 붙는 함수들
윈도우 함수(Window Function)는 행과 행 사이의 관계를 정의하지만, GROUP BY와 달리 행을 하나로 합치지 않고 개별 행의 상세 정보를 그대로 유지하면서 계산을 수행하는 아주 강력한 도구입니다.

함수이름() OVER (
  [PARTITION BY 컬럼]   -- 그룹 분할 (선택)
  [ORDER BY 컬럼]        -- 정렬 기준 (선택)
  [ROWS/RANGE BETWEEN ...] -- 프레임 범위 (선택)
)

PARTITION BY: 데이터를 어떤 단위로 묶어서 계산할지 결정합니다 (엑셀의 '그룹화').
ORDER BY: 그 그룹 안에서 어떤 순서로 계산을 진행할지 결정합니다.
ROWS/RANGE (Window Frame): 현재 행을 기준으로 계산에 포함할 앞뒤 행의 범위를 세밀하게 정합니다.

주요 함수

분류	함수	설명
순위 (Ranking)	`ROW_NUMBER()`	중복 없이 무조건 1, 2, 3... 순번 부여
	`RANK()`	공동 순위만큼 건너뜀 (1, 2, 2, 4...)
	`DENSE_RANK()`	공동 순위가 있어도 연속 번호 부여 (1, 2, 2, 3...)
집계 (Aggregate)	`SUM()`, `AVG()`	누적 합계나 이동 평균 계산
	`COUNT()`, `MIN()`	그룹 내 개수나 최솟값 계산
탐색 (Value)	`LAG()`	현재 행보다 이전 행의 값을 가져옴
	`LEAD()`	현재 행보다 다음 행의 값을 가져옴
	`FIRST_VALUE()`	윈도우 내 첫 번째 값을 가져옴
분포 (Distribution)	`NTILE(n)`	데이터를 n개의 등급으로 균등하게 분할

프레임 설정 (Window Frame)

계산 범위를 "현재 행 기준 앞뒤 몇 칸"으로 제한할 때 씁니다. 누적 합계나 이동 평균을 구할 때 필수입니다.

UNBOUNDED PRECEDING: 맨 첫 행부터
UNBOUNDED FOLLOWING: 맨 끝 행까지
n PRECEDING: 현재 행 기준 앞 n번째 행부터
CURRENT ROW: 현재 행

예시: ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW

→ "나와 내 앞의 2행, 즉 총 3행의 평균을 구해라" (3일 이동 평균)

ORDER BY가 있을 때 기본 프레임은 RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW입니다. 명시적으로 지정하면 원하는 범위를 정확히 제어할 수 있습니다.

ROWS | RANGE BETWEEN
  { UNBOUNDED PRECEDING   -- 파티션 첫 행부터
  | N PRECEDING            -- N행 이전부터
  | CURRENT ROW            -- 현재 행
  }
AND
  { CURRENT ROW            -- 현재 행까지
  | N FOLLOWING            -- N행 이후까지
  | UNBOUNDED FOLLOWING   -- 파티션 끝까지
  }

윈도우 함수 사용 시 주의사항

WHERE 절에서 바로 못 씀: 윈도우 함수는 SELECT 절이나 ORDER BY 절에서만 사용할 수 있습니다. 만약 윈도우 함수의 결과로 필터링하고 싶다면, 반드시 CTE(WITH)나 서브쿼리로 먼저 감싸야 합니다.
- 잘못된 예: SELECT * FROM table WHERE RANK() OVER(...) = 1 (에러!)
- 올바른 예: WITH tmp AS (SELECT ..., RANK() OVER(...) as rnk FROM table) SELECT * FROM tmp WHERE rnk = 1
GROUP BY와 혼용 불가
리소스 소모: 대량의 데이터에서 ORDER BY가 포함된 윈도우 함수를 남용하면 쿼리 속도가 느려질 수 있습니다. 하지만 빅쿼리 같은 분산 DB는 이를 매우 효율적으로 처리하는 편입니다.

윈도우 예시

순위 함수

ROW_NUMBER

SELECT name, dept, salary,
	ROW_NUMBER() OVER (
    	PARTITION BY dept
        ORDER BY salary DESC
    ) AS row_num
FROM employees;

RANK

SELECT name, dept, salary,
	RANK() OVER (
    	ORDER BY salary DESC
    ) AS rnk
 FROM employees;

DENSE_RANK

SELECT name, dept, salary,
	DENSE_RANK() OVER (
    	ORDER BY salary DESC
    ) AS d_rnk
FROM employees;

NTILE

행들을 N개의 그룹으로 균등하게 나눕니다. 4분위수, 10분위수 계산에 활용

SELECT name, salary,
	NTILE(3) OVER (
    	ORDER BY salary DESC
    ) AS bucket
FROM employees;

PERCENT_RANK

행의 상대적 순위를 0~1 사이 퍼센트로 반환. 공식: (rank-1) / (total_rows-1)

SELECT name, salary,
  RANK() OVER (ORDER BY salary) AS rnk,
  ROUND(PERCENT_RANK() OVER (
    ORDER BY salary
  ), 2) AS pct_rank
FROM employees;

CUME_DIST

누적 분포값. 현재 행 이하인 행의 비율을 반환. 공식: rank / total_rows

SELECT name, salary,
  ROUND(CUME_DIST() OVER (
    ORDER BY salary
  ), 2) AS cum_dist
FROM employees;

집계 함수

sum

파티션 내 누적 합계(Cumulative SUM) 또는 전체 합계를 구합니다.

SELECT name, dept, revenue,
  -- 전체 합계 비율
  ROUND(revenue * 100.0 / SUM(revenue) OVER (), 1) AS pct_total,
  -- 부서별 누적 합계
  SUM(revenue) OVER (
    PARTITION BY dept
    ORDER BY month
    ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
  ) AS cum_sum
FROM sales;

AVG

이동 평균(Moving Average)을 구하거나 파티션 내 평균과 비교합니다.

SELECT name, month, revenue,
  -- 부서 평균 대비 차이
  revenue - AVG(revenue) OVER (
    PARTITION BY dept
  ) AS diff_from_avg,
  -- 3개월 이동 평균
  ROUND(AVG(revenue) OVER (
    ORDER BY month
    ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW
  ), 0) AS moving_avg_3m
FROM sales;

COUNT

파티션 내 행 수를 계산합니다. 부서별 인원 수, 누적 건수 등에 활용.

SELECT name, dept,
  -- 부서별 인원 수
  COUNT(*) OVER (
    PARTITION BY dept
  ) AS dept_count,
  -- 전체 대비 부서 비율
  ROUND(COUNT(*) OVER (PARTITION BY dept) * 100.0
        / COUNT(*) OVER (), 1) AS dept_pct
FROM employees;

MAX/MIN

SELECT name, dept, salary,
  MAX(salary) OVER (PARTITION BY dept) AS dept_max,
  MIN(salary) OVER (PARTITION BY dept) AS dept_min,
  salary - MIN(salary) OVER (PARTITION BY dept)
    AS above_min
FROM employees;

값 함수

LAG

현재 행으로부터 N행 이전 값을 가져옵니다. 이전 달 비교, 전일 대비 변화 분석에 활용.

SELECT month, revenue,
  LAG(revenue, 1, 0) OVER (
    ORDER BY month
  ) AS prev_month,
  revenue - LAG(revenue, 1, 0) OVER (
    ORDER BY month
  ) AS mom_change  -- Month over Month
FROM sales;

-- LAG(값, 오프셋, 기본값)
-- 기본값: 이전 행 없을 때 반환

LEAD

현재 행으로부터 N행 이후 값을 가져옵니다. 다음 달 예측 비교, 세션 종료 시간 계산에 활용.

SELECT month, revenue,
  LEAD(revenue, 1) OVER (
    ORDER BY month
  ) AS next_month,
  ROUND((LEAD(revenue,1) OVER (ORDER BY month)
   - revenue) * 100.0 / revenue, 1) AS growth_pct
FROM sales;

FIRST_VALUE

파티션(또는 프레임) 내 첫 번째 값을 반환합니다.

SELECT name, dept, salary,
  FIRST_VALUE(name) OVER (
    PARTITION BY dept
    ORDER BY salary DESC
  ) AS top_earner,
  FIRST_VALUE(salary) OVER (
    PARTITION BY dept
    ORDER BY salary DESC
  ) AS max_salary
FROM employees;

LAST_VALUE

파티션 내 마지막 값을 반환합니다. 기본 프레임이 CURRENT ROW이므로 UNBOUNDED FOLLOWING 명시 필요.

SELECT name, dept, salary,
  LAST_VALUE(name) OVER (
    PARTITION BY dept
    ORDER BY salary DESC
    ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING
             AND UNBOUNDED FOLLOWING
  ) AS lowest_earner
FROM employees;

-- ⚠️ 주의: ROWS UNBOUNDED FOLLOWING
-- 없으면 항상 현재 행이 마지막이 됨

NTH_VALUE

파티션 내 N번째 행의 값을 반환합니다. (1-based index)

SELECT name, dept, salary,
  NTH_VALUE(name, 1) OVER (
    PARTITION BY dept
    ORDER BY salary DESC
    ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING
             AND UNBOUNDED FOLLOWING
  ) AS rank1_name,
  NTH_VALUE(salary, 2) OVER (
    PARTITION BY dept
    ORDER BY salary DESC
    ROWS UNBOUNDED PRECEDING
             AND UNBOUNDED FOLLOWING
  ) AS rank2_salary
FROM employees;

실전 패턴

① 중복 제거 — 최신 레코드만 남기기

WITH ranked AS (
  SELECT *,
    ROW_NUMBER() OVER (
      PARTITION BY user_id
      ORDER BY created_at DESC
    ) AS rn
  FROM orders
)
SELECT * FROM ranked WHERE rn = 1;
-- 사용자별 가장 최근 주문만 추출

② TOP-N per Group — 부서별 상위 2명

WITH ranked AS (
  SELECT name, dept, salary,
    DENSE_RANK() OVER (
      PARTITION BY dept
      ORDER BY salary DESC
    ) AS dr
  FROM employees
)
SELECT * FROM ranked WHERE dr <= 2;
-- GROUP BY로는 불가능한 패턴!

③ 세션 분석 — 페이지뷰 세션 구분

WITH gaps AS (
  SELECT user_id, page, ts,
    LAG(ts) OVER (
      PARTITION BY user_id ORDER BY ts
    ) AS prev_ts
  FROM pageviews
),
sessions AS (
  SELECT *,
    SUM(CASE WHEN ts - prev_ts > 1800 -- 30분 간격
        THEN 1 ELSE 0 END)
      OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY ts) AS session_id
  FROM gaps
)
SELECT user_id, session_id, COUNT(*) AS pageviews
FROM sessions GROUP BY 1,2;

④ 전월 대비 성장률 + 이동 평균

SELECT
  month,
  revenue,
  LAG(revenue) OVER (ORDER BY month) AS prev,
  ROUND((revenue - LAG(revenue) OVER (ORDER BY month))
    * 100.0 / LAG(revenue) OVER (ORDER BY month), 1) AS mom_pct,
  ROUND(AVG(revenue) OVER (
    ORDER BY month
    ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW
  ), 0) AS ma3
FROM monthly_revenue;

⑤ 누적 점유율 (Running %) + 파레토

WITH ranked AS (
  SELECT product, revenue,
    SUM(revenue) OVER (
      ORDER BY revenue DESC
      ROWS UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
    ) AS cum_rev,
    SUM(revenue) OVER () AS total_rev
  FROM sales
)
SELECT product, revenue,
  ROUND(cum_rev * 100.0 / total_rev, 1) AS cum_pct,
  CASE WHEN cum_rev * 1.0 / total_rev <= 0.8
       THEN '상위 80%' ELSE '나머지 20%'
  END AS pareto
FROM ranked;

⑥ NAMED WINDOW — 재사용 윈도우 정의

SELECT
  name, dept, salary,
  ROW_NUMBER() OVER w AS rn,
  RANK()       OVER w AS rnk,
  DENSE_RANK() OVER w AS d_rnk,
  AVG(salary)  OVER w AS avg_sal
FROM employees
WINDOW w AS (
  PARTITION BY dept
  ORDER BY salary DESC
);
-- PostgreSQL, MySQL 8+, BigQuery 지원

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Date 관련

현재 날짜/시간 구하기

날짜 포맷 변환

날짜 추출 함수

날짜 더하기 / 뺴기

날짜 차이 구하기

조건 필터링

요일 관련

NULL

NULL 대체

비트 연산자

비트마스크 필터링 (WHERE절)

Pivot 테이블

IN / EXISTS

IN

EXISTS

NULL 처리

NOT IN + NULL

Join

USING

서브쿼리

WHERE

FROM

SELECT

집계 함수

ROLLUP

CUBE

GROUPING SETS

윈도우 함수

주요 함수

프레임 설정 (Window Frame)

윈도우 함수 사용 시 주의사항

윈도우 예시

순위 함수

집계 함수

값 함수

실전 패턴

파티셔닝

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