✍️5/22 TIL

주윤아·2025년 5월 22일

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Today I learned !

1️⃣ 학습 키워드

SQL Window Function (윈도우 함수)

ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK()
OVER(PARTITION BY ... ORDER BY ...)

2️⃣ 오늘 학습 내용

오늘은 SQL 윈도우 함수(Window Function) 중에서 특히 ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK()의 차이점을 집중적으로 학습했다.
이는 단순 집계 함수(SUM(), AVG() 등)와 달리 결과를 그룹별로 나누어 정렬하고, 각 행에 순위를 매기는 함수다.

📊 예시 테이블: 광고 캠페인별 일일 클릭 수

campaign date clicks
A 2024-01-01 100
A 2024-01-02 100
A 2024-01-03 80
B 2024-01-01 200
B 2024-01-02 150
```
SELECT 
 campaign,
 date,
 clicks,
 RANK() OVER(PARTITION BY campaign ORDER BY clicks DESC) AS rnk
FROM ads;
```
이 쿼리는 각 캠페인별로 클릭 수 기준 상위 순위를 매겨준다.

campaign	date	clicks
A	2024-01-01	100
A	2024-01-02	100
A	2024-01-03	80
B	2024-01-01	200
B	2024-01-02	150

3️⃣ 학습하며 어려웠던 점 및 해결 방법

😕 어려웠던 점

RANK()와 DENSE_RANK()의 차이, 그리고 ROW_NUMBER()의 동작 방식이 처음에는 헷갈렸다.
예를 들어, 동일한 클릭 수를 가진 행이 있을 경우 RANK()는 순위를 건너뛰고, DENSE_RANK()는 연속된 순위를 준다는 점이 직관적이지 않았다.

🔧 해결 방법

직접 다양한 케이스로 쿼리 실행 → 각 함수가 어떤 결과를 도출하는지 눈으로 확인
ChatGPT로 개념 설명 & 예시 재확인
엑셀로 데이터를 정렬하고 직접 순위를 부여해보며 비교
→ 이런 반복 실습을 통해 함수별 차이를 체감적으로 이해할 수 있었고, 특히 ROW_NUMBER()는 동일 값이라도 무조건 고유한 순위를 준다는 점이 확실히 정리되었다.

4️⃣ 오늘의 인사이트

윈도우 함수는 그룹화된 데이터를 행 단위로 분석할 수 있는 유연한 도구라는 점에서 단순 집계 이상의 가치를 가진다.
특히 마케터 입장에서 다음과 같은 활용이 가능함을 깨달았다

✅ 캠페인별 상위 실적 광고 추출
✅ 유저별 첫 방문 이후 재구매까지의 기간 계산
✅ 동일 집단 내에서의 퍼포먼스 비교 분석
기존에는 GROUP BY로만 해결하려 했던 문제들이 있었지만, 윈도우 함수를 쓰면 더 정밀하고 직관적인 분석이 가능하다는 점이 오늘의 가장 큰 배움이었다.