Window Function 1 - 집계함수

Ryan·2025년 1월 15일

SQL/Python 분석

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1. Window Function(윈도우 함수)란?

집계 결과를 기존 데이터(각 행)에 추가해 보여줌
- GROUP BY를 쓰면 결과가 “그룹별로 단 1행”으로 요약되지만,
- Window 함수는 각 행을 모두 유지한 채로 추가 열(Column)로 집계 결과를 볼 수 있습니다.
합계, 평균, 순위 매기기, 순서 조작 등
- 대표적인 예시: SUM(), AVG(), COUNT(), RANK(), ROW_NUMBER(), LAG()/LEAD() 등
- OVER (PARTITION BY ~ ORDER BY ~) 구문을 통해 파티션(그룹화 기준)과 정렬 기준을 지정할 수 있습니다.
결과 건수가 줄어들지 않음
- GROUP BY는 그룹으로 묶이고 행 수가 줄어드는 반면,
- Window 함수는 원본 행 개수 그대로 반환하며, 집계/순위 정보를 추가 컬럼 형태로 함께 제공합니다.

예시 문법:

sql
코드 복사
SELECT
  WINDOW_FUNCTION(컬럼)
    OVER (
      PARTITION BY 기준컬럼1, 기준컬럼2
      ORDER BY 정렬기준컬럼
    ) AS 별칭
FROM 테이블;

2. Window 함수 vs. GROUP BY 비교

GROUP BY
- 해당 컬럼들로 묶은 뒤 하나의 결과 행(집계)으로 나타냄 → 행의 개수가 줄어듦
- 예: SELECT JobLevel, COUNT(*) FROM table GROUP BY JobLevel;
Window 함수
- 집계값을 각 행마다 표시 → 행의 개수는 그대로 유지
- 예: SELECT JobLevel, COUNT(*) OVER (PARTITION BY JobLevel) FROM table; → 동일한 JobLevel을 가진 행 각각에 전체 COUNT 결과가 표시

둘 다 “집계 함수”를 쓰지만, 집계 결과 표시 방식이 다르다는 점을 꼭 구분해야 합니다.

3. Window 함수 예시 살펴보기

아래 예시는 특정 HR 데이터에서 JobLevel, PerformanceRating 별로 각각 몇 명인지(count) 확인하고, 그 결과를 다시 다른 기준으로 합산하는 윈도우 함수를 사용한 사례입니다.

3-1. 기본 집계 (GROUP BY) + Window Function

sql
코드 복사
SELECT
    JobLevel,
    PerformanceRating,
    COUNT(hn.EmployeeNumber) AS hc,
    /* 윈도우 함수 예시 1: JobLevel 기준으로 count 누적 합산 */
    SUM(COUNT(hn.EmployeeNumber))
      OVER (PARTITION BY JobLevel) AS hc_job_level,
    /* 윈도우 함수 예시 2: PerformanceRating 기준으로 count 누적 합산 */
    SUM(COUNT(hn.EmployeeNumber))
      OVER (PARTITION BY PerformanceRating) AS hc_perform_level
FROM hr.hr_number hn
LEFT JOIN hr.hr_cate hc
       ON hn.EmployeeNumber = hc.EmployeeNumber
WHERE Attrition = 'No'
GROUP BY 1, 2
ORDER BY 1, 2;

쿼리 해석:

COUNT(hn.EmployeeNumber) AS hc: (JobLevel, PerformanceRating) 조합별 인원수
SUM(COUNT(hn.EmployeeNumber)) OVER (PARTITION BY JobLevel) AS hc_job_level
- PARTITION BY JobLevel → JobLevel이 같은 모든 행을 하나의 파티션(그룹)으로 보고, 그 안에 있는 count 결과를 합산
- 즉, JobLevel이 1인 (PerformanceRating=1,2,3,4…) 모든 행들의 hc를 합쳐 JobLevel=1의 전체 인원을 한 행 한 행마다 보여줌
SUM(COUNT(hn.EmployeeNumber)) OVER (PARTITION BY PerformanceRating) AS hc_perform_level
- PerformanceRating이 같은 행들을 묶어서, 그 count를 합산
- 즉, PerformanceRating=3인 사람들의 총합을 각 행에 표기

결과 예시:

JobLevel	PerformanceRating	hc	hc_job_level	hc_perform_level
1	3	400	1044	408
1	4	61	1044	189
2	3	408	482	408
2	4	74	482	189
3	3	157	186	408
3	4	29	186	189
...	...	...	...	...

hc_job_level: JobLevel별 총합이 각 행마다 동일하게 표시
hc_perform_level: PerformanceRating별 총합이 각 행마다 동일하게 표시

이처럼 Window 함수를 적용하면, 한 번의 GROUP BY 결과를 여러 파티션 기준으로 추가 집계하여 원본과 같은 행 수로 보여줄 수 있습니다.

4. Window 함수의 다양한 활용

순위(RANK, DENSE_RANK, ROW_NUMBER)
- 특정 컬럼으로 정렬해 상위/하위 순위를 매길 때 유용
- 예: 매출액 상위 5위, 시험 성적 1등부터 n등까지
누적 합계(RUNNING TOTAL)
- SUM(컬럼) OVER (ORDER BY 날짜 ASC ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) 형태로 과거부터 현재까지 누적 합계를 구할 수 있음
이전/다음 행 참조 (LAG, LEAD)
- 이전 행의 값을 현재 행에서 참조하거나, 다음 행의 값을 확인 가능 → 전월 대비 증감, 이전 행과 비교 등
PARTITION BY 여러 컬럼
- PARTITION BY 절에 여러 컬럼을 넣어 세분화된 그룹(파티션)을 지정 가능. 예: PARTITION BY Region, ProductCategory

5. Group By vs. Window Function 정리

구분	GROUP BY	Window Function (OVER)
핵심 특징	그룹별로 요약 → 행 개수 줄어듦	기존 행 유지 + 집계 결과를 추가 열로 표시
집계 결과 표시	그룹별 1행	각 행마다 표시 (파티션 기준 동등한 결과 공유)
사용 구문	`SELECT 컬럼, 집계함수() FROM ~ GROUP BY 컬럼`	`SELECT 컬럼, 집계함수() OVER (PARTITION BY ~ ORDER BY ~) FROM ~`
대표적 활용	단순 요약 통계 (ex. 부서별 인원수, 국가별 매출)	RANK, 누적 합계, 이전/다음 행 참조, 파티션별 전체집계와 함께 표시 등
행 개수	그룹화로 인해 ‘집계 결과만’ 남음	원본 행 수 변하지 않음

GROUP BY로만 해결하던 것을 Window 함수를 통해 더 정교한 분석이나 동적 순위/누적을 구현할 수 있습니다.

6. 마무리

Window 함수는 SQL에서 ‘분석(Analytics) 용도’로 강력하게 활용되는 기능입니다.
GROUP BY와 달리 결과가 요약되지 않고, 각 행마다 집계나 순위 등의 정보를 추가로 보여준다는 점이 가장 큰 차이입니다.
마치 Excel에서 피벗 테이블과 서식(조건부 수식, 누적 계산)을 동시에 사용한다고 생각하면 이해하기 쉽습니다.
주로 PARTITION BY(파티션 나누는 기준)와 ORDER BY(정렬, 순서 기준) 절을 조합해 쓰며, DBMS마다 미묘한 문법 차이는 있을 수 있습니다.