SQLD 윈도우 함수 정리 (RANK·ROW_NUMBER·LAG·PARTITION BY)

결론 먼저

SQLD 윈도우 함수는 "순위 3종 차이 + PARTITION BY 동작" 이 핵심이에요.

• RANK: 동점 같은 순위, 다음 순위 건너뜀 (1, 2, 2, 4)
• DENSE_RANK: 동점 같은 순위, 다음 순위 연속 (1, 2, 2, 3)
• ROW_NUMBER: 행마다 유일한 번호 (1, 2, 3, 4)
• PARTITION BY: 그룹별로 분리해서 순위 재계산

이것만 잡으면 매회 2–3문제 중 대부분을 맞출 수 있어요.

왜 윈도우 함수가 중요한가

SQLD 2과목 40문항 중 매회 2–3문제가 윈도우 함수 관련으로 나옵니다. 난이도는 상급이지만 패턴이 정해져 있어서, 한 번 이해하면 안정적으로 점수가 나와요.

벼락치기로 준비하는 경우엔 버리는 영역으로 생각하는 사람이 많은데, 다른 주제(서브쿼리·계층형 질의)에 비해 이해 비용 대비 점수 효율이 좋은 편입니다. 3일 정도만 투자해도 RANK 계열은 모두 잡을 수 있어요.

윈도우 함수란?

집계 함수(SUM, COUNT)는 여러 행을 하나로 합치는데, 윈도우 함수는 행 수를 줄이지 않고 각 행에 계산 결과를 붙입니다.

-- 집계: 그룹별 평균 (행 수 줄어듦)
SELECT dept_id, AVG(salary) FROM EMP GROUP BY dept_id;

-- 윈도우: 각 행에 부서 평균을 붙임 (행 수 유지)
SELECT name, dept_id, salary,
       AVG(salary) OVER (PARTITION BY dept_id) AS dept_avg
FROM EMP;

기본 구조: 함수() OVER (PARTITION BY 그룹 ORDER BY 정렬)

순위 함수 3종 — 가장 중요

예시 테이블:

SELECT name, salary,
  RANK()       OVER (ORDER BY salary DESC) AS r,
  DENSE_RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) AS dr,
  ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY salary DESC) AS rn
FROM EMP;

ROW_NUMBER는 동점도 다르게 처리해서 행마다 유일한 번호를 매겨요.

PARTITION BY — 그룹별 분리 계산

GROUP BY와 비슷한데, 행 수를 줄이지 않고 그룹별로만 계산한다는 차이.

-- 부서별로 급여 순위
SELECT name, dept_id, salary,
  RANK() OVER (PARTITION BY dept_id ORDER BY salary DESC) AS dept_rank
FROM EMP;

부서 10, 20 각각 안에서 순위가 다시 매겨집니다.

PARTITION BY 없으면?

전체를 하나의 그룹으로 보고 순위 매김.

RANK() OVER (ORDER BY salary DESC)  -- 전체 순위
RANK() OVER (PARTITION BY dept_id ORDER BY salary DESC)  -- 부서별 순위

LAG / LEAD — 이전·다음 행 값

같은 윈도우 안에서 n행 이전/이후 값을 가져와요.

-- 직원 입사순으로 정렬하고 이전/다음 직원 급여 비교
SELECT name, salary,
  LAG(salary, 1)  OVER (ORDER BY hire_date) AS prev_sal,
  LEAD(salary, 1) OVER (ORDER BY hire_date) AS next_sal
FROM EMP;

• LAG(col, n): n행 이전 값 (첫 행은 NULL)
• LEAD(col, n): n행 다음 값 (마지막 행은 NULL)

활용: 전월 대비 증감, 이전 수치와 비교 같은 문제.

집계 윈도우 함수

SUM, AVG, COUNT, MAX, MIN도 OVER와 함께 쓰면 윈도우 함수처럼 동작.

-- 각 직원 옆에 부서 총 급여를 붙임
SELECT name, dept_id, salary,
  SUM(salary) OVER (PARTITION BY dept_id) AS dept_total
FROM EMP;

누적 합계 (Running Total)

SELECT name, hire_date, salary,
  SUM(salary) OVER (ORDER BY hire_date) AS running_sum
FROM EMP;

ORDER BY가 있으면 기본 윈도우 범위가 "첫 행 ~ 현재 행" 이라 누적 합계가 됨.

자주 하는 실수

1. RANK와 DENSE_RANK 구분 실패 가장 흔한 오답. 동점 다음 번호 "건너뛰기 vs 연속"을 혼동해요.

2. ROW_NUMBER에 동점 기대 ROW_NUMBER는 값이 같아도 다른 번호를 매겨요. 동점을 같게 표시하고 싶으면 RANK나 DENSE_RANK.

3. PARTITION BY 생략 "부서별 순위"를 묻는데 PARTITION BY를 빼면 전체 순위가 나와요. 요구사항 놓치지 마세요.

4. LAG/LEAD 첫·마지막 행 NULL 첫 행의 LAG, 마지막 행의 LEAD는 NULL이에요. 결과 행 계산할 때 주의.

5. OVER 절 없이 쓰기

SELECT RANK() FROM EMP;  -- 오류
SELECT RANK() OVER (ORDER BY salary) FROM EMP;  -- 정상

시험장에서의 접근법

1. OVER 절에 PARTITION BY가 있는지 먼저 확인 — 있으면 그룹별, 없으면 전체
2. ORDER BY 기준 컬럼과 방향(ASC/DESC) 체크 — 순위 방향 좌우
3. RANK/DENSE_RANK/ROW_NUMBER 구분 질문이면 동점 처리 규칙 상기
4. LAG/LEAD는 n 값과 첫/마지막 행 NULL 처리 주의
5. 결과 테이블 손으로 그려보기 — 머릿속 추정은 틀리기 쉬움

정리

• 순위 3종: RANK(건너뜀), DENSE_RANK(연속), ROW_NUMBER(유일)
• PARTITION BY = 그룹별 재계산, 없으면 전체
• LAG/LEAD = n행 전/후 값, 경계는 NULL
• 집계 함수도 OVER와 함께 쓰면 윈도우 함수
• ORDER BY가 있으면 누적 계산 기본 범위 적용

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