[복습] SQL | Oracle 서로 다른 행의 비교와 연산을 위한 함수 window function(lag, lead, sum, avg, min, max, count, rank) (2)

window function을 이어서 작성해보겠다.

앞서 설명하였듯이 window function[WF]는 서로 다른 행의 비교와 연산을 위해 만든 함수로, group by를 쓰지 않고 데이터 축약 없이 그룹 연산이 가능하다.

 

종류로는 lag, lead, sum, avg, min, max, count, rank가 있다.

sum, avg, min/max, count는 아래 링크를 참고하면 되겠다.

 

https://metime.tistory.com/74

 

5. rank(일반 함수와  window function의 문법이 다르다)

 1) 특정값에 대한 순위 확인(window function이 아닌 일반 함수)

문법은 아래와 같다.

 

 

예제를 하나 풀어보자.

emp에서 급여가 3000이면 전체 급여 순위는 어느정도일까?

 

12등이다.

 

 2) 전체 중 / 특정 그룹 중 값의 순위 확인(window function)

문법

이것도 예제를 적용해보자

각 직원의 급여 전체 순위를 출력하여라.

rank도 있지만 dense_rank도 있다.

dense_rank는 동순위 발생도 인정하는 것이며, 이 둘의 차이를 묻는 문제가 SQLD에 나온다고 한다.

 

한 문제를 더 풀어보자.

각 직원의 이름, 부서번호, 급여, 부서별 급여 순위를 큰 순서대로 출력하여라.

deptno를 partition by에 넣어주면 된다.

 

 

 

6. lag: 이전 값 가져오기

lead: 이후 값 가져오기

문법

lead 문법도 위와 같다.

 

바로 문제에 적용하여 풀어보겠다.

emp에서 바로 전에 입사한 상사와의 급여를 비교하여보자.

 

한 문제 더....!

바로 전에 입사한 상사보다 높은 급여를 받는 직원을 출력하여라.

 

 

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예전에 풀었던 문제인데, 인라인뷰와 window function을 이용하여 각각 풀고, 성능을 비교하여라.

delivery 테이블을 이용하여 시간대별 가장 인기있는 음식 업종을 출력하여라.

 

먼저 인라인뷰 풀이이다.

그리고 성능은 다음과 같다.

 

 

 

다음은 window function 중 rank로 접근한 내 풀이 방법이다.

 

 

다음은 선생님이 max로 푸신 풀이 결과이다.

 

 

성능은 인라인뷰보다 window function이 훨씬 적게 나왔고 선생님 버퍼와 내 버퍼는 동일하게 960 찍혔다.