SQL LAG() 함수를 이해

Key Takeaways

1. SQL LAG() 함수는 동일한 결과 집합 내에서 이전 행의 데이터를 검색합니다.
2. 복잡한 조인이 필요 없이 추세 분석 및 비교를 간소화합니다.
3. 정확한 결과를 얻으려면 ORDER BY 및 PARTITION BY를 적절히 사용해야 합니다.

SQL LAG() 함수는 복잡한 자체 조인 없이도 동일한 결과 집합에서 이전 행의 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 강력한 윈도우 함수입니다. 특히 행 간의 값을 비교하여 시간 경과에 따른 차이를 계산하거나 추세를 식별하는 데 유용합니다.

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구문

LAG (scalar_expression [, offset [, default_value]]) 
OVER ( [PARTITION BY partition_expression] ORDER BY order_expression)

• scalar_expression: 값을 검색할 열 또는 식입니다.
• offset: 선택 사항입니다. 현재 행에서 이전 행의 수입니다. 기본값은 1입니다.
• default_value: 선택 사항입니다. 오프셋이 파티션 범위를 벗어날 때 반환할 값입니다. 기본값은 NULL입니다.
• PARTITION BY: 선택 사항입니다. 함수가 적용되는 파티션으로 결과 집합을 나눕니다.
• ORDER BY: 각 파티션의 행 순서를 지정합니다. 이는 필수 사항입니다.

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기본 예제

date 및 sales 열이 있는 sales_data 테이블을 고려해 보겠습니다. 각 날짜의 판매량을 이전 날짜의 판매량과 비교하려면 다음과 같이 합니다.

SELECT 
  date,
  sales,
  LAG(sales, 1, 0) OVER (ORDER BY date) AS previous_day_sales
FROM sales_data;

이 쿼리는 이전 날짜의 판매량을 보여주는 previous_day_sales 열을 추가합니다. 이전 날짜가 없으면(예: 첫 번째 행) default_value에 지정된 대로 0을 반환합니다.

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PARTITION BY 사용

각 그룹 내에서 LAG() 함수를 수행하려는 경우(예: 각 부서의 이전 달 수익 계산):

SELECT 
  department,
  month,
  revenue,
  LAG(revenue, 1, 0) OVER (PARTITION BY department ORDER BY month) AS previous_month_revenue
FROM department_revenue;

여기서 LAG() 함수는 각 department 내에서 작동하여 비교를 위해 이전 달의 수익을 제공합니다.

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실제 사용 사례

• 추세 분석: 현재 값과 이전 값을 비교하여 추세를 식별합니다.
• 차이 계산: 연속된 행 간의 변화를 결정합니다.
• 데이터 유효성 검사: 이전 항목과 비교하여 이상 징후 또는 누락된 데이터를 식별합니다.

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고려 사항

• 정렬: ORDER BY 절은 행의 순서를 정의하므로 매우 중요합니다. 없으면 "이전"이라는 개념이 의미가 없습니다.
• 기본값: 오프셋이 사용 가능한 데이터를 벗어나는 경우를 처리하려면 default_value를 지정합니다. 이렇게 하면 결과 집합에 NULL 값이 나타나지 않습니다.
• 성능: LAG()는 효율적이지만 복잡한 파티션이 있는 대규모 데이터 세트에서 사용하면 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 적절한 인덱싱 및 쿼리 최적화를 확인하십시오.

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결론

SQL LAG() 함수는 복잡한 조인 없이 행 간의 비교를 가능하게 하는 데이터 분석에 필수적인 도구입니다. 구문과 응용 프로그램을 이해함으로써 SQL 쿼리 내에서 직접 고급 분석을 수행할 수 있습니다.

FAQs

SQL에서 LAG() 함수의 주요 용도는 무엇입니까?

분석을 위해 현재 행 값과 이전 행 값을 비교할 수 있습니다.

LAG()를 데이터 그룹 내에서 사용할 수 있습니까?

예, PARTITION BY를 사용하여 별도의 분석을 위해 데이터를 분할합니다.

LAG()에 대한 이전 행이 없으면 어떻게 됩니까?

함수는 기본값을 반환하거나 지정하지 않은 경우 NULL을 반환합니다.

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