SQL 인라인 뷰와 RANK 함수로 데이터 분석 강화

1. 핵심 원리:

FROM 절의 서브 쿼리 (Inline View): SQL에서 FROM 절은 쿼리에서 데이터를 가져오는 소스를 정의합니다. FROM 절 내에서 서브 쿼리를 사용하는 것을 인라인 뷰(Inline View)라고 합니다. 인라인 뷰는 메인 쿼리에서 사용할 임시 테이블과 같은 역할을 하며, 이 안에서 집계 함수나 윈도우 함수를 사용할 수 있습니다.
이 예제에서 사용된 RANK() 윈도우 함수는 지정된 순서에 따라 각 행의 순위를 매깁니다. 그러나 WHERE 절에서는 윈도우 함수를 직접 사용할 수 없기 때문에, 이 경우 인라인 뷰를 사용하여 서브 쿼리에서 순위를 계산한 후, 메인 쿼리에서 그 결과를 필터링합니다.

2. 실무에서 쓰이는 이유:

실무에서는 복잡한 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 서브 쿼리와 인라인 뷰를 자주 사용합니다. 예를 들어, 특정 조건에 맞는 데이터를 필터링하거나 순위를 매겨야 하는 경우 인라인 뷰는 매우 유용합니다. 이러한 방법은 데이터 처리의 효율성을 높이고, 코드의 가독성을 향상시켜 유지보수에 용이합니다.
특히, 윈도우 함수를 사용할 때, WHERE 절에서 직접 사용할 수 없는 함수의 결과를 활용해야 하는 상황에서 인라인 뷰는 필수적입니다.

3. 실무에서 구체적으로 사용되는 상황 예측:

상황 예시: 사원 관리 시스템에서 각 사원의 월급을 기준으로 순위를 매기고, 가장 높은 월급을 받는 사원만을 선택하여 출력해야 하는 상황. SELECT v.ename, v.sal, v.rank FROM ( SELECT ename, sal, RANK() OVER (ORDER BY sal DESC) AS rank FROM emp ) v WHERE v.rank = 1; -- 예시 결과: -- ENAME | SAL | RANK -- ------|------|------ -- KING | 5000 | 1

4. 자주 사용되는 윈도우 함수 및 설명:

RANK() 함수: 특정 컬럼을 기준으로 각 행에 순위를 매깁니다. 동일한 값이 있을 경우 동일한 순위를 부여하며, 다음 순위는 건너뜁니다.
핵심 원리와 연관성: RANK() 함수는 서브 쿼리에서 계산된 순위를 메인 쿼리에서 활용하여 특정 순위에 해당하는 데이터를 필터링하는 데 사용됩니다. 이는 WHERE 절에서 직접 윈도우 함수를 사용할 수 없다는 제약을 극복하는 방법입니다.

5. 연습 문제:

emp 테이블에서 각 사원의 월급을 기준으로 순위를 매긴 후, 순위가 2위인 사원들의 이름과 월급을 출력하는 SQL 쿼리를 작성하세요.

6. 연습 문제 해답 및 테이블 표시 (SQL 코드 형식):

   SELECT v.ename, v.sal, v.rank
   FROM (
       SELECT ename, sal, RANK() OVER (ORDER BY sal DESC) AS rank
       FROM emp
   ) v
   WHERE v.rank = 2;

   -- 예시 결과:
   -- ENAME | SAL  | RANK
   -- ------|------|------
   -- BLAKE | 3000 | 2
   -- CLARK | 3000 | 2

7. 응용 문제:

사원의 월급이 1위와 2위인 사원들의 월급 차이를 계산하여 출력하는 SQL 쿼리를 작성하세요.

8. 응용 문제 해답 및 테이블 표시 (SQL 코드 형식):

   SELECT MAX(sal) - MIN(sal) AS 월급차이
   FROM (
       SELECT sal, RANK() OVER (ORDER BY sal DESC) AS rank
       FROM emp
   ) v
   WHERE v.rank IN (1, 2);

   -- 예시 결과:
   -- 월급차이
   -- --------
   -- 2000

9. 전자상거래 업계에서 쓰일 수 있는 경우 예측:

전자상거래에서는 고객의 구매 금액에 따라 순위를 매기고, 특정 순위에 해당하는 VIP 고객을 식별하는 데 이 방법을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 기간 동안 가장 많이 구매한 고객을 식별하거나, 상위 1%의 고객을 타겟으로 하는 마케팅 전략에 활용할 수 있습니다.

10. 전자상거래 업계에서 사용할 수 있는 경우 예상 상황 문제 2가지 및 그 경우에 대한 SQL 코드 작성:

상황 1: 지난 달 가장 많이 구매한 고객의 정보를 출력하는 쿼리.

SELECT v.customer_id, v.total_purchase, v.rank
FROM (
SELECT customer_id, SUM(purchase_amount) AS total_purchase,
RANK() OVER (ORDER BY SUM(purchase_amount) DESC) AS rank
FROM purchases
WHERE purchase_date BETWEEN ‘2024-07-01’ AND ‘2024-07-31’
GROUP BY customer_id
) v
WHERE v.rank = 1;

— 예시 결과:
— customer_id | total_purchase | rank
— ———– | ————– | —-
— 12345 | 500000 | 1

상황 2: 연간 구매 금액 상위 10%에 해당하는 고객들의 목록을 출력하는 쿼리.
SELECT v.customer_id, v.total_purchase, v.rank
FROM (
SELECT customer_id, SUM(purchase_amount) AS total_purchase,
NTILE(10) OVER (ORDER BY SUM(purchase_amount) DESC) AS rank
FROM purchases
WHERE purchase_date BETWEEN ‘2023-01-01’ AND ‘2023-12-31’
GROUP BY customer_id
) v
WHERE v.rank = 1;
— 예시 결과:
— customer_id | total_purchase | rank
— ———– | ————– | —-
— 67890 | 250000 | 1
— 23456 | 245000 | 1

요약:

이 예제에서는 SQL의 FROM 절에서 서브 쿼리를 사용하는 방법과 윈도우 함수 RANK()를 활용하여 특정 순위에 해당하는 데이터를 추출하는 방법을 다룹니다. WHERE 절에서 윈도우 함수를 직접 사용할 수 없다는 제약을 해결하기 위해 인라인 뷰를 사용하며, 이를 통해 복잡한 데이터 처리 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

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