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SQL Academy · 강의

OVER, PARTITION BY, ORDER BY

윈도 함수 모델을 이해합니다. OVER, PARTITION BY(그룹화), ORDER BY(정렬)와 GROUP BY의 차이를 알아봅니다.

OVER, PARTITION BY, ORDER BY은(는) CoddyKit의 무료 SQL Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 1번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 SQL Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. SQL Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

윈도 함수란 무엇인가요

윈도 함수는 현재 행과 관련된 행 집합을 대상으로 값을 계산합니다. GROUP BY처럼 결과를 하나로 합치지 않으므로, 모든 행을 유지하면서 집계 열도 얻을 수 있습니다.

기본 예시

전체 테이블의 주문 총액 평균을 모든 행에 표시합니다.

SELECT id, total,
       AVG(total) OVER () AS avg_total
FROM orders;

OVER 절

OVER (...) 절은 윈도를 정의합니다. 빈 괄호는 "전체 결과 집합"을 의미합니다.

SELECT id, total,
       SUM(total) OVER () AS grand_total
FROM orders;

PARTITION BY: 윈도 그룹화하기

GROUP BY와 비슷하지만 행을 하나로 합치지 않습니다.

SELECT id, user_id, total,
       SUM(total) OVER (PARTITION BY user_id) AS user_total
FROM orders;

-- Every order keeps its row; user_total is the same for all of one user's orders.

윈도 안의 ORDER BY

OVER 안의 ORDER BY는 누적 계산에 사용할 행의 순서를 정의합니다.

SELECT id, user_id, total,
       SUM(total) OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY created_at) AS running_total
FROM orders;

-- Running total per user, ordered by date.

윈도와 GROUP BY 비교

나란히 비교해 보겠습니다.

-- GROUP BY: 1 row per user
SELECT user_id, SUM(total) FROM orders GROUP BY user_id;

-- Window: 1 row per order, with user total alongside
SELECT id, user_id, total,
       SUM(total) OVER (PARTITION BY user_id)
FROM orders;

행마다 다른 프레임

"프레임"은 함수가 확인하는 파티션 안의 행 집합입니다. ORDER BY를 사용할 때 기본 프레임은 "시작부터 현재 행까지"이며, 이것이 누적 합계를 만들어 줍니다.

이름이 있는 윈도

여러 함수가 하나의 윈도를 공유한다면 윈도에 한 번만 이름을 붙입니다.

SELECT id, user_id, total,
       SUM(total) OVER w AS running_sum,
       AVG(total) OVER w AS running_avg
FROM orders
WINDOW w AS (PARTITION BY user_id ORDER BY created_at);

대부분의 집계 함수는 윈도 함수로 사용할 수 있습니다

COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX는 모두 윈도에서 사용할 수 있습니다. 특수 윈도 함수로는 ROW_NUMBER, RANK, LAG/LEAD, NTILE 등이 있습니다.

윈도 함수는 WHERE 뒤에 실행됩니다

논리적 순서: FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → window functions → SELECT → ORDER BY → LIMIT. 따라서 윈도를 계산하기 전에 WHERE가 행을 필터링합니다.

성능 고려 사항

윈도 함수에는 정렬(또는 해시)이 필요합니다. 파티션이 큰 경우 (파티션, 순서) 열에 인덱스를 생성하면 정렬 단계를 피할 수 있습니다.

요약

윈도 함수는 행마다 집계 값을 추가합니다.

  • OVER () = 전체 결과
  • PARTITION BY = 윈도 그룹화
  • 윈도 안의 ORDER BY = 누적 계산 활성화

빠른 확인

SUM(x) OVER (PARTITION BY user_id)는 무엇을 계산하나요?

자주 묻는 질문

“OVER, PARTITION BY, ORDER BY” 강의는 무료인가요?

네 — “OVER, PARTITION BY, ORDER BY” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 SQL Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. SQL Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“OVER, PARTITION BY, ORDER BY”에서 뭘 배우나요?

윈도 함수 모델을 이해합니다. OVER, PARTITION BY(그룹화), ORDER BY(정렬)와 GROUP BY의 차이를 알아봅니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 SQL Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

SQL Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 SQL Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 1번째 강의입니다.

“OVER, PARTITION BY, ORDER BY” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 SQL Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 SQL Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

이 강의의 모든 강의

  1. OVER, PARTITION BY, ORDER BY
  2. ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK
  3. LAG, LEAD와 시계열 패턴
  4. 누적 합계와 이동 평균
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