윈도우 파티션

SQL에서의 데이터 조작

Mona Khalil

Data Scientist, Greenhouse Software

OVER와 PARTITION BY

  • 카테고리별로 값을 별도 계산
  • 같은 열에서 서로 다른 계산 수행
AVG(home_goal) OVER(PARTITION BY season)
SQL에서의 데이터 조작

데이터 파티션하기

  • 각 경기에서 득점 수는? 전체 평균과 비교하면?
SELECT
    date,
    (home_goal + away_goal) AS goals,
    AVG(home_goal + away_goal) OVER() AS overall_avg
FROM match;
| date       | goals | overall_avg |
|------------|-------|-------------|
| 2011-12-17 | 3     | 2.73210     |
| 2012-05-01 | 2     | 2.73210     |
| 2012-11-27 | 4     | 2.73210     |
| 2013-04-20 | 1     | 2.73210     |
| 2013-11-09 | 5     | 2.73210     |
SQL에서의 데이터 조작

데이터 파티션하기

  • 각 경기에서 득점 수는? 시즌 평균과 비교하면?
SELECT
    date,
    (home_goal + away_goal) AS goals,
    AVG(home_goal + away_goal) OVER(PARTITION BY season) AS season_avg
FROM match;
| date       | goals | season_avg  |
|------------|-------|-------------|
| 2011-12-17 | 3     | 2.71646     |
| 2012-05-01 | 2     | 2.71646     |
| 2012-11-27 | 4     | 2.77270     |
| 2013-04-20 | 1     | 2.77270     |
| 2013-11-09 | 5     | 2.76682     |
SQL에서의 데이터 조작

여러 열로 PARTITION

SELECT 
  c.name,
  m.season,
  (home_goal + away_goal) AS goals,
  AVG(home_goal + away_goal) 
      OVER(PARTITION BY m.season, c.name) AS season_ctry_avg
FROM country AS c
LEFT JOIN match AS m 
ON c.id = m.country_id
| name        | season    | goals     | season_ctry_avg |
|-------------|-----------|-----------|-----------------|
| Belgium     | 2011/2012 | 1         | 2.88            |
| Netherlands | 2014/2015 | 1         | 3.08            |
| Belgium     | 2011/2012 | 1         | 2.88            |
| Spain       | 2014/2015 | 2         | 2.66            |
SQL에서의 데이터 조작

PARTITION BY 참고사항

  • 1개 이상의 열로 파티션 가능
  • 집계, 순위 등에도 파티션 적용 가능
SQL에서의 데이터 조작

연습해 봅시다!

SQL에서의 데이터 조작

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