RANK와 DENSE_RANK 사용법 비교: SQL 순위 함수

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RANK와 DENSE_RANK 사용법

데이터베이스에서 데이터의 순위를 매기는 것은 다양한 비즈니스 분석에 매우 중요합니다. 특히 SQL에서는 RANK와 DENSE_RANK 같은 함수를 통해 특정 기준에 따라 데이터를 정렬하고 순위를 부여할 수 있습니다. 이러한 함수들은 서로 유사하게 보이지만, 각기 다른 방식으로 순위를 처리하기 때문에 사용자의 필요에 따라 적절한 함수를 선택하는 것이 중요합니다. 이 글에서는 RANK와 DENSE_RANK의 사용법과 이들 함수의 차이점에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

 

이 두 함수는 데이터의 분포를 분석할 때 특히 유용합니다. 예를 들어, 시험 성적, 매출 실적, 고객 만족도 등의 데이터를 평가할 때, 동일한 값을 가진 데이터의 순위를 어떻게 처리할지를 고려해야 합니다. RANK는 공동 순위를 부여하고 다음 순위를 건너뛰는 반면, DENSE_RANK는 공동 순위를 부여하되 다음 순위를 건너뛰지 않는 특징이 있습니다. 이를 통해 어떤 상황에서 어떤 함수를 사용해야 할지에 대한 통찰을 제공할 것입니다.

RANK 함수 개요

RANK 함수는 주어진 데이터 집합에서 각 행에 대해 순위를 매기는 SQL 함수입니다. 사용법은 간단하며, RANK() OVER (PARTITION BY partition_expression ORDER BY order_list)와 같은 형식을 따릅니다. 이 함수는 동일한 값에 대해 같은 순위를 부여하고, 그다음 순위는 공동 순위의 개수만큼 건너뛰는 특징이 있습니다. 예를 들어, 만약 두 개의 데이터가 공동 1위를 차지한다면, 다음 순위는 3위가 됩니다.

 

이러한 특성 덕분에 RANK는 경쟁적인 데이터 분석에서 매우 유용합니다. 예를 들어, 스포츠 경기에서 선수들의 점수를 평가할 때, 동점자가 있을 경우 그 다음 순위를 건너뛰어야 할 필요가 있습니다. RANK는 이러한 요구를 충족시키기 위해 설계되었습니다. 이 함수의 결과를 통해 각 데이터의 상대적 위치를 쉽게 파악할 수 있습니다.

DENSE_RANK 함수 개요

DENSE_RANK 함수는 RANK와 비슷한 방식으로 행동하지만 주요 차이점은 공동 순위를 가진 데이터의 다음 순위를 건너뛰지 않는다는 점입니다. DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY partition_expression ORDER BY order_list) 형식을 사용하며, 동일한 값에 대해서는 같은 순위를 부여하지만, 그다음 순위는 바로 이어서 부여합니다. 예를 들어, 공동 1위가 두 명이라면 그다음 순위는 2위가 됩니다.

 

DENSE_RANK는 순위를 부여할 때 보다 일관된 계층 구조를 유지하는 데 유리합니다. 예를 들어, 고객의 만족도를 평가할 때 여러 고객이 동일한 점수를 얻었다면, 다음 점수에 대한 순위를 부여할 때 DENSE_RANK를 사용하면 더욱 직관적이고 명확한 결과를 얻을 수 있습니다. 이는 데이터 분석 시 고객의 성과를 평가하는 데 유리한 방식입니다.

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RANK와 DENSE_RANK의 차이점

RANK와 DENSE_RANK의 가장 큰 차이점은 동일한 값을 가진 데이터 처리 방식에 있습니다. RANK는 공동 순위를 부여한 다음에도 다음 순위를 건너뛵니다. 반면, DENSE_RANK는 공동 순위를 부여한 후에도 다음 순위를 건너뛰지 않아, 보다 간결한 순위 체계를 유지합니다. 이러한 차이는 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 적절한 함수를 선택하는 데 중요한 요소가 됩니다.

 

아래의 표는 RANK와 DENSE_RANK의 차이점을 정리한 것입니다:

특징	RANK	DENSE_RANK
동일 값 처리	순위 건너뜀	순위 안 건너뜀
사용 예시	경쟁 분석	일관된 평가

ROW_NUMBER 함수와의 비교

RANK와 DENSE_RANK의 또 다른 대조는 ROW_NUMBER 함수입니다. ROW_NUMBER는 주어진 데이터의 순위를 매기지만, 동일한 값에 대해서는 고유한 번호를 부여합니다. 즉, 중복된 값이 있더라도 각 값은 서로 다른 순위 번호를 가지게 됩니다. 예를 들어, 3명의 데이터가 동일한 점수를 가질 경우, 각각 1, 2, 3의 순위를 부여하게 됩니다.

 

이런 차이는 데이터 분석에서 사용되는 목적에 따라 다르게 활용될 수 있습니다. ROW_NUMBER는 주로 특정 데이터의 고유성을 강조하고 싶을 때 유용하며, RANK와 DENSE_RANK는 데이터의 상대적 위치를 평가할 때 더 적합합니다. 아래의 표는 이 세 함수의 차이점을 요약한 것입니다:

함수명	설명	예시 순위
ROW_NUMBER	고유 번호 부여	1, 2, 3
RANK	공동 순위 부여, 다음 순위 건너뜀	1, 1, 3
DENSE_RANK	공동 순위 부여, 다음 순위 안 건너뜀	1, 1, 2

실제 예제

실제 데이터베이스에서 RANK와 DENSE_RANK를 사용할 때는 아래와 같은 예제를 통해 이해할 수 있습니다. 다음은 직원들에 대한 테이블의 예시입니다:

이름	부서	급여	ROW_NUMBER	RANK	DENSE_RANK
Alice	영업	5000	1	1	1
Bob	영업	5000	2	1	1
Carol	영업	4500	3	3	2

FAQ

RANK와 DENSE_RANK를 언제 사용해야 하나요?

RANK는 공동 순위를 부여하고 다음 순위를 건너뛰는 경우, 경쟁적인 비교가 필요할 때 유용합니다. 반면, DENSE_RANK는 공동 순위를 부여하지만 다음 순위를 건너뛰지 않아, 일관된 평가가 필요할 때 적합합니다.

ROW_NUMBER와의 차이는 무엇인가요?

ROW_NUMBER는 중복된 값이 있어도 각 값에 대해 고유한 순위를 부여합니다. RANK와 DENSE_RANK는 동일한 값에 대해 같은 순위를 부여하며, 다음 순위 처리 방식에서 차이가 있습니다.

결론

RANK와 DENSE_RANK는 SQL에서 데이터를 순위화하고 분석하는 데 필수적인 도구입니다. 이 두 함수는 비슷하게 보이지만, 데이터의 상대적 위치와 분석 목적에 따라 적절하게 선택할 필요가 있습니다. 데이터 분석에서의 요구 사항에 맞춰 이들 함수를 적절히 활용한다면, 더욱 효과적인 데이터 인사이트를 도출할 수 있을 것입니다. 이러한 함수를 적절히 활용하여 비즈니스 성과를 극대화하는 데 기여하시기 바랍니다.

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