[SQL] LAG란?

SQL에서 LAG는 윈도우 함수(Window Function) 중 하나로, 현재 행 기준으로 이전 행의 값을 가져올 때 사용됩니다. 주로 데이터의 변화, 트렌드, 차이 등을 분석하는 데 유용합니다.

---

LAG의 기본 구조

LAG(컬럼명, [offset], [default]) OVER (PARTITION BY 분할_컬럼 ORDER BY 정렬_컬럼)

매개변수 설명:

1. 컬럼명: 이전 값을 가져올 컬럼.
2. offset (선택 사항): 이전 행의 상대적 거리 (기본값: 1).
   • 1: 바로 이전 행.
   • 2: 두 번째 이전 행.
3. default (선택 사항): 이전 행이 없을 경우 반환할 기본값 (기본값: NULL).
4. OVER: 윈도우 함수의 작업 범위를 지정.
   • PARTITION BY: 데이터를 그룹화하여 각각의 그룹 내에서 연산.
   • ORDER BY: 연산을 수행할 순서를 정의.

---

간단한 예제

예제 테이블: 판매

판매ID 날짜 매출액

1	2024-11-20	100
2	2024-11-21	200
3	2024-11-22	150
4	2024-11-23	300

LAG를 사용해 이전 매출액 가져오기:

SELECT 
    판매ID, 
    날짜, 
    매출액, 
    LAG(매출액) OVER (ORDER BY 날짜) AS 이전_매출액
FROM 판매;

결과:

판매ID 날짜 매출액 이전_매출액

1	2024-11-20	100	NULL
2	2024-11-21	200	100
3	2024-11-22	150	200
4	2024-11-23	300	150

---

LAG 활용 사례

1. 매출 변화량 계산

SELECT 
    판매ID, 
    날짜, 
    매출액, 
    LAG(매출액) OVER (ORDER BY 날짜) AS 이전_매출액,
    매출액 - LAG(매출액) OVER (ORDER BY 날짜) AS 매출_변화량
FROM 판매;

판매ID 날짜 매출액 이전_매출액 매출_변화량

1	2024-11-20	100	NULL	NULL
2	2024-11-21	200	100	100
3	2024-11-22	150	200	-50
4	2024-11-23	300	150	150

---

2. 고객 그룹별 이전 구매액 추적

예제 테이블: 구매

고객ID 날짜 구매액

A	2024-11-20	50
A	2024-11-22	80
B	2024-11-21	30
B	2024-11-23	60

SELECT 
    고객ID, 
    날짜, 
    구매액, 
    LAG(구매액) OVER (PARTITION BY 고객ID ORDER BY 날짜) AS 이전_구매액
FROM 구매;

고객ID 날짜 구매액 이전_구매액

A	2024-11-20	50	NULL
A	2024-11-22	80	50
B	2024-11-21	30	NULL
B	2024-11-23	60	30

---

3. 일정한 간격으로 데이터 가져오기

• 두 번째 이전 값 가져오기:

SELECT 
    판매ID, 
    날짜, 
    매출액, 
    LAG(매출액, 2) OVER (ORDER BY 날짜) AS 두_번째_이전_매출액
FROM 판매;

판매ID 날짜 매출액 두_번째_이전_매출액

1	2024-11-20	100	NULL
2	2024-11-21	200	NULL
3	2024-11-22	150	100
4	2024-11-23	300	200

---

요약

LAG 함수는 이전 행의 데이터를 손쉽게 참조할 수 있어 데이터 간의 관계를 분석하거나 시간의 흐름에 따른 변화를 계산하는 데 유용합니다. 이를 활용하면 매출 트렌드, 고객 행동 패턴, 시간 기반 분석 등 다양한 작업을 효율적으로 처리할 수 있습니다! 🚀

평방