CTEs 및 Window Functions를 활용한 고성능 BI 데이터 파이프라인 최적화

Context

단순 SELECT 문 중심의 리포팅 구조로 인한 쿼리 복잡도 증가 및 유지보수 효율 저하 발생. 대규모 데이터 변환 시 발생하는 Monolithic Query의 가독성 부족과 성능 병목 현상 해결 필요.

Technical Solution

• WITH 절 기반의 CTEs 도입을 통한 500라인 이상의 거대 쿼리를 논리적 모듈 단위로 분리
• SQL Optimizer의 실행 계획 이해도 제고를 통한 쿼리 튜닝 효율 최적화
• Self-join 제거를 위해 PARTITION BY 및 OVER 기반의 Window Functions 적용
• ROWS BETWEEN 구문을 활용한 Rolling 7-Day Average 등의 Time Intelligence 로직 구현
• LLM 기반 AI Analytics의 정확도 향상을 위한 SQL 레벨의 데이터 구조 정밀화