Amazon Redshift で押さえておきたいウィンドウ関数３選

Overview

Amazon Redshift のウィンドウ関数は、集計以上の柔軟なデータ分析を可能にしてくれます。本記事では、その中でも特に頻繁に使われる３つの関数――ROW_NUMBER、LISTAGG、MEDIAN――に絞って解説します。実際の業務で「あれ？どう書くんだっけ…？」となったときにも、さっと引けるリファレンスとしてお役立てしてみてください！

1. ROW_NUMBER(): 行に一意の連番を付与

ROW_NUMBER()は、指定した並び順に従って各行に連続した番号（1, 2, 3…）を振り分けます。

-- user_id: ユーザーID（例: 1001, 1002）
-- login_time: ログイン日時（例: '2025-06-08 09:15:00'）
SELECT
  user_id,
  login_time,
  ROW_NUMBER() OVER (
    PARTITION BY user_id        -- ユーザーごとに
    ORDER BY login_time DESC    -- 最新ログイン順に
  ) AS rn
FROM user_logins;

Input

user_id	login_time
1001	2025-06-08 09:15:00
1001	2025-06-07 18:00:00
1002	2025-06-08 10:00:00
1003	2025-06-07 12:30:00
1003	2025-06-06 08:00:00

Output

user_id	login_time	rn
1001	2025-06-08 09:15:00	1
1001	2025-06-07 18:00:00	2
1002	2025-06-08 10:00:00	1
1003	2025-06-07 12:30:00	1
1003	2025-06-06 08:00:00	2

📖使いどころ

• 各ユーザーの最新ログインだけを抽出したい
• ページング用に「何番目の行か」を知りたい

💡ポイント

• PARTITION BY で仕切り、ORDER BY で並び順を指定します
• 必ず OVER (…) がセットです

2. LISTAGG(): 文字列をまとめて一行に

LISTAGG(expr, ',')は、グループごとに文字列を区切り文字付きで連結します。

-- room_id: チャット部屋ID（例: 101, 102）
-- username: ユーザー名（例: 'tanaka', 'suzuki'）
SELECT
  room_id,
  LISTAGG(username, '、') WITHIN GROUP (ORDER BY username) OVER (
    PARTITION BY room_id      -- 部屋ごとにまとめる
  ) AS members
FROM chat_participants;

Input

room_id	username
101	tanaka
101	suzuki
102	ichiro
102	hanako
103	yamada
103	sato
103	nakamura

Output

room_id	members
101	tanaka、suzuki
102	hanako、ichiro
103	nakamura、sato、yamada

📖使いどころ

• 部署ごとのメンバー一覧を一行で取得
• 商品タグの一覧化

💡ポイント

• 区切り文字は好みで変更可能（カンマ、スペース、日本語の「、」…）
• WITHIN GROUP (ORDER BY …) で並びもコントロールできます

3. MEDIAN(): 中央値でばらつきを見る

MEDIAN(expr)は、ウィンドウ内の値をソートして中央値を返します。

-- dept: 部署名（例: '営業', '開発'）
-- sales: 売上金額（例: 120000）
SELECT
  dept,
  MEDIAN(sales) OVER (
    PARTITION BY dept        -- 部署ごとに中央値を
  ) AS sales_median
FROM sales_table;

Input

dept	sales
営業	100000
営業	200000
営業	150000
開発	300000
開発	100000
総務	120000
総務	180000

Output

dept	sales_median
営業	150000
開発	200000
総務	150000

📖使いどころ

• 平均値だけでは偏りがわかりにくいときの補完指標
• 異常値に影響されない「真ん中の値」を知りたいとき

💡ポイント

• データを昇順ソートしたうえで、件数が偶数なら中間2値の平均、奇数なら中央の１値を返します
• 他の統計系関数（分散・標準偏差）と組み合わせると、より深い分析が可能です

Conclusion

以上、ROW_NUMBER、LISTAGG、MEDIAN の３つをご紹介しました。
ウィンドウ関数は最初はとっつきにくいかもしれませんが、使いこなせるようになると「SQLだけでできる分析」の幅がぐっと広がります。ぜひ業務の中でトライしながら、Redshift の魅力を体感してみてくださいね！