SQL Interview Prep · 강의

전체 모의 면접 문제 세트

면접 환경에서 조인, 윈도, CTE를 결합한 문제를 제한 시간 안에 처음부터 끝까지 풀어봅니다.

레슨 4/413개 단계

전체 모의 면접 문제 세트은(는) CoddyKit의 무료 SQL Interview Prep 강의입니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 SQL Interview Prep 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. SQL Interview Prep 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

SQL 면접 단계 진행 방식

이 종합 과정에서는 면접 상황에서 조인, 윈도 함수, CTE를 결합하는 전체 모의 문제를 풀어 봅니다. 먼저 면접 자리에서 어떻게 대응할지 알아보겠습니다.

문제를 다시 말하고 스키마를 확인하십시오.
코딩하기 전에 경계 사례(NULL, 동률, 중복)를 명확히 하십시오.
접근 방식을 설명한 다음 쿼리를 작성하십시오.
머릿속에서 작은 표본을 대상으로 테스트하십시오.

면접관은 최종 쿼리만큼이나 여러분의 진행 방식도 평가합니다.

공통 스키마

아래의 모든 문제는 이 작은 전자 상거래 스키마를 사용합니다. 각 쿼리를 이해할 수 있도록 한 번 읽어 보십시오.

customers(id, name, country)
orders(id, customer_id, order_date, status, amount)
order_items(order_id, product_id, quantity)
products(id, name, category, price)

이 내용을 기억해 두십시오. 이후 수업에서는 이 테이블을 참조합니다.

-- orders.status is one of: 'paid','pending','cancelled'
-- amount is the order total in the customer's currency

문제 1: 지출액 기준 상위 고객

"총 결제 금액이 높은 상위 3명의 고객과 이름 및 총액을 반환하십시오."

방법: 결제 완료 주문만 필터링하고, 고객별로 집계한 다음 정렬하고 LIMIT를 적용하십시오. 면접관이 심어 둔 경계 사례인 취소 및 대기 중 주문을 제외한다고 명시하십시오.

SELECT c.name,
       SUM(o.amount) AS total_spend
FROM customers c
JOIN orders o ON o.customer_id = c.id
WHERE o.status = 'paid'
GROUP BY c.id, c.name
ORDER BY total_spend DESC
LIMIT 3;

문제 2: 한 번도 주문하지 않은 고객

"주문을 한 번도 생성하지 않은 고객을 나열하십시오." 이는 안티 조인 패턴입니다. 깔끔한 해결 방법은 두 가지입니다. LEFT JOIN과 IS NULL을 사용하거나 NOT EXISTS를 사용하면 됩니다.

NOT IN과 달리 NULL에 안전하므로 NOT EXISTS를 선호하십시오. 이 차이를 언급하십시오. 면접관이 정확히 확인하려는 부분입니다.

-- NULL-safe anti-join
SELECT c.id, c.name
FROM customers c
WHERE NOT EXISTS (
  SELECT 1
  FROM orders o
  WHERE o.customer_id = c.id
);

문제 3: 두 번째로 높은 주문 금액

"서로 다른 주문 금액 중 두 번째로 높은 금액을 찾으십시오." 가장 깔끔하고 동률에도 안전한 해결 방법은 DENSE_RANK를 사용하는 것입니다. 중복된 금액은 같은 순위를 공유합니다.

언급할 경계 사례는 다음과 같습니다. 서로 다른 두 번째 값이 없다면 행을 반환하지 않습니다. 이는 허용될 수도 있고, 요구 사항에 따라 COALESCE 래퍼가 필요할 수도 있습니다.

SELECT amount
FROM (
  SELECT amount,
         DENSE_RANK() OVER (ORDER BY amount DESC) AS rnk
  FROM orders
) ranked
WHERE rnk = 2;

문제 4: 고객별 최신 주문

"각 고객의 가장 최근 주문을 반환하십시오." 이는 키별 최신 행만 남기는 패턴이며, 고객을 기준으로 분할하고 날짜 내림차순으로 정렬한 ROW_NUMBER로 해결합니다.

두 주문의 날짜가 같을 때도 결과가 결정적이 되도록 동률 해결 기준(주문 식별자)을 추가하십시오. 이는 뛰어난 지원자들이 포함하는 세부 사항입니다.

SELECT customer_id, id AS order_id, order_date, amount
FROM (
  SELECT o.*,
         ROW_NUMBER() OVER (
           PARTITION BY customer_id
           ORDER BY order_date DESC, id DESC
         ) AS rn
  FROM orders o
) t
WHERE rn = 1;

문제 5: 전월 대비 성장률

"월별 결제 완료 매출과 이전 달 대비 백분율 변화를 계산하십시오." 이는 CTE에서 집계한 뒤 LAG를 결합하는 문제입니다.

첫 단계에서는 월별로 집계하고, 두 번째 단계에서는 LAG를 사용하여 각 달을 이전 달과 비교합니다. 이전 달이 없는 첫 달에서 오류가 발생하지 않도록 나눗셈을 안전하게 처리하십시오.

WITH monthly AS (
  SELECT DATE_TRUNC('month', order_date) AS mth,
         SUM(amount) AS revenue
  FROM orders
  WHERE status = 'paid'
  GROUP BY DATE_TRUNC('month', order_date)
)
SELECT mth,
       revenue,
       LAG(revenue) OVER (ORDER BY mth) AS prev_revenue,
       ROUND(
         100.0 * (revenue - LAG(revenue) OVER (ORDER BY mth))
         / NULLIF(LAG(revenue) OVER (ORDER BY mth), 0), 2
       ) AS pct_change
FROM monthly
ORDER BY mth;

문제 6: 범주별 상위 상품

"각 범주에서 총 수량 기준으로 가장 많이 판매된 상품을 반환하십시오." 이는 그룹별 상위 N개 패턴입니다. 집계하고, 분할 내에서 순위를 매긴 다음, 순위가 1인 행만 필터링합니다.

동률을 고려해야 한다면 ROW_NUMBER 대신 RANK로 바꾸어 공동 선두인 모든 상품을 표시하십시오. 이 선택을 설명하면 두 함수의 차이를 이해하고 있다는 것을 보여 줄 수 있습니다.

WITH sales AS (
  SELECT p.category,
         p.name AS product,
         SUM(oi.quantity) AS qty
  FROM order_items oi
  JOIN products p ON p.id = oi.product_id
  GROUP BY p.category, p.name
)
SELECT category, product, qty
FROM (
  SELECT s.*,
         ROW_NUMBER() OVER (
           PARTITION BY category ORDER BY qty DESC
         ) AS rn
  FROM sales s
) r
WHERE rn = 1;

문제 7: 매출 누적 합계

"일별 결제 완료 매출의 누적 합계를 표시하십시오." 정렬된 프레임을 사용하는 윈도 SUM으로 자기 조인 없이 누적 합계를 계산할 수 있습니다.

실제 행 단위 누적을 위해 ROWS 프레임을 사용한다고 언급하십시오. 기본 RANGE 프레임은 같은 날짜가 있을 때 예상과 다르게 동작할 수 있습니다.

SELECT order_date,
       SUM(daily) OVER (
         ORDER BY order_date
         ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
       ) AS running_total
FROM (
  SELECT order_date, SUM(amount) AS daily
  FROM orders
  WHERE status = 'paid'
  GROUP BY order_date
) d
ORDER BY order_date;

문제 8: 연속된 활성 날짜

"결제 완료 주문이 있는 날이 3일 이상 연속되는 사용자를 찾으십시오." 이는 행 번호 차이 기법을 사용하는 간격과 구간 문제의 변형입니다.

사용자별 행 번호에서 날짜를 빼면 연속 구간 내에서 일정한 값이 나오므로, 그 값으로 그룹화하고 개수를 셉니다. 이는 선임 수준의 역량을 보여 주는 신호입니다.

WITH days AS (
  SELECT DISTINCT customer_id, order_date
  FROM orders WHERE status = 'paid'
),
grp AS (
  SELECT customer_id, order_date,
         order_date - (ROW_NUMBER() OVER (
           PARTITION BY customer_id ORDER BY order_date
         ) * INTERVAL '1 day') AS island
  FROM days
)
SELECT customer_id, COUNT(*) AS streak_len
FROM grp
GROUP BY customer_id, island
HAVING COUNT(*) >= 3;

성능과 흔한 함정

올바른 쿼리를 작성한 뒤 면접관은 "어떻게 더 빠르게 만들겠습니까?"라고 질문하며 흔한 함정에 빠지지 않는지 확인합니다. 다음 점검 목록을 준비해 두십시오.

조인 및 필터링 열에 인덱스를 생성하십시오(예: orders(customer_id, status)). WHERE에서 인덱스가 있는 열에 함수를 적용하지 마십시오.
대규모 안티 조인에는 IN보다 EXISTS를 선호하십시오. NULL이 포함된 NOT IN은 아무것도 반환하지 않고 조용히 종료됩니다.
외부 조인한 열을 WHERE에서 필터링하면 조용히 내부 조인이 됩니다.
상위 N개 결과가 결정적이 되도록 항상 동률 해결 기준을 추가하십시오.
큰 테이블에서 순차 스캔이 발생하는지 EXPLAIN 실행 계획을 확인하십시오.

빠른 확인

각 고객의 가장 최근 주문 하나만 필요하며, 두 주문의 날짜가 같을 수 있습니다.

인터랙티브 레슨에서 답해보세요

복습: 전체 모의 면접 세트

빈도가 가장 높은 면접 문제를 처음부터 끝까지 풀어 보았습니다.

상위 N개 지출액을 구하기 위한 집계 + LIMIT
NOT EXISTS를 사용한 안티 조인(NULL에 안전)
N번째로 높은 값을 구할 때는 DENSE_RANK, 키별 최신 행과 그룹별 상위 항목에는 ROW_NUMBER
전월 대비 계산에는 LAG, 누적 합계에는 SUM OVER
연속 구간을 찾는 간격과 구간의 행 번호 기법
모든 답변을 인덱스, EXPLAIN, 흔한 함정에 대한 논의로 마무리

무료로 시작

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브라우저에서 실제 코드를 작성하고 실행하며, 24/7 AI 튜터로부터 즉각적인 도움을 받고, 웹이나 앱에서 중단한 부분부터 계속 학습하세요.

코스: 30
레슨: 120

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자주 묻는 질문

“전체 모의 면접 문제 세트” 강의는 무료인가요?

네 — “전체 모의 면접 문제 세트” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 SQL Interview Prep 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. SQL Interview Prep 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“전체 모의 면접 문제 세트”에서 뭘 배우나요?

면접 환경에서 조인, 윈도, CTE를 결합한 문제를 제한 시간 안에 처음부터 끝까지 풀어봅니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 SQL Interview Prep을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

SQL Interview Prep을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 SQL Interview Prep은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다.

“전체 모의 면접 문제 세트” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 SQL Interview Prep 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 SQL Interview Prep 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

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