SQL 면접 문제집

샘플 3문제전체 30문제

실제 데이터 분석가/엔지니어 면접에서 출제되는 SQL 문제들입니다. 각 문제는 문제 → 힌트 → 정답 → 해설 → 면접 포인트 순서로 구성되어 있습니다.

🟢 샘플 문제 (3/30)

문제 1. 기본 집계

초급

[문제] 2024년 1월에 완료된 주문의 총 매출과 평균 주문금액을 구하세요.

테이블: src_orders, src_order_items

💡 힌트 보기

JOIN으로 주문과 주문상품을 연결
WHERE로 날짜와 상태 필터링
SUM, AVG 집계함수 사용

✅ 정답 코드


SELECT
    COUNT(DISTINCT o.order_id) AS total_orders,
    SUM(oi.sale_price) AS total_revenue,
    AVG(oi.sale_price) AS avg_item_price,
    SUM(oi.sale_price) / COUNT(DISTINCT o.order_id) AS avg_order_value
FROM src_orders o
JOIN src_order_items oi ON o.order_id = oi.order_id
WHERE o.created_at >= '2024-01-01'
  AND o.created_at < '2024-02-01'
  AND o.status = 'Complete';

📖 상세 해설

핵심 포인트:

COUNT(DISTINCT o.order_id): 중복 제거하여 실제 주문 수 계산
날짜 필터링: >= AND < 패턴이 BETWEEN보다 명확
평균 주문금액: 아이템 평균이 아닌 주문당 평균 계산

자주 하는 실수:

COUNT(*) 사용 시 주문상품 수가 됨 (주문 수 X)
BETWEEN 사용 시 경계값 포함 여부 혼동

면접관 포인트:

“왜 DISTINCT를 사용했나요?” → 1:N 관계에서 중복 방지 설명

문제 2. GROUP BY + HAVING

초급

[문제] 10건 이상 주문한 고객 중, 총 구매금액 상위 5명을 구하세요.

💡 힌트 보기

GROUP BY로 고객별 집계
HAVING으로 10건 이상 필터링
ORDER BY + LIMIT으로 상위 5명

✅ 정답 코드


SELECT
    o.user_id,
    COUNT(DISTINCT o.order_id) AS order_count,
    SUM(oi.sale_price) AS total_spent
FROM src_orders o
JOIN src_order_items oi ON o.order_id = oi.order_id
WHERE o.status = 'Complete'
GROUP BY o.user_id
HAVING COUNT(DISTINCT o.order_id) >= 10
ORDER BY total_spent DESC
LIMIT 5;

📖 상세 해설

WHERE vs HAVING:

WHERE: 그룹화 전 행 단위 필터링
HAVING: 그룹화 후 그룹 단위 필터링


-- WHERE: 개별 행 필터 (그룹화 전)
WHERE status = 'Complete'
 
-- HAVING: 집계 결과 필터 (그룹화 후)
HAVING COUNT(*) >= 10

실행 순서:


FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY → LIMIT

면접관 포인트:

“HAVING 대신 서브쿼리로 풀 수도 있나요?” → 성능 차이 논의

문제 3. LEFT JOIN 이해

초급

[문제] 한 번도 주문하지 않은 고객 목록을 구하세요.

💡 힌트 보기

LEFT JOIN 사용
매칭되지 않으면 NULL이 되는 성질 활용

✅ 정답 코드


-- 방법 1: LEFT JOIN + IS NULL
SELECT u.user_id, u.email, u.created_at
FROM src_users u
LEFT JOIN src_orders o ON u.user_id = o.user_id
WHERE o.order_id IS NULL;
 
-- 방법 2: NOT EXISTS (더 효율적인 경우 있음)
SELECT user_id, email, created_at
FROM src_users u
WHERE NOT EXISTS (
    SELECT 1
    FROM src_orders o
    WHERE o.user_id = u.user_id
);
 
-- 방법 3: NOT IN (NULL 주의)
SELECT user_id, email, created_at
FROM src_users
WHERE user_id NOT IN (
    SELECT DISTINCT user_id
    FROM src_orders
    WHERE user_id IS NOT NULL
);

📖 상세 해설

LEFT JOIN의 동작:


Users        Orders           Result (LEFT JOIN)
------       ------           -----------------
user_id=1    user_id=1   →   user_id=1, order_id=100
user_id=2    (없음)      →   user_id=2, order_id=NULL  ← 이것을 필터링
user_id=3    user_id=3   →   user_id=3, order_id=101

세 가지 방법 비교:

방법	장점	단점
LEFT JOIN + NULL	직관적	대용량에서 느릴 수 있음
NOT EXISTS	효율적	문법이 복잡
NOT IN	간결	NULL 처리 주의 필요

면접관 포인트:

“NOT IN에서 NULL이 있으면 어떻게 되나요?” → 전체 결과가 빈 집합

🔒 프리미엄 문제 (27문제)

전체 30문제 구성

난이도	문제 수	주요 토픽
🟢 초급	10문제	JOIN, GROUP BY, 날짜함수, CASE WHEN
🟡 중급	10문제	윈도우 함수, LAG/LEAD, 누적합, CTE
🔴 고급	10문제	코호트 분석, 퍼널, 세션화, 피벗

프리미엄에서 배우는 내용

✅ 윈도우 함수 마스터: ROW_NUMBER, RANK, LAG, LEAD, SUM OVER
✅ 코호트 리텐션 분석: 실제 기업에서 사용하는 SQL
✅ 퍼널 분석: 전환율 계산 쿼리
✅ 세션화 (Sessionization): 30분 간격 세션 ID 부여
✅ Anti-Join 패턴: 이탈 고객 찾기
✅ 면접관이 기대하는 답변 포인트

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