SQLD 1회 기출복원 풀이

정답 ②

데이터 모델링의 3대 특징은 추상화(Abstraction)·단순화(Simplification)·명확화(Clarity)다. 최적화는 모델링 이후 물리 설계나 SQL 튜닝 단계의 개념이지 모델링의 특징이 아니다.

🔑 암기 데이터 모델링 3대 특징 = 추상화·단순화·명확화.

정답 ④

다중값 속성은 한 속성이 동시에 여러 값을 가질 수 있는 속성(전화번호처럼)이다. 한 직원의 기본급은 특정 시점에 하나의 값만 가지므로 단일값 속성이다.

오답 ① 직급코드는 관리 목적으로 인위 부여 → 설계 속성 맞음. ② 직급명은 더 분해 불가 → 단순 속성 맞음. ③ 수당금액은 기본급·수당율로 계산 → 파생 속성 맞음.

⚠️ 함정 "여러 값을 가질 수 있다"는 표현에 휘둘리지 말 것. 같은 시점에 값이 하나면 단일값이다.

정답 ①

도메인(Domain)은 속성이 가질 수 있는 값의 유형·허용 범위(데이터 타입, 크기, 제약)를 정의하는 개념이다. 예: '성별'의 도메인은 {남, 여}.

⚠️ 함정 데이터 타입·제약 조건은 도메인을 구성하는 일부일 뿐, "값의 범위" 전체를 가리키는 용어는 도메인이다.

정답 ②

ERD에서 관계를 표현하는 3요소는 관계명(Relationship Name)·관계 차수(Cardinality)·관계 선택사양(Optionality)이다. '관계 정의'는 표기법의 공식 구성 요소가 아니다.

🔑 암기 관계 3요소 = 관계명 · 관계 차수(1:1, 1:M) · 관계 선택사양(필수/선택).

정답 ③

정규화는 중복을 줄이고 무결성을 유지하기 위해 테이블을 분해하는 과정이다. 조회 성능을 위해 테이블을 통합(합치는)하는 것은 정반대 개념인 반정규화(Denormalization)다.

오답 ② 제2정규형은 부분 함수 종속 제거 → 맞음. ④ 비기본 속성(상품번호)이 다른 비기본 속성(상품명)을 결정하는 구조는 제3정규형 대상 → 맞음.

⚠️ 함정 "분해 ↔ 통합", "정규화 ↔ 반정규화"의 방향을 뒤집은 전형적 오답.

정답 ③

식별자 관계(실선)에서는 부모의 주식별자(KEY1)가 자식의 주식별자로 상속되어 A→B→C→D로 KEY1이 그대로 내려간다. 그래서 C는 KEY1만으로 A와 직접 조인할 수 있다(④ 맞음).

A와 B를 비식별자 관계로 바꾸면 KEY1이 C의 주식별자에서 빠져 상속이 끊긴다. 그러면 A와 C를 조인할 때 중간 B를 거쳐야 하므로 조인에 필요한 칼럼 수가 늘고 더 복잡해진다. ③은 이를 정반대("줄어 더 수월")로 설명해 틀렸다.

🔑 암기 식별자 관계(실선) = 부모 PK를 자식 PK로 상속 → 조인 경로 단축. 비식별자로 바꾸면 상속이 끊겨 조인이 길어진다.

정답 ④

데이터를 보면 학생ID가 같으면(10) 학생명·전공학과도 항상 같다. 즉 수강번호 → 학생ID → 학생명·전공학과의 꼬리 물기 구조다. 비기본 속성이 또 다른 비기본 속성을 거쳐 결정되는 이것이 이행 함수 종속(Transitive Functional Dependency)이고, 제3정규형(3NF) 위배이므로 학생 정보를 별도 테이블로 분리해야 한다.

🔑 암기 A→B→C 꼬리 물기 = 이행 함수 종속 = 3NF 분해 대상.

정답 ②

주식별자는 한 번 지정되면 값이 변하지 않아야 한다 — 불변성(Immutability). 값이 변하면 다른 개체로 간주되므로 주식별자로 부적합하다.

🔑 암기 주식별자 4대 특징 = 유일성·최소성·불변성·존재성. "변하면 안 됨" = 불변성.

정답 ④

도서목록의 도서번호는 ① 업무적으로 도서를 고유하게 구분하는 본질식별자, ② 속성 하나로 이뤄진 단일식별자, ③ 엔터티를 대표하는 주식별자다. 모두 정확하다.

오답 ① 대여도서목록의 대여번호·도서번호는 대여목록·도서목록을 참조하며 유입된 외부식별자이므로 본질식별자가 아니다. ② 대여번호는 엔터티 내부에서 생성된 내부식별자이므로 외부식별자가 아니다. ③ 카테고리명은 일반 속성이라 카테고리코드와 묶어 식별자로 쓰지 않는다.

⚠️ 함정 외부에서 유입된 키(FK)는 본질식별자가 될 수 없다. 교차 엔터티의 상속 키를 본질식별자로 부르는 함정이 단골이다.

정답 ①

실선(식별자 관계)은 부모의 주식별자(계약ID)가 자식의 주식별자에 포함되는 강한 종속 관계다. 부모 계약서가 없으면 자식 계약항목은 키 자체가 성립하지 않아 단독으로 생성될 수 없다. ①은 이 근본을 부정해 틀렸다.

오답 ②③④ 모두 식별자 관계·필수 참여·복합키(계약ID+항목번호) 안에서의 유일성을 바르게 설명한다.

🔑 암기 실선 = 식별자 관계 = 부모 없이는 자식 생성 불가(강한 종속).

정답 ② (옳은 것: 가, 라 — 2개)

• (가) ✅ DDL(CREATE/ALTER/DROP/TRUNCATE)은 실행 즉시 자동 COMMIT된다.
• (나) ❌ ROLLBACK TO 세이브포인트로 지정 시점까지만 부분 롤백할 수 있다. "항상 전체"가 틀렸다.
• (다) ❌ COMMIT으로 트랜잭션이 종료되면 그 안의 SAVEPOINT는 모두 사라진다.
• (라) ✅ 트랜잭션의 원자성(All or Nothing).

🔑 암기 DDL 자동 COMMIT · SAVEPOINT는 부분 롤백 지점 · COMMIT/전체 ROLLBACK 시 SAVEPOINT 소멸.

정답 ①

서브쿼리 먼저: 카테고리 A·B는 가방(18000)·신발(15000)·지갑(15000)·시계(20000), 평균은 17000이다. 메인쿼리는 가격 ≥ 17000인 가방(18000)·모자(18000)·시계(20000)를 남기고, COUNT(DISTINCT 가격)이 중복을 제거하면 {18000, 20000} → 2다. 실제 실행으로 검산했다.

🔑 암기 서브쿼리부터 해석 · COUNT(DISTINCT 칼럼)은 중복 제거 건수.

정답 ③

EXTRACT는 입력값이 반드시 날짜형(DATE/TIMESTAMP)이어야 한다. ③은 TO_CHAR(...)로 날짜를 문자열로 바꾼 뒤 EXTRACT에 넘기므로 타입 불일치 오류가 난다. 실제 실행하면 ORA-30076: invalid extract field for extract source가 발생함을 확인했다.

오답 ① TRUNC(SYSDATE,'YYYY')는 2025-01-01(날짜형) → DAY 추출 1. ② ADD_MONTHS 결과(날짜형)에 TO_CHAR → 정상. ④ ADD_MONTHS 결과에 EXTRACT(YEAR) → 정상.

⚠️ 함정 EXTRACT의 입력은 날짜형. 문자열을 넣으면 오류.

정답 ②

>= 당일 00:00:00 AND < 다음날 00:00:00 패턴이 12-06 하루(00:00:00 ~ 23:59:59)를 한 건도 빠짐없이, 다른 날은 한 건도 섞이지 않게 가져온다. 보기별 실제 실행 건수로 검산했다.

• ① 시작이 12-05라 12-05의 2건까지 포함 → 5건(결과 불일치). +0.99999(약 23:59:59)는 끝을 12-06 막차까지 맞춘 것이라 정상이지만, 시작점이 문제다.
• ② 정확히 3건 → 정답.
• ③ TRUNC(ORDER_DTM)이 날짜만 비교하는데 BETWEEN이 12-07까지 포함하므로 12-07 행도 들어와 5건(결과 불일치). 게다가 칼럼에 함수를 씌워 인덱스도 못 탄다.
• ④ 시작 -0.00001(12-05 약 23:59:59) ~ 끝 +0.5(12-06 12:00:00) → 12-06 23:59:59 행이 빠져 2건(결과 불일치).

⚠️ 함정 ①·③·④가 틀린 이유는 "윤초·시간대 오차" 같은 모호한 사유가 아니라 구간의 시작·끝이 12-05나 12-07로 새거나 막차를 놓쳐 건수가 달라지기 때문이다.

🔑 암기 특정 일자 전체 조회 = >= 당일 AND < 다음날. 칼럼에 함수 씌우면 인덱스 무력화.

정답 ②

TRUNC(-98.99, -1)은 일의 자리 아래를 버려 10단위까지 남기므로 -90이다(보기 ②는 -100이라 틀림). 실제 실행으로 -90을 확인했다.

오답 ① ROUND(-173.4,-2)는 100단위로 반올림(십의 자리 7을 올림) → -200. ③ CEIL(-12.01)은 크거나 같은 가장 작은 정수 → -12. ④ FLOOR(7.999)는 작거나 같은 가장 큰 정수 → 7.

🔑 암기 TRUNC는 버림(반올림 아님). 둘째 인자가 음수면 정수부를 절삭 — -1은 일의 자리를 버려 10단위로, -2는 십의 자리까지 버려 100단위로.

⚠️ 함정 TRUNC(-98.99, -1)을 -100으로 착각하기 쉽다. -1은 "일의 자리 아래를 버려 십의 자리까지 남김" → -90.

정답 ④

NULL은 정의되지 않은 값이라 =, !=, <, > 같은 일반 비교 연산자로 비교할 수 없다(= NULL의 결과는 항상 UNKNOWN → 한 건도 안 나옴). 반드시 IS NULL / IS NOT NULL을 써야 한다.

🔑 암기 NULL 비교는 = NULL(❌)이 아니라 IS NULL(✅).

정답 ③

CASE는 위에서부터 평가해 처음 참이 되는 분기를 반환한다. 실제 실행으로 A, D, C, B를 확인했다.

• S01: 82+18=100 ≥ 100 → A
• S02: 56<100, 47<27(거짓), 47≥90(거짓) → ELSE D
• S03: 95<100, 91<12(거짓), 91≥90(참) → C
• S04: 85<100, 60<75(참) → B

🔑 암기 CASE는 위→아래 순차 평가, 최초 참에서 종료.

정답 ④

패턴 ^01(0|1|6)-(2|3)\d{2}를 분해하면 — 시작이 01, 다음 한 자리는 0·1·6 중 하나, 하이픈, 그 뒤 첫 숫자가 2 또는 3, 이어 숫자 2자리. 실제 실행으로 매칭 행을 확인했다.

매칭: 010-234(국번 2 시작 ✓), 011-335(3 시작 ✓), 016-2333(2 시작 ✓) → 김민수·박지은·최현우 각 1건. 탈락: 010-834(8), 011-135(1), 016-133(1).

⚠️ 함정 \d{2} 뒤는 더 보지 않으므로 016-2333처럼 국번이 4자리여도 앞 2+33이 매칭되면 통과한다.

🔑 암기 ^(시작) · (a|b)(택1) · [ ]/( )(문자집합·그룹) · \d{2}(숫자 2자리).

정답 ②

INSTR(TEAM,'연구') > 1은 '연구'가 두 번째 글자 이후에 나와야 참이므로, 맨 앞에서 시작하는 연구기획팀(위치 1)이 탈락한다. 나머지 ①③④는 '연구'가 어디든 있으면 참이라 5건으로 동일하다. 실제 실행으로 ①③④=5건, ②=4건을 확인했다.

🔑 암기 INSTR(문자열, 찾을값) = 찾은 시작 위치(맨 앞이면 1, 없으면 0). > 0은 포함, > 1은 맨 앞 제외.

정답 ③

AND가 OR보다 우선순위가 높아 실제 해석은 (ID='A1' AND AMT>=300) OR (ID='A2' AND (CODE LIKE 'C%' OR AMT>250))다.

• 앞 덩어리: A1이면서 300 이상 → A1/X2/380 (1건)
• 뒤 덩어리: A2이면서 (C로 시작 or 250 초과) → A2/C1/100(C 시작 ✓), A2/Y1/260(260>250 ✓) (2건)

합쳐서 3건. 실제 실행으로 검산했다.

🔑 암기 연산자 우선순위 ( ) → NOT → AND → OR.

정답 ④

고객ID는 기본 키라 NULL도 중복도 없다. 따라서 COUNT(고객ID)(A)는 항상 전체 행 수 = 실제 고객 수와 일치한다. "중복 여부에 따라 달라진다"는 ④는 기본키 성질을 부정해 틀렸다.

오답 ① COUNT(주소)는 NULL 제외 → 주소 있는 고객 수, A−C는 주소 없는 고객 수. ② 점포코드는 FK라 서점에 존재하는 값. ③ FK는 NULL 허용 가능.

🔑 암기 COUNT(PK) = 전체 레코드 수(PK는 NULL·중복 불가). COUNT(칼럼) = NULL 제외 건수.

정답 ②

②만 0, 나머지는 -100이다. 실제 실행으로 검산했다.

• ① NVL(NULL,-100) → 첫 값이 NULL이라 -100.
• ② NVL2(NULL,-100,0) → 첫 값이 NULL이라 세 번째 인자 0.
• ③ NULLIF(-100,0) → 두 값이 다르므로 첫 값 -100.
• ④ COALESCE(NULL,-100,0,200) → NULL 아닌 첫 값 -100.

🔑 암기 NVL2(기준, NOT NULL일 때, NULL일 때) · NULLIF(a,b)는 같으면 NULL·다르면 a.

정답 ①

자신을 참조하는 SELF 조인이다. "내 상위분류ID = 상위 도서의 도서ID"이므로 조인 조건은 A.상위분류ID = B.도서ID. 또 모든 도서(상위분류 없는 최상위 포함)를 남겨야 하므로 기준 A를 보존하는 LEFT OUTER JOIN을 쓴다.

오답 ② 조인 조건이 반대. ③ INNER라 최상위(상위분류 NULL)가 누락. ④ RIGHT라 보존 기준이 뒤바뀐다.

🔑 암기 누락 방지 = 기준 집합 쪽으로 OUTER JOIN(LEFT/RIGHT) 방향 잡기.

정답 ④

WHERE가 종료일자 2025-12-01인 C001만 제외하고 나머지를 남긴다. 그룹별 COUNT(*)와 COUNT(종료일자)(NULL 제외)는 — J(2,1)·K(2,2)·L(3,1)·M(2,1). HAVING COUNT(*)>=2 AND COUNT(종료일자)>=2를 모두 만족하는 건 K뿐, 종료건수 2다. 실제 실행으로 검산했다.

⚠️ 함정 COUNT(*)는 NULL 포함 전체 행, COUNT(종료일자)는 NULL 제외. L은 3행이지만 날짜는 1개라 탈락한다.

🔑 암기 COUNT(칼럼)은 그룹 내 NULL 행을 세지 않는다.

정답 ③

집합 연산은 칼럼 개수·순서가 같고 타입이 상호 호환되면 된다(CHAR↔VARCHAR2, 정수↔실수 등 암시적 형변환). "반드시 동일한 데이터 타입"이라는 단정이 틀렸다.

오답 ④ ORDER BY는 각 SELECT마다 못 쓰고 맨 마지막에 한 번만.

🔑 암기 집합 연산: 칼럼 수·순서 동일 + 타입 호환(동일까진 아님). ORDER BY는 마지막 한 번.

정답 ①

전체에서 가장 높은 연봉은 = (SELECT MAX(연봉) FROM 급여)라는 단일행 서브쿼리로 잡아 WHERE에서 필터링해야 한다. 그 뒤 급여를 사원·부서와 조인하면 정확히 최고 연봉자가 나온다.

오답 ② GROUP BY 부서ID라 부서별 최고 연봉자가 모두 조회됨(전체 최고가 아님). ③④ SELECT에서 MAX(G.연봉) + GROUP BY를 쓰면 사원별 최고 연봉을 구할 뿐, 전체 최고로 거르는 조건이 없어 모든 사원이 조회된다.

🔑 암기 전체 집계값 비교는 WHERE의 단일행 서브쿼리 = (SELECT MAX ...)로.

정답 ④

NATURAL JOIN은 공통 칼럼을 자동으로 찾아 조인하므로 조건을 따로 줄 수 없다. ON이나 USING을 함께 쓰면 문법 오류다. ④는 NATURAL JOIN ... USING (C1)로 둘을 동시에 써 에러가 난다.

오답 ① USING의 공통 칼럼 C1엔 접두사를 안 붙였으니 정상(A.C2, B.C2는 USING 칼럼이 아니라 가능). ②③ 정상.

⚠️ 함정 USING으로 묶은 공통 칼럼엔 테이블.칼럼 접두사 금지. NATURAL JOIN엔 ON/USING 금지.

정답 ②

(+)는 행이 부족한 쪽(여기선 B)에 붙는다. B쪽에 NULL을 채우며 A를 전부 보존하므로 A LEFT OUTER JOIN B다.

오답 ① RIGHT는 보존 기준이 반대. ③ INNER는 외부조인 아님. ④ LEFT로 해놓고 WHERE B.COL1 IS NOT NULL을 줘 매칭 없는 행을 도로 잘라내 INNER가 돼 버린다.

🔑 암기 (+)는 부족한 반대편에 → 그 반대쪽 표가 보존 기준(LEFT/RIGHT).

정답 ②

①③④는 모두 (COL1 AND COL2) 동시 일치만 세므로 (A,100)·(B,101) 2건으로 같다. ②는 OR라 COL1만 같아도, COL2만 같아도 조인돼 매칭이 폭증해 12건이 된다. 실제 실행으로 ①③④=2, ②=12를 확인했다.

🔑 암기 다중 칼럼 IN·EXISTS·INNER JOIN은 AND 결합 / OR 조인은 건수가 기하급수로 늘어난다.

정답 ④

모든 지점을 남기려면 지점 기준 LEFT OUTER JOIN을 쓰고, 매출구분 필터를 ON 절 안에 둬야 매출이 없는 지점도 NVL(SUM,0)으로 0을 표시할 수 있다.

오답 ① INNER + WHERE라 오프라인 매출 없는 지점이 빠진다. ② 기준이 매출실적이라 매출 없는 지점이 아예 안 나온다. ③ LEFT라도 필터를 WHERE에 두면 매출 없는 지점(매출구분 NULL)이 잘려 INNER처럼 돼 버린다.

⚠️ 함정 OUTER JOIN에서 조인 대상 테이블의 필터는 WHERE가 아니라 ON 절에. WHERE에 두면 외부조인이 내부조인으로 퇴색한다.

🔑 암기 OUTER JOIN 보존하려면 대상 필터를 ON에.

정답 ③

트랜잭션의 4대 특성은 원자성·일관성·고립성(Isolation)·영속성(ACID)이다. 'I'는 고립성/격리성이지 '독립성(Independence)'이 아니다.

⚠️ 함정 고립성(Isolation)을 비슷한 어감의 '독립성'으로 바꾼 단어 함정.

🔑 암기 ACID = 원자성·일관성·고립성·영속성.

정답 ③

"모든 프로젝트에 참여" = "참여하지 않은 프로젝트가 하나도 없음". (전체 프로젝트) EXCEPT (그 직원의 참여 프로젝트)가 공집합일 때만 참이므로 NOT EXISTS로 감싼 ③이 정답이다.

오답 ① HAVING 비교 대상이 프로젝트 수가 아니라 참여내역 전체 건수라 틀림. ② EXCEPT 방향이 반대라 항상 공집합 → 모든 직원이 조회됨. ④ 바깥이 EXISTS라 "참여 안 한 프로젝트가 하나라도 있는 직원"을 골라 정반대 결과.

🔑 암기 관계 분할 = (전체) EXCEPT (조건) → NOT EXISTS.

정답 ②

GROUP BY 강좌ID 서브쿼리는 강좌마다 한 행씩 여러 행을 반환한다. 그 앞의 >=는 단일행 연산자라 여러 행과 비교하면 ORA-01427류 오류가 난다.

오답 ③ ANY는 최솟값 이상, ④ ALL은 최댓값 이상이라 의미가 다르다(오류 없이 돌지만 결과가 다름).

🔑 암기 다중행 서브쿼리는 IN·ANY·ALL·EXISTS 같은 다중행 연산자와 써야 한다.

정답 ③

UNION ALL은 중복 제거 없이 그대로 합친다. 필터(COL2 IN ('A','C') AND COL1 >= 20) 통과분 — TAB1: 20·40·50, TAB2: 25·35·40. 합 = 20+40+50+25+35+40 = 210. 실제 실행으로 검산했다.

🔑 암기 UNION ALL은 중복 유지 · UNION은 중복 제거.

정답 ①

집합 연산자는 자체적으로 중복도 제거한다. (TBL1 MINUS TBL2) = {2,4,5}, (TBL3 MINUS TBL2) = {2,4,7}, 둘의 INTERSECT = {2, 4}. 실제 실행으로 검산했다.

🔑 암기 MINUS는 차집합 · INTERSECT는 교집합 · 모든 집합 연산은 결과 중복 제거(DISTINCT).

정답 ②

원본은 2025년 구매 이력이 있는 회원ID를 IN 서브쿼리로 고르기만 하고, 메인쿼리의 SUM은 그 회원의 전체 기간 구매금액을 합산한다(날짜 조건이 서브쿼리 안에만 갇혀 있다). 이와 같은 동작은 EXISTS로 회원만 거른 ②다.

오답 ①③ 날짜 조건이 메인 WHERE로 나와 SUM이 2025년분만 합산 → 결과 다름. ④ 날짜 조건이 ON에 있어 조인되는 구매가 2025년분으로 제한 → 역시 2025년분만 합산.

🔑 암기 IN/EXISTS 서브쿼리의 필터는 "어떤 행을 살릴지"만 정하지, 메인의 집계 범위를 줄이지 않는다.

정답 ④

실제 실행으로 k29 / z90 / p2p를 확인했다.

• 'k.9': k + 임의 1글자 + 9 → 앞에서 첫 매칭 k29.
• 'z[0-9]{2}', 5, 1: 5번째 글자부터 검색, z+숫자2자리 → 뒤쪽 z90.
• 'p\d+p', 1, 1: p+숫자(1개 이상)+p → 첫 매칭 p2p.

🔑 암기 REGEXP_SUBSTR(문자열, 패턴, 시작위치, 발생순번) · .=임의 1글자 · [0-9]/\d=숫자 · {2}=2회 · +=1회 이상.

정답 ③

확인일시는 DATE 타입인데 ③은 확인일시 칼럼에 따옴표·TO_DATE 없는 숫자 20260501을 넣어 타입 불일치 오류가 난다(ORA-00932류).

오답 ① 예약상태(VARCHAR2(3))에 '100' 정상, 날짜는 SYSDATE 연산. ② NULL 허용 칼럼 생략 가능. ④ 'END'(3자) 정상, TO_DATE로 날짜 명시.

🔑 암기 DATE 칼럼엔 날짜 리터럴(DATE '...'/TO_DATE)을. 순수 숫자 직접 INSERT는 오류.

정답 ③

결과가 15→6→2로 자식에서 부모로 올라가는 역방향(상향) 전개다. 시작은 15, 조건은 카테고리 = PRIOR 상위카테고리(현재 행의 상위카테고리가 다음 행의 카테고리). 실제 실행으로 15·6·2 경로를 확인했다.

오답 ① 2에서 자식 방향(하향) → 2,6,12,15. ② 2의 상위가 NULL이라 2만. ④ 15의 자식이 없어 15만.

🔑 암기 역방향(상향) 전개 = START WITH 자식 ... CONNECT BY 현재.PK = PRIOR 부모키.

정답 ③

CTAS는 AS SELECT 결과에 따라 칼럼의 데이터 타입이 자동 결정되므로 새로 정의할 필요가 없다.

오답 ① PK·FK·UNIQUE는 복사 안 됨(맞음). ④ NOT NULL은 유일하게 따라옴(맞음).

🔑 암기 CTAS: 데이터 타입·NOT NULL은 따라오고, 그 외 제약(PK/FK/UNIQUE)은 복사 안 됨.

정답 ④

실행 결과에 (카테고리 단독)·(판매월 단독)·(지역 단독) 합계만 있고, 두 칼럼이 섞인 소계나 전체 총계가 없다. 각 칼럼을 독립 그룹으로 집계하는 GROUPING SETS ((카테고리),(SUBSTR(판매일자,1,6)),(지역))가 정답이다.

오답 ① CUBE는 모든 조합+총계까지 → 결과보다 많음. ② CUBE((...))는 세 칼럼을 한 묶음으로만. ③ (카테고리,지역)을 함께 묶어 단독 합계가 빠짐.

🔑 암기 독립 소계 여러 개 = GROUPING SETS · 모든 조합 = CUBE · 계층 소계 = ROLLUP.

정답 ②

COUNT(칼럼)은 NULL 제외, COUNT(DISTINCT)는 NULL·중복 제외. 실제 실행으로 검산했다.

• 고객ID: NULL(105,107) 제외 → 7
• 쿠폰코드(DISTINCT): {A10, B20, C30} → 3
• 결제금액: NULL(103,106,107,109) 제외 → 5

🔑 암기 COUNT(칼럼) NULL 제외 · COUNT(DISTINCT 칼럼) NULL+중복 제외 · COUNT(*)만 NULL 포함 전체.

정답 ③

TRUNCATE는 DDL이라 그 시점까지의 모든 DML을 자동 COMMIT한다. TRUNCATE 직전 T1 상태 (5,4)·(7,4)가 영구 확정된다. 이후의 INSERT·UPDATE는 ROLLBACK으로 취소되므로 T1은 (5,4)·(7,4)만 남는다. SUM(A)+SUM(B) = 12 + 8 = 20. 실제 실행으로 검산했다.

⚠️ 함정 ROLLBACK은 TRUNCATE 이후 작업만 되돌린다. TRUNCATE가 앞선 작업을 커밋해 버렸기 때문.

🔑 암기 DDL(TRUNCATE/CREATE/ALTER/DROP) 실행 = 자동 COMMIT(되돌릴 수 없음).

정답 ①

①은 오름차순에서의 '이전 행' = 과거(어제) 방문자수다. ②③(내림차순 LAG)과 ④(오름차순 LEAD)는 모두 다음(나중) 날짜의 방문자수라 같은 결과다. 실제 실행으로 ①만 다름을 확인했다(①: 첫 행 NULL→320·450...; ②③④: 450·500...→마지막 NULL).

🔑 암기 LAG(오름차순)=과거 · LAG(내림차순)=LEAD(오름차순)=미래. 정렬 방향이 이전/다음을 뒤집는다.

정답 ② (옳은 것: 나, 라)

• (가) ❌ GRANT/REVOKE 같은 DCL은 자동 COMMIT이라 ROLLBACK으로 취소 안 됨.
• (나) ✅ GRANT = 권한 부여 명령.
• (다) ❌ WITH GRANT OPTION으로 재부여된 권한도 회수 시 연쇄(CASCADE) 취소된다.
• (라) ✅ ROLE = 권한 묶음(논리 그룹).

🔑 암기 DCL 자동 COMMIT · REVOKE는 재부여 권한까지 CASCADE 회수 · ROLE = 권한 묶음.

정답 ④

같은 고객ID 행들이 같은 누적합(예: S1·C001이 둘 다 350)으로 묶이려면, 정렬 동일값(tie)을 한 덩어리로 처리하는 RANGE를 써야 한다. 실제 실행으로 ④가 결과(350,350,500,200,500,500,500,550)와 일치함을 확인했다.

오답 ① PARTITION 없어 지점 구분 안 됨. ② ORDER BY 없어 누적 변화 없음(지점 총합만 반복). ③ ROWS는 행 단위라 같은 고객ID라도 행마다 누적값이 달라짐.

🔑 암기 ROWS=물리적 행 단위 · RANGE=정렬 동일값을 한 묶음으로(tie 동일 누적).

정답 ④

세 윈도우(MAX·SUM·FIRST_VALUE)를 각각 계산하면 보기 ④와 정확히 일치한다. 실제 실행으로 7행을 검산했다.

• MAX(COL1) ... ORDER BY COL1 DESC ROWS 2 PRECEDING~1 FOLLOWING: COL1 내림차순에서 앞 2행·뒤 1행 범위의 최댓값.
• SUM(COL2) ... ORDER BY COL2, COL1 ROWS CURRENT ROW~2 FOLLOWING: 현재 행부터 다음 2행까지 COL2 합.
• FIRST_VALUE(COL3) ... ORDER BY COL3 DESC RANGE 20 PRECEDING~10 FOLLOWING: 내림차순이라 PRECEDING이 더 큰 값 쪽이다. 각 행의 COL3을 기준으로 값 범위 [COL3−20, COL3+10]에 드는 행 중 정렬상 가장 먼저(가장 큰 COL3) 값을 가져온다.

⚠️ 함정 RANGE는 정렬이 DESC면 PRECEDING/FOLLOWING의 값 방향이 뒤집힌다(앞=큰 값, 뒤=작은 값). 부호를 ASC 기준으로 착각하면 오답.

🔑 암기 RANGE는 값 기준 구간 · DESC 정렬에선 PRECEDING이 더 큰 값 쪽.

정답 ③

공동 1등(184점 2명)을 모두 조회해야 하는데, ③ TOP 1은 동점자와 무관하게 첫 1행만 잘라내 1명만 반환한다. 문제 요구("모두 조회")를 못 지키므로 가장 적절하지 않다.

오답 ① MAX와 같은 행 모두 → 공동 1등 다 나옴. ② RANK는 공동 1등에 똑같이 1 부여 → 다 나옴. ④ WITH TIES는 동점자 포함 → 다 나옴.

🔑 암기 공동 순위 포함 Top-N은 SQL Server WITH TIES/표준 RANK. 단순 TOP N은 행 수만 자른다.

정답 ④

할인율이 모두 NULL이라 할인율 > 0은 UNKNOWN, 할인율 IS NOT NULL은 FALSE, 1=2는 FALSE다. 어떤 행도 WHERE를 통과하지 못한다. 집계 함수 없는 일반 칼럼 조회라 결과는 NULL이 아니라 공집합(빈 결과)이다. 실제 실행으로 0행을 확인했다.

⚠️ 함정 집계 함수(MAX/SUM)였다면 빈 결과에 NULL을 반환하지만, 일반 칼럼 조회는 공집합이다.

🔑 암기 조건 만족 행 0 + 일반 조회 = 공집합 · (집계였다면 NULL).

정답 ②

온라인·N: G001(10)+G005(8) = 18. 오프라인·N: G003(−3), G004는 수량 NULL이라 −NULL=NULL → SUM이 무시. 합 = 18 + (−3) = 15. 실제 실행으로 검산했다.

⚠️ 함정 G004는 조건은 맞지만 수량이 NULL이라 집계에서 빠진다(−NULL은 NULL).

🔑 암기 SUM은 NULL을 연산에서 제외 · 조건부 집계는 SUM(CASE WHEN ... THEN ... ELSE 0 END).