SQL 실전 패턴 — 코딩테스트 자주 나오는 유형 총정리

💡 실제 코딩테스트에서 반복 출제되는 패턴을 정리한다.

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🎯 이 글의 목적

코딩테스트에서 자주 나오는 패턴을 익히면,
새로운 문제도 "아, 이건 저 패턴이네!" 하고 풀 수 있다.

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📊 공통 예제 테이블

[users]
| user_id | name | created_at |
|---------|------|------------|
| 1 | 김철수 | 2024-01-01 |
| 2 | 이영희 | 2024-01-15 |
| 3 | 박민수 | 2024-02-01 |
| 4 | 최지은 | 2024-02-15 |

[orders]
| order_id | user_id | amount | order_date |
|----------|---------|--------|------------|
| 101 | 1 | 150000 | 2024-01-10 |
| 102 | 1 | 50000 | 2024-01-20 |
| 103 | 2 | 200000 | 2024-02-05 |
| 104 | 2 | 80000 | 2024-02-10 |
| 105 | 1 | 100000 | 2024-02-15 |
| 106 | 3 | 300000 | 2024-02-20 |

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1️⃣ 그룹별 Top N

문제 유형

"각 유저별 가장 큰 주문", "부서별 연봉 1위", "카테고리별 판매 상위 3개"

패턴

WITH ranked AS (
    SELECT 
        *,
        ROW_NUMBER() OVER(
            PARTITION BY 그룹컬럼 
            ORDER BY 정렬컬럼 DESC
        ) AS rn
    FROM 테이블
)
SELECT * FROM ranked WHERE rn <= N;

예제: 유저별 최대 주문 1건

WITH ranked AS (
    SELECT 
        *,
        ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY amount DESC) AS rn
    FROM orders
)
SELECT order_id, user_id, amount
FROM ranked 
WHERE rn = 1;

order_id	user_id	amount
101	1	150000
103	2	200000
106	3	300000

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2️⃣ 조건에 맞는 행이 없는 그룹 찾기

문제 유형

"주문 없는 유저", "판매 안 된 상품", "예약 없는 날짜"

패턴 A: LEFT JOIN + IS NULL

SELECT a.*
FROM 기준테이블 a
LEFT JOIN 조건테이블 b ON a.key = b.key
WHERE b.key IS NULL;

패턴 B: NOT EXISTS

SELECT *
FROM 기준테이블 a
WHERE NOT EXISTS (
    SELECT 1 FROM 조건테이블 b
    WHERE b.key = a.key
);

예제: 주문 없는 유저

-- 방법 1: LEFT JOIN
SELECT u.*
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id
WHERE o.order_id IS NULL;

-- 방법 2: NOT EXISTS
SELECT *
FROM users u
WHERE NOT EXISTS (
    SELECT 1 FROM orders o
    WHERE o.user_id = u.user_id
);

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3️⃣ 연속 N일 조건

문제 유형

"3일 연속 로그인한 유저", "연속 매출 상승 기간"

패턴

WITH numbered AS (
    SELECT 
        *,
        ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY date) AS rn,
        DATE_SUB(date, INTERVAL ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY date) DAY) AS grp
    FROM 테이블
)
SELECT user_id, MIN(date), MAX(date), COUNT(*) AS consecutive_days
FROM numbered
GROUP BY user_id, grp
HAVING COUNT(*) >= N;

예제: 연속 로그인 찾기

[logins]
| user_id | login_date |
|---------|------------|
| 1 | 2024-01-01 |
| 1 | 2024-01-02 |
| 1 | 2024-01-03 |
| 1 | 2024-01-05 |
| 2 | 2024-01-01 |

WITH numbered AS (
    SELECT 
        user_id,
        login_date,
        DATE_SUB(login_date, INTERVAL ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) DAY) AS grp
    FROM logins
)
SELECT 
    user_id,
    MIN(login_date) AS start_date,
    MAX(login_date) AS end_date,
    COUNT(*) AS consecutive_days
FROM numbered
GROUP BY user_id, grp
HAVING COUNT(*) >= 3;

핵심 아이디어:

• 연속된 날짜에서 ROW_NUMBER를 빼면 같은 값이 나옴!
• 이 값으로 GROUP BY 하면 연속 구간을 찾을 수 있음

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4️⃣ 이전/다음 값과 비교

문제 유형

"전일 대비 증가한 날", "이전 주문보다 금액이 큰 주문"

패턴

WITH with_prev AS (
    SELECT 
        *,
        LAG(비교컬럼) OVER(ORDER BY 정렬컬럼) AS prev_value
    FROM 테이블
)
SELECT *
FROM with_prev
WHERE 비교컬럼 > prev_value;

예제: 전일 대비 매출 증가한 날

WITH daily_sales AS (
    SELECT 
        order_date,
        SUM(amount) AS daily_amount
    FROM orders
    GROUP BY order_date
),
with_prev AS (
    SELECT 
        *,
        LAG(daily_amount) OVER(ORDER BY order_date) AS prev_amount
    FROM daily_sales
)
SELECT *
FROM with_prev
WHERE daily_amount > prev_amount;

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5️⃣ 누적합 / 누적 비율

문제 유형

"누적 매출", "상위 N%에 해당하는 데이터"

패턴: 누적합

SELECT 
    *,
    SUM(amount) OVER(ORDER BY date) AS cumulative_sum
FROM 테이블;

패턴: 누적 비율

SELECT 
    *,
    SUM(amount) OVER(ORDER BY amount DESC) * 100.0 / SUM(amount) OVER() AS cumulative_pct
FROM 테이블;

예제: 매출 상위 80%를 차지하는 상품

WITH product_sales AS (
    SELECT 
        product,
        SUM(amount) AS total_amount
    FROM orders
    GROUP BY product
),
with_cumulative AS (
    SELECT 
        *,
        SUM(total_amount) OVER(ORDER BY total_amount DESC) * 100.0 
            / SUM(total_amount) OVER() AS cumulative_pct
    FROM product_sales
)
SELECT *
FROM with_cumulative
WHERE cumulative_pct <= 80;

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6️⃣ 기간별 집계

문제 유형

"월별 매출", "주차별 가입자", "시간대별 주문"

패턴

SELECT 
    DATE_FORMAT(date_column, '포맷') AS period,
    집계함수()
FROM 테이블
GROUP BY DATE_FORMAT(date_column, '포맷');

날짜 포맷

포맷	의미	예시
%Y	연도 4자리	2024
%m	월 2자리	01, 12
%d	일 2자리	01, 31
%Y-%m	연-월	2024-01
%Y-%U	연-주차	2024-01

예제: 월별 매출

SELECT 
    DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m') AS month,
    COUNT(*) AS order_count,
    SUM(amount) AS total_amount
FROM orders
GROUP BY DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m')
ORDER BY month;

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7️⃣ 중복 데이터 처리

문제 유형

"중복 제거", "중복 데이터 중 최신 것만"

패턴 A: 중복 찾기

SELECT column, COUNT(*)
FROM 테이블
GROUP BY column
HAVING COUNT(*) > 1;

패턴 B: 중복 중 하나만 남기기

WITH ranked AS (
    SELECT 
        *,
        ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY 중복기준 ORDER BY 우선순위) AS rn
    FROM 테이블
)
SELECT * FROM ranked WHERE rn = 1;

예제: 유저별 가장 최근 주문만

WITH ranked AS (
    SELECT 
        *,
        ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY order_date DESC) AS rn
    FROM orders
)
SELECT * FROM ranked WHERE rn = 1;

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8️⃣ 조건별 집계 (CASE WHEN)

문제 유형

"성별별 집계", "상태별 카운트", "조건별 합계"

패턴

SELECT 
    SUM(CASE WHEN 조건1 THEN 1 ELSE 0 END) AS count_1,
    SUM(CASE WHEN 조건2 THEN amount ELSE 0 END) AS sum_2
FROM 테이블;

예제: 금액 구간별 주문 수

SELECT 
    SUM(CASE WHEN amount < 100000 THEN 1 ELSE 0 END) AS '10만원 미만',
    SUM(CASE WHEN amount >= 100000 AND amount < 200000 THEN 1 ELSE 0 END) AS '10~20만원',
    SUM(CASE WHEN amount >= 200000 THEN 1 ELSE 0 END) AS '20만원 이상'
FROM orders;

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9️⃣ 자기 참조 (Self Join)

문제 유형

"같은 날 주문한 다른 유저", "매니저-직원 관계"

패턴

SELECT a.*, b.*
FROM 테이블 a
JOIN 테이블 b ON a.공통컬럼 = b.공통컬럼
WHERE a.id != b.id;  -- 자기 자신 제외

예제: 같은 날 주문한 유저 쌍

SELECT 
    a.user_id AS user1,
    b.user_id AS user2,
    a.order_date
FROM orders a
JOIN orders b ON a.order_date = b.order_date
WHERE a.user_id < b.user_id;  -- 중복 제거 + 자기 자신 제외

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🔟 피벗 (Pivot)

문제 유형

"월별 데이터를 열로 변환", "세로 데이터를 가로로"

패턴

SELECT 
    그룹컬럼,
    SUM(CASE WHEN 피벗조건 = '값1' THEN amount END) AS 값1,
    SUM(CASE WHEN 피벗조건 = '값2' THEN amount END) AS 값2
FROM 테이블
GROUP BY 그룹컬럼;

예제: 유저별 월별 주문금액

SELECT 
    user_id,
    SUM(CASE WHEN DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m') = '2024-01' THEN amount ELSE 0 END) AS '2024-01',
    SUM(CASE WHEN DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m') = '2024-02' THEN amount ELSE 0 END) AS '2024-02'
FROM orders
GROUP BY user_id;

user_id	2024-01	2024-02
1	200000	100000
2	0	280000
3	0	300000

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🏆 코테 필수 체크리스트

패턴	핵심 키워드	사용 기술
그룹별 Top N	"~별 1위", "~별 상위 N개"	ROW_NUMBER + PARTITION BY
없는 것 찾기	"~없는", "~안 한"	LEFT JOIN + IS NULL
연속 N일	"연속", "N일 연속"	ROW_NUMBER + DATE 연산
이전 비교	"전일 대비", "이전보다"	LAG
누적	"누적", "Running"	SUM OVER(ORDER BY)
기간별	"월별", "주별", "일별"	DATE_FORMAT + GROUP BY
중복 처리	"중복", "최신 것만"	ROW_NUMBER
조건별 집계	"~별로 카운트"	CASE WHEN
피벗	"열로 변환", "가로로"	CASE WHEN + GROUP BY

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💡 문제 풀이 팁

1. 문제 읽고 패턴 파악

"각 부서별 최고 연봉자" 
→ 그룹별 Top 1 패턴!
→ ROW_NUMBER + PARTITION BY

2. 단계별로 쪼개기

복잡한 문제 = 여러 단순한 단계

1단계: 필요한 데이터 JOIN
2단계: 조건 필터링 (WHERE)
3단계: 그룹화 (GROUP BY)
4단계: 윈도우 함수 적용
5단계: 최종 필터링

3. CTE로 가독성 높이기

-- 한 번에 쓰면 복잡
SELECT * FROM (SELECT * FROM (SELECT ...)) ...

-- CTE로 단계별로
WITH step1 AS (...),
     step2 AS (...),
     step3 AS (...)
SELECT * FROM step3;

4. 예외 케이스 체크

• NULL 처리했나?
• 동점 처리는? (RANK vs ROW_NUMBER)
• 경계값은? (>=, >, <, <=)
• 빈 결과일 때는?

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📝 최종 정리

[자주 나오는 순서]
1. 그룹별 Top N (ROW_NUMBER)
2. 없는 것 찾기 (LEFT JOIN + NULL)
3. 기간별 집계 (DATE_FORMAT + GROUP BY)
4. 이전 값 비교 (LAG)
5. 조건별 집계 (CASE WHEN)

[핵심 기술]
- CTE (WITH절): 복잡한 쿼리를 단계별로
- ROW_NUMBER: 순위 매기기의 기본
- LAG/LEAD: 이전/다음 행 참조
- CASE WHEN: 조건별 처리

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📝 패턴을 많이 알수록 새로운 문제도 쉽게 풀 수 있다.
위 10가지 패턴만 확실히 익혀도 대부분의 SQL 코딩테스트에 대응 가능!