퀴즈: 분석 SQL 패턴

문항 8개. 정답과 해설은 풀어 본 뒤에 보여 드립니다.

1. `row_number() over (...) as rnk` 를 붙인 질의에 `where rnk <= 3` 을 썼더니 열을 찾을 수 없다고 한다. 왜인가?

   1. 윈도 함수의 별칭은 ORDER BY 에서만 쓸 수 있고 조건절에는 원식을 다시 적어야 한다
   2. WHERE 는 윈도 함수보다 먼저 평가되므로 그 결과를 볼 수 없다 — QUALIFY 가 그 자리다
   3. row_number 는 결과를 실체화하지 않는 지연 함수라 같은 질의 안에서 참조할 수 없다
   4. PARTITION BY 가 있는 윈도는 GROUP BY 처럼 취급되어 HAVING 으로만 거를 수 있다

2. `sum(qty) over (partition by store_id order by month)` 가 '매장별 월 누적 합' 이 되는 이유는?

   1. partition by 가 매장별 합을 먼저 구하고 order by 가 그 합을 월 순으로 정렬해 표시하기 때문이다
   2. over 절이 있으면 sum 은 항상 전체 합이 되고, order by 는 출력 순서만 바꾸기 때문이다
   3. order by 가 있으면 sum 은 월별 합으로 바뀌고, partition by 가 그것을 매장별로 다시 더하기 때문이다
   4. 창이 매장마다 따로 열리고, order by 가 있으면 기본 프레임이 첫 행부터 현재 행까지가 되기 때문이다

3. `PIVOT t ON month USING sum(qty) GROUP BY country` 를 쓰면 `sum(case when month = …)` 을 여섯 번 적는 것과 무엇이 다른가?

   1. 어떤 월이 있는지 데이터에서 찾아 열을 만들므로 새 월이 생겨도 SQL 을 고칠 필요가 없다
   2. 결과가 열 저장 형식으로 나와 이후 집계가 case 식보다 빨라진다
   3. 월 값이 문자열이어도 자동으로 날짜로 바꿔 열 순서를 시간순으로 맞춘다
   4. case 식과 달리 NULL 인 월을 0 으로 채워 주므로 합계가 어긋나지 않는다

4. `sales s asof join fx_rates f on s.currency = f.currency and s.sold_at >= f.valid_from` 은 판매 행 하나에 환율을 몇 행 붙이나?

   1. 조건을 만족하는 모든 과거 환율 행을 붙이므로 판매 행이 그만큼 늘어난다
   2. 판매 시각과 valid_from 이 정확히 같은 행만 붙이고 없으면 판매 행을 버린다
   3. 통화가 같고 valid_from 이 판매 시각 이전인 것 중 가장 늦은 한 행만 붙인다
   4. 판매 시각 이후의 첫 환율 행을 붙여 다음 변경까지의 값을 미리 반영한다

5. ASOF 대신 보통 `join ... on s.currency = f.currency and s.sold_at >= f.valid_from` 을 쓰면 무엇이 잘못되나?

   1. 환율 표가 시각순으로 정렬돼 있지 않으면 조인 자체가 실패한다
   2. 환율이 없는 날의 판매 행이 빠져 합계가 실제보다 작아진다
   3. 판매 시각 이후의 환율까지 붙어 미래 값으로 계산된다
   4. 과거의 모든 환율 행이 다 붙어 행이 몇 배로 불어나고 합계가 커진다

6. `select unnest(tags) as tag from products` 에서 태그가 3개인 상품 한 행은 결과에 어떻게 나오나?

   1. 세 행으로 펼쳐지고 나머지 열은 세 행에 같은 값으로 복제된다
   2. 한 행으로 남고 tag 열에 세 값이 쉼표로 이어진 문자열이 들어간다
   3. 첫 번째 태그만 남고 나머지는 버려지므로 별도 함수로 꺼내야 한다
   4. 세 개의 열(tag_1, tag_2, tag_3)로 옆으로 펼쳐진다

7. `EXPLAIN` 과 `EXPLAIN ANALYZE` 의 차이는?

   1. EXPLAIN 은 논리 계획, EXPLAIN ANALYZE 는 물리 계획을 보여 주며 둘 다 실행하지 않는다
   2. EXPLAIN 은 계획만 만들고, EXPLAIN ANALYZE 는 실제로 실행해 연산자마다 행 수와 시간을 찍는다
   3. EXPLAIN ANALYZE 는 통계를 갱신한 뒤 계획을 다시 세우므로 두 계획이 달라질 수 있다
   4. EXPLAIN 은 CLI 전용이고 EXPLAIN ANALYZE 는 파이썬 API 에서만 쓸 수 있다

8. `SET memory_limit = '64MB'` 로 낮춘 뒤 큰 정렬을 돌렸다. 영속 DB 파일과 메모리 DB 에서 결과가 어떻게 갈리나?

   1. 둘 다 상한을 넘는 순간 오류로 멈춘다 — memory_limit 은 안전장치이지 동작을 바꾸지 않는다
   2. 둘 다 상한을 무시하고 완주하며, 설정은 통계 수집 시 참고값으로만 쓰인다
   3. 영속 DB 는 임시 파일로 흘려 느리게 완주하고, 메모리 DB 는 temp_directory 가 없으면 실패한다
   4. 메모리 DB 는 RAM 만 쓰므로 오히려 빠르게 완주하고, 영속 DB 는 디스크 잠금 때문에 실패한다