SQL 오류 찾기 -- 초급

1. 다음 쿼리의 오류를 찾고 수정하세요.

다음 쿼리의 오류를 찾고 수정하세요.

힌트 1: SELECT 절에서 칼럼을 나열할 때 필요한 구분 기호를 확인하세요.

SELECT name, price, brand
FROM products
LIMIT 5;

2. 다음 쿼리의 오류를 찾고 수정하세요.

다음 쿼리의 오류를 찾고 수정하세요.

힌트 1: SQL 표준에서 문자열 리터럴에 사용하는 따옴표 종류를 확인하세요. SQLite에서는 동작할 수 있지만 표준 SQL 관점에서 문제가 있습니다.

SELECT name, price
FROM products
WHERE brand = 'ASUS';

3. 다음 쿼리의 오류를 찾고 수정하세요.

다음 쿼리의 오류를 찾고 수정하세요.

힌트 1: SQL 키워드의 철자를 확인하세요.

SELECT name, email
FROM customers
WHERE grade = 'VIP';

4. 다음 쿼리의 오류를 찾고 수정하세요.

다음 쿼리의 오류를 찾고 수정하세요.

힌트 1: 이 쿼리는 사실 문법적으로 올바릅니다. ORDER BY price의 기본 정렬 방향을 생각해보세요. 의도가 "비싼 순"이라면?

SELECT name, price
FROM products
WHERE price BETWEEN 100000 AND 500000
ORDER BY price DESC
LIMIT 10;

5. 다음 쿼리의 오류를 찾고 수정하세요.

다음 쿼리의 오류를 찾고 수정하세요.

힌트 1: 정렬에 사용하는 키워드를 정확히 확인하세요.

SELECT name, email, grade
FROM customers
WHERE grade = 'VIP'
ORDER BY name;

6. 다음 쿼리의 오류를 찾고 수정하세요.

다음 쿼리의 오류를 찾고 수정하세요.

힌트 1: LIKE 패턴의 따옴표 위치를 확인하세요. %가 문자열 안에 있어야 합니다.

SELECT name, price
FROM products
WHERE name LIKE '%게이밍%';

7. 다음 쿼리의 오류를 찾고 수정하세요.

다음 쿼리의 오류를 찾고 수정하세요.

힌트 1: SQL 절의 순서를 확인하세요. WHERE는 어디에 위치해야 하나요?

SELECT name, price, stock_qty
FROM products
WHERE price > 100000
  AND stock_qty > 0
  AND is_active = 1
ORDER BY price DESC
LIMIT 10;

8. 다음 쿼리의 오류를 찾고 수정하세요.

다음 쿼리의 오류를 찾고 수정하세요.

힌트 1: SELECT 절에서 칼럼 별칭을 지정할 때도 칼럼 사이에 필요한 것이 있습니다.

SELECT name AS 상품명, price AS 가격
FROM products
LIMIT 5;

9. 다음 쿼리의 오류를 찾고 수정하세요.

다음 쿼리의 오류를 찾고 수정하세요.

힌트 1: IN 목록 안의 값 구분 기호를 확인하세요.

SELECT name, price
FROM products
WHERE brand IN ('ASUS', 'MSI', 'Dell');

10. 다음 쿼리의 오류를 찾고 수정하세요.

다음 쿼리의 오류를 찾고 수정하세요.

힌트 1: SELECT 목록의 칼럼 사이를 확인하세요.

SELECT COUNT(*) AS total,
       AVG(price) AS avg_price,
       SUM(price) AS total_price
FROM products;

11. 다음 쿼리는 생년월일이 없는 고객을 찾으려 합니다. 결과가 0행입니다. 왜일까요?

다음 쿼리는 생년월일이 없는 고객을 찾으려 합니다. 결과가 0행입니다. 왜일까요?

힌트 1: SQL에서 NULL은 "알 수 없는 값"입니다. = 연산자로 비교하면 항상 어떤 결과가 나올까요?

SELECT name, email
FROM customers
WHERE birth_date IS NULL;

12. 다음 쿼리는 브랜드별 상품 수를 구하려 합니다. 에러가 납니다.

다음 쿼리는 브랜드별 상품 수를 구하려 합니다. 에러가 납니다.

힌트 1: 집계 함수와 비집계 칼럼을 함께 SELECT할 때 필요한 절이 있습니다.

SELECT brand, COUNT(*) AS product_count
FROM products
GROUP BY brand;

13. 다음 쿼리는 상품 수가 10개 이상인 브랜드만 조회하려 합니다. 에러가 납니다.

다음 쿼리는 상품 수가 10개 이상인 브랜드만 조회하려 합니다. 에러가 납니다.

힌트 1: WHERE절에서 집계 함수를 사용할 수 있을까요?

SELECT brand, COUNT(*) AS product_count
FROM products
GROUP BY brand
HAVING COUNT(*) >= 10;

14. 다음 쿼리는 'ASUS'가 아닌 상품을 찾으려 합니다. 그런데 brand가 NULL인 상품이 누락됩니다.

다음 쿼리는 'ASUS'가 아닌 상품을 찾으려 합니다. 그런데 brand가 NULL인 상품이 누락됩니다.

힌트 1: NULL != 'ASUS'의 결과는 TRUE일까요? NULL과의 비교는 항상 NULL(UNKNOWN)입니다.

SELECT name, brand
FROM products
WHERE brand != 'ASUS' OR brand IS NULL;

15. 다음 쿼리는 주문 금액 상위 10건을 구하려 합니다. ORDER BY의 위치가 잘못되었습니다.

다음 쿼리는 주문 금액 상위 10건을 구하려 합니다. ORDER BY의 위치가 잘못되었습니다.

힌트 1: SQL 절의 실행 순서를 생각해보세요. LIMIT과 ORDER BY 중 어느 것이 먼저 와야 할까요?

SELECT order_number, total_amount
FROM orders
ORDER BY total_amount DESC
LIMIT 10;

16. 다음 쿼리는 등급별 평균 적립금이 높은 순으로 조회합니다. ORDER BY에 별칭을 사용했는데 동작하지 않는

다음 쿼리는 등급별 평균 적립금이 높은 순으로 조회합니다. ORDER BY에 별칭을 사용했는데 동작하지 않는 경우가 있습니다.

힌트 1: 이 쿼리는 SQLite에서는 정상 동작합니다. 하지만 일부 DB에서는 ORDER BY에서 별칭 사용에 제한이 있습니다. 어떤 대안이 있을까요?

SELECT grade,
       AVG(point_balance) AS avg_points
FROM customers
GROUP BY grade
ORDER BY AVG(point_balance) DESC;

17. 다음 쿼리는 성별이 NULL이 아닌 고객만 조회하려 합니다. 논리가 잘못되었습니다.

다음 쿼리는 성별이 NULL이 아닌 고객만 조회하려 합니다. 논리가 잘못되었습니다.

힌트 1: 문제 11과 같은 원리입니다. NULL과의 != 비교도 결과가 NULL입니다.

SELECT name, gender
FROM customers
WHERE gender IS NOT NULL;

18. 다음 쿼리는 주문 상태별 건수를 구하고, HAVING으로 필터링합니다. 하지만 의도와 다릅니다.

다음 쿼리는 주문 상태별 건수를 구하고, HAVING으로 필터링합니다. 하지만 의도와 다릅니다.

힌트 1: HAVING은 집계 결과를 필터링하는 용도입니다. 단순 칼럼 값 필터링에는 어떤 절을 써야 할까요?

SELECT status, COUNT(*) AS order_count
FROM orders
WHERE status = 'confirmed'
GROUP BY status;

19. 다음 쿼리는 가격이 100만원 이상인 상품의 브랜드별 수를 구합니다. GROUP BY에 문제가 있습니다.

다음 쿼리는 가격이 100만원 이상인 상품의 브랜드별 수를 구합니다. GROUP BY에 문제가 있습니다.

힌트 1: SELECT에 있는 비집계 칼럼은 모두 GROUP BY에 포함되어야 합니다. name은 어떤가요?

SELECT brand, COUNT(*) AS cnt
FROM products
WHERE price >= 1000000
GROUP BY brand;

20. 다음 쿼리는 연도별 주문 수를 구합니다. 결과가 이상합니다.

다음 쿼리는 연도별 주문 수를 구합니다. 결과가 이상합니다.

힌트 1: ordered_at에는 날짜와 시간이 함께 저장되어 있습니다. 연도별로 그룹화하려면?

SELECT SUBSTR(ordered_at, 1, 4) AS year, COUNT(*) AS order_count
FROM orders
GROUP BY SUBSTR(ordered_at, 1, 4)
ORDER BY year;

21. 다음 쿼리는 상품의 마진율(%)을 구합니다. 일부 상품에서 마진율이 0%로 나옵니다.

다음 쿼리는 상품의 마진율(%)을 구합니다. 일부 상품에서 마진율이 0%로 나옵니다.

힌트 1: SQLite에서 정수끼리 나누면 결과가 어떻게 되나요?

SELECT name, price, cost_price,
       ROUND((price - cost_price) * 100.0 / price, 1) AS margin_pct
FROM products
WHERE is_active = 1
LIMIT 10;

22. 다음 쿼리는 CASE 표현식에서 ELSE가 빠져 있습니다. 어떤 문제가 발생할까요?

다음 쿼리는 CASE 표현식에서 ELSE가 빠져 있습니다. 어떤 문제가 발생할까요?

힌트 1: 가격이 100만원 이상인 상품은 어떤 값이 될까요?

SELECT name, price,
       CASE
           WHEN price < 100000 THEN '저가'
           WHEN price < 500000 THEN '중저가'
           WHEN price < 1000000 THEN '중가'
           ELSE '고가'
       END AS price_tier
FROM products;

23. 다음 쿼리는 HAVING에서 별칭을 사용합니다. 에러가 발생할 수 있습니다.

다음 쿼리는 HAVING에서 별칭을 사용합니다. 에러가 발생할 수 있습니다.

힌트 1: SQLite에서는 HAVING에서 별칭을 사용할 수 있지만, MySQL, PostgreSQL 등에서는?

SELECT brand, COUNT(*) AS cnt
FROM products
GROUP BY brand
HAVING COUNT(*) >= 10;

24. 다음 쿼리는 주문에서 할인율을 계산합니다. 0으로 나누는 오류가 발생할 수 있습니다.

다음 쿼리는 주문에서 할인율을 계산합니다. 0으로 나누는 오류가 발생할 수 있습니다.

힌트 1: total_amount가 0인 주문이 있다면 어떻게 될까요?

SELECT order_number,
       total_amount,
       discount_amount,
       CASE
           WHEN total_amount = 0 THEN 0
           ELSE ROUND(discount_amount * 100.0 / total_amount, 1)
       END AS discount_rate
FROM orders
ORDER BY discount_rate DESC
LIMIT 10;

25. 다음 쿼리는 2024년 주문의 월별 통계를 구합니다. 월 정렬이 이상합니다.

다음 쿼리는 2024년 주문의 월별 통계를 구합니다. 월 정렬이 이상합니다.

힌트 1: "월별 통계"라면 1월부터 12월까지 시간 순서로 보는 것이 자연스럽습니다. 현재 정렬 기준은?

SELECT SUBSTR(ordered_at, 6, 2) AS month,
       COUNT(*) AS order_count
FROM orders
WHERE ordered_at LIKE '2024%'
GROUP BY month
ORDER BY month;

26. 다음 쿼리는 고객 등급별 평균 적립금과 총 적립금을 구합니다. ROUND가 한 곳에만 적용되어 있습니다.

다음 쿼리는 고객 등급별 평균 적립금과 총 적립금을 구합니다. ROUND가 한 곳에만 적용되어 있습니다.

힌트 1: 같은 값(AVG(point_balance))을 두 번 조회하면서 하나는 ROUND, 하나는 원본입니다. 이것 자체는 오류가 아니지만, avg_points_raw에 소수점 이하 긴 숫자가 표시됩니다.

SELECT grade,
       ROUND(AVG(point_balance)) AS avg_points,
       SUM(point_balance) AS total_points,
       COUNT(*) AS customer_count
FROM customers
GROUP BY grade;

27. 다음 쿼리는 상품명에 '블랙'이나 '화이트'가 포함된 상품을 찾습니다. 결과가 예상보다 많습니다.

다음 쿼리는 상품명에 '블랙'이나 '화이트'가 포함된 상품을 찾습니다. 결과가 예상보다 많습니다.

힌트 1: AND와 OR의 연산자 우선순위를 확인하세요. OR과 AND 중 어느 것이 먼저 평가되나요?

SELECT name, price
FROM products
WHERE (name LIKE '%블랙%' OR name LIKE '%화이트%')
  AND price > 500000;

28. 다음 쿼리는 NULL을 포함한 칼럼의 합계를 구합니다. 결과가 예상과 다릅니다.

다음 쿼리는 NULL을 포함한 칼럼의 합계를 구합니다. 결과가 예상과 다릅니다.

힌트 1: discount_amount이나 shipping_fee가 NULL인 행이 있다면, SUM은 NULL을 무시하지만 discount_amount + shipping_fee는?

SELECT COUNT(*) AS total_orders,
       SUM(COALESCE(discount_amount, 0)) + SUM(COALESCE(shipping_fee, 0)) AS extra_charges,
       AVG(COALESCE(discount_amount, 0) + COALESCE(shipping_fee, 0)) AS avg_extra
FROM orders;

29. 다음 쿼리는 가격대별 상품 수를 구합니다. CASE 조건 순서에 문제가 있습니다.

다음 쿼리는 가격대별 상품 수를 구합니다. CASE 조건 순서에 문제가 있습니다.

힌트 1: CASE는 위에서 아래로 순서대로 평가되며, 첫 번째로 TRUE인 조건에서 멈춥니다. 모든 상품의 가격은 0 이상입니다.

SELECT CASE
           WHEN price >= 1000000 THEN '고가'
           WHEN price >= 500000 THEN '중가'
           WHEN price >= 100000 THEN '중저가'
           ELSE '저가'
       END AS price_tier,
       COUNT(*) AS cnt
FROM products
GROUP BY price_tier;

30. 다음 쿼리는 고객의 가입 연도별 데이터를 분석합니다. WHERE와 HAVING이 혼동되어 있습니다.

다음 쿼리는 고객의 가입 연도별 데이터를 분석합니다. WHERE와 HAVING이 혼동되어 있습니다.

힌트 1: HAVING이 두 번 사용되었고, SQL 절의 순서도 틀렸습니다. 개별 행 필터링과 그룹 필터링을 구분하세요.

SELECT SUBSTR(created_at, 1, 4) AS join_year,
       grade,
       COUNT(*) AS customer_count,
       ROUND(AVG(point_balance)) AS avg_points
FROM customers
WHERE grade IN ('GOLD', 'VIP')
GROUP BY join_year, grade
HAVING COUNT(*) >= 50
ORDER BY join_year, grade;