프로그래머스 SQL 고득점 Kit을 풀고 답을 정리하였습니다.

SELECT

모든 레코드 조회하기

동물 보호소에 들어온 모든 동물의 정보를 ANIMAL_ID순으로 조회하는 SQL문을 작성해주세요.

SELECT * FROM ANIMAL_INS ORDER BY ANIMAL_ID ASC

역순 정렬하기

동물 보호소에 들어온 모든 동물의 이름과 보호 시작일을 조회하는 SQL문을 작성해주세요. 이때 결과는 ANIMAL_ID 역순으로 보여주세요.

SELECT NAME, DATETIME FROM ANIMAL_INS ORDER BY ANIMAL_ID DESC

아픈 동물 찾기

동물 보호소에 들어온 동물 중 아픈 동물1의 아이디와 이름을 조회하는 SQL 문을 작성해주세요. 이때 결과는 아이디 순으로 조회해주세요.

SELECT ANIMAL_ID, NAME FROM ANIMAL_INS WHERE INTAKE_CONDITION = 'Sick' ORDER BY ANIMAL_ID ASC

어린 동물 찾기

동물 보호소에 들어온 동물 중 젊은 동물1의 아이디와 이름을 조회하는 SQL 문을 작성해주세요. 이때 결과는 아이디 순으로 조회해주세요.

SELECT ANIMAL_ID, NAME FROM ANIMAL_INS WHERE INTAKE_CONDITION != 'Aged' ORDER BY ANIMAL_ID ASC

동물의 아이디와 이름

동물 보호소에 들어온 모든 동물의 아이디와 이름을 ANIMAL_ID순으로 조회하는 SQL문을 작성해주세요.

SELECT ANIMAL_ID, NAME FROM ANIMAL_INS

여러 기준으로 정렬하기

동물 보호소에 들어온 모든 동물의 아이디와 이름, 보호 시작일을 이름 순으로 조회하는 SQL문을 작성해주세요. 단, 이름이 같은 동물 중에서는 보호를 나중에 시작한 동물을 먼저 보여줘야 합니다.

SELECT ANIMAL_ID, NAME, DATETIME FROM ANIMAL_INS ORDER BY NAME, DATETIME DESC

상위 n개 레코드

동물 보호소에 가장 먼저 들어온 동물의 이름을 조회하는 SQL 문을 작성해주세요.

SELECT NAME FROM ANIMAL_INS WHERE DATETIME = (SELECT MIN(DATETIME) FROM ANIMAL_INS)

SUM, MAX, MIN

최댓값 구하기

가장 최근에 들어온 동물은 언제 들어왔는지 조회하는 SQL 문을 작성해주세요.

SELECT MAX(DATETIME) FROM ANIMAL_INS

최솟값 구하기

동물 보호소에 가장 먼저 들어온 동물은 언제 들어왔는지 조회하는 SQL 문을 작성해주세요.

SELECT MIN(DATETIME) FROM ANIMAL_INS

동물 수 구하기

동물 보호소에 동물이 몇 마리 들어왔는지 조회하는 SQL 문을 작성해주세요.

SELECT COUNT(ANIMAL_ID) FROM ANIMAL_INS

중복 제거하기

동물 보호소에 들어온 동물의 이름은 몇 개인지 조회하는 SQL 문을 작성해주세요. 이때 이름이 NULL인 경우는 집계하지 않으며 중복되는 이름은 하나로 칩니다.

SELECT COUNT(DISTINCT NAME) FROM ANIMAL_INS WHERE NAME IS NOT NULL

GROUP BY

고양이와 개는 몇 마리 있을까

동물 보호소에 들어온 동물 중 고양이와 개가 각각 몇 마리인지 조회하는 SQL문을 작성해주세요. 이때 고양이를 개보다 먼저 조회해주세요.

SELECT ANIMAL_TYPE, COUNT(ANIMAL_ID) FROM ANIMAL_INS GROUP BY ANIMAL_TYPE ORDER BY ANIMAL_TYPE

동명 동물 수 찾기

동물 보호소에 들어온 동물 이름 중 두 번 이상 쓰인 이름과 해당 이름이 쓰인 횟수를 조회하는 SQL문을 작성해주세요. 이때 결과는 이름이 없는 동물은 집계에서 제외하며, 결과는 이름 순으로 조회해주세요.

SELECT NAME, COUNT(ANIMAL_ID) FROM ANIMAL_INS GROUP BY NAME HAVING COUNT(NAME) >= 2 ORDER BY NAME

입양 시각 구하기(1)

09:00부터 19:59까지, 각 시간대별로 입양이 몇 건이나 발생했는지 조회하는 SQL문을 작성해주세요. 이때 결과는 시간대 순으로 정렬해야 합니다.

SELECT HOUR(DATETIME) as HOUR, COUNT(HOUR(DATETIME)) as COUNT
FROM ANIMAL_OUTS 
GROUP BY HOUR(DATETIME)
HAVING 9 <= HOUR and HOUR <= 19 
ORDER BY HOUR

입양 시각 구하기(2)

0시부터 23시까지, 각 시간대별로 입양이 몇 건이나 발생했는지 조회하는 SQL문을 작성해주세요. 이때 결과는 시간대 순으로 정렬해야 합니다.

set @hour := -1;
SELECT 
    (@hour := @hour + 1) as HOUR,
    (SELECT COUNT(*) FROM ANIMAL_OUTS WHERE HOUR(DATETIME) = @hour) as COUNT
FROM ANIMAL_OUTS
HAVING @hour <= 23
ORDER BY HOUR

IS NULL

이름이 없는 동물의 아이디

동물 보호소에 들어온 동물 중, 이름이 없는 채로 들어온 동물의 ID를 조회하는 SQL 문을 작성해주세요. 단, ID는 오름차순 정렬되어야 합니다.

SELECT ANIMAL_ID FROM ANIMAL_INS WHERE NAME is NULL

이름이 있는 동물의 아이디

동물 보호소에 들어온 동물 중, 이름이 있는 동물의 ID를 조회하는 SQL 문을 작성해주세요. 단, ID는 오름차순 정렬되어야 합니다.

SELECT ANIMAL_ID FROM ANIMAL_INS WHERE NAME is not NULL

NULL 처리하기

동물의 생물 종, 이름, 성별 및 중성화 여부를 아이디 순으로 조회하는 SQL문을 작성해주세요. 이때 프로그래밍을 모르는 사람들은 NULL이라는 기호를 모르기 때문에, 이름이 없는 동물의 이름은 No name으로 표시해 주세요.

SELECT ANIMAL_TYPE, IFNULL(NAME, 'No name'), SEX_UPON_INTAKE FROM ANIMAL_INS ORDER BY ANIMAL_ID

JOIN

없어진 기록 찾기

입양을 간 기록은 있는데, 보호소에 들어온 기록이 없는 동물의 ID와 이름을 ID 순으로 조회하는 SQL문을 작성해주세요.

SELECT ANIMAL_ID, NAME
FROM ANIMAL_OUTS
WHERE ANIMAL_ID NOT IN (SELECT ANIMAL_ID FROM ANIMAL_INS)
ORDER BY ANIMAL_ID

있었는데요 없었습니다

보호 시작일보다 입양일이 더 빠른 동물의 아이디와 이름을 조회하는 SQL문을 작성해주세요. 이때 결과는 보호 시작일이 빠른 순으로 조회해야합니다.

SELECT i.ANIMAL_ID, i.NAME
FROM ANIMAL_INS as i
JOIN ANIMAL_OUTS as o
WHERE i.ANIMAL_ID = o.ANIMAL_ID AND i.DATETIME > o.DATETIME
ORDER BY i.DATETIME

오랜 기간 보호한 동물(1)

아직 입양을 못 간 동물 중, 가장 오래 보호소에 있었던 동물 3마리의 이름과 보호 시작일을 조회하는 SQL문을 작성해주세요. 이때 결과는 보호 시작일 순으로 조회해야 합니다.

SELECT NAME, DATETIME
FROM ANIMAL_INS
WHERE ANIMAL_ID NOT IN (SELECT ANIMAL_ID FROM ANIMAL_OUTS)
ORDER BY DATETIME
LIMIT 3

보호소에서 중성화한 동물

보호소에 들어올 당시에는 중성화1되지 않았지만, 보호소를 나갈 당시에는 중성화된 동물의 아이디와 생물 종, 이름을 조회하는 아이디 순으로 조회하는 SQL 문을 작성해주세요.

SELECT i.ANIMAL_ID, i.ANIMAL_TYPE, i.NAME
FROM ANIMAL_INS as i
JOIN (SELECT ANIMAL_ID FROM ANIMAL_OUTS WHERE (SEX_UPON_OUTCOME LIKE '%Spayed%' OR
    SEX_UPON_OUTCOME LIKE '%Neutered%')) as o
WHERE 
    i.ANIMAL_ID = o.ANIMAL_ID 
    AND
    (i.SEX_UPON_INTAKE LIKE '%Intact%')
ORDER BY i.ANIMAL_ID

String, Date

루시와 엘라 찾기

동물 보호소에 들어온 동물 중 이름이 Lucy, Ella, Pickle, Rogan, Sabrina, Mitty인 동물의 아이디와 이름, 성별 및 중성화 여부를 조회하는 SQL 문을 작성해주세요.

SELECT ANIMAL_ID, NAME, SEX_UPON_INTAKE 
FROM ANIMAL_INS 
WHERE 
    NAME = 'Lucy'
    or NAME = 'Ella'
    or NAME = 'Pickle'
    or NAME = 'Rogan'
    or NAME = 'Sabrina'
    or NAME = 'Mitty'
ORDER BY ANIMAL_ID

이름에 el이 들어가는 동물 찾기

보호소에 돌아가신 할머니가 기르던 개를 찾는 사람이 찾아왔습니다. 이 사람이 말하길 할머니가 기르던 개는 이름에 'el'이 들어간다고 합니다. 동물 보호소에 들어온 동물 이름 중, 이름에 EL이 들어가는 개의 아이디와 이름을 조회하는 SQL문을 작성해주세요. 이때 결과는 이름 순으로 조회해주세요. 단, 이름의 대소문자는 구분하지 않습니다.

SELECT ANIMAL_ID, NAME 
FROM ANIMAL_INS
WHERE ANIMAL_TYPE = 'Dog' AND NAME LIKE '%EL%' 
ORDER BY NAME

중성화 여부 파악하기

중성화된 동물은 SEX_UPON_INTAKE 컬럼에 'Neutered' 또는 'Spayed'라는 단어가 들어있습니다. 동물의 아이디와 이름, 중성화 여부를 아이디 순으로 조회하는 SQL문을 작성해주세요. 이때 중성화가 되어있다면 'O', 아니라면 'X'라고 표시해주세요.

SELECT ANIMAL_ID, NAME, if (SEX_UPON_INTAKE LIKE '%Neutered%' or SEX_UPON_INTAKE LIKE '%Spayed%', 'O', 'X')
FROM ANIMAL_INS
ORDER BY ANIMAL_ID

오랜 기간 보호한 동물(2)

입양을 간 동물 중, 보호 기간이 가장 길었던 동물 두 마리의 아이디와 이름을 조회하는 SQL문을 작성해주세요. 이때 결과는 보호 기간이 긴 순으로 조회해야 합니다.

SELECT i.ANIMAL_ID, i.NAME 
FROM ANIMAL_INS as i
JOIN ANIMAL_OUTS as o
WHERE i.ANIMAL_ID = o.ANIMAL_ID
ORDER BY o.DATETIME - i.DATETIME DESC
LIMIT 2

DATETIME에서 DATE로 형 변환

ANIMAL_INS 테이블에 등록된 모든 레코드에 대해, 각 동물의 아이디와 이름, 들어온 날짜1를 조회하는 SQL문을 작성해주세요. 이때 결과는 아이디 순으로 조회해야 합니다.

SELECT 
    ANIMAL_ID,
    NAME,
    date_format(DATETIME, '%Y-%m-%d')
FROM ANIMAL_INS
ORDER BY ANIMAL_ID

파이콘 한국 2020 컨퍼런스에서의 Django ORM (QuerySet)구조와 원리 그리고 최적화전략 라는 세션을 듣게 되었다. 해당되는 내용들이 Django에서 ORM을 통해 개발을 할 때에 최적화하는 것에서 실제적으로 도입할 수 있는 중요한 원리와 팁들이 포함되어 큰 도움이 될 것 같아 세션 내용에 대해 정리하고 공유한다.

Lazy Loading

• ORM에서는 필요한 시점에만 SQL을 호출한다. (lazy loading 지연로딩)
• 정말로 사용하지않으면 Query set은 SQL을 호출하지 않는다.
• user.objects.all()을 모든 유저를 정의하더라도, users[0]만 한다면 1명만 얻기 위해 LIMIT 1 옵션이 걸린 상태로 SQL을 호출한다.
• 한번만 호출해서 가져와도 되지만, ORM은 이후 로직을 모르기 떄문에 필요한 시점에 필요한 것만 가져오기 때문에 비효율적
• List(user) = list(users) -> 호출하는 순서만 바뀌는 것으로 쿼리셋 캐싱을 통해 개선가능. 따라서 쿼리셋 캐싱을 재사용하는 법으로 해결해야 함.

Eager Loading 

• Eager Loading 즉시로딩 : N + 1 Problem
• 즉시로딩을 하기위해, 즉, (N +1) 해결을 위해 django에서는 select_realated()와 prefetched_related() 메서드를 사용한다.
• for문을 돌 때마다 조회할 때마다 sql이 계속 호출되는 문제를 N + 1 문제라고 함
• (유저를 호출하는 sql 한번) + (유저 개수 N) = (N + 1 개의 쿼리)
• QuerySet은 1개의 쿼리와 0~N개의 추리쿼리 셋으로 구성되어 있다.
• prefetched_related : 추가쿼리 셋
• 호출할 때 result cache(SQL의 결과를 저장해놓고 재사용) 에 원하는 데이터가 없으면 쿼리셋 호출

• select_realated() : 조인을 통해 즉시로딩
• prefetched_related() : 추가 쿼리를 사용하여 즉시로딩(정보를 전부 끌어오겠다)
• 역참조는 select_related 옵션을 줄수 없음.django에서 제약이 있는 부분.
• prefetched_related 에 선언한 속성 개수만큼 queryset이 추가로 호출됨
• 테스트할 assertNumQueries()로 테스트케이스를 작성하지만 매번 체크를 해줘야되는 문제 (꼼꼼하게 보겠지만), N+1문제로 인한 크리티컬한 성능 이슈만 커버하기 위해, captureQueriesContext를 활용하는 것이 도움됨

- QuerySet 사용에서 실수하기 쉬운 점들 

• prefetched_related()는 추가 쿼리셋에서 제어
• filter()는 새로운 쿼리셋이 아니라 한 개 쿼리셋 안에서 제어
• 혼용하는 문제를 해결을 위해 prefeted_related 옵션을 제거하거나 / prefetch()에 조건을 넣도록 한다.
• annotate – select_related – filter – prefetch_related 순서가 실제 SQL 순서와 가장 유사하므로 이 순서로 QuerySet을 작성하는 것이 추천된다.
• Queryset 캐시를 재활용하지 못할 때가 있다. .all로 질의하면 캐시를 재활용하지만, 특정 상품을 찾으려고 하면 캐시를 재사용하지 않고 sql로 질의. 쿼리셋을 재호출하지않으려면 .all로 불러온 것에서 if 절을 활용하여 리스트 컴프리헨션으로 빼오는 것을 추천한다.
• raw 쿼리셋은 쿼리셋의 또 다른 유형이기 때문에 prefetch_related(), Prefetch() 사용이 가능하다. NativeSQL이 아닌 이유는 위의 옵션을 사용할 수 있다는 점에서 볼 수 있음.
• 서브 쿼리의 발생 조건이 두 가지 있다.
• 쿼리셋 안에 쿼리셋이 존재할 때 -> 리스트로 감싸서 해결 가능
• 역방향 참조모델에서(정방향은 해당X) exclude() 조건절에 조인이 되지않고 서브쿼리(슬로우쿼리)로 발생. JOIN으로 풀리는 것이 안되기 때문에, prefetched_related 옵션을 통해 해결.
• values(), values_list() 사용시에 EagerLoading 옵션 무시(select_related, prefetched_related 옵션 무시) (DB raw 단위로 한줄 한줄로 데이터 반환 object와 relational간에 apping이 일어나지 않기 때문)
• 복잡한 ORM이 있다면 NativeSQL로 작성하는 것을 망설이지 말자

풍선 터뜨리기 - 프로그래머스

풍선 터뜨리기 - 프로그래머스

• 풍선이 끝까지 남기 위해서는 이 풍선보다 작은 풍선이 없거나, 풍선의 왼쪽 오른쪽에 해당 풍선보다 큰 풍선이 존재해야함.
• 반대로 생각했을 때 양끝에서 시작했을 때 자기보다 작은 숫자의 풍선이 있다면 해당 풍선은 남을 수 있는 풍선
• 위와 같이 생각했을 때 양쪽 끝값은 무조건 남길 수 있다.
• 즉, left와 right는 자기보다 작은 숫자가 나타날 때 갱신됨
• 남는 풍선 = left에 갱신된 횟수 + right에 갱신된 횟수 + 양끝값 개수(2) - 1(중복일 경우)

def solution(a):
    ret = 2
    if 0 <= len(a) <= 2:
        return len(a)
    left = a[0]
    right = a[-1]

    for i in range(1, len(a) - 1):
        if left > a[i]:
            left = a[i]
            ret += 1
        if right > a[-1 - i]:
            right = a[-1 - i]
            ret += 1
    if left == right:
        return ret - 1
    else:
        return ret

색종이 붙이기 - BOJ

색종이 붙이기 - BOJ

def dfs(x, y, cnt):
    global ret
    if y >= 10:
        ret = min(ret, cnt)
        return
    if x >= 10:
        dfs(0, y + 1, cnt)
        return
    if a[x][y]:
        for p in range(5):
            if paper[p] == 5: # 5개 다 붙였으면 pass
                continue
            if x + p >= 10 or y + p >= 10: # 범위 넘어가면 pass
                continue
            flag = 0
            for i in range(x, x + p + 1):
                for j in range(y, y + p + 1):
                    if not a[i][j]: # 범위가 0이라면
                        flag = 1
                        break
                if flag: break
            if not flag: # 범위에 0이 없다면 (전부 1)
                for i in range(x, x + p + 1):
                    for j in range(y, y + p + 1):
                        a[i][j] = 0

                paper[p] += 1
                dfs(x + p + 1, y, cnt + 1) # 앞뒤로 전부 백트래킹 기법 (최소인 것만 갱신하고 원래 값으로 회복)
                paper[p] -= 1

                for i in range(x, x + p + 1):
                    for j in range(y, y + p + 1):
                        a[i][j] = 1
    else: # 1이 아니면 다음 x
        dfs(x + 1, y, cnt)

a = [list(map(int, input().split())) for _ in range(10)]
paper = [0, 0, 0, 0, 0]
ret = float('inf')
dfs(0, 0, 0)
if ret == float('inf'):
    print(-1)
else:
    print(ret)

삼각 달팽이 - 프로그래머스

삼각 달팽이 - 프로그래머스

def solution(n):

    li = [[0] * n for _ in range(n)]

    ret = []

    x, y = -1, 0

    num = 1

    for i in range(n):

        for j in range(i, n):

            if i % 3 == 0:

                x += 1

            elif i % 3 == 1:

                y += 1

            elif i % 3 == 2:

                x -= 1

                y -= 1

            li[x][y] = num

            num += 1

    for i in li:

        for j in i:

            if j != 0:

                ret.append(j)

    return ret

프렌즈4블록 - 프로그래머스

프렌즈4블록 - 프로그래머스

def dfs(m, n, a):
    global cnt, flag
    li = []
    d = dict()
    for i in range(m - 1):
        for j in range(n - 1):
            if a[i][j] == '0': # 비어 있는 칸이면 pass
                continue
            if a[i][j] == a[i + 1][j] == a[i][j + 1] == a[i + 1][j + 1]: # 2 x 2 블록의 모양이 모두 같다면
                li += [(i, j), (i + 1, j), (i, j + 1), (i + 1, j + 1)]
    if not li: # 같은 블록이 하나도 존재하지 않는다면 재귀함수 탈출
        flag = True
        return
    s = set(li)
    cnt += len(s)
    for ele in s:
        d[ele[1]] = d.get(ele[1], []) + [ele[0]] # 열 별로 사라지는 블록의 index를 넣어둠

    tmp_a = [[0] * m for _ in range(n)]
    for i in range(m):
        for j in range(n):
            tmp_a[j][i] = a[i][j]  # 행-열을 열-행 배열로 전환 

    tmp = [i for i in range(m)]
    # 같은 블록 지우고 떨어뜨리기
    for k in d: 
        ret = ""
        ts = "".join(tmp_a[k])
        remain = set(tmp) - set(d[k])
        for r in remain:
            ret += ts[r]
        tcnt = len(tmp) - len(ret)
        ret = '0' * tcnt + ret
        tmp_a[k] = list(ret)

    for i in range(m):
        for j in range(n):
            a[i][j] = tmp_a[j][i]
    if not flag:
        dfs(m, n, a)

cnt = 0
flag = False
def solution(m, n, board):
    a = [list(i) for i in board]
    dfs(m, n, a)
    return cnt