SQLD 시험 준비 교안

SQLD 시험 준비 교안

(SQL Developer 자격증 대비)

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목차

1. SQLD 시험 개요
2. 데이터 모델링의 이해
3. SQL 기본 및 활용
4. SQL 고급 활용 및 튜닝
5. 기출 문제 유형 분석
6. 핵심 개념 정리
7. 시험 전 체크리스트

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1. SQLD 시험 개요

1-1. SQLD란?

SQLD (SQL Developer)는 한국데이터산업진흥원에서 주관하는 SQL 개발자 자격증입니다.

• 목적: SQL을 활용한 데이터베이스 개발 역량 검증
• 대상: 데이터베이스 개발자, 데이터 분석가, 백엔드 개발자
• 난이도: 중급 수준

1-2. 시험 정보

항목	내용
시험 시간	90분
문제 수	50문제 (객관식)
합격 기준	60점 이상 (100점 만점)
시험 비용	약 50,000원
시험 횟수	연 4회 (분기별)

1-3. 출제 범위 및 배점

과목	세부 내용	배점
데이터 모델링의 이해	데이터 모델링, 정규화, ERD	10문제 (20점)
SQL 기본 및 활용	DDL, DML, DCL, 함수, JOIN	30문제 (60점)
SQL 고급 활용 및 튜닝	서브쿼리, 집합 연산자, 윈도우 함수, 옵티마이저	10문제 (20점)

1-4. 시험 전략

• ✅ SQL 기본 및 활용이 가장 중요 (60점)
• ✅ 데이터 모델링은 개념 이해 중심
• ✅ SQL 고급은 실무 경험이 도움됨
• ✅ 기출 문제 반복 학습 필수

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2. 데이터 모델링의 이해

2-1. 데이터 모델링의 개념

데이터 모델링은 현실 세계의 데이터를 데이터베이스에 저장하기 위한 구조를 설계하는 과정입니다.

데이터 모델의 3단계

1. 개념적 데이터 모델 (Conceptual Data Model)
   • 업무의 본질을 파악
   • 엔티티와 관계 정의
   • ERD 작성
2. 논리적 데이터 모델 (Logical Data Model)
   • 정규화 수행
   • 속성 정의
   • 관계 설정
3. 물리적 데이터 모델 (Physical Data Model)
   • 실제 DBMS에 맞게 구현
   • 테이블 생성
   • 인덱스 설계

2-2. 엔티티 (Entity)

엔티티는 데이터베이스에 저장할 대상입니다.

엔티티의 특징

• ✅ 업무에서 관리하고자 하는 대상
• ✅ 유일한 식별자(Identifier)를 가짐
• ✅ 두 개 이상의 인스턴스 존재
• ✅ 속성(Attribute)을 가짐

엔티티의 분류

분류	설명	예시
유형 엔티티	물리적 형태가 있는 것	학생, 상품, 직원
개념 엔티티	개념적 존재	학과, 부서
사건 엔티티	업무 수행 시 발생	주문, 수강신청

2-3. 속성 (Attribute)

속성은 엔티티가 가지는 특성입니다.

속성의 분류

분류	설명	예시
기본 속성	업무로부터 도출된 본래의 속성	학생명, 학번
설계 속성	데이터 모델링 과정에서 생성	등록일시, 수정일시
파생 속성	다른 속성으로부터 계산된 값	나이, 총점

2-4. 관계 (Relationship)

관계는 엔티티 간의 연관성을 나타냅니다.

관계의 차수 (Cardinality)

관계	설명	예시
1:1	한 엔티티가 다른 엔티티와 1:1 대응	학생 ↔ 학생증
1:N	한 엔티티가 여러 엔티티와 대응	학과 ↔ 학생
M:N	여러 엔티티가 여러 엔티티와 대응	학생 ↔ 과목

관계의 선택성 (Optionality)

• 필수 관계: 반드시 존재해야 함 (|)
• 선택 관계: 존재하지 않을 수 있음 (O)

2-5. 정규화 (Normalization)

정규화는 데이터 중복을 제거하고 데이터 무결성을 보장하기 위한 과정입니다.

정규화의 목적

• ✅ 데이터 중복 제거
• ✅ 데이터 무결성 보장
• ✅ 저장 공간 효율화
• ✅ 데이터 일관성 유지

정규화 단계

1NF (제1정규형): 원자값

• 모든 속성은 원자값(Atomic Value)이어야 함
• 반복되는 그룹 제거

예시:

❌ 비정규화
학생번호 | 학생명 | 과목
---------+--------+--------
1        | 홍길동  | 수학,영어

✅ 1NF
학생번호 | 학생명 | 과목
---------+--------+------
1        | 홍길동  | 수학
1        | 홍길동  | 영어

2NF (제2정규형): 부분 함수 종속 제거

• 1NF이면서 부분 함수 종속 제거
• 기본키의 일부에만 종속된 속성 제거

예시:

❌ 부분 함수 종속
주문번호 | 상품코드 | 상품명 | 수량 | 주문금액
---------+----------+--------+------+----------
O001     | P001     | 노트북   | 1    | 1000000

✅ 2NF
주문 테이블:
주문번호 | 상품코드 | 수량 | 주문금액

상품 테이블:
상품코드 | 상품명

3NF (제3정규형): 이행 함수 종속 제거

• 2NF이면서 이행 함수 종속 제거
• 기본키가 아닌 속성에 종속된 속성 제거

예시:

❌ 이행 함수 종속
학생번호 | 학생명 | 학과코드 | 학과명
---------+--------+----------+--------
1        | 홍길동  | D001     | 컴퓨터공학

✅ 3NF
학생 테이블:
학생번호 | 학생명 | 학과코드

학과 테이블:
학과코드 | 학과명

BCNF (Boyce-Codd 정규형)

• 모든 결정자가 후보키(Candidate Key)여야 함
• 3NF의 강화된 형태

2-6. 반정규화 (Denormalization)

반정규화는 성능 향상을 위해 정규화를 역으로 수행하는 것입니다.

반정규화의 목적

• ✅ 조회 성능 향상
• ✅ 복잡한 JOIN 감소
• ✅ 데이터 중복 허용

반정규화 기법

기법	설명
테이블 통합	1:1 관계 테이블 통합
테이블 분할	수평/수직 분할
중복 컬럼 추가	자주 조회하는 컬럼 중복
파생 컬럼 추가	계산된 값 저장
이력 테이블 분리	이력 데이터 별도 관리

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3. SQL 기본 및 활용

3-1. DDL (Data Definition Language)

DDL은 데이터베이스 구조를 정의하는 언어입니다.

CREATE TABLE

CREATE TABLE student (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(20) NOT NULL,
    age INT,
    email VARCHAR(50) UNIQUE,
    created_date DATE DEFAULT CURRENT_DATE
);

ALTER TABLE

-- 컬럼 추가
ALTER TABLE student ADD COLUMN phone VARCHAR(20);

-- 컬럼 수정
ALTER TABLE student MODIFY COLUMN name VARCHAR(30);

-- 컬럼 삭제
ALTER TABLE student DROP COLUMN phone;

-- 제약조건 추가
ALTER TABLE student ADD CONSTRAINT pk_student PRIMARY KEY (id);

DROP TABLE

DROP TABLE student;

3-2. DML (Data Manipulation Language)

DML은 데이터를 조작하는 언어입니다.

INSERT

-- 기본 INSERT
INSERT INTO student (id, name, age)
VALUES (1, '홍길동', 20);

-- 여러 행 삽입
INSERT INTO student (id, name, age)
VALUES 
    (2, '김영희', 25),
    (3, '박철수', 22);

-- 서브쿼리 사용
INSERT INTO student (id, name, age)
SELECT id, name, age FROM temp_student;

UPDATE

-- 단일 행 수정
UPDATE student
SET age = 21
WHERE id = 1;

-- 여러 컬럼 수정
UPDATE student
SET age = 21, email = 'hong@example.com'
WHERE id = 1;

-- 서브쿼리 사용
UPDATE student
SET age = (SELECT AVG(age) FROM student)
WHERE id = 1;

DELETE

-- 조건부 삭제
DELETE FROM student
WHERE id = 1;

-- 전체 삭제
DELETE FROM student;

-- 서브쿼리 사용
DELETE FROM student
WHERE id IN (SELECT id FROM temp_student);

3-3. DCL (Data Control Language)

DCL은 데이터베이스 접근 권한을 제어하는 언어입니다.

GRANT (권한 부여)

-- 사용자에게 권한 부여
GRANT SELECT, INSERT ON student TO user1;

-- 모든 권한 부여
GRANT ALL PRIVILEGES ON student TO user1;

-- 권한을 다른 사용자에게도 부여 가능하게
GRANT SELECT ON student TO user1 WITH GRANT OPTION;

REVOKE (권한 회수)

-- 권한 회수
REVOKE SELECT ON student FROM user1;

-- 모든 권한 회수
REVOKE ALL PRIVILEGES ON student FROM user1;

3-4. SELECT 기본

기본 문법

SELECT 컬럼1, 컬럼2, ...
FROM 테이블명
WHERE 조건
GROUP BY 컬럼
HAVING 그룹조건
ORDER BY 컬럼
LIMIT 개수;

실행 순서

FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY → LIMIT

3-5. JOIN

INNER JOIN

SELECT m.name, o.price
FROM member m
INNER JOIN orders o
ON m.id = o.member_id;

LEFT JOIN

SELECT m.name, o.price
FROM member m
LEFT JOIN orders o
ON m.id = o.member_id;

RIGHT JOIN

SELECT m.name, o.price
FROM member m
RIGHT JOIN orders o
ON m.id = o.member_id;

FULL OUTER JOIN (MySQL에서는 지원 안 함)

-- MySQL에서는 UNION으로 구현
SELECT m.name, o.price
FROM member m
LEFT JOIN orders o ON m.id = o.member_id
UNION
SELECT m.name, o.price
FROM member m
RIGHT JOIN orders o ON m.id = o.member_id;

3-6. 집계 함수

함수	설명	예시
COUNT(*)	행의 개수	SELECT COUNT(*) FROM student;
SUM(컬럼)	합계	SELECT SUM(price) FROM orders;
AVG(컬럼)	평균	SELECT AVG(age) FROM student;
MAX(컬럼)	최댓값	SELECT MAX(price) FROM orders;
MIN(컬럼)	최솟값	SELECT MIN(price) FROM orders;

3-7. GROUP BY와 HAVING

SELECT member_id, SUM(price) AS total_price
FROM orders
GROUP BY member_id
HAVING SUM(price) >= 100000;

WHERE vs HAVING:

• WHERE: GROUP BY 이전, 개별 행 필터링
• HAVING: GROUP BY 이후, 그룹 필터링

3-8. 함수

문자열 함수

함수	설명	예시
CONCAT(str1, str2)	문자열 연결	CONCAT('Hello', 'World') → 'HelloWorld'
SUBSTRING(str, pos, len)	부분 문자열	SUBSTRING('Hello', 1, 3) → 'Hel'
LENGTH(str)	문자열 길이	LENGTH('Hello') → 5
UPPER(str)	대문자 변환	UPPER('hello') → 'HELLO'
LOWER(str)	소문자 변환	LOWER('HELLO') → 'hello'
TRIM(str)	공백 제거	TRIM(' Hello ') → 'Hello'
REPLACE(str, old, new)	문자열 치환	REPLACE('Hello', 'l', 'L') → 'HeLLo'

숫자 함수

함수	설명	예시
ABS(n)	절댓값	ABS(-5) → 5
ROUND(n, d)	반올림	ROUND(3.14159, 2) → 3.14
CEIL(n)	올림	CEIL(3.14) → 4
FLOOR(n)	내림	FLOOR(3.14) → 3
MOD(n, m)	나머지	MOD(10, 3) → 1
POWER(n, m)	거듭제곱	POWER(2, 3) → 8

날짜 함수

함수	설명	예시
NOW()	현재 날짜/시간	NOW() → '2024-01-15 14:30:00'
CURDATE()	현재 날짜	CURDATE() → '2024-01-15'
CURTIME()	현재 시간	CURTIME() → '14:30:00'
DATE_FORMAT(date, format)	날짜 포맷	DATE_FORMAT(NOW(), '%Y-%m-%d')
DATEDIFF(date1, date2)	날짜 차이	DATEDIFF('2024-01-20', '2024-01-15') → 5
DATE_ADD(date, INTERVAL n DAY)	날짜 더하기	DATE_ADD('2024-01-15', INTERVAL 7 DAY)

NULL 처리 함수

함수	설명	예시
IFNULL(expr1, expr2)	NULL이면 expr2 반환	IFNULL(age, 0)
COALESCE(expr1, expr2, ...)	첫 번째 NULL이 아닌 값 반환	COALESCE(age, 0, 1)
NULLIF(expr1, expr2)	같으면 NULL 반환	NULLIF(age, 0)

3-9. CASE WHEN

SELECT 
    name,
    CASE 
        WHEN age >= 20 THEN '성인'
        WHEN age >= 13 THEN '청소년'
        ELSE '어린이'
    END AS age_group
FROM student;

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4. SQL 고급 활용 및 튜닝

4-1. 서브쿼리 (Subquery)

서브쿼리는 쿼리 안에 포함된 쿼리입니다.

스칼라 서브쿼리 (Scalar Subquery)

-- 단일 값을 반환하는 서브쿼리
SELECT 
    name,
    (SELECT AVG(age) FROM student) AS avg_age
FROM student;

인라인 뷰 (Inline View)

-- FROM 절에 사용되는 서브쿼리
SELECT *
FROM (
    SELECT name, age
    FROM student
    WHERE age >= 20
) AS adult_student;

서브쿼리 연산자

IN / NOT IN

SELECT *
FROM student
WHERE id IN (SELECT student_id FROM enrollment);

EXISTS / NOT EXISTS

SELECT *
FROM student s
WHERE EXISTS (
    SELECT 1
    FROM enrollment e
    WHERE e.student_id = s.id
);

ANY / ALL

-- ANY: 서브쿼리 결과 중 하나라도 만족
SELECT *
FROM student
WHERE age > ANY (SELECT age FROM student WHERE name LIKE '김%');

-- ALL: 서브쿼리 결과 모두 만족
SELECT *
FROM student
WHERE age > ALL (SELECT age FROM student WHERE name LIKE '김%');

4-2. 집합 연산자 (Set Operators)

UNION (중복 제거)

SELECT name FROM student
UNION
SELECT name FROM teacher;

UNION ALL (중복 허용)

SELECT name FROM student
UNION ALL
SELECT name FROM teacher;

INTERSECT (교집합)

-- MySQL에서는 지원 안 함, JOIN으로 구현
SELECT DISTINCT s.name
FROM student s
INNER JOIN teacher t ON s.name = t.name;

EXCEPT (차집합)

-- MySQL에서는 지원 안 함, NOT EXISTS로 구현
SELECT name
FROM student
WHERE NOT EXISTS (
    SELECT 1 FROM teacher WHERE teacher.name = student.name
);

4-3. 윈도우 함수 (Window Function)

윈도우 함수는 행의 집합에 대해 계산을 수행하는 함수입니다.

ROW_NUMBER()

SELECT 
    name,
    age,
    ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY age DESC) AS rn
FROM student;

RANK()

SELECT 
    name,
    score,
    RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS ranking
FROM student;

DENSE_RANK()

SELECT 
    name,
    score,
    DENSE_RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS ranking
FROM student;

PARTITION BY

SELECT 
    department,
    name,
    salary,
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY department ORDER BY salary DESC) AS dept_rank
FROM employee;

집계 함수와 윈도우 함수

SELECT 
    name,
    salary,
    SUM(salary) OVER (PARTITION BY department) AS dept_total,
    AVG(salary) OVER (PARTITION BY department) AS dept_avg
FROM employee;

4-4. 옵티마이저 (Optimizer)

옵티마이저는 SQL 쿼리를 최적의 실행 계획으로 변환하는 모듈입니다.

실행 계획 확인 (EXPLAIN)

EXPLAIN SELECT * FROM student WHERE age >= 20;

인덱스 활용

-- 인덱스 생성
CREATE INDEX idx_age ON student(age);

-- 복합 인덱스
CREATE INDEX idx_name_age ON student(name, age);

-- 인덱스 삭제
DROP INDEX idx_age ON student;

4-5. 성능 튜닝

인덱스 활용 원칙

• ✅ WHERE 절에 자주 사용되는 컬럼
• ✅ JOIN 조건에 사용되는 컬럼
• ✅ ORDER BY에 사용되는 컬럼
• ❌ 자주 변경되는 컬럼은 인덱스 비권장
• ❌ 카디널리티가 낮은 컬럼은 인덱스 비효율적

쿼리 최적화 팁

1. 불필요한 SELECT * 사용 지양
2. -- ❌ 비효율적 SELECT * FROM student; -- ✅ 효율적 SELECT id, name FROM student;
3. 인덱스 활용 가능한 WHERE 조건 사용
4. -- ✅ 인덱스 활용 가능 WHERE age >= 20 -- ❌ 인덱스 활용 어려움 WHERE age + 10 >= 30
5. JOIN 순서 고려
6. -- 작은 테이블을 먼저 JOIN SELECT * FROM small_table s INNER JOIN large_table l ON s.id = l.id;

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5. 기출 문제 유형 분석

5-1. 데이터 모델링 문제

문제 유형:

• 정규화 단계 판단
• 엔티티 관계 설정
• 속성 분류
• 정규화/반정규화 판단

예시 문제:

다음 중 제3정규형(3NF)의 조건으로 옳은 것은?

① 모든 속성이 원자값이어야 한다
② 부분 함수 종속이 없어야 한다
③ 이행 함수 종속이 없어야 한다
④ 모든 결정자가 후보키여야 한다

정답: ③

5-2. SQL 기본 문제

문제 유형:

• JOIN 결과 예측
• 집계 함수 결과 계산
• GROUP BY / HAVING 사용
• 함수 결과 계산

예시 문제:

-- 다음 쿼리의 결과는?

SELECT member_id, COUNT(*) AS cnt
FROM orders
GROUP BY member_id
HAVING COUNT(*) >= 2;

-- 주문 횟수가 2회 이상인 회원의 ID와 주문 횟수

5-3. SQL 고급 문제

문제 유형:

• 서브쿼리 결과 예측
• 윈도우 함수 결과 계산
• 실행 계획 분석
• 성능 튜닝 방법

예시 문제:

-- 다음 쿼리의 결과는?

SELECT 
    name,
    salary,
    RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) AS rk
FROM employee;

-- 급여 내림차순으로 순위 매기기

5-4. 자주 출제되는 패턴

1. JOIN 결과 행 수 계산
2. GROUP BY + HAVING 조합
3. 서브쿼리 IN / EXISTS 차이
4. 윈도우 함수 RANK vs DENSE_RANK
5. NULL 처리 함수
6. 날짜 함수 계산
7. 집계 함수와 GROUP BY
8. 인덱스 활용 조건

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6. 핵심 개념 정리

6-1. 데이터 모델링 핵심

개념	설명
엔티티	데이터베이스에 저장할 대상
속성	엔티티의 특성
관계	엔티티 간의 연관성
정규화	데이터 중복 제거
반정규화	성능 향상을 위한 중복 허용

6-2. SQL 핵심 문법

실행 순서

FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY → LIMIT

JOIN 종류

JOIN	설명
INNER JOIN	양쪽에 데이터 있는 경우만
LEFT JOIN	왼쪽 테이블 모두 + 오른쪽 매칭
RIGHT JOIN	오른쪽 테이블 모두 + 왼쪽 매칭

집계 함수

• COUNT(*): 행의 개수
• SUM(컬럼): 합계
• AVG(컬럼): 평균
• MAX(컬럼): 최댓값
• MIN(컬럼): 최솟값

6-3. 서브쿼리 vs JOIN

구분	서브쿼리	JOIN
성능	상대적으로 느림	상대적으로 빠름
가독성	복잡할 수 있음	명확함
사용 시기	단일 값 필요 시	여러 컬럼 필요 시

6-4. 윈도우 함수 비교

함수	동일 값 처리
ROW_NUMBER()	순차 번호 (1, 2, 3, 4)
RANK()	동일 값 건너뜀 (1, 2, 2, 4)
DENSE_RANK()	동일 값 건너뛰지 않음 (1, 2, 2, 3)

6-5. 인덱스 활용 조건

인덱스 활용 가능:

• WHERE 컬럼 = 값
• WHERE 컬럼 > 값
• WHERE 컬럼 BETWEEN 값1 AND 값2
• WHERE 컬럼 IN (값1, 값2, ...)
• WHERE 컬럼 LIKE '값%' (앞부분 일치)

인덱스 활용 어려움:

• WHERE 함수(컬럼) = 값
• WHERE 컬럼 LIKE '%값%' (앞부분 불일치)
• WHERE 컬럼 IS NULL

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7. 시험 전 체크리스트

7-1. 시험 전 1주일

• 데이터 모델링 개념 정리
• SQL 기본 문법 복습
• JOIN, GROUP BY, HAVING 연습
• 서브쿼리 문제 풀이
• 윈도우 함수 연습
• 기출 문제 3회 이상 풀이

7-2. 시험 전 1일

• 핵심 개념 한 번 더 정리
• 자주 틀리는 문제 유형 확인
• 시험 시간 배분 계획
• 시험장 위치 확인
• 신분증 준비

7-3. 시험 당일

• 시험 시간 30분 전 도착
• 신분증 지참
• 계산기 준비 (필요 시)
• 시간 배분 지키기
  • 데이터 모델링: 15분 (10문제)
  • SQL 기본: 50분 (30문제)
  • SQL 고급: 20분 (10문제)
  • 검토: 5분

7-4. 시험 중 팁

1. 문제를 끝까지 읽기
   • "가장 적절한 것", "옳지 않은 것" 구분
2. 모르는 문제는 표시하고 넘어가기
   • 시간 낭비 방지
3. 계산 문제는 꼼꼼히 확인
   • JOIN 결과 행 수
   • 집계 함수 결과
4. 마킹 실수 주의
   • 문제 번호와 답안 번호 일치 확인

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8. 실전 문제 풀이

문제 1: JOIN 결과 행 수

-- member 테이블: 4행
-- orders 테이블: 7행
-- member.id = orders.member_id

SELECT m.name, o.price
FROM member m
INNER JOIN orders o ON m.id = o.member_id;

-- 결과: 7행 (주문 건수만큼)

문제 2: GROUP BY + HAVING

SELECT member_id, SUM(price) AS total
FROM orders
GROUP BY member_id
HAVING SUM(price) >= 100000;

-- 총 주문금액이 10만원 이상인 회원

문제 3: 서브쿼리

SELECT name
FROM student
WHERE age > (SELECT AVG(age) FROM student);

-- 평균 나이보다 많은 학생

문제 4: 윈도우 함수

SELECT 
    name,
    score,
    RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS ranking
FROM student;

-- 점수 내림차순 순위

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9. 참고 자료

9-1. 공식 자료

• 한국데이터산업진흥원: https://www.dataq.or.kr/
• SQLD 시험 안내: https://www.dataq.or.kr/www/sub/a/06.do

9-2. 추천 교재

• SQL 전문가 가이드 (한국데이터산업진흥원)
• SQLD 자격검정 실전문제집

9-3. 온라인 학습 사이트

• SQLBolt: https://sqlbolt.com/
• LeetCode Database: https://leetcode.com/problemset/database/
• 프로그래머스 SQL 고득점 Kit

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📌 TIP

1. SQL 기본 및 활용이 가장 중요 (60점)
   • JOIN, GROUP BY, HAVING 집중 학습
2. 기출 문제 반복 풀이
   • 유형 파악 및 시간 단축
3. 실행 순서 암기
   • FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY → LIMIT
4. 함수 결과 직접 계산 연습
   • 문자열 함수, 날짜 함수, NULL 처리 함수
5. JOIN 결과 행 수 계산 연습
   • INNER JOIN: 교집합
   • LEFT JOIN: 왼쪽 테이블 행 수
6. 시험 시간 배분 철저히
   • 모르는 문제는 과감히 넘어가기

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작성일: 2024년
버전: 1.0
합격을 기원합니다! 🎯