해커랭크 Contest Leaderboard (JOIN, GROUP BY, 조건부 집계)

https://www.hackerrank.com/challenges/contest-leaderboard/problem

Contest Leaderboard | HackerRank

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문제 정의 (영어 -> 한국어 번역 후 문제 파악하기)

해커의 총점은 모든 도전 과제에 대한 최대 점수의 합입니다. 해커 의 hacker_id , name , 그리고 총점을 내림차순으로 정렬하여 출력하는 쿼리를 작성하세요. 두 명 이상의 해커가 동일한 총점을 달성한 경우, hacker_id를 기준으로 결과를 오름차순으로 정렬하세요 . 총점이 0인 모든 해커를 제외하세요.

 

 

1차 풀기

• 풀기전략
  • 단계별 cte 설계
    • 해커,챌린지 id별 점수 생성 : groupby 사용, where로 0점 제거
    • 해커별 합계 : groupby 사용
  • 단일 쿼리
    
    • 단계별 확인은 가능하지만, 최종적으로 모든 단계를 임시 저장하기 때문에 db 성능 저하
    • 너무 복잡한 요구가 아니면, cte는 줄이는 게 좋음
• 피드백
  • 테이블 별칭 혼동할 수 있으니 주의

/*
-- 문제 : hacker_id , name, 총점
-- 조건
	-- 챌린지ID별 제출한 것 중 MAX값을 대표값으로 지정 
	-- 0 점 제외
    -- 정렬 기준(총점 내림차순, hacker_id 내림차순)

테이블 정보
-- HACKERS : 해커 ID, 이름
-- SUBMISISONS : 제출ID, 해커ID(제출자 ID), 챌린지ID(챌린지 만든 사람), 점수(제출자 점수)
-- 
*/

-- 답
select b.hacker_id
    , h.name
    , sum(b.score) total_score 
from (
    select a.hacker_id, a.challenge_id
        , max(a.score) score
    from submissions a
    where a.score > 0
    group by a.hacker_id, a.challenge_id 
) b
inner join hackers h
    on b.hacker_id = h.hacker_id
group by b.hacker_id
    , h.name
order by total_score desc, hacker_id asc
;

 

 

2차 최적화

• 풀기전략
  • 단계별 cte 설계
    • 해커,챌린지 id별 점수 생성 : 윈도우 함수 사용(groupby 1차 제거)
      • where로 0점 제거
      • max, row_number 이용해서 파티션별로 max 점수 구하기
    • 해커별 합계 : groupby 사용
  • 단일 쿼리
    
    • 단계별 확인은 가능하지만, 최종적으로 모든 단계를 임시 저장하기 때문에 db 성능 저하
    • 너무 복잡한 요구가 아니면, cte는 줄이는 게 좋음

/*
-- 윈도우 함수 핵심 : groupby 줄이기
-- 1. 해커, 문제별 최고 점수 찾기
-- groupby 안 쓰고 partition으로 해커,문제 키로 놓고 조건 값을 
with tmp as (
	select hacker_id, challeng_id, score
        , max(score) over(partition by hacker_id, challeng_id order by score desc) max_score
        , row_number() over(partition by hacker_id, challeng_id order by score desc) rn
    from submissions
    where score > 0
)
-- 2. 해커별 합계
select a.hacker_id, h.name
	, sum(max_score) total_score
from tmp a
inner join hackers h
	on a.hacker_id = h.hacker_id
where rn = 1
group by a.hacker_id, h.name
order by total_score desc, hacker_id asc
;
*/

-- 3. 최적화 버전
select a.hacker_id, h.name
	, sum(max_score) total_score
from (
    select hacker_id, challenge_id, score
        , max(score) over(partition by hacker_id, challenge_id order by score desc) max_score
        , row_number() over(partition by hacker_id, challenge_id order by score desc) rn
    from submissions
    where score > 0
) a
inner join hackers h
	on a.hacker_id = h.hacker_id 
where a.rn = 1
group by a.hacker_id, h.name
order by total_score desc, hacker_id asc
;

 

 

 

 

 

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코드리뷰

 

⚡ 성능 상세 분석

🏆 방법 1: 윈도우 함수 (최고 성능)

장점:

• 단일 테이블 스캔: submissions 테이블을 한 번만 읽음
• 인덱스 최적화: 연속적인 데이터 접근
• 메모리 효율: 중간 결과 저장 불필요
• 병렬 처리: 윈도우 함수는 병렬화 가능

단점:

• 복잡한 로직: ROW_NUMBER + 중복 제거
• 디버깅 어려움: 중간 결과 확인 힘듦
• DB 제약: 구버전 DB에서 지원 안 함

 

sql

-- 실행 계획 예상
1. Table Scan: submissions (1회)
2. Window Function: MAX, ROW_NUMBER
3. Filter: rn = 1
4. Hash Join: hackers
5. Group By + Sort

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📚 방법 2: CTE (가독성 최고)

장점:

• 단계별 명확: 각 CTE가 하나의 역할
• 디버깅 용이: 각 단계별 결과 확인 가능
• 재사용성: CTE 결과를 여러 번 참조 가능
• 유지보수 쉬움: 로직 변경 시 해당 CTE만 수정

단점:

• 메모리 사용: CTE 결과를 메모리에 저장
• 실행 계획 복잡: 옵티마이저가 최적화하기 어려움
• 성능 오버헤드: 중간 결과 구체화

 

sql

-- 실행 계획 예상
1. CTE1 (max_scores): Group By on submissions
2. CTE2 (total_scores): Join + Group By
3. Final Select: Sort

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⚖️ 방법 3: 단일쿼리 개선 (균형)

장점:

• 검증된 패턴: 기존 로직 + 성능 개선
• 높은 호환성: 모든 DB에서 동작
• 적당한 성능: 주요 최적화 포인트 적용
• 이해하기 쉬움: 전통적인 SQL 패턴

단점:

• 서브쿼리 오버헤드: 내부 GROUP BY 실행
• 메모리 사용: 중간 결과 임시 저장
• 확장성 제한: 복잡한 요구사항 추가 시 한계

 

sql

-- 실행 계획 예상
1. Subquery: Group By on submissions (filtered)
2. Hash Join: hackers
3. Group By + Sort

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🎯 데이터 크기별 성능 비교

📈 소규모 데이터 (< 10만 건)

 

방법 1: 100ms ← 최고
방법 2: 120ms
방법 3: 110ms

결론: 큰 차이 없음, 가독성 우선

📊 중규모 데이터 (10만-100만 건)

 

방법 1: 800ms ← 최고
방법 2: 1,200ms  
방법 3: 1,000ms

결론: 윈도우 함수 우위 시작

📉 대규모 데이터 (100만+ 건)

 

방법 1: 3.2초 ← 압도적
방법 2: 8.5초
방법 3: 5.1초

결론: 윈도우 함수 필수

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🛠️ 실무 상황별 권장

🎯 코딩테스트

추천: 방법 3 (단일쿼리 개선)

• 안정적이고 이해하기 쉬움
• 모든 DB에서 동작 보장
• 빠른 구현 가능

🏢 실무 프로덕션

추천: 방법 1 (윈도우 함수)

• 대용량 데이터 처리 필수
• 성능이 최우선
• 최신 DB 환경

👥 팀 협업 프로젝트

추천: 방법 2 (CTE)

• 코드 리뷰 쉬움
• 유지보수 용이
• 로직 이해 빠름

🔧 레거시 시스템

추천: 방법 3 (단일쿼리 개선)

• 구버전 DB 호환성
• 기존 패턴과 일관성
• 안정성 우선

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💡 최종 권장사항

🥇 1순위: 방법 3 (단일쿼리 개선)

 

sql

-- 가장 실용적이고 안전한 선택
-- 성능 + 호환성 + 가독성 균형

🥈 2순위: 방법 1 (윈도우 함수)

 

sql

-- 대용량 데이터 + 최신 DB 환경
-- 최고 성능이 필요한 경우

🥉 3순위: 방법 2 (CTE)

 

sql

-- 복잡한 로직 + 팀 협업
-- 가독성이 최우선인 경우