PostgreSQL 주니어 코딩 면접

FILTER 절은 집계 함수 뒤에 FILTER (WHERE 조건)을 붙여 특정 조건을 만족하는 행만 집계할 수 있습니다. 예를 들어 COUNT(*) FILTER (WHERE status = 'active')처럼 사용합니다. CASE WHEN을 사용하면 SUM(CASE WHEN status = 'active' THEN 1 ELSE 0 END)처럼 작성해야 하는데, FILTER 절이 더 간결하고 가독성이 좋습니다. FILTER는 SQL 표준이며 의도가 명확하지만, CASE WHEN은 더 복잡한 조건 처리가 가능하다는 장점이 있습니다. 성능은 대부분의 경우 비슷하지만 FILTER가 옵티마이저에게 더 명확한 힌트를 제공합니다.

LIKE는 대소문자를 구분하는 패턴 매칭으로 %와 _ 와일드카드를 사용합니다. ILIKE는 LIKE와 동일하지만 대소문자를 구분하지 않는 PostgreSQL 전용 확장 기능입니다. SIMILAR TO는 SQL 표준 정규표현식을 사용하여 더 복잡한 패턴을 표현할 수 있습니다. 간단한 부분 문자열 검색에는 LIKE를 사용하고, 대소문자 무관한 검색에는 ILIKE를 사용하며, 복잡한 패턴이 필요한 경우 SIMILAR TO나 정규표현식 연산자를 사용합니다. 성능을 고려할 때는 인덱스 활용 가능 여부도 중요합니다.

CAST(value AS type)와 value::type은 기능적으로 동일하며 명시적 타입 변환을 수행합니다. CAST는 SQL 표준이고 ::는 PostgreSQL 전용 단축 표기법으로 더 간결합니다. 암시적 타입 변환은 PostgreSQL이 자동으로 수행하는 변환으로 integer를 numeric으로 변환하는 경우가 대표적입니다. 명시적 타입 변환은 개발자가 직접 지정하는 것으로 text를 integer로 변환할 때 필요합니다. 암시적 변환은 편리하지만 예상치 못한 결과를 초래할 수 있어, 중요한 변환은 명시적으로 수행하는 것이 안전합니다.

일반 뷰는 저장된 쿼리로 실행할 때마다 실제 테이블에서 데이터를 조회하는 가상 테이블입니다. 구체화된 뷰는 쿼리 결과를 물리적으로 저장하여 조회 성능을 향상시키지만 실시간 데이터를 반영하지 않습니다. 복잡한 집계나 조인이 필요하고 데이터가 자주 변경되지 않는 경우 구체화된 뷰가 적합합니다. REFRESH MATERIALIZED VIEW 명령으로 데이터를 갱신하며, CONCURRENTLY 옵션을 사용하면 조회를 차단하지 않고 갱신할 수 있습니다. 실시간성과 성능 사이의 트레이드오프를 고려하여 선택해야 합니다.

CHECK 제약조건은 컬럼 값이 특정 조건을 만족하는지 검증하여 데이터 무결성을 보장합니다. 컬럼 레벨 CHECK는 단일 컬럼에 대한 제약으로 컬럼 정의 시 함께 작성하고, 테이블 레벨 CHECK는 여러 컬럼 간의 관계를 검증할 수 있습니다. 예를 들어 나이는 0 이상이어야 한다는 CHECK (age >= 0), 시작일은 종료일보다 빨라야 한다는 CHECK (start_date < end_date), 할인율은 0에서 100 사이여야 한다는 CHECK (discount_rate BETWEEN 0 AND 100) 등을 구현할 수 있습니다. 애플리케이션 레벨 검증과 함께 사용하면 더 강력한 데이터 보호가 가능합니다.