면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.
여러 테이블을 조인해 고객별 구매 패턴을 분석하는 쿼리를 작성할 때, 처음부터 전체를 짜지 않고 작은 서브쿼리 단위로 나눠 각 단계의 결과를 확인하며 조립했습니다. 이렇게 하니 중간에 예상과 다른 결과가 나와도 어느 단계에서 문제가 생겼는지 빠르게 찾을 수 있었습니다. 최종적으로는 CTE를 활용해 가독성 있게 정리했고, 이후 동료가 쉽게 이해하고 수정할 수 있었다는 피드백을 받았습니다. 복잡한 쿼리일수록 단계별 검증이 실수를 줄이는 방법이라고 생각합니다.
신규 서비스의 이벤트 로그를 저장할 테이블을 설계할 때, 이벤트 유형이 계속 늘어날 것을 고려해 유형별 컬럼을 나열하는 대신 유형과 값을 별도 컬럼으로 분리하는 구조를 선택했습니다. 이렇게 설계한 덕분에 이후 새로운 이벤트 유형이 추가돼도 테이블 구조를 바꾸지 않고 대응할 수 있었습니다. 모델링 당시에는 다소 추상적으로 느껴졌지만, 실제로 서비스가 확장되면서 그 결정의 이유를 체감했습니다. 데이터 모델링은 현재보다 미래의 변화를 함께 고려해야 한다고 배웠습니다.
마케팅팀에서 특정 캠페인 이후 재구매율이 어떻게 변했는지 알고 싶다는 요청을 받았을 때, 먼저 이 질문을 어떤 데이터 조합으로 답할 수 있을지 정리하는 데 시간을 들였습니다. 캠페인 노출 로그와 구매 데이터를 기간별로 연결하는 쿼리를 작성했고, 결과를 팀에 공유하기 전 다른 방식으로도 같은 결과가 나오는지 교차 검증했습니다. 쿼리 자체보다 질문을 정확히 데이터로 옮기는 과정이 더 중요하다는 것을 배웠습니다.
같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.
진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.