[프로그래머스] (MySQL) 93. FrontEnd 개발자 찾기

Jan 07, 2026

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문제 설명

SKILLCODES 테이블은 개발자들이 사용하는 프로그래밍 언어에 대한 정보를 담은 테이블입니다. SKILLCODES 테이블의 구조는 다음과 같으며, NAME, CATEGORY, CODE는 각각 스킬의 이름, 스킬의 범주, 스킬의 코드를 의미합니다. 스킬의 코드는 2진수로 표현했을 때 각 bit로 구분될 수 있도록 2의 제곱수로 구성되어 있습니다.

NAME	TYPE	UNIQUE	NULLABLE
NAME	VARCHAR(N)	Y	N
CATEGORY	VARCHAR(N)	N	N
CODE	INTEGER	Y	N

DEVELOPERS 테이블은 개발자들의 프로그래밍 스킬 정보를 담은 테이블입니다. DEVELOPERS 테이블의 구조는 다음과 같으며, ID, FIRST_NAME, LAST_NAME, EMAIL, SKILL_CODE는 각각 개발자의 ID, 이름, 성, 이메일, 스킬 코드를 의미합니다. SKILL_CODE 컬럼은 INTEGER 타입이고, 2진수로 표현했을 때 각 bit는 SKILLCODES 테이블의 코드를 의미합니다.

NAME	TYPE	UNIQUE	NULLABLE
ID	VARCHAR(N)	Y	N
FIRST_NAME	VARCHAR(N)	N	Y
LAST_NAME	VARCHAR(N)	N	Y
EMAIL	VARCHAR(N)	Y	N
SKILL_CODE	INTEGER	N	N

예를 들어 어떤 개발자의 SKILL_CODE가 400 (=b'110010000')이라면, 이는 SKILLCODES 테이블에서 CODE가 256 (=b'100000000'), 128 (=b'10000000'), 16 (=b'10000') 에 해당하는 스킬을 가졌다는 것을 의미합니다.

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문제

DEVELOPERS 테이블에서 Front End 스킬을 가진 개발자의 정보를 조회하려 합니다. 조건에 맞는 개발자의 ID, 이메일, 이름, 성을 조회하는 SQL 문을 작성해 주세요.

결과는 ID를 기준으로 오름차순 정렬해 주세요.

예시

예를 들어 SKILLCODES 테이블이 다음과 같고,

NAME	CATEGORY	CODE
C++	Back End	4
JavaScript	Front End	16
Java	Back End	128
Python	Back End	256
C#	Back End	1024
React	Front End	2048
Vue	Front End	8192
Node.js	Back End	16384

DEVELOPERS 테이블이 다음과 같다면

ID	FIRST_NAME	LAST_NAME	EMAIL	SKILL_CODE
D165	Jerami	Edwards	`jerami_edwards@grepp.co`	400
D161	Carsen	Garza	`carsen_garza@grepp.co`	2048
D164	Kelly	Grant	`kelly_grant@grepp.co`	1024
D163	Luka	Cory	`luka_cory@grepp.co`	16384
D162	Cade	Cunningham	`cade_cunningham@grepp.co`	8452

다음과 같이 DEVELOPERS 테이블에 포함된 개발자 중 Front End 스킬을 가진을 가진 개발자의 정보가 결과에 나와야 합니다.

ID	EMAIL	FIRST_NAME	LAST_NAME
D161	`carsen_garza@grepp.co`	Carsen	Garza
D162	`cade_cunningham@grepp.co`	Cade	Cunningham
D165	`jerami_edwards@grepp.co`	Jerami	Edwards

코드 - JOIN


SELECT
    DISTINCT
    D.ID,
    D.EMAIL,
    D.FIRST_NAME,
    D.LAST_NAME
FROM
    DEVELOPERS D
JOIN
    (
        SELECT
            CODE
        FROM
            SKILLCODES 
        WHERE
            CATEGORY = 'Front End'
    ) S
ON
    (D.SKILL_CODE & S.CODE) <> 0
ORDER BY
    D.ID ASC;

EXPLAIN 예상


Nested loop join
-> full scan / index scan SKILLCODES
-> full scan DEVELOPERS

대규모 데이터에서 가장 느림.

코드 - WHERE


SELECT
    D.ID,
    D.EMAIL,
    D.FIRST_NAME,
    D.LAST_NAME
FROM
    DEVELOPERS D
WHERE
    EXISTS (
		        SELECT 
				        1
		        FROM 
				        SKILLCODES S
		        WHERE 
				        S.CATEGORY = 'Front End' AND
			          (D.SKILL_CODE & S.CODE) <> 0
				    )
ORDER BY 
		D.ID ASC;

EXPLAIN 예상


Semi-join / exists subquery
-> better optimization

코드 - BITWISE & SUM(최적 성능)


SELECT
    D.ID, 
    D.EMAIL, 
    D.FIRST_NAME, 
    D.LAST_NAME
FROM 
    DEVELOPERS D
WHERE 
    D.SKILL_CODE & (
        SELECT 
            SUM(CODE)
        FROM 
            SKILLCODES
        WHERE 
            CATEGORY = 'Front End'
                    ) <> 0
ORDER BY 
    D.ID ASC;

EXPLAIN 예상


Select SUM() using index
Full or index scan DEVELOPERS
bitwise comparison per row

대규모 데이터에서 가장 빠른 방식

성능 비교

방식	성능	이유	추천 상황
JOIN	가장 느릴 가능성 큼	조인 연산 + 중복 결과 + 불필요한 스캔 발생	어떤 CODE와 매칭되는지 확인해야 할 때
WHERE EXISTS	JOIN보다 빠름	중복 제거, 조건 충족 시 즉시 종료	일반 조건 필터링
BITWISE & SUM	가장 빠름	한 번만 SUM 계산 → 단일 비교	실 서비스 / 대규모 데이터 / index 활용