2023년 SQLD 기초부터 핵심까지 요약정리

문서 내 토픽

1. 데이터 모델링의 이해

데이터 모델링의 중요성 및 유의점, 데이터 모델링의 세 가지 관점, 데이터 모델링 개념, 데이터 독립성, 엔터티, 속성, 관계, 식별자 등 데이터 모델링의 기본 개념을 설명하고 있습니다.
2. 데이터 모델과 성능

데이터 모델링 시 성능 향상을 위한 고려사항, 정규화와 반정규화, 테이블 분할과 통합, 인덱스 등 데이터 모델 설계 시 성능 관점의 기법들을 설명하고 있습니다.
3. SQL 기본

SQL의 기본 문법과 개념, 데이터 타입, 제약조건, 트랜잭션 등 SQL 기본 지식을 설명하고 있습니다.
4. SQL 활용

집합 연산자, 계층형 질의, 서브쿼리, 뷰, 윈도우 함수 등 SQL 고급 기능을 설명하고 있습니다.
5. SQL 최적화 기본 원리

옵티마이저, 실행계획, 인덱스 등 SQL 최적화를 위한 기본 원리를 설명하고 있습니다.

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1. 데이터 모델링의 이해

데이터 모델링은 데이터베이스 설계의 핵심 단계로, 데이터의 구조와 관계를 정의하여 효율적인 데이터 관리와 처리를 가능하게 합니다. 데이터 모델링은 현실 세계의 개념을 추상화하여 데이터베이스 스키마로 표현하는 과정입니다. 이를 통해 데이터의 무결성, 일관성, 효율성을 보장할 수 있습니다. 데이터 모델링의 핵심 개념인 개체, 속성, 관계 등을 이해하고 이를 논리적, 물리적 데이터 모델로 구현하는 것이 중요합니다. 또한 데이터 모델링 기법인 개체-관계 모델(ER 모델), 관계형 모델, 계층형 모델, 네트워크 모델 등을 이해하고 상황에 맞는 모델을 선택하는 것이 필요합니다. 데이터 모델링은 데이터베이스 설계의 기초가 되므로, 이를 잘 이해하고 적용하는 것이 데이터베이스 구축과 운영에 매우 중요합니다.
2. 데이터 모델과 성능

데이터 모델은 데이터베이스의 성능에 큰 영향을 미칩니다. 데이터 모델의 설계가 잘못되면 데이터 처리 속도가 느려지고, 데이터 무결성 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 데이터 모델을 설계할 때는 데이터 처리 요구사항, 데이터 볼륨, 데이터 접근 패턴 등을 고려해야 합니다. 예를 들어 자주 사용되는 데이터를 중심으로 모델을 설계하고, 정규화를 통해 데이터 중복을 최소화하는 것이 중요합니다. 또한 인덱스 설계, 파티셔닝, 데이터 분할 등의 기법을 활용하여 데이터베이스 성능을 최적화할 수 있습니다. 데이터 모델과 성능은 밀접한 관계가 있으므로, 데이터베이스 설계 시 성능 요구사항을 충분히 고려해야 합니다.
3. SQL 기본

SQL(Structured Query Language)은 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에서 데이터를 조작하고 관리하기 위한 표준 언어입니다. SQL의 기본 문법과 구문을 이해하는 것은 데이터베이스 활용에 필수적입니다. SQL의 기본 문장인 SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE 등을 통해 데이터를 조회, 생성, 수정, 삭제할 수 있습니다. 또한 WHERE, ORDER BY, GROUP BY, JOIN 등의 절을 사용하여 데이터를 필터링, 정렬, 집계, 결합할 수 있습니다. SQL 기본 문법을 익히면 데이터베이스에 저장된 데이터를 효과적으로 관리하고 활용할 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스 요구사항에 맞는 데이터 처리 및 분석이 가능해집니다.
4. SQL 활용

SQL은 단순한 데이터 조회와 조작을 넘어 다양한 활용 방안이 있습니다. 복잡한 쿼리 작성, 서브쿼리 활용, 윈도우 함수 사용 등을 통해 데이터를 심층적으로 분석할 수 있습니다. 또한 뷰, 인덱스, 프로시저, 트리거 등의 데이터베이스 객체를 활용하여 데이터 관리와 처리를 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 데이터베이스 성능을 향상시키고, 데이터 무결성을 보장할 수 있습니다. 더 나아가 SQL을 활용하여 데이터 마이닝, 기계 학습 등의 데이터 분석 기법을 적용할 수 있습니다. 이처럼 SQL은 단순한 데이터 조작을 넘어 데이터 관리와 분석을 위한 강력한 도구로 활용될 수 있습니다.
5. SQL 최적화 기본 원리

SQL 쿼리 최적화는 데이터베이스 성능 향상을 위해 매우 중요합니다. SQL 최적화의 기본 원리는 쿼리 실행 계획을 이해하고, 이를 바탕으로 쿼리 문장을 개선하는 것입니다. 쿼리 실행 계획은 데이터베이스 엔진이 쿼리를 실행하는 방식을 보여줍니다. 이를 통해 쿼리의 성능 병목 지점을 파악할 수 있습니다. 그 다음 단계는 인덱스 설계, 조인 방식 개선, 서브쿼리 최적화 등의 기법을 적용하여 쿼리 성능을 향상시키는 것입니다. 또한 데이터 파티셔닝, 데이터 분할, 데이터 압축 등의 기술을 활용하여 데이터베이스 전반의 성능을 최적화할 수 있습니다. SQL 최적화는 데이터베이스 관리자의 핵심 역량 중 하나이며, 지속적인 모니터링과 개선 노력이 필요합니다.