SQL 개발자 전문 자격증, SQLD 완벽대비

여기서는 SQL 개발자 (SQLD) 자격증 준비를 위한 SQL의 기본과 활용에 대한 내용을 정리해보겠습니다. 각 주제별로 간략하게 설명하고, 어떤 실습을 통해 이해할 수 있는지 추가해보겠습니다.

DB의 종류와 DBMS의 개념

• 계층형 데이터베이스 (Ex: IBM DB2): 대규모 기업이나 조직에서 주로 사용되며, 데이터를 '기본키'를 중심으로 여러 레벨의 계층 구조로 저장합니다.
• 네트워크 데이터베이스 (Ex: Oracle Net8): 각 데이터 항목을 노드로, 노드들을 연결하여 관계를 표현합니다.
• 관계 데이터베이스 (Ex: MySQL, PostgreSQL): 데이터를 '튜플'과 '애트리뷰트'로 저장하며, 각 튜플 사이에는 '관계'가 있습니다. RDBMS(Relational Database Management System)의 예입니다.
• Object-relational 데이터베이스 (Ex: PostgreSQL): 관계 데이터베이스에 객체 지향 기능을 추가한 것으로, 클래스, 상속 등의 개념을 사용할 수 있습니다.

DBMS의 주요 기능 및 SQL명령어

• Data Definition Language (DDL): CREATE, ALTER, DROP 등을 포함합니다. 데이터베이스 객체를 생성, 변경, 제거하는 명령어입니다.
• Data Manipulation Language (DML): SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE 등을 포함합니다. 데이터를 조회하고, 삽입, 수정, 삭제하는 명령어입니다.
• Data Control Language (DCL): GRANT, REVOKE 등을 포함합니다. 데이터에 대한 접근권한을 관리하는 명령어입니다.
• Transaction Control Language (TCL): COMMIT, ROLLBACK, SAVEPOINT 등을 포함합니다. 트랜잭션의 처리를 관리하는 명령어입니다.

SQL의 기본적인 연산자와 조인

• EQUI(등가)조인: 두 표의 공통 컬럼에 대한 값이 같아야 하는 조건으로 테이블을 결합합니다.
• INNER조인: EQUI 조인의 한 형태로, INNER JOIN 키워드를 사용하여 두 표에서 공통 값을 가진 튜플만 결과에 포함시킵니다.
• 해시(Hash) 조인: 데이터를 해시 함수를 사용하여 미리 계산한 키로 결합합니다. 메모리 내부에서 빠른 연산을 가능하게 합니다.
• NON EQUI(비등가)조인: 두 표의 컬럼을 사용하여 결과 테이블을 생성하는 방식으로, ON 절을 사용합니다.
• OUTER 조인: INNER 조인의 반대로, LEFT OUTER JOIN, RIGHT OUTER JOIN, FULL OUTER JOIN을 통해 두 표에서 공통도가 없는 튜플도 결과에 포함시킵니다.
• CROSS 조인: 두 표의 모든 튜플 쌍을 결과 테이블의 행으로 제공합니다.

고급 SQL 기능

• 계층형 데이터 조회 (CONNECT BY): START WITH 또는 CONDITION 사용하여 트리 구조의 데이터를 순차적으로 조회할 수 있습니다.
• SUBQUERY: 쿼리 내에서 독립적으로 실행되는 하나 이상의 쿼리로, SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE을 포함할 수 있습니다.
• Common Table Expression (CTE): 재사용 가능한 임시 테이블을 생성하여 복잡한 쿼리를 단순화할 수 있습니다.

SQL의 최적화와 인덱스

• Explain Plan: 데이터베이스가 어떤 경로를 따라 데이터를 읽고, 어떤 인덱스를 사용할지 최적화된 쿼리의 실행 계획을 확인할 수 있습니다.
• Indexes: 데이터를 빠르게 찾기 위해 추가적인 데이터 구조로, CREATE INDEX 명령어를 사용하여 생성할 수 있습니다.

SQL의 보안

• User Accounts: 사용자별로 계정을 생성하고, 해당 사용자가 수행할 수 있는 작업을 제한합니다.
• Role-Based Access Control (RBAC): 역할 기반으로 접근 권한을 관리합니다.

SQL의 트러블슈팅 및 성능 모니터링

• Locking/Blocking: 데이터 무결성을 유지하기 위해 데이터에 대한 동시 접근을 관리합니다.
• Performance Tuning: Analyze 명령어를 사용하여 데이터베이스 성능을 분석하고, 최적화 작업을 수행합니다.

SQL의 백업 및 복구

• Data Backup: EXPORT 또는 BACKUP 명령어를 사용하여 데이터베이스 파일을 백업할 수 있습니다.
• Disaster Recovery: 실패로 인해 시스템에 대한 복구 계획을 수립합니다.

SQL의 확장성 및 클러스터링

• Sharding: 매우 큰 데이터베이스를 작은, 관리가 더 쉬운 부분으로 나누어서 효율적으로 관리합니다.
• Cluster: 여러 서버에 걸쳐 데이터베이스를 분산 처리하여 성능과 가용성을 향상시킵니다.

SQL의 NoSQL 통합

• Polyglot Persistence: SQL 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스를 함께 사용하여 유연한 데이터 모델링을 할 수 있습니다.
• Data Warehousing: 대규모 데이터 분석을 위해 데이터 웨어ハ우스를 구축하고, ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스를 적용합니다.

이러한 기능들을 통합하고, 실제 사용 사례에 적용하여 문제 해결 및 최적화에 대한 지식을 깊게 습득함으로써 SQL 개발자로서의 전문성을 확립할 수 있습니다.