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유료
AI한테 시키기 전에 알아야 할 SQL/DB 초기초
데이터베이스 기초, SQL 쿼리
Lv0 · 2시간 25분 · 2026년 5월₩8,000₩9,900
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1주차
데이터 흐름
테이블에서 성능까지
DB를 모르면 AI가 짜준 쿼리를 왜 검증하기 어려울까?
CRUD와 JOIN에서 시작해 트랜잭션과 인덱스로 이어지는 관계형 데이터의 기본 판단력을 만듭니다.
SIGNATURE VISUAL
흐름으로 이해하면 설명이 쉬워집니다
각 단계를 눌러서 지금 챕터가 실제 구현, 면접 답변, 코드 리뷰에서 어떤 판단 기준으로 연결되는지 확인하세요.
모델링
테이블과 관계를 먼저 정리해 쿼리 방향을 잡습니다.
조회 설계
CRUD와 JOIN을 요구사항에 맞게 선택합니다.
트랜잭션
정합성이 깨지면 안 되는 구간을 묶습니다.
인덱스 판단
어떤 조회를 빠르게 만들지 기준을 세웁니다.
Table1
Query2
Transaction3
Index4
현재 포인트
모델링
테이블과 관계를 먼저 정리해 쿼리 방향을 잡습니다.
실전 연결
모델링 단계는 구현뿐 아니라 리뷰와 면접에서 선택 이유를 말할 때 다시 등장합니다.
흐름을 외우는 게 아니라 판단 기준을 연결하는 장치입니다.
LEARNING GOALS
여기까지는 꼭 설명할 수 있어야 합니다
- 테이블과 관계를 기준으로 데이터가 저장되는 방식을 설명한다.
- JOIN과 서브쿼리가 어떤 문제를 푸는지 비교할 수 있다.
- 트랜잭션과 인덱스가 정합성과 속도에 주는 영향을 말할 수 있다.
CONCEPT CHECK
헷갈리는 개념은 나란히 봐야 정리됩니다
이 챕터는 개념을 따로 외우기보다 흐름 속에서 비교해야 이해가 빨라집니다. 시그니처 비주얼에서 각 단계의 역할 차이를 먼저 확인하세요.
PITFALLS
자주 틀리는 지점
- PK만 있으면 충분하다고 생각하기
- 트랜잭션 없이 여러 테이블 수정
- AI가 만든 쿼리를 실행만 하기
PAID DEPTH
공개 범위와 더 깊게 들어가는 범위
이 페이지는 큰 그림과 판단 기준까지 공개합니다. 실무형 예제, 더 깊은 반례, 프로젝트 문맥은 연결 강의에서 다룹니다.
- 실전 코드와 반례를 왜 그 구조로 설계했는지
- 프로젝트에서 자주 부딪히는 예외 케이스와 디버깅 포인트
- 면접에서 꼬리질문이 들어왔을 때 답을 확장하는 방식
COURSE LINK
이 챕터를 더 깊게 보는 강의
개념을 이해한 다음에는 실제 코드, 반례, 면접 설명까지 한 번에 이어서 보는 편이 빠릅니다.