개념 정리
데이터베이스와 SQL 핵심 쿼리
단원 개요
관계형 데이터베이스(RDBMS)의 키(PK/FK)와 무결성 제약조건, SQL의 논리적 처리 단계와 물리 실행 계획의 차이, JOIN과 인덱스(Index), 트랜잭션 ACID를 학습합니다.선수 개념
필수 키워드:기본키 (Primary Key, PK)고유성(Unique, 중복 불가)최소성외래키 (Foreign Key, FK)SQL 작성 순서와 논리적 처리 단계문법 작성 순서논리적 처리 모델
FROM (+ JOIN)WHERE개별 행(Row)1
관계형 데이터베이스(RDBMS)의 키(Key)와 SQL 처리 단계
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핵심 키(Key)와 무결성 제약조건:
1
기본키 (Primary Key, PK): 테이블의 각 행(튜플)을 유일하게 식별하는 컬럼입니다. 반드시 고유성(Unique, 중복 불가)과 최소성을 만족해야 하며, 절대
NULL 값을 가질 수 없습니다(개체 무결성, Entity Integrity).2
외래키 (Foreign Key, FK): 다른 테이블의 기본키(PK)를 참조하여 두 테이블 간의 관계를 연결하는 컬럼입니다. 참조하는 테이블에 없는 값은 넣을 수 없습니다(참조 무결성, Referential Integrity).
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SQL 작성 순서와 논리적 처리 단계:
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문법 작성 순서:
SELECT ➔ FROM ➔ WHERE ➔ GROUP BY ➔ HAVING ➔ ORDER BY ➔ LIMIT•
결과의 의미를 설명하는 논리적 처리 모델은 다음과 같습니다:
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FROM (+ JOIN): 대상 테이블들을 가져와 결합합니다.2
WHERE: 그룹화하기 전 개별 행(Row) 단위로 조건에 맞지 않는 데이터를 먼저 필터링합니다 (집계함수 SUM, COUNT 사용 불가!).3
GROUP BY: 지정한 컬럼 기준으로 행들을 그룹으로 묶습니다.4
HAVING: 그룹화된 결과에 대해 집계 함수 조건(예: HAVING COUNT(*) >= 5)으로 그룹을 필터링합니다.5
SELECT: 출력할 컬럼을 계산하고 별칭(AS)을 부여합니다.6
ORDER BY ➔ LIMIT: 결과를 정렬(ASC/DESC)하고 반환할 개수를 제한합니다.•
물리 실행 계획은 별도로 선택됩니다: 데이터베이스의 파서와 최적화기는 같은 결과를 내는 여러 계획을 비교해 실행 방법을 고릅니다. 예를 들어 순차 스캔과 인덱스 스캔, 조인 순서와 중첩 루프·해시·병합 조인을 선택할 수 있습니다. 따라서 위 논리 단계가 디스크 읽기나 CPU 연산이 실제로 일어나는 고정된 순서를 뜻하지는 않습니다. PostgreSQL에서는
EXPLAIN으로 선택된 계획을 확인할 수 있습니다. ([planner and optimizer](https://www.postgresql.org/docs/current/planner-optimizer.html); [table expressions](https://www.postgresql.org/docs/current/queries-table-expressions.html))핵심 원리
논리적 처리 모델에서 WHERE는 그룹화 전 개별 행을, HAVING은 그룹화 후 집계된 그룹을 거릅니다. 최적화기는 같은 결과를 유지하는 물리 실행 계획을 따로 선택합니다.2
테이블 결합(JOIN)과 트랜잭션의 ACID 4대 특성
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JOIN의 핵심 종류:
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INNER JOIN (내부 조인): 양쪽 테이블 모두에 조인 조건(ON)이 일치하는 교집합 행만 반환합니다.•
LEFT OUTER JOIN (왼쪽 외부 조인): 왼쪽 기준 테이블의 모든 행은 무조건 다 살리고, 오른쪽 테이블에 매칭되는 값이 없으면 해당 컬럼을 NULL로 채워서 반환합니다 (예: 주문 내역이 0건인 회원까지 모두 조회할 때 필수!).•
트랜잭션 (Transaction)과 ACID 4대 특성:
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데이터베이스의 상태를 변화시키는 쪼갤 수 없는 하나의 논리적 작업 단위(예: 계좌 이체 = A 계좌 인출 + B 계좌 입금)입니다.
1
원자성 (Atomicity): All or Nothing! 트랜잭션 내의 모든 연산이 100% 성공적으로 반영(
COMMIT)되거나, 하나라도 실패하면 실행 전 상태로 완전히 취소(ROLLBACK)되어야 합니다 (Undo 로그 활용).2
일관성 (Consistency): 트랜잭션 실행 전후로 DB의 모든 무결성 제약조건(잔액 , PK/FK 규칙 등)이 일관되게 유지되어야 합니다.
3
고립성 / 독립성 (Isolation): 동시에 실행 중인 여러 트랜잭션들이 서로의 중간 연산 결과에 끼어들어 간섭하지 못하도록 격리되어야 합니다.
4
영속성 / 지속성 (Durability): 일단 성공적으로
COMMIT된 트랜잭션 결과는 직후에 정전이나 서버 다운이 발생하더라도 Redo 로그를 통해 디스크에 영구적으로 보존되어야 합니다.풀이
1) 개별 직원의 급여 조건(salary >= 3000)은 그룹화 전에 걸러야 하므로 WHERE 절에 작성합니다.
2) 부서별로 묶기 위해 GROUP BY dept_id를 사용합니다.
3) 그룹별 집계 조건인 평균 급여(AVG(salary) >= 5000)는 반드시 HAVING 절에 작성합니다.
4) 내림차순 정렬을 위해 ORDER BY avg_sal DESC를 붙입니다.
```sql
SELECT dept_id, AVG(salary) AS avg_sal
FROM Emp
WHERE salary >= 3000
GROUP BY dept_id
HAVING AVG(salary) >= 5000
ORDER BY avg_sal DESC;
```
3
데이터베이스 인덱스(B+Tree) 최적화와 정규화(Normalization)
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인덱스 (Index)의 원리와 트레이드오프:
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책 맨 뒤의 색인(찾아보기)처럼 특정 컬럼 값을 B+Tree 구조로 정렬해 두면 인덱스에서 후보 위치를 찾는 탐색 비용을 줄일 수 있습니다. 다만 반환할 행이 많거나 조건 선택도가 낮으면 전체 테이블 순차 스캔이 더 저렴할 수 있으므로, 물리 실행 계획은 최적화기가 비용을 비교해 선택합니다.
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주의점: 인덱스를 걸면
SELECT 조회 속도를 높일 수 있지만, 데이터를 추가·수정·삭제(INSERT, UPDATE, DELETE)할 때마다 인덱스도 갱신해야 하므로 쓰기 비용과 디스크 공간이 듭니다. 인덱스의 효과는 컬럼의 고유값 수뿐 아니라 조건의 선택도, 데이터 분포, 조회할 열에 따라 달라집니다.•
정규화 (Normalization: 1NF ➔ 2NF ➔ 3NF ➔ BCNF):
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하나의 거대한 테이블에 중복된 데이터가 쌓이면 삽입·삭제·수정 시 데이터가 불일치하는 이상 현상(Anomaly)이 발생합니다. 이를 막기 위해 함수적 종속성을 분석하여 테이블을 역할별로 잘게 쪼개어 중복을 제거하는 설계 과정이 정규화입니다.
학습 도움말
실무 쿼리 튜닝 팁: 인덱스 컬럼을 WHERE 절에서 가공(WHERE YEAR(created_at) = 2026 또는 WHERE price * 2 > 10000)하거나 앞에 와일드카드를 붙인 LIKE '%검색어'를 쓰면 B+Tree 정렬 순서를 활용할 수 없어 인덱스가 무력화(Full Table Scan 발생)됩니다!핵심 요약
- ✓기본키(PK)는 중복과 NULL을 허용하지 않는 개체 무결성을, 외래키(FK)는 테이블 간 참조 무결성을 보장한다.
- ✓SQL의 논리적 처리 모델은 FROM/JOIN, WHERE, GROUP BY, HAVING, SELECT, ORDER BY 순서로 결과 의미를 설명하지만, 물리 실행 계획은 데이터베이스 최적화기가 선택한다.
- ✓트랜잭션의 ACID 특성은 원자성(Atomicity), 일관성(Consistency), 고립성(Isolation), 영속성(Durability)이다.
- ✓인덱스(B+Tree)는 선택도가 유리한 조회의 탐색 비용을 줄일 수 있지만, 최적화기는 비용에 따라 순차 스캔을 선택할 수 있고 쓰기 시 유지 비용이 발생한다.