일주일만에 훑어보는 데이터베이스
데이터베이스는 데이터를 효율적으로 저장하고 관리하는 기술이다. 데이터베이스는 데이터를 구조화하여 저장하고, 검색, 갱신, 삭제하는 기능을 제공한다. 적절한 데이터베이스 설계와 관리는 데이터 중복을 방지하고 데이터 무결성을 유지하는데 중요한 역할을 한다.
일주일만에 훑어보는 데이터베이스
Day 1: 데이터베이스 기본 개념
- 데이터베이스 정의 및 필요성
- 파일 시스템과의 비교
- 데이터 무결성, 중복 최소화
- RDBMS vs NoSQL 개요
- 관계형 데이터베이스의 특성
- 다양한 NoSQL 모델(Key-Value, Document, Column, Graph)
- 데이터 모델링의 기초
- 개념적/논리적/물리적 모델 설계 과정
Day 2: SQL 기초
- DDL (Data Definition Language)
- CREATE, DROP, ALTER
- DML (Data Manipulation Language)
- SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE
- DQL, DCL, TCL
- SELECT문의 세부 옵션과 JOIN
- 권한 제어(GRANT, REVOKE)
- 트랜잭션 제어(COMMIT, ROLLBACK, SAVEPOINT)
- 기본 SQL 예제와 실습 아이디어
Day 3: 정규화와 DB 설계
- 정규화(Normalization)
- 1NF, 2NF, 3NF, BCNF
- 이상현상(Anomalies) 방지
- ERD(Entity Relationship Diagram) 작성
- 엔티티(Entity), 관계(Relationship), 속성(Attribute)
- 식별자(Primary Key), 외래키(Foreign Key)
- 실무 설계 예시
- 고객, 주문, 상품 테이블 설계
- 정규화 단계별 적용 사례
Day 4: 인덱스와 쿼리 최적화
- 인덱스(Index) 기본 개념
- B-Tree 인덱스, 해시 인덱스
- 클러스터드/논클러스터드 인덱스 차이
- 쿼리 실행 계획(Execution Plan) 분석
- COST 기반 최적화 개념
- EXPLAIN 사용법(MySQL 등)
- 쿼리 튜닝 기법
- 적절한 인덱스 설계
- JOIN 방식(중첩 루프, 해시, 머지)
- 뷰(View), 서브쿼리, 파티셔닝(Partitioning)
Day 5: 트랜잭션 & 동시성 제어
- ACID 특성
- Atomicity, Consistency, Isolation, Durability
- 동시성 제어 메커니즘
- Locking (Shared, Exclusive), Lock Escalation
- MVCC(Multi-Version Concurrency Control)
- 트랜잭션 격리 수준
- READ UNCOMMITTED, READ COMMITTED, REPEATABLE READ, SERIALIZABLE
- 데드락(Deadlock) 및 해결 방안
- 교착 상태 조건 & 회피/탐지/복구 기법
Day 6: 확장성과 분산 데이터베이스
- 수직적 확장 vs 수평적 확장
- Scale-Up과 Scale-Out 개념
- 샤딩(Sharding) & 레플리케이션(Replication)
- 데이터 파티셔닝 전략
- 마스터-슬레이브 복제, 멀티 마스터
- NoSQL 상세
- Key-Value Stores (Redis, DynamoDB)
- Document DB (MongoDB), Column Store (Cassandra)
- 분산 트랜잭션 & CAP 이론
- 일관성(Consistency), 가용성(Availability), 파티션 내성(Partition Tolerance)
Day 7: 면접 대비 & 실무 활용 팁
- 면접 대비 핵심 키워드
- SQL 최적화, 인덱스 설계, 정규화/반정규화
- 트랜잭션 격리와 동시성 문제
- DB 트러블슈팅 시나리오
- 쿼리 성능 저하 분석
- 락 경합 및 데드락 사례
- 실무 응용 전략
- 대규모 트래픽 환경에서 DB 설계 시 고려 사항
- 마이크로서비스 아키텍처(DB 분산, 데이터 동기화)
- 모니터링 툴 & 로깅(메트릭 수집, 알림 시스템)