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퀵스타트 SQL with 챗GPT
AI와 협업해 빠르게 배우는 SQL 작성·최적화·튜닝 실전 가이드
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소개
목차
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[ 1부 | SQL 시작하기 ]1장 Oracle Live SQL 사용하기1.1 Oracle Live SQL 설정2장 Oracle 실습 환경 설정2.1 Windows__Oracle Database 설치__SQL Developer 설치2.2 macOS__Oracle Database 설치__SQL Developer 설치[ 2부 | AI 똑똑하게 사용하는 법 ]3장 챗GPT 이해하기3.1 챗GPT의 작동 원리와 한계__챗GPT는 어떻게 작동하는가?__SQL 작성에 왜 챗GPT가 적합한가?__작동 원리만큼 중요한 한계점 파악__협업 파트너로서 챗GPT 활용하기3.2 프롬프트 엔지니어링 개념__프롬프트란?__프롬프트 엔지니어링이란?__왜 프롬프트 엔지니어링이 필요한가?__프롬프트 설계의 기본 구성__SQL 작성을 위한 프롬프트 예시__프롬프트 엔지니어링의 실무 가치3.3 자연어와 SQL 간의 변환 메커니즘__자연어 이해: 의미를 파악하는 능력__SQL 구조 매핑: 언어 → 논리 변환__챗GPT가 사용하는 방식: 예측 기반 생성__정확도에 영향을 주는 요소__AI가 만든 SQL의 한계와 응용 전략4장 효율적인 프롬프트 작성법4.1 좋은 질문과 나쁜 질문 예시__나쁜 질문은 왜 문제가 될까?__좋은 질문의 조건4.2 편리한 SQL 작성을 위한 프롬프트 템플릿__매출 데이터 월별 집계 __상위 고객 TOP 10 조회 __주문 데이터에서 이상 거래 탐지 __다중 테이블 JOIN 분석 5장 SQL을 위한 챗GPT 활용 패턴5.1 모델링 기반 SQL 생성__모델링 기반 SQL 생성의 단계별 흐름 5.2 비즈니스 요구사항을 쿼리로 변환하기 __요구사항 분석의 중요성 __요구사항 쿼리 변환 실전 예제 __모호한 요구사항 다루기5.3 SQL 스니펫 라이브러리 생성 __SQL 스니펫 라이브러리의 효과와 구성 원칙__챗GPT로 스니펫 생성하기__스니펫 예시 __스니펫 및 버전 관리__챗GPT와의 스니펫 최적화 루프6장 도구와 통합하기6.1 VS Code + 챗GPT 연동__VS Code와 챗GPT를 연동해야 하는 이유__연동하는 방법 [실전 퀵테스트] AI + SQL 활용 감각 익히기[ 3부 | AI야, SQL을 작성해줘 ]7장 기본 SQL 자동 생성__AI가 작성하는 SQL을 바로 적용할 수 있을까? __SQL 자동 생성의 시대7.1 기본 SQL 개념 이해하기 __SELECT 이해하기 __결과 열 이름 바꾸기 __상수(리터럴)와 계산 결과도 컬럼이 될 수 있다__함수로 값 변환하기 __중복 제거: DISTINCT __테이블 Alias의 필요성 __CASE WHEN: 조건에 따른 분기 처리__WHERE: 필요한 데이터만 필터링하기__NULL 이해하기 __ORDER BY7.2 SELECT, WHERE, ORDER BY 자동화__좋은 프롬프트 예시 __SELECT, WHERE, ORDER BY 자동화 예시8장 JOIN과 서브쿼리 생성8.1 JOIN 개념 이해하기__EQUI JOIN(등가 JOIN)__NON-EQUI JOIN(비등가 JOIN)__INNER JOIN __OUTER JOIN 8.2 서브쿼리 개념 이해하기 __위치에 따른 서브쿼리 분류__반환 데이터 유형에 따른 서브쿼리 분류__메인 쿼리와의 연관성에 따른 서브쿼리 분류 __EXISTS 8.3 JOIN 쿼리 자동화__JOIN 자동화 예시8.4 서브쿼리 자동화__서브쿼리 자동화 예시 9장 집계 및 분석 쿼리 생성9.1 GROUP BY와 집계 함수 개념 이해하기 __GROUP BY__집계 함수__GROUP BY와 집계 함수의 결합__HAVING 절의 역할 9.2 윈도우 함수 개념 이해하기__윈도우 함수의 기본 구조9.3 집계 쿼리 자동화 __집계 쿼리 자동화 예시 9.4 분석 쿼리 자동화__분석 쿼리 자동화 예시[실전 퀵테스트] 기본기 다시 잡기 [ 4부 | AI야, SQL을 튜닝해줘 ]10장 실행 계획도 보지 않고 튜닝을 한다고요?10.1 SQL 튜닝의 첫걸음 - 실행 계획 이해하기 10.2 실행 계획 확인 __DBMS_XPLAN__실행 계획 분석 방법 __Predicate Information10.3 오라클 아키텍처__오라클 아키텍처 개요 __하드 파싱 vs 소프트 파싱 __DB Buffer Cache__블록 __Redo Log __Undo Log 10.4 튜닝의 목적__튜닝의 주요 목적 __튜닝을 위한 기본 전략10.5 옵티마이저의 작동 방식__옵티마이저란?__옵티마이저의 실행 계획 선택 요소__옵티마이저 힌트__실행 계획의 COST 계산 원리__통계 정보와 수집 방법 __SQL 튜닝 사전 체크리스트10.6 AI와 함께 실행 계획 분석하기 11장 AI와 함께 인덱스 설계하기11.1 인덱스를 생성하면 왜 빨라질까? __데이터 저장 구조 __인덱스의 기본 구조__B-Tree 인덱스__인덱스 손익분기점__결합 인덱스11.2 Index Scan vs Table Full Scan__인덱스를 활용한 데이터 탐색__Sequential Access vs Random Access__Index Range Scan__Index Full Scan__Index Unique Scan __Index Skip Scan __Index Fast Full Scan11.3 인덱스 구성 전략__결합 인덱스 구성 전략 __인덱스 튜닝 실전 사례 11.4 인덱스를 타지 못하게 만드는 비효율 SQL__인덱스 컬럼에 함수 사용으로 인한 인덱스 무력화 __묵시적 데이터 형변환으로 인한 인덱스 미사용__부정형 비교 연산자 사용 __LIKE 연산자의 선두 와일드카드 사용 __IS NULL / IS NOT NULL 조건11.5 AI에게 인덱스 추천 받기 __인덱스 설계 추천 예시 12장 AI가 알려주는 튜닝12.1 프롬프트 구성 12.2 AI를 활용한 튜닝 예제 __JOIN 튜닝이 필요한 상황__JOIN 튜닝 사례 __SORT 튜닝이 필요한 상황 __SORT 튜닝 사례 [실전 퀵테스트] 튜닝을 위한 실행 계획 개념
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저자 소개 1
SQL 입문부터 고급 SQL 작성, SQL 튜닝 및 최적화, 데이터 분석까지 연구하고 가르치는 강사이자 작가, 그리고 크리에이터다.
인하대학교에서 컴퓨터 공학을 전공한 뒤 2006년부터 개발자의 길을 걷기 시작했다. 대우자동차판매 전산실을 출발점으로 SK커뮤니케이션즈, 한화 갤러리아를 거쳐 신세계 아이앤씨에 근무하며 백엔드 개발자로 일했고 SQL 튜닝의 세계에 눈을 뜬 후 SQLP 자격증을 취득하며 데이터 엔지니어로 전향했다. 오랜 기간 ‘SQL전문가 정미나’ 유튜브 채널을 운영하며 다양한 수준의 학습자들과 소통하는 과정에서 학습자들이 어려움을 느끼는 지점과 이해의 단절이 생기
SQL 입문부터 고급 SQL 작성, SQL 튜닝 및 최적화, 데이터 분석까지 연구하고 가르치는 강사이자 작가, 그리고 크리에이터다.
인하대학교에서 컴퓨터 공학을 전공한 뒤 2006년부터 개발자의 길을 걷기 시작했다. 대우자동차판매 전산실을 출발점으로 SK커뮤니케이션즈, 한화 갤러리아를 거쳐 신세계 아이앤씨에 근무하며 백엔드 개발자로 일했고 SQL 튜닝의 세계에 눈을 뜬 후 SQLP 자격증을 취득하며 데이터 엔지니어로 전향했다. 오랜 기간 ‘SQL전문가 정미나’ 유튜브 채널을 운영하며 다양한 수준의 학습자들과 소통하는 과정에서 학습자들이 어려움을 느끼는 지점과 이해의 단절이 생기는 순간들을 직접 목격해왔고, 이를 책과 교육에 반영하기 위해 꾸준히 연구해왔다. 저서로는 『시대에듀 유선배 SQL개발자 (SQLD) 과외노트』, 『내일은 SQL(MySQL)』, 『시대에듀 유선배 데이터분석 준전문가 ADsP 합격노트』가 있다.
인하대학교에서 컴퓨터 공학을 전공한 뒤 2006년부터 개발자의 길을 걷기 시작했다. 대우자동차판매 전산실을 출발점으로 SK커뮤니케이션즈, 한화 갤러리아를 거쳐 신세계 아이앤씨에 근무하며 백엔드 개발자로 일했고 SQL 튜닝의 세계에 눈을 뜬 후 SQLP 자격증을 취득하며 데이터 엔지니어로 전향했다. 오랜 기간 ‘SQL전문가 정미나’ 유튜브 채널을 운영하며 다양한 수준의 학습자들과 소통하는 과정에서 학습자들이 어려움을 느끼는 지점과 이해의 단절이 생기는 순간들을 직접 목격해왔고, 이를 책과 교육에 반영하기 위해 꾸준히 연구해왔다. 저서로는 『시대에듀 유선배 SQL개발자 (SQLD) 과외노트』, 『내일은 SQL(MySQL)』, 『시대에듀 유선배 데이터분석 준전문가 ADsP 합격노트』가 있다.
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품목정보
- 발행일
- 2025년 12월 29일
- 지원기기
- 크레마, PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원), 아이폰, 아이패드, 안드로이드폰, 안드로이드패드, 전자책단말기(저사양 기기 사용 불가), PC(Mac)
- 파일/용량
- PDF(DRM) | 7.14MB ?
- 글자 수/ 페이지 수
- 약 418쪽 ?
- ISBN13
- 9791175796126
출판사 리뷰
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초보 개발자부터 데이터 분석가까지,AI로 SQL 생산성 200% 끌어올리는 법SQLD 자격증을 준비하거나 SQL 강의를 수강해봤다면 누구나 아는 ‘SQL전문가 정미나’ 저자가 이번엔 챗GPT로 SQL 생산성을 극대화하는 방법을 안내한다. 기본 SQL 구문부터 튜닝 개념까지 자연스럽게 연결해 데이터베이스 지식을 빠르게 익히도록 돕는 AtoZ 가이드이다. 단순 AI 프롬프트 나열이 아니라 기본 문법부터 차근히 다시 짚어주고 AI의 작동 원리와 한계부터 이해한 후, 효율적인 프롬프트 엔지니어링을 통해 실전 튜닝까지 단번에 익힐 수 있다. 풍부한 실전 예제로 실무에 바로 적용할 수 있어, 생산성을 높이고자 하는 개발자와 데이터 분석가 모두를 위한 책이다.〉〉 “AI가 쿼리는 대신 써줄 수 있지만 쿼리를 ‘이해’하고 ‘최적화’하는 건 여전히 사람의 일입니다. 이 책은 AI를 통해 SQL 실력을 가속화하는 방법을 알려줍니다.” _본문 중에서 Step 1 | AI 똑똑하게 사용하는 법AI에게 SQL을 요청하기 전 기본기부터 다진다. 챗GPT의 작동원리를 명확히 이해하고 자연어와 SQL 간의 변환 구조부터 이해한다.Step 2 | AI야, SQL을 작성해줘AI를 활용한 SQL 생성의 전 과정을 따라간다. 기본 SELECT 문부터 JOIN, 서브쿼리, 집계 및 분석 쿼리까지 AI가 SQL을 자동으로 생성하는 흐름을 다양한 예제와 함께 단계별로 실습한다.Step 3 | AI야, SQL을 튜닝해줘AI를 SQL 튜닝 파트너로 활용하는 고급 단계를 다룬다. 실행 계획과 옵티마이저 작동 원리부터 이해하고 챗GPT를 통해 실행 계획을 분석하고 개선 방향을 제안받는 방법을 익힌다. 인덱스 설계, 조인 전략, 정렬 및 그룹핑 최적화 등 핵심 튜닝 기법을 AI와 함께 실습한 후 실제 SQL을 챗GPT와 협업하여 리팩터링하는 프로젝트로 마무리한다.이 책의 대상 독자SQL 문법은 배웠지만 실무 적용에 자신이 없는 초보 개발자대용량 데이터를 다루지만 쿼리 최적화나 튜닝에 부족함을 느끼는 데이터 분석가/엔지니어AI가 생성한 저품질 SQL을 그대로 쓰기 불안한 시니어 개발자먼저 읽은 베타리더들의 한 마디기존 SQL 문법 입문서와 튜닝 도서 사이의 애매한 빈틈을 정확하게 채워주는 책입니다. _엄태동 님반복적 작업은 AI 사수에게 맡기고, 우리는 실행 계획을 분석하며 핵심 튜닝에 집중할 수 있도록 이끌어주는 책입니다. _손예지 님SQL 최적화와 튜닝 포인트를 찾아 ‘좋은’ SQL을 구현하는 과정이 궁금한 모든 분께 추천합니다. _임승민 님AI 시대에 대용량 데이터 처리 능력을 한 단계 업그레이드하고 싶다면 꼭 읽어야 할 책입니다. _전준규 님
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