“AI야, SQL을 작성해줘!”

AI 시대, 대용량 데이터 처리 능력을

한 단계 업그레이드하고 싶다면?

20년 차 SQL 전문가가 알려주는 AI를 나만의 SQL 사수로 만드는 법. 이 책은 단순한 문법 학습서가 아닌 SQL과 생성형 AI를 접목해 업무 생산성을 극대화하는 방법을 제시하는 가이드이다.

데이터 규모와 복잡성이 기하급수적으로 증가한 AI 시대, 더 탄탄한 SQL 작성 실력과 AI 활용 능력은 필수가 되었다. 효율적인 프롬프트 엔지니어링을 통해 대용량 데이터에도 끄떡없는 쿼리를 작성하고, 실행 계획 분석과 인덱스 튜닝 등 성능 최적화 기법을 실제 코드 실습과 함께 익힐 수 있다. 초보 개발자부터 데이터 분석가까지, 반복적인 쿼리 작성 시간을 단축하고 싶은 모든 이를 위한 실전 안내서이다. AI를 단순 보조 도구가 아닌 ‘SQL 실무 파트너’로 활용할 수 있게 될 것이다.

[목 차]
  

[ 1부 | SQL 시작하기 ]

 

1장 Oracle Live SQL 사용하기

1.1 Oracle Live SQL 설정

 

2장 Oracle 실습 환경 설정

2.1 Windows

__Oracle Database 설치

__SQL Developer 설치

2.2 macOS

__Oracle Database 설치

__SQL Developer 설치

 

[ 2부 | AI 똑똑하게 사용하는 법 ]

 

3장 챗GPT 이해하기

3.1 챗GPT의 작동 원리와 한계

__챗GPT는 어떻게 작동하는가?

__SQL 작성에 왜 챗GPT가 적합한가?

__작동 원리만큼 중요한 한계점 파악

__협업 파트너로서 챗GPT 활용하기

3.2 프롬프트 엔지니어링 개념

__프롬프트란?

__프롬프트 엔지니어링이란?

__왜 프롬프트 엔지니어링이 필요한가?

__프롬프트 설계의 기본 구성

__SQL 작성을 위한 프롬프트 예시

__프롬프트 엔지니어링의 실무 가치

3.3 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 전략

 

4장 효율적인 프롬프트 작성법

4.1 좋은 질문과 나쁜 질문 예시

__나쁜 질문은 왜 문제가 될까?

__좋은 질문의 조건

4.2 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 패턴

5.1 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 다루기

5.3 SQL 스니펫 라이브러리 생성

__SQL 스니펫 라이브러리의 효과와 구성 원칙

__챗GPT로 스니펫 생성하기

__스니펫 예시

__스니펫 및 버전 관리

__챗GPT와의 스니펫 최적화 루프

 

6장 도구와 통합하기

6.1 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 시대

7.1 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 BY

7.2 SELECT, WHERE, ORDER BY 자동화

__좋은 프롬프트 예시

__SELECT, WHERE, ORDER BY 자동화 예시

 

8장 JOIN과 서브쿼리 생성

8.1 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 예시

8.4 서브쿼리 자동화

__서브쿼리 자동화 예시

 

9장 집계 및 분석 쿼리 생성

9.1 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 구조

9.3 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 Information

10.3 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 전략

10.5 옵티마이저의 작동 방식

__옵티마이저란?

__옵티마이저의 실행 계획 선택 요소

__옵티마이저 힌트

__실행 계획의 COST 계산 원리

__통계 정보와 수집 방법

__SQL 튜닝 사전 체크리스트

10.6 AI와 함께 실행 계획 분석하기

 

11장 AI와 함께 인덱스 설계하기

11.1 인덱스를 생성하면 왜 빨라질까?

__데이터 저장 구조

__인덱스의 기본 구조

__B-Tree 인덱스

__인덱스 손익분기점

__결합 인덱스

11.2 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 Scan

11.3 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 조건

11.5 AI에게 인덱스 추천 받기

__인덱스 설계 추천 예시

 

12장 AI가 알려주는 튜닝

12.1 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