이 책은 인공지능(AI)과 데이터 분석 시대에 최적화된 PostgreSQL 활용 지침서로, 데이터베이스의 기본 개념부터 고급 운영, 그리고 실제 AI 서비스 연계까지 전 과정을 하나의 실무 프로젝트 흐름으로 학습할 수 있도록 설계되었다. 단순한 SQL 문법 학습에 그치지 않고, 데이터 모델링·트랜잭션 처리·PL/pgSQL 프로그래밍·성능 관리·AI 모델 연동 등 AI 서비스 구축에 필요한 데이터 전주기(Data Lifecycle)를 실습 중심으로 익힐 수 있다.
1장은 관계형 데이터베이스의 개념과 PostgreSQL의 구조를 이해하고, 설치·초기 설정을 통해 실습 환경을 구축하는 단계이다. 2장은 데이터베이스 설계 원칙과 DDL 실습을 통해 비즈니스 요구사항을 데이터 구조로 구현하는 방법을 다룬다. 3장은 SQL 기본·중급 문법을 실무 중심으로 구성하여 CRUD, 다중 테이블 조인, 인덱스·뷰 설계 등을 익힌다. 4장은 PL/pgSQL 프로그래밍으로 함수, 트리거, 동적 SQL, 커서 등 고급 서버 로직 구현 능력을 체계적으로 학습한다.
5장은 PostgreSQL의 운영 및 관리 영역으로, 사용자 권한, 보안 설정, 백업과 복구, 운영 자동화 스크립트 작성까지 데이터베이스 관리자(DBA) 수준의 실무 역량을 다진다. 6장은 AI 모델링 관점에서 PostgreSQL을 다루며, 데이터 추출·전처리·피처 생성·통계 집계 등 머신러닝 학습용 데이터 파이프라인 설계를 실습한다.
7장은 FastAPI와 PostgreSQL을 연동하여 REST API 기반의 웹 백엔드를 구축하고, 인공지능 모델 API와 DB를 통합하여 실제 AI 서비스로 확장하는 과정을 다룬다. 마지막 8장은 백업·복구·성능 튜닝·유지보수 등 실제 운영 환경에서의 안정성과 효율성 확보 전략을 제시한다.
이 책은 단순히 SQL을 배우는 교재가 아니라, 데이터 중심 AI 애플리케이션을 설계하고 운영할 수 있는 개발자·데이터 엔지니어·AI 실무자를 위한 종합 실습서이다. Python, FastAPI, Pandas, SQLAlchemy, PL/pgSQL 등 최신 기술 스택과 함께, PostgreSQL의 확장성과 성능을 극대화하는 실무 노하우를 담고 있다.

1장 PostgreSQL 개요 및 설치
1.1 데이터베이스 개념과 용어
1.2 PostgreSQL의 특징과 구조 및 개요
1.3 PostgreSQL 설치 및 초기 설정
1.4 기본 시스템 명령 및 실습


2장 데이터베이스 구조와 설계
2.1 데이터베이스 구조
2.2 데이터 정의어 실습
2.3 테이블 설계와 정의
2.4 비즈니스 DB 설계 및 구조화 실습


3장 SQL 기본 및 중급 문법과 실습
3.1 SQL 핵심 문법
3.2 DML(데이터 조작어) 실습
3.3 데이터 검색 실습
3.4 데이터 연결 및 다중 테이블 고급 검색
3.5 인덱스, 시퀀스, 뷰, 머티리얼라이즈드 뷰
3.6 판매/회원 관리 CRUD 구현


4장 PL/pgSQL 프로그래밍과 고급 활용
4.1 PL/pgSQL 소개와 함수 기본 작성
4.2 변수, 제어문과 예외 처리
4.3 프로시저(Procedure)와 트리거(Trigger) 실습
4.4 동적 SQL과 커서(Cursor) 활용
4.5 주문 처리 로직, 통계 집계, 로그 자동화 트리거 구현

5장 PostgreSQL 관리 및 운영
5.1 postgresql.conf 및 pg_hda.conf 설정
5.2 사용자·역할·권한 관리와 보안 정책
5.3 방화벽 설정, 원격 접속 허용, SSL 설정
5.4 백업 디렉터리 구조, 로그 관리, 에러 진단
5.5 PowerShell을 활용한 운영 자동화 스크립트 작성


6장 인공지능을 위한 PostgreSQL 활용
6.1 환경 준비 및 데이터베이스 연동
6.2 AI 모델을 위한 PostgreSQL 구조 설계
6.3 AI 학습용 데이터 추출과 전처리
6.4 PostgreSQL을 활용한 통계 및 피처 집계
6.5 Python 기반 모델 학습 및 예측 파이프라인


7장 웹 애플리케이션 및 AI 서비스 연계
7.1 FastAPI와 PostgreSQL 웹 백엔드 구축
7.2 REST API 설계 및 CRUD 엔드포인트 구현
7.3 PL/pgSQL과 웹 연계로 서버 부하 경감 구조 설계
7.4 PostgreSQL 데이터셋으로 연결하여 모델 훈련시키기
7.5 인공지능 모델 API와 DB 통합 서비스 개발
7.6 AI 기반 추천 서비스 DB 설계와 처리


8장 백업, 복구, 성능 및 유지보수
8.1 논리 백업과 물리 백업
8.2 데이터 복원 실습
8.3 데이터베이스 유지 보수
8.4 성능 튜닝
8.5 정기적 유지 보수와 스케줄링


부록. PostgreSQL 치트시트
부록A. PostgreSQL 명령어 & PL/pgSQL 함수 요약
부록B. 인공지능 분야별 주요 공개 데이터 셋
부록C. 데이터 셋 ↔ PostgreSQL DB 교환 치트시트