SQL 시작하기 환경 설정 완벽 가이드

데이터베이스와 SQL을 처음 시작하는 분들을 위한 완벽한 환경 설정 가이드입니다. 데이터베이스의 기본 개념부터 MySQL/PostgreSQL 설치, 클라이언트 도구 사용법, 그리고 첫 데이터베이스 생성까지 모든 과정을 단계별로 쉽게 설명합니다.

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목차

1. 데이터베이스란_무엇인가
2. RDBMS_vs_NoSQL_비교
3. MySQL_PostgreSQL_설치하기
4. DB_클라이언트_도구_사용법
5. 첫_데이터베이스_생성하기
6. 테이블_구조_이해하기

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1. 데이터베이스란_무엇인가

시작하며

여러분이 엑셀로 고객 정보를 관리하다가 파일이 너무 커져서 느려진 적 있나요? 또는 여러 사람이 동시에 같은 데이터를 수정하려다가 충돌이 난 적은요?

이런 문제는 데이터가 많아질수록 더 심각해집니다. 데이터가 손실되거나, 찾고 싶은 정보를 빠르게 찾을 수 없게 되죠.

특히 수천, 수만 건의 데이터를 다룰 때는 엑셀로는 한계가 있습니다. 바로 이럴 때 필요한 것이 데이터베이스입니다.

데이터베이스는 대량의 데이터를 안전하게 저장하고, 빠르게 검색하며, 여러 사람이 동시에 사용할 수 있도록 해줍니다.

개요

간단히 말해서, 데이터베이스는 데이터를 체계적으로 저장하고 관리하는 전자 저장소입니다. 마치 도서관이 책을 체계적으로 분류하고 보관하는 것처럼요.

왜 데이터베이스가 필요할까요? 실무에서는 수백만 건의 고객 데이터, 주문 정보, 상품 목록을 다룹니다.

이런 데이터를 엑셀 파일로 관리한다면 파일이 손상되거나, 검색이 느려지거나, 동시 작업이 불가능합니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 1초에 수백 명이 동시에 주문한다면 엑셀로는 절대 처리할 수 없죠.

전통적으로는 종이 문서나 엑셀 파일로 데이터를 관리했다면, 이제는 데이터베이스를 사용해 훨씬 더 안전하고 빠르게 데이터를 다룰 수 있습니다. 데이터베이스의 핵심 특징은 세 가지입니다.

첫째, 데이터 무결성 - 잘못된 데이터가 들어가는 것을 막습니다. 둘째, 동시성 제어 - 여러 사람이 동시에 사용해도 문제없습니다.

셋째, 백업과 복구 - 데이터가 손실되어도 복구할 수 있습니다. 이러한 특징들이 있기에 모든 현대적인 애플리케이션은 데이터베이스를 사용합니다.

코드 예제

-- 데이터베이스는 이런 식으로 데이터를 저장합니다
-- 고객 정보를 저장하는 간단한 예시
CREATE TABLE customers (
    id INT PRIMARY KEY,           -- 고유 식별자
    name VARCHAR(100),            -- 고객 이름
    email VARCHAR(100),           -- 이메일 주소
    created_at TIMESTAMP          -- 가입 날짜
);

-- 데이터 조회는 이렇게 간단합니다
SELECT name, email
FROM customers
WHERE created_at > '2024-01-01';  -- 2024년 이후 가입 고객 찾기

설명

데이터베이스가 하는 일은 마치 초대형 도서관의 사서와 같습니다. 책(데이터)을 체계적으로 분류하고, 원하는 책을 빠르게 찾아주며, 여러 사람이 동시에 이용할 수 있도록 관리합니다.

첫 번째로, 데이터를 테이블이라는 형태로 저장합니다. 위 코드의 CREATE TABLE 부분이 바로 그것인데, 이는 엑셀의 시트와 비슷하지만 훨씬 강력합니다.

각 열(column)은 특정 타입의 데이터만 저장할 수 있어서, 잘못된 데이터가 들어가는 것을 원천적으로 차단합니다. 예를 들어 이메일 필드에 숫자를 넣으려 하면 에러가 발생하죠.

두 번째로, SQL(Structured Query Language)이라는 언어로 데이터를 다룹니다. SELECT 문은 데이터를 조회하는 명령어인데, 수백만 건의 데이터 중에서 조건에 맞는 것만 0.1초 만에 찾아낼 수 있습니다.

WHERE 절로 조건을 지정하면, 데이터베이스가 인덱스라는 기술을 사용해 초고속으로 검색합니다. 세 번째로, 동시성 제어가 이루어집니다.

1000명이 동시에 같은 데이터를 수정하려 해도, 데이터베이스는 순서를 정해서 하나씩 처리합니다. 이를 트랜잭션이라고 하는데, 마치 은행 ATM에서 여러 사람이 동시에 돈을 인출해도 잔액이 꼬이지 않는 것과 같은 원리입니다.

여러분이 데이터베이스를 사용하면 데이터의 안정성, 빠른 검색 속도, 동시 다중 사용자 지원, 자동 백업을 얻을 수 있습니다. 실무에서는 쇼핑몰, 은행 시스템, SNS, 게임 등 거의 모든 서비스가 데이터베이스 위에서 동작합니다.

실전 팁

💡 데이터베이스는 파일 시스템과 다릅니다. 파일은 그냥 저장만 하지만, 데이터베이스는 데이터의 관계를 관리하고 무결성을 보장합니다.

💡 처음 시작할 때 흔한 실수는 데이터베이스와 DBMS를 혼동하는 것입니다. 데이터베이스는 데이터 자체를, DBMS(MySQL, PostgreSQL 등)는 데이터베이스를 관리하는 소프트웨어를 말합니다.

💡 성능을 위해서는 적절한 인덱스가 필수입니다. 검색이 자주 되는 컬럼에 인덱스를 걸면 조회 속도가 10배 이상 빨라집니다.

💡 실무에서는 항상 백업 전략을 세워야 합니다. 매일 자동 백업을 설정하고, 복구 테스트를 주기적으로 해보세요.

💡 데이터베이스 설계가 80%, 쿼리 작성이 20%입니다. 초반에 테이블 구조를 잘 설계하면 나중에 고생하지 않습니다.

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2. RDBMS_vs_NoSQL_비교

시작하며

여러분이 데이터베이스를 배우려고 검색하다 보면 MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Redis 같은 다양한 이름을 보셨을 겁니다. 도대체 뭐가 다르고, 어떤 걸 배워야 할까요?

이런 혼란은 자연스러운 것입니다. 데이터베이스는 크게 두 가지 종류로 나뉘는데, 각각 장단점이 완전히 다르기 때문입니다.

잘못 선택하면 나중에 시스템 전체를 갈아엎어야 할 수도 있습니다. 바로 이럴 때 필요한 것이 RDBMS와 NoSQL의 차이를 이해하는 것입니다.

각각 언제 사용해야 하는지 알면, 프로젝트에 맞는 최적의 선택을 할 수 있습니다.

개요

간단히 말해서, RDBMS(Relational Database)는 데이터를 표(테이블) 형태로 저장하고 관계를 맺는 방식이고, NoSQL은 더 유연한 형태로 데이터를 저장하는 방식입니다. 마치 정리 정돈된 파일 캐비닛과 자유로운 메모장의 차이라고 할 수 있죠.

왜 두 가지가 필요할까요? 모든 데이터가 표 형태로 깔끔하게 정리되는 것은 아니기 때문입니다.

예를 들어, 은행 시스템처럼 정확한 금액과 거래 내역을 다룰 때는 RDBMS가 완벽합니다. 하지만 SNS의 게시글처럼 형식이 자유롭고 빠르게 변하는 데이터는 NoSQL이 더 유리합니다.

전통적으로는 거의 모든 시스템이 RDBMS를 사용했다면, 현대에는 빅데이터와 실시간 처리가 중요해지면서 NoSQL도 널리 사용됩니다. RDBMS의 핵심은 ACID(원자성, 일관성, 고립성, 지속성)입니다.

이는 데이터의 정확성을 완벽하게 보장합니다. NoSQL의 핵심은 확장성과 유연성입니다.

데이터 구조가 바뀌어도 쉽게 대응할 수 있고, 서버를 추가해서 성능을 높이기 쉽습니다. 이러한 차이를 이해하면 어떤 상황에서 무엇을 선택할지 명확해집니다.

코드 예제

-- RDBMS (MySQL/PostgreSQL) 예시
-- 명확한 구조와 관계를 가진 데이터
CREATE TABLE orders (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    customer_id INT,               -- 고객 테이블과 연결
    amount DECIMAL(10,2),          -- 정확한 금액
    status VARCHAR(20),
    FOREIGN KEY (customer_id) REFERENCES customers(id)  -- 관계 설정
);

-- NoSQL (MongoDB) 예시
-- 유연한 구조의 JSON 형태 데이터
{
    "order_id": 12345,
    "customer": {
        "name": "홍길동",
        "email": "hong@example.com"
    },
    "items": [
        {"product": "노트북", "price": 1500000},
        {"product": "마우스", "price": 30000}
    ],
    "tags": ["전자제품", "할인"]  // 자유롭게 필드 추가 가능
}

설명

RDBMS와 NoSQL이 하는 일을 비유하자면, RDBMS는 잘 정돈된 도서관이고 NoSQL은 자유로운 창고입니다. 첫 번째로, 데이터 저장 방식이 다릅니다.

RDBMS는 위 코드처럼 미리 정의된 구조(스키마)에 맞춰 데이터를 저장합니다. orders 테이블에는 반드시 order_id, customer_id, amount, status가 있어야 하죠.

이렇게 하면 데이터의 일관성이 완벽하게 보장됩니다. 잘못된 형식의 데이터는 아예 들어갈 수 없으니까요.

두 번째로, 관계 처리 방식이 다릅니다. RDBMS는 FOREIGN KEY로 테이블 간 관계를 명확히 정의합니다.

주문(orders)과 고객(customers)이 연결되어 있어서, 존재하지 않는 고객의 주문은 만들 수 없습니다. 이를 참조 무결성이라 하는데, 데이터의 정확성을 지키는 핵심입니다.

반면 NoSQL은 관계를 느슨하게 처리하고, 대신 필요한 모든 정보를 한 곳에 모아둡니다(비정규화). 세 번째로, 확장성이 다릅니다.

RDBMS는 주로 하나의 강력한 서버를 사용합니다(수직 확장). NoSQL은 여러 대의 일반 서버를 추가해서 성능을 높입니다(수평 확장).

예를 들어, 페이스북처럼 전 세계 수십억 사용자의 데이터를 다룰 때는 NoSQL이 훨씬 유리합니다. 여러분이 RDBMS를 선택하면 데이터 정확성, 복잡한 쿼리 지원, 트랜잭션 보장을 얻습니다.

은행, 결제 시스템, ERP 같은 곳에 적합합니다. NoSQL을 선택하면 빠른 개발, 유연한 구조, 대규모 확장성을 얻습니다.

실시간 채팅, 로그 수집, SNS 같은 곳에 적합하죠.

실전 팁

💡 처음 배울 때는 RDBMS부터 시작하세요. SQL을 배우면 데이터 설계의 기본을 탄탄히 다질 수 있고, NoSQL로 전환하기도 쉽습니다.

💡 흔한 실수는 "NoSQL이 더 빠르다"고 생각하는 것입니다. 실제로는 사용 사례에 따라 다릅니다. 복잡한 조인이 필요한 쿼리는 RDBMS가 더 빠를 수 있습니다.

💡 실무에서는 두 가지를 함께 사용하는 경우가 많습니다. 중요한 거래 데이터는 RDBMS에, 로그나 캐시는 NoSQL에 저장하는 식이죠.

💡 MySQL과 PostgreSQL 중에서는 PostgreSQL을 추천합니다. 더 많은 기능을 제공하고, 표준 SQL을 더 잘 따르며, 성능도 우수합니다.

💡 데이터 일관성이 생명인 시스템(금융, 의료)은 무조건 RDBMS를 사용하세요. 잠깐의 데이터 불일치도 큰 문제가 될 수 있습니다.

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3. MySQL_PostgreSQL_설치하기

시작하며

여러분이 드디어 데이터베이스를 배워보려고 마음먹었는데, 설치부터 막혀서 포기한 경험 있나요? "어떤 버전을 설치해야 하지?", "설치는 했는데 실행이 안 돼" 같은 문제들 말이죠.

이런 문제는 초보자들이 가장 많이 겪는 첫 번째 장벽입니다. 설치 과정이 복잡하고, 운영체제마다 방법이 달라서 혼란스러울 수밖에 없습니다.

하지만 한 번만 제대로 설치하면, 평생 사용할 수 있는 강력한 도구를 얻게 됩니다. 바로 이럴 때 필요한 것이 단계별 설치 가이드입니다.

운영체제별로 가장 쉽고 안전한 방법으로 MySQL과 PostgreSQL을 설치하는 법을 알려드릴게요.

개요

간단히 말해서, MySQL과 PostgreSQL 설치는 공식 사이트에서 인스톨러를 다운받아 실행하면 됩니다. 스마트폰에 앱을 설치하는 것만큼 쉬워졌습니다.

왜 제대로 설치하는 것이 중요할까요? 잘못 설치하면 보안 문제가 생기거나, 나중에 업데이트가 어려워질 수 있습니다.

예를 들어, 루트(root) 비밀번호를 너무 쉽게 설정하면 해킹의 위험이 있고, 잘못된 디렉토리에 설치하면 백업이 어려워집니다. 전통적으로는 소스 코드를 직접 컴파일해서 설치했다면, 현대에는 패키지 매니저나 인스톨러를 사용해 클릭 몇 번으로 설치할 수 있습니다.

설치의 핵심 단계는 세 가지입니다. 첫째, 올바른 버전 선택 - 안정 버전(Stable)을 선택하세요.

둘째, 루트 비밀번호 설정 - 강력한 비밀번호를 사용하고 절대 잊지 마세요. 셋째, 서비스 자동 시작 설정 - 컴퓨터를 켤 때마다 자동으로 데이터베이스가 실행되도록 합니다.

이 세 가지만 제대로 하면 문제없이 사용할 수 있습니다.

코드 예제

# macOS에서 Homebrew로 PostgreSQL 설치 (가장 쉬운 방법)
brew install postgresql@15

# PostgreSQL 서비스 시작
brew services start postgresql@15

# 설치 확인 - 버전 체크
psql --version
# 결과: psql (PostgreSQL) 15.x

# 데이터베이스 접속 테스트
psql postgres
# postgres=# 프롬프트가 나오면 성공!

# Windows에서는 공식 인스톨러 사용
# 1. https://www.postgresql.org/download/windows/ 방문
# 2. Download the installer 클릭
# 3. 설치 마법사 따라가기
# 4. 비밀번호 설정 시 반드시 기록!

설명

데이터베이스 설치가 하는 일은 여러분의 컴퓨터에 데이터베이스 서버를 세팅하는 것입니다. 마치 집에 도서관을 만드는 것과 같죠.

첫 번째로, 운영체제에 맞는 방법을 선택합니다. macOS나 Linux에서는 패키지 매니저(Homebrew, apt, yum)를 사용하는 것이 가장 편합니다.

위 코드의 brew install postgresql@15처럼 명령어 한 줄이면 모든 설치가 자동으로 진행됩니다. 필요한 라이브러리도 자동으로 설치되고, 환경 변수도 자동으로 설정됩니다.

Windows에서는 GUI 인스톨러를 사용하는데, Next 버튼만 클릭하면 됩니다. 두 번째로, 서비스를 시작합니다.

brew services start postgresql@15 명령어가 바로 그것인데, 이는 PostgreSQL 서버를 백그라운드에서 실행시킵니다. 이제 컴퓨터가 켜져 있는 동안 계속 데이터베이스가 작동합니다.

서비스로 등록하면 컴퓨터를 재부팅해도 자동으로 다시 시작되니까 편리하죠. 세 번째로, 설치 확인을 합니다.

psql --version으로 버전을 확인하고, psql postgres로 실제 접속해봅니다. postgres=# 프롬프트가 나타나면 설치가 완벽하게 완료된 것입니다.

여기서 SQL 명령어를 입력할 수 있습니다. 여러분이 이 과정을 따라하면 로컬 개발 환경 구축, 언제든지 연습할 수 있는 환경, 실제 프로젝트에 바로 사용할 수 있는 데이터베이스를 얻게 됩니다.

실무에서는 개발용 로컬 데이터베이스와 운영용 서버 데이터베이스를 분리해서 사용합니다.

실전 팁

💡 PostgreSQL과 MySQL 중 하나만 설치하세요. 처음에는 PostgreSQL을 추천합니다. 기능이 더 많고, 오픈소스 진영에서 선호됩니다.

💡 흔한 실수는 루트 비밀번호를 잊어버리는 것입니다. 설정한 비밀번호를 반드시 비밀번호 관리 도구나 안전한 곳에 기록하세요. 잊어버리면 재설치해야 합니다.

💡 Docker를 사용할 줄 안다면 docker run -e POSTGRES_PASSWORD=mysecret -p 5432:5432 postgres로 설치 없이 바로 사용할 수 있습니다. 깔끔하고 삭제도 쉽습니다.

💡 포트 번호를 기억하세요. PostgreSQL은 5432, MySQL은 3306이 기본입니다. 방화벽 설정이나 접속 시 필요합니다.

💡 회사나 학교 네트워크에서는 방화벽 때문에 설치가 안 될 수 있습니다. IT 팀에 5432 포트 허용을 요청하거나, 집에서 설치하세요.

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4. DB_클라이언트_도구_사용법

시작하며

여러분이 데이터베이스는 설치했는데, 검은 화면에 명령어만 치려니 너무 불편하지 않나요? "이 데이터베이스에 어떤 테이블이 있는지 한눈에 보고 싶은데", "SQL 문법 실수를 바로 확인하고 싶은데" 같은 생각 해보셨죠?

이런 불편함은 CLI(명령줄 인터페이스)만 사용할 때 당연히 겪는 문제입니다. 전문가들도 복잡한 쿼리를 작성할 때는 GUI 도구를 사용합니다.

시각적으로 확인하고, 자동완성 기능을 활용하면 훨씬 생산적이니까요. 바로 이럴 때 필요한 것이 DBeaver, Workbench 같은 DB 클라이언트 도구입니다.

이 도구들은 데이터베이스를 시각적으로 보여주고, 쿼리 작성을 도와주며, 데이터를 엑셀처럼 쉽게 편집할 수 있게 해줍니다.

개요

간단히 말해서, DB 클라이언트 도구는 데이터베이스를 편하게 다루기 위한 그래픽 프로그램입니다. 마치 메모장 대신 워드를 사용하는 것처럼, 훨씬 강력한 기능을 제공합니다.

왜 클라이언트 도구가 필요할까요? 명령줄로도 모든 작업을 할 수 있지만, 실무에서는 효율이 중요합니다.

예를 들어, 100개의 테이블 중에서 원하는 테이블을 찾거나, 복잡한 쿼리의 실행 계획을 분석하거나, 데이터를 CSV로 내보내는 작업은 GUI 도구가 10배 이상 빠릅니다. 전통적으로는 각 데이터베이스마다 전용 도구(MySQL Workbench, pgAdmin)를 사용했다면, 현대에는 DBeaver 같은 범용 도구로 모든 데이터베이스를 하나의 프로그램에서 관리할 수 있습니다.

클라이언트 도구의 핵심 기능은 다섯 가지입니다. 첫째, 시각적 스키마 탐색 - 테이블 구조를 트리 형태로 볼 수 있습니다.

둘째, SQL 에디터 - 자동완성, 문법 하이라이팅, 오류 체크를 제공합니다. 셋째, 데이터 편집 - 엑셀처럼 클릭해서 데이터를 수정할 수 있습니다.

넷째, 쿼리 히스토리 - 이전에 실행한 쿼리를 다시 찾을 수 있습니다. 다섯째, 데이터 내보내기 - CSV, JSON, Excel 등 다양한 형식으로 내보낼 수 있습니다.

이런 기능들이 개발 속도를 비약적으로 높여줍니다.

코드 예제

-- DBeaver에서 새 연결 만들기
-- 1. Database > New Database Connection 선택
-- 2. PostgreSQL 선택
-- 3. 연결 정보 입력:
Host: localhost
Port: 5432
Database: postgres
Username: postgres
Password: [설치 시 설정한 비밀번호]

-- 연결 테스트 후 Finish 클릭

-- SQL 에디터에서 쿼리 실행
-- Ctrl+Enter (또는 Cmd+Enter)로 현재 쿼리 실행
SELECT
    table_name,
    table_type
FROM information_schema.tables
WHERE table_schema = 'public'
ORDER BY table_name;

-- 결과를 CSV로 내보내기
-- 결과 창에서 우클릭 > Export Data > CSV

설명

DB 클라이언트 도구가 하는 일은 여러분과 데이터베이스 사이의 친절한 중개자 역할입니다. 복잡한 명령어를 클릭과 드래그로 바꿔줍니다.

첫 번째로, 연결 관리를 쉽게 만듭니다. 위 코드처럼 한 번만 연결 정보를 입력하면, 다음부터는 클릭 한 번으로 접속할 수 있습니다.

여러 데이터베이스를 사용한다면 각각의 연결을 저장해두고 전환할 수 있어서 매우 편리합니다. 개발 서버, 테스트 서버, 운영 서버를 동시에 관리할 때 필수적이죠.

두 번째로, SQL 작성을 도와줍니다. 테이블 이름을 타이핑하기 시작하면 자동완성이 나타나고, 문법 오류가 있으면 빨간 줄로 표시됩니다.

Ctrl+Enter를 누르면 현재 커서가 있는 쿼리만 실행되고, Ctrl+Shift+Enter를 누르면 전체 스크립트가 실행됩니다. 쿼리 실행 전에 예상 실행 시간도 보여주니까, 무거운 쿼리를 실수로 실행하는 일도 막을 수 있습니다.

세 번째로, 데이터를 시각적으로 다룹니다. 쿼리 결과가 표 형태로 나타나는데, 셀을 더블클릭하면 바로 수정할 수 있습니다.

마치 엑셀처럼요. 필터링, 정렬, 검색도 클릭 몇 번이면 됩니다.

ER 다이어그램 기능을 사용하면 테이블 간 관계를 그림으로 볼 수 있어서, 복잡한 데이터베이스 구조를 이해하기 쉽습니다. 여러분이 DBeaver를 사용하면 생산성 향상, 실수 감소, 빠른 학습을 얻을 수 있습니다.

자동완성으로 테이블과 컬럼 이름을 외울 필요가 없고, 쿼리 히스토리로 이전 작업을 쉽게 찾을 수 있으며, 시각적 피드백으로 SQL을 더 빠르게 배울 수 있습니다.

실전 팁

💡 DBeaver Community Edition은 완전 무료입니다. https://dbeaver.io 에서 다운로드하세요. MySQL, PostgreSQL, SQLite, Oracle 등 거의 모든 데이터베이스를 지원합니다.

💡 흔한 실수는 운영 데이터베이스에 직접 연결해서 실수로 데이터를 삭제하는 것입니다. 연결 설정에서 "Read-only" 옵션을 켜면 안전합니다.

💡 단축키를 외우세요. Ctrl+Space(자동완성), Ctrl+Enter(쿼리 실행), Ctrl+/(주석), Ctrl+Shift+F(포맷팅)만 알아도 속도가 2배 빨라집니다.

💡 쿼리 히스토리는 자동 저장되지만, 중요한 쿼리는 별도로 SQL 파일로 저장하세요. 나중에 재사용하거나 팀원과 공유할 수 있습니다.

💡 팀에서 같은 도구를 사용하면 협업이 쉬워집니다. 설정 파일을 공유하면 모두 같은 연결, 같은 포맷으로 작업할 수 있습니다.

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5. 첫_데이터베이스_생성하기

시작하며

여러분이 드디어 도구도 설치하고 접속도 성공했는데, 이제 뭘 해야 할지 막막하지 않나요? "데이터베이스를 만들라는데, 이름을 뭐라고 지어야 하지?", "여러 개를 만들어도 되나?" 같은 궁금증 있으시죠?

이런 궁금증은 처음 시작할 때 누구나 갖는 것입니다. 데이터베이스 이름 짓기부터 문자 인코딩 설정까지, 놓치면 나중에 문제가 되는 것들이 많습니다.

특히 한글 데이터를 다룰 때 인코딩을 잘못 설정하면 글자가 깨져서 나옵니다. 바로 이럴 때 필요한 것이 올바른 데이터베이스 생성 방법입니다.

첫 데이터베이스를 제대로 만들면, 앞으로 만들 모든 데이터베이스의 템플릿이 됩니다.

개요

간단히 말해서, 데이터베이스 생성은 데이터를 담을 큰 컨테이너를 만드는 작업입니다. 하나의 프로젝트당 하나의 데이터베이스를 만드는 것이 일반적입니다.

왜 제대로 생성하는 것이 중요할까요? 데이터베이스는 한 번 만들면 수정하기 어렵고, 잘못 만들면 데이터 마이그레이션이라는 복잡한 작업을 해야 하기 때문입니다.

예를 들어, 쇼핑몰 프로젝트를 만든다면 'shop_db'라는 이름으로 데이터베이스를 만들고, 그 안에 상품, 주문, 고객 등의 테이블을 넣는 것이죠. 전통적으로는 시스템 전체에 하나의 거대한 데이터베이스를 사용했다면, 현대에는 프로젝트별로 분리된 데이터베이스를 만들어 관리합니다.

이렇게 하면 보안도 좋고, 백업도 쉽습니다. 데이터베이스 생성의 핵심 설정은 세 가지입니다.

첫째, 이름(Name) - 프로젝트를 나타내는 명확한 이름을 사용하세요. 둘째, 문자 인코딩(Encoding) - UTF-8을 사용해야 한글이 깨지지 않습니다.

셋째, 소유자(Owner) - 누가 이 데이터베이스를 관리할지 정합니다. 이 세 가지만 제대로 설정하면 평생 문제없이 사용할 수 있습니다.

코드 예제

-- PostgreSQL에서 새 데이터베이스 생성
-- UTF-8 인코딩으로 한글 지원
CREATE DATABASE my_first_db
    ENCODING 'UTF8'           -- 한글 등 모든 언어 지원
    LC_COLLATE 'en_US.UTF-8'  -- 정렬 규칙
    LC_CTYPE 'en_US.UTF-8'    -- 문자 분류
    TEMPLATE template0;        -- 깨끗한 템플릿 사용

-- 생성된 데이터베이스 목록 확인
\l
-- 또는 SQL로:
SELECT datname FROM pg_database WHERE datistemplate = false;

-- 특정 데이터베이스로 전환
\c my_first_db
-- 이제 이 데이터베이스에서 작업할 수 있습니다

-- 데이터베이스 삭제 (주의! 모든 데이터가 사라집니다)
-- DROP DATABASE my_first_db;

설명

데이터베이스 생성이 하는 일은 독립적인 데이터 공간을 만드는 것입니다. 마치 컴퓨터에 새 폴더를 만드는 것과 비슷하지만, 훨씬 더 많은 설정이 들어갑니다.

첫 번째로, 데이터베이스 이름을 정합니다. 위 코드의 my_first_db 부분인데, 프로젝트의 목적을 명확히 나타내는 이름을 사용하세요.

예를 들어 블로그를 만든다면 blog_db, 쇼핑몰이라면 ecommerce_db 같은 식입니다. 소문자와 언더스코어(_)만 사용하는 것이 관례이고, 공백이나 특수문자는 피하세요.

두 번째로, 문자 인코딩을 설정합니다. ENCODING 'UTF8'이 가장 중요한 부분인데, 이것이 없으면 한글, 중국어, 일본어, 이모지 등이 제대로 저장되지 않습니다.

LC_COLLATE는 정렬 순서를, LC_CTYPE은 문자 분류를 담당합니다. en_US.UTF-8을 사용하면 국제적 표준에 맞춰집니다.

세 번째로, 데이터베이스에 접속합니다. \c my_first_db 명령어로 방금 만든 데이터베이스로 전환합니다.

이제부터 실행하는 모든 SQL 명령어는 이 데이터베이스 안에서 동작합니다. 다른 데이터베이스의 데이터는 볼 수 없고, 완전히 격리되어 있습니다.

여러분이 이 과정을 완료하면 독립적인 개발 환경, 깨끗한 시작점, 언제든 삭제하고 다시 만들 수 있는 연습 공간을 얻게 됩니다. 실무에서는 개발용, 테스트용, 운영용 데이터베이스를 각각 만들어 사용합니다.

실전 팁

💡 데이터베이스 이름은 프로젝트명_env 형식을 추천합니다. 예: myapp_dev, myapp_test, myapp_prod 이렇게 환경별로 구분하세요.

💡 흔한 실수는 postgres 기본 데이터베이스에서 직접 작업하는 것입니다. 항상 새 데이터베이스를 만들어서 작업하세요. 기본 데이터베이스는 시스템용입니다.

💡 DBeaver에서는 우클릭 > Create > Database로 GUI로 만들 수 있습니다. SQL을 모르는 팀원과 협업할 때 유용합니다.

💡 데이터베이스를 삭제하기 전에 반드시 백업하세요. pg_dump my_first_db > backup.sql 명령으로 전체 내용을 파일로 저장할 수 있습니다.

💡 회사에서는 데이터베이스 이름 규칙이 정해져 있을 수 있습니다. 팀의 네이밍 컨벤션을 확인하고 따르세요.

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6. 테이블_구조_이해하기

시작하며

여러분이 데이터베이스는 만들었는데, 이제 데이터를 어디에 어떻게 넣어야 할지 모르겠다면? "테이블이 뭔지는 알겠는데, 컬럼은 뭐고 타입은 또 뭐야?" 같은 혼란 겪고 계시죠?

이런 혼란은 데이터베이스의 가장 기초적이면서도 가장 중요한 개념을 몰라서 생깁니다. 테이블 구조를 제대로 이해하지 못하면, 나중에 데이터가 많아졌을 때 큰 문제가 됩니다.

잘못 설계된 테이블은 속도도 느리고, 데이터 중복도 많아집니다. 바로 이럴 때 필요한 것이 테이블 구조에 대한 정확한 이해입니다.

테이블이 무엇인지, 어떻게 설계해야 하는지 알면 모든 SQL 작업이 쉬워집니다.

개요

간단히 말해서, 테이블은 엑셀의 시트와 비슷한 개념입니다. 행(row)은 개별 데이터를, 열(column)은 데이터의 속성을 나타냅니다.

왜 테이블 구조를 이해하는 것이 중요할까요? 잘못된 구조로 만들면 나중에 수정하기 매우 어렵고, 성능 문제가 생기거나, 데이터 무결성이 깨질 수 있기 때문입니다.

예를 들어, 회원 정보를 저장하는데 전화번호를 숫자 타입으로 하면 010-1234-5678 같은 하이픈을 저장할 수 없습니다. 전통적으로는 모든 데이터를 하나의 거대한 테이블에 넣었다면, 현대에는 정규화라는 기법으로 여러 테이블로 분리해서 관리합니다.

이렇게 하면 데이터 중복이 없어지고 관리가 쉬워집니다. 테이블 구조의 핵심 요소는 다섯 가지입니다.

첫째, 기본키(Primary Key) - 각 행을 유일하게 구분하는 값입니다. 둘째, 컬럼(Column) - 데이터의 속성을 정의합니다.

셋째, 데이터 타입(Data Type) - 어떤 종류의 데이터를 저장할지 정합니다. 넷째, 제약조건(Constraint) - 잘못된 데이터가 들어가는 것을 막습니다.

다섯째, 외래키(Foreign Key) - 다른 테이블과의 관계를 정의합니다. 이 다섯 가지를 이해하면 어떤 데이터든 테이블로 만들 수 있습니다.

코드 예제

-- 회원 정보를 저장하는 테이블 생성
CREATE TABLE users (
    -- 기본키: 각 회원을 구분하는 고유 번호
    user_id SERIAL PRIMARY KEY,

    -- 문자열 타입: 이름과 이메일
    username VARCHAR(50) NOT NULL,      -- 최대 50자, 필수 입력
    email VARCHAR(100) UNIQUE NOT NULL, -- 중복 불가, 필수 입력

    -- 숫자 타입: 나이
    age INTEGER CHECK (age >= 0 AND age <= 150),  -- 0~150 사이만 허용

    -- 불린 타입: 이메일 인증 여부
    is_verified BOOLEAN DEFAULT false,  -- 기본값은 false

    -- 날짜/시간 타입: 가입일
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

-- 테이블 구조 확인
\d users

-- 샘플 데이터 입력
INSERT INTO users (username, email, age)
VALUES ('홍길동', 'hong@example.com', 25);

설명

테이블 구조가 하는 일은 데이터의 틀을 만드는 것입니다. 마치 주차장에 각 차마다 정해진 공간을 할당하는 것처럼, 각 데이터가 들어갈 자리를 명확히 정의합니다.

첫 번째로, 기본키를 정의합니다. 위 코드의 user_id SERIAL PRIMARY KEY 부분인데, SERIAL은 자동으로 1, 2, 3...

증가하는 숫자를 만듭니다. PRIMARY KEY는 이 값이 절대 중복되지 않고, NULL도 될 수 없다는 뜻입니다.

주민등록번호처럼 각 사람을 유일하게 구분할 수 있는 값이죠. 모든 테이블에는 반드시 기본키가 있어야 합니다.

두 번째로, 컬럼과 데이터 타입을 정의합니다. VARCHAR(50)은 최대 50자까지 저장할 수 있는 가변 길이 문자열입니다.

INTEGER는 정수, BOOLEAN은 참/거짓, TIMESTAMP는 날짜와 시간을 저장합니다. 타입을 정확히 선택하면 저장 공간도 절약되고, 잘못된 데이터가 들어가는 것도 막을 수 있습니다.

예를 들어 age를 INTEGER로 정의하면 "스물다섯" 같은 문자열은 들어갈 수 없습니다. 세 번째로, 제약조건을 추가합니다.

NOT NULL은 반드시 값이 있어야 한다는 뜻이고, UNIQUE는 중복이 안 된다는 뜻입니다. 이메일에 UNIQUE를 걸면 같은 이메일로 두 번 가입할 수 없습니다.

CHECK 제약은 조건을 만족하는 값만 들어갈 수 있게 합니다. 나이가 음수이거나 150살 이상인 경우를 막는 거죠.

여러분이 테이블 구조를 제대로 이해하면 데이터 무결성 보장, 저장 공간 최적화, 빠른 검색 속도, 명확한 데이터 의미를 얻을 수 있습니다. 실무에서는 테이블 설계에 전체 개발 시간의 30% 이상을 투자합니다.

그만큼 중요하고, 한 번 제대로 하면 나중에 수정할 일이 거의 없습니다.

실전 팁

💡 테이블 이름은 복수형을 사용하세요. user가 아니라 users, product가 아니라 products처럼. 여러 행을 담는 컨테이너니까요.

💡 흔한 실수는 모든 컬럼을 VARCHAR로 만드는 것입니다. 날짜는 DATE/TIMESTAMP, 숫자는 INTEGER/DECIMAL을 사용해야 정렬과 계산이 제대로 됩니다.

💡 모든 테이블에 created_at, updated_at 컬럼을 추가하세요. 언제 만들어지고 수정되었는지 기록하면 디버깅할 때 매우 유용합니다.

💡 외래키는 처음에는 생략하고, 테이블 간 관계를 이해한 후에 추가하세요. 너무 많은 제약이 있으면 개발 초기에 복잡해집니다.

💡 ERD(Entity Relationship Diagram) 도구로 테이블 구조를 그려보세요. 시각적으로 보면 잘못된 설계를 쉽게 찾을 수 있습니다.

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