학습기간

30일

수료기준 및 수강정원

교육비안내

과정소개

데이터는 쌓이는데, 쿼리는 느려지고 있습니까? 이제 SQL 튜닝도 AI와 함께하는 시대입니다.

본 과정은 데이터베이스 구조 이해부터 실행계획 분석, 인덱스 최적화, 조인 튜닝, 메모리 설정, 그리고 ChatGPT를 활용한 성능 진단·개선 자동화 전략까지 아우르는 실전 중심 고급 과정입니다.

이제 SQL은 “작성하는 기술”이 아니라 AI와 함께 최적화하는 전략적 역량입니다.

교육대상

1. SQL 기초는 알고 있으나 데이터베이스 내부 구조와 성능 튜닝까지 실무 수준으로 확장하고 싶은 사람

2. PostgreSQL 기반 서비스에서 쿼리 성능 문제를 경험했거나 최적화 역량을 체계적으로 기르고 싶은 개발자 및 실무자

3. ChatGPT를 활용해 SQL 분석과 튜닝 업무의 생산성을 높이고 싶은 데이터·백엔드 관련 종사자

교육목표

1. PostgreSQL 구조와 SQL 처리 과정을 이해하고 DDL·DML·트랜잭션을 활용한 데이터베이스 설계와 운영을 수행할 수 있다.

2. Sort, 인덱스, 실행계획, 조인 방식 분석을 통해 SQL 성능 저하 원인을 진단하고 튜닝 기법을 적용할 수 있다.

3. ChatGPT를 활용하여 SQL 분석, 성능 모니터링, 튜닝 시나리오 도출 등 데이터베이스 성능 개선 업무를 효율적으로 수행할 수 있다.

교육목차

1. ChatGPT의 등장과 기술 혁신
2. 데이터베이스 설치 및 생성
3. 데이터베이스 CLUSTER(클러스터)의 구성 요소
4. SQL 기초 I(DDL)
5. SQL 기초II(DML)
6. SORT연산의 이해와 발생조건
7. Sort 이해 및 메모리 튜닝 중심
8. 인덱스를 활용한 소트 연산 생략
9. 최적화 파라미터 & 실습 심화
10. 트랜잭션의 처리
11. SQL 처리 과정, Optimizer
12. 실행 계획 분석 심화
13. ChatGPT를 활용한 성능 모니터링
14. ChatGPT를 활용한 문제 해결 및 성능 개선
15. 인덱스 최적화 심화
16. 조인 방식 최적화 및 실행 계획 분석
17. ChatGPT를 활용한 DML 성능 최적화
18. 고급쿼리 설정/윈도우 함수
19. SQL 최적화 프로젝트 및 마무리
20. AI 거버넌스 및 보안 가이드라인