3주차 학습 회고록 📚¶
MySQL & 데이터베이스 완전 정복기¶
"데이터베이스는 단순한 데이터 저장소가 아니라, 비즈니스의 핵심 자산을 관리하는 시스템이다"
🗓️ 학습 기간 & 목표¶
- 기간: 2025년 8월 11일 ~ 13일 (3일간)
- 목표: MySQL 기초부터 실무까지 완전 정복
- 성취도: ⭐⭐⭐⭐⭐ 100% 달성!
📊 3주차 학습 여정 로드맵¶
timeline
title 3주차 MySQL 학습 여정
section Day 1 (8/11)
데이터베이스 기본 개념 : ERD
: 데이터 모델링
: RDBMS 이해
개발 환경 구축 : DBeaver 설치
: Aiven 클라우드 설정
: MySQL 8.0 연결
section Day 2 (8/12)
SQL 기초 완성 : DDL (CREATE, ALTER, DROP)
: DML (INSERT, UPDATE, DELETE)
: DQL (SELECT, WHERE, GROUP BY)
실무 스킬 : JOIN 활용
: 집계 함수 마스터
: 성능 최적화 팁
section Day 3 (8/13)
고급 개념 습득 : 서브쿼리 심화
: 트랜잭션 & ACID
: 락 메커니즘
실전 프로젝트 : 전자상거래 DB 설계
: 실무 시나리오 구현
: 데이터 분석 실습
🎯 핵심 학습 성과¶
📐 1. 데이터베이스 설계 역량¶
mindmap
root((데이터베이스 설계))
ERD 작성
Entity 정의
Relationship 설정
Attribute 설계
데이터 모델링
논리적 설계
물리적 설계
정규화 적용
실무 적용
비즈니스 요구사항 분석
성능 고려사항
확장성 설계
🏆 주요 성취: - ERD 작성법 완전 이해 - 정규화 1~3차까지 실무 적용 가능 - 비즈니스 로직을 데이터 구조로 변환하는 능력 획득
🗃️ 2. SQL 쿼리 작성 능력¶
graph TD
A[SQL 마스터리] --> B[기본 CRUD]
A --> C[고급 조회]
A --> D[데이터 분석]
B --> B1[INSERT - 데이터 삽입]
B --> B2[UPDATE - 데이터 수정]
B --> B3[DELETE - 데이터 삭제]
B --> B4[SELECT - 데이터 조회]
C --> C1[복잡한 JOIN]
C --> C2[서브쿼리 활용]
C --> C3[윈도우 함수]
D --> D1[집계 함수]
D --> D2[그룹화 분석]
D --> D3[통계 계산]
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style C fill:#FF9800,color:#fff
style D fill:#9C27B0,color:#fff
📈 실력 향상 지표: - 기본 쿼리: 100% 숙달 - 복합 조건 쿼리: 95% 숙달 - JOIN 쿼리: 90% 숙달 - 서브쿼리: 85% 숙달
🔐 3. 트랜잭션 & 데이터 안전성¶
graph LR
A[트랜잭션 이해도] --> B[ACID 속성]
A --> C[동시성 제어]
A --> D[실무 적용]
B --> B1[원자성 💎]
B --> B2[일관성 📏]
B --> B3[격리성 🔒]
B --> B4[지속성 💾]
C --> C1[락 메커니즘]
C --> C2[데드락 방지]
C --> C3[격리수준 설정]
D --> D1[은행 이체 시스템]
D --> D2[재고 관리 시스템]
D --> D3[주문 처리 시스템]
🛠️ 기술 스택 & 도구 숙련도¶
개발 환경¶
| 도구/기술 | 용도 | 숙련도 | 비고 |
|---|---|---|---|
| 🦫 DBeaver | DB GUI 관리 도구 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 완벽 활용 |
| ☁️ Aiven | 클라우드 MySQL 서비스 | ⭐⭐⭐⭐ | 실무 수준 |
| 🐬 MySQL 8.0 | 관계형 데이터베이스 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 고급 기능까지 |
| 🟢 Supabase | PostgreSQL 백엔드 | ⭐⭐⭐ | 기본 사용법 |
클라우드 서비스 이해도¶
pie title 클라우드 서비스 분류 이해도
"IaaS (AWS EC2)" : 70
"PaaS (RDS, Supabase)" : 90
"SaaS (Gmail, Notion)" : 95
"멀티클라우드 전략" : 60
💡 핵심 인사이트 & 깨달음¶
🔍 주요 발견사항¶
- 데이터베이스는 설계가 90%다
- 잘못된 설계는 나중에 수정하기 매우 어려움
-
정규화와 성능 사이의 트레이드오프 이해 필요
-
SQL은 단순한 언어가 아니라 사고의 도구다
- 비즈니스 로직을 SQL로 표현하는 능력이 핵심
-
성능을 고려한 쿼리 작성법 중요
-
트랜잭션 이해가 실무 안전성의 핵심이다
- ACID 속성 이해 없이는 안전한 시스템 불가능
- 데드락, 락 경합 등 동시성 이슈 대응 능력 필수
🎯 실무 적용 가능한 핵심 스킬¶
graph TD
A[실무 핵심 역량] --> B[설계 능력]
A --> C[쿼리 최적화]
A --> D[장애 대응]
B --> B1[ERD 작성 📋]
B --> B2[정규화 적용 🔧]
B --> B3[인덱스 설계 ⚡]
C --> C1[실행계획 분석 📊]
C --> C2[JOIN 최적화 🔗]
C --> C3[서브쿼리 튜닝 🎯]
D --> D1[트랜잭션 롤백 🔄]
D --> D2[락 타임아웃 해결 ⏰]
D --> D3[데드락 방지 🛡️]
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style B fill:#4ECDC4,color:#fff
style C fill:#45B7D1,color:#fff
style D fill:#96CEB4,color:#fff
📊 학습 성과 데이터¶
일별 학습량 추이¶
xychart-beta
title "일별 학습 시간 & 실습 건수"
x-axis [Day1, Day2, Day3]
y-axis "시간(h) / 건수" 0 --> 15
bar [8, 12, 10]
line [5, 12, 15]
주제별 이해도 평가¶
| 주제 | 시작시 | 완료시 | 향상도 |
|---|---|---|---|
| 데이터베이스 기초 | 20% | 95% | +75% 🚀 |
| SQL 기본 문법 | 30% | 100% | +70% ⭐ |
| JOIN & 서브쿼리 | 10% | 85% | +75% 💪 |
| 트랜잭션 & 동시성 | 0% | 80% | +80% 🔥 |
| 성능 최적화 | 5% | 70% | +65% 📈 |
🎮 실전 프로젝트 경험¶
📱 전자상거래 데이터베이스 구축¶
erDiagram
CUSTOMERS ||--o{ ORDERS : "주문"
ORDERS ||--o{ ORDER_ITEMS : "주문상세"
PRODUCTS ||--o{ ORDER_ITEMS : "상품"
CUSTOMERS {
int customer_id PK
varchar name
varchar email
varchar city
date join_date
}
ORDERS {
int order_id PK
int customer_id FK
date order_date
decimal total_amount
varchar status
}
PRODUCTS {
int product_id PK
varchar product_name
decimal price
varchar category
int stock_quantity
}
ORDER_ITEMS {
int order_item_id PK
int order_id FK
int product_id FK
int quantity
decimal unit_price
}
🏆 프로젝트 성과: - 완전한 관계형 데이터베이스 설계 완성 - 비즈니스 로직을 반영한 제약조건 구현 - 성능 최적화를 고려한 인덱스 설계
💼 실무 시나리오 해결¶
-
VIP 고객 분석 쿼리
-- 총 구매액 기준 상위 10% 고객 추출 SELECT customer_id, name, total_amount, NTILE(10) OVER (ORDER BY total_amount DESC) as tier FROM customer_stats WHERE tier = 1; -
월별 매출 트렌드 분석
- 복잡한 GROUP BY와 윈도우 함수 활용
-
전년 동월 대비 성장률 계산 로직 구현
-
재고 관리 시스템
- 트랜잭션을 활용한 안전한 재고 차감 로직
- 동시성 제어로 재고 부족 문제 해결
⚠️ 실수에서 배운 교훈¶
🚨 치명적 실수 경험담¶
graph TD
A[실무 실수 경험] --> B[WHERE 절 누락]
A --> C[트랜잭션 미사용]
A --> D[인덱스 무시]
B --> B1[😱 전체 데이터 삭제 위험]
B --> B2[✅ 항상 SELECT로 먼저 확인]
C --> C1[😱 데이터 일관성 깨짐]
C --> C2[✅ 중요 작업은 반드시 트랜잭션]
D --> D1[😱 쿼리 성능 급격히 저하]
D --> D2[✅ 실행계획으로 사전 검증]
style B1 fill:#FF5722,color:#fff
style C1 fill:#FF5722,color:#fff
style D1 fill:#FF5722,color:#fff
style B2 fill:#4CAF50,color:#fff
style C2 fill:#4CAF50,color:#fff
style D2 fill:#4CAF50,color:#fff
💡 핵심 교훈: 1. 안전제일: SELECT → UPDATE/DELETE 순서 준수 2. 트랜잭션: 중요한 작업은 반드시 트랜잭션으로 보호 3. 성능검증: 실행계획 확인 후 쿼리 배포
🚀 향후 학습 계획¶
📅 단기 목표 (1주일)¶
gantt
title 다음 주 학습 계획
dateFormat YYYY-MM-DD
section 고급 SQL
윈도우 함수 마스터 :2025-08-14, 2d
CTE(Common Table Expression) :2025-08-16, 1d
section 성능 튜닝
실행계획 분석 :2025-08-17, 2d
인덱스 최적화 :2025-08-19, 1d
section 실전 프로젝트
포트폴리오 DB 설계 :2025-08-20, 1d
🎯 중장기 목표 (1개월)¶
- 전문성 심화
- MySQL 내부 구조 이해
- 복제(Replication) & 샤딩
-
백업 & 복구 전략
-
다른 DB 경험
- PostgreSQL 심화 학습
- NoSQL (MongoDB, Redis) 기초
-
데이터 웨어하우스 개념
-
실무 프로젝트
- 실제 서비스 DB 설계 참여
- 성능 튜닝 실전 경험
- 장애 대응 경험 축적
💪 자신감 지수¶
학습 전 vs 후 비교¶
timeline
title 데이터베이스 역량 변화 (0~5)
기초개념 : 1 → 5
SQL 작성 : 1 → 5
JOIN 활용 : 0 → 4
트랜잭션 : 0 → 4
성능 튜닝 : 0 → 3
실무 적용 : 0 → 4
🏆 최고의 성취¶
"복잡한 비즈니스 로직을 SQL로 정확히 구현하고, 트랜잭션으로 안전성까지 보장한 순간이 가장 뿌듯했다!"
🌟 마무리 소감¶
📝 한 줄 요약¶
"데이터베이스는 단순한 기술이 아니라, 비즈니스의 핵심을 이해하고 구현하는 종합적 사고력이 필요한 영역이었다."
🎊 3주차의 가장 큰 수확¶
- 체계적 사고력: 복잡한 문제를 단계별로 분해하여 해결하는 능력
- 안전 의식: 데이터의 중요성과 안전한 처리 방법에 대한 깊은 이해
- 실무 감각: 이론과 실무 사이의 간극을 메우는 실전 경험
🔥 앞으로의 다짐¶
"배운 것을 실전에 적용하면서 더 깊이 있는 데이터베이스 전문가로 성장하겠다!"
📚 참고 자료 & 추천 학습 자료¶
🎯 다음 주에 만나요! 더 성장한 모습으로! 💪✨