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퀵스타트 SQL with 챗GPT - AI와 협업해 빠르게 배우는 SQL 작성·최적화·튜닝 실전 가이드
정미나 지음 / 한빛미디어 / 2025년 12월
평점 :
북리뷰-IT] 퀵스타트 SQL with 챗GPT (한빛미디어, 2025)
은행 IT에서 SQL은 단순한 조회 언어가 아니다.
SQL 한 줄이 곧 성능이고, 안정성이고, 때로는 장애의 시작점이 된다.
온라인 승인 트랜잭션이 몰리는 시간대,
수백만 건이 쌓인 거래 테이블을 여러 개 JOIN 해야 하는 상황에서
“일단 돌아가니까”라는 이유로 작성된 SQL은
언젠가 반드시 시스템을 배신한다.
그래서 SQL을 볼 때, 문법보다 먼저 떠오르는 건 이것이다.
“이 쿼리,
실행계획은 봤을까?
인덱스는 제대로 타고 있을까?
이걸 운영계에 올려도 괜찮을까?”
그런 관점에서 이 책,
『퀵스타트 SQL with 챗GPT』는
요즘 유행하는 “AI가 다 해줍니다” 식의 가벼운 책은 아니었다.
오히려 이 책은 한 문장으로 요약하면 이렇다.
“AI를 SQL 사수로 만들되,
튜닝의 최종 책임은 사람이 져야 한다는 걸 끝까지 놓치지 않는 책”
이 책은 무엇을 말하려하는가?
요즘 ChatGPT를 이용한 SQL 책이나 강의는 정말 많다.
대부분 이런 흐름이다.
- 자연어로 질문하면
- SQL을 만들어주고
- “와, 편하다”에서 끝
하지만 실무 환경에서는 이 방식이 그대로 통하지 않는다.
- 데이터는 크고
- 테이블은 많고
- JOIN은 복잡하고
- 무엇보다 성능이 생명이기 때문이다.
이 책의 저자 정미나 님은 20년 차 SQL 전문가답게 이 지점을 정확히 짚는다.
이 책은 단순히 “챗GPT에게 SQL을 시키는 법”을 알려주는 책이 아니다.
SQL 기본기 → AI 이해 → 프롬프트 설계 → 실행계획 → 튜닝
이라는 흐름을 끊기지 않게 한 권으로 연결한다.
AI의 한계부터 먼저 인정하고 시작한다.
“AI가 쿼리는 대신 써줄 수 있지만,
쿼리를 이해하고 최적화하는 건 여전히 사람의 일이다.”
AI를 '도구'가 아니라 '협업자'로 만드는 과정
SQL 기본기를 다시 붙잡는 방식이 좋다.
이 책의 초반부는 의외로 차분하다.
바로 SQL 문법부터 다시 짚는다.
SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY…
이미 다 아는 내용처럼 보이지만,
“AI에게 정확히 시키기 위해서 사람이 더 정확해야 한다”는 메시지가 계속 반복된다.
은행 시스템에서도 마찬가지다.
- 요구사항이 모호하면
- SQL도 모호해지고
- 결과는 반드시 틀어진다.
책에서 설명하는
비즈니스 요구사항 → SQL 구조로 변환하는 사고 과정은
현업 개발자에게 특히 공감이 간다.
프롬프트 엔지니어링을 ‘실무 언어’로 설명한다.
많은 AI 책들이 프롬프트를 마치 마법 주문처럼 다룬다.
하지만 이 책은 다르다.
- 좋은 질문 vs 나쁜 질문
- 컬럼 정보, 데이터 특성, 건수, 목적을 어떻게 포함시킬 것인지
- JOIN 대상이 많은 경우 어떻게 단계적으로 나눌 것인지..
실행계획도 안 보고 튜닝한다고요?
이 문장은 실무에서 수없이 듣는 말이다.
“이거 느린데요?”
“인덱스 하나 추가하면 되지 않을까요?”
하지만 실행계획 없이 이뤄지는 튜닝은 대부분 운에 맡기는 도박에 가깝다.
이 책은 튜닝의 시작을 명확히 말한다.
실행계획을 이해하지 못하면, 튜닝을 논할 자격이 없다
DBMS_XPLAN을 통한 실행계획 확인부터
Predicate Information 해석까지
설명이 과하지도, 부족하지도 않다.
옵티마이저의 COST 계산 방식을 AI 튜닝과 자연스럽게 연결한다.
JOIN 튜닝, SORT 튜닝 사례에서
실행계획 → 문제 지점 → 개선방향을
AI와 대화하듯 풀어가는 구조는 인상 깊었다.
인덱스 설계 챕터 좋다
“인덱스 = 무조건 빠르다”는 착각을 깨준다
실무에선 테이블에 인덱스가 많다. 너무 많아서 문제다.
이 책은 인덱스를
구조 → 손익분기점 → 스캔 방식 순서로 풀어간다.
- Index Range Scan
- Index Skip Scan
- Index Fast Full Scan
이런 내용이 AI 추천과 함께 설명되니 이해가 훨씬 쉽다.
인덱스를 못 타게 만드는 SQL 패턴 정리가 좋다.
이 부분은, 실무 개발자라면 “아…” 하고 웃게 된다.
- 인덱스 컬럼에 함수 사용
- 묵시적 형변환
- LIKE ‘%값’
- IS NULL 조건
실무에서 정말 자주 보는 실수들이다. ㅋ
이 책의 좋은 점은 단순 나열이 아니라,
“이걸 AI에게 어떻게 지적하게 할 것인가”까지 연결한다는 점이다.
마무리
SQL을 오래 다뤄온 사람일수록, AI 앞에서 두 가지 감정이 든다.
“이제 내 역할이 줄어드는 건 아닐까?”
“그래도 결국 책임은 내가 지는구나”
이 책은 그 사이에서
AI를 믿되, 판단은 사람이 하는 길을 보여준다.
"SQL 실력은 AI 이전과 이후로 나뉘는 것이 아니라, AI를 다룰 줄 아는 자와 모르는 자로 나뉜다."
『퀵스타트 SQL with 챗GPT』는 변화하는 시대에 개발자가 갖춰야 할 '강력한 무기'를 쥐여주는 책이다.
대용량 데이터를 다루는 법, 그리고 그 데이터를 가장 효율적으로 요리하는 법을 배우고 싶다면 주저 말고 이 책을 집어 들길 바란다.
지금 바로 챗GPT를 '최고의 SQL 튜너'로 변신시켜 보는 건 어떨까?
우리의 생산성이 200% 이상 도약하는 경험을 하게 될 것이다. ^^