2026 이기적 SQLD SQL 개발자 이론+기출문제

이기적 재무빅데이터분석사(FDA) 2급 기본서 - 또기적 합격자료집+Fraudit&Google Colab 실습 강의 제공
김규석.소하영.신진주 지음 / 영진.com(영진닷컴) / 2026년 1월

'이 리뷰는 리뷰어스 클럽 통해 출판사에서 도서를 제공 받아, 직접 읽고 작성한 리뷰입니다.'

데이터베이스 개발자 국가 공인 자격에 도전하자

책을 선택한 이유

SQL은 데이터베이스 를 직접적으로 엑세스 할 수 있는 언어다.

SQL 개발자는 데이터베이스와 데이터 모델링에 대한 지식을 바탕으로

응용 소프트웨어를 개발하면서 데이터를 조작하고 추출하는데 있어서

정확하고 최적의 성능을 발휘하는 SQL을 작성할 수 있는 개발자를 말한다.

SQL 개발자 자격검정은 SQL의 수행 원리를 깊이 있게 이해하고

제대로 구사할 수 있는 전문적 지식을 갖춘 인재를 양성하기 위한

국가 공인 자격이다.

SQL 개발자 자격시험 과목은 데이터 모델링 의 이해, SQL 기본 및 활용으로 구성된다.

필기 시험으로 90분 동안 총 50 (데이터 모델링 의 이해 10, SQL 기본 및 활용 40) 문항을 평가한다.

SQL 개발자 자격시험을 알아보기 위해

"2026 이기적 SQLD SQL 개발자 이론+기출문제"를 선택한다.

1장 데이터 모델링의 이해 에서는

데이터 모델 은 현실의 대상을 데이터 로 저장하고 활용하기 위한 설계도이다.

데이터 모델링 은 현실 세계의 데이터 를 저장하고 활용하기 위해

설계를 수행하는 과정이다.

데이터 관점 모델링 은 업무와 데이터 의 관련성 관점에서 모델링 한다.

프로세스 관점 모델링 은 업무가 어떻게 진행되는지 관점에서 모델링 한다.

상관관점 모델링 은 업무에 따라 데이터 와 어떻게 작용하는지 관점에서 모델링 한다.

모델링 을 통해 미리 구조를 설계하고 개발을 진행한다면,

변경 사항이 생겨도 영향 범위를 최소화할 수 있다.

데이터 모델링 은 시각화를 가능하게 하여 협업의 기준이 되는 설계도를 제공한다.

데이터 는 정확하고 일관된 데이터 를 유지하는 것이 매우 중요하다.

데이터 모델링 은 개념적 데이터 모델링, 논리적 데이터 모델링,

물리적 데이터 모델링 순서로 진행된다.

개념적 데이터 모델링 은 복잡한 업무의 데이터 요구사항을

단순한 그림으로 표현하는 과정이다.

논리적 데이터 모델링 은 개념적 모델 을 바탕으로 데이터 의 구조를

상세하게 설계하는 단계이다.

물리적 데이터 모델링 은 논리적 모델 을 기반으로, 실제 데이터베이스 에

적용할 수 있는 구조로 변환하는 과정이다.

데이터베이스 독립성이란 데이터 구조가 변경되더라도

다른 계층에 영향을 주지 않는 성질을 말한다.

데이터베이스 는 외부 스키마, 개념 스키마, 내부 스키마 라는

3단계 스키마 구조를 가진다.

데이터베이스 3단게 스키마 구조는 논리적 독립성, 물리적 독립성을 구분된다.

엔터티 란 업무에 필요한 정보를 저장 및 관리하기 위한 집합적 포괄적인 대상이다.

인스턴스 는 엔티티 에 속한 개별적인 데이터 를 의미한다.

엔터티 는 2개 이상의 인스턴스 를 가져야 하고, 업무 단위로 묶어야 한다.

엔터티 는 유무형 성질에 따라, 유형 엔터티, 개념 엔터티, 사건 엔터티,

발생 시점에 따라 기본 엔터티, 메인 엔터티, 행위 엔터티 로 분류한다.

속성은 엔터티 가 가지는 업무상 관리해야 할 구체적인 정보 항목을 의미한다.

속성은 엔터티 에 속한 인스턴스 를 구체적으로 설명하는 요소이다.

속성은 특성에 따라 기본 속성, 설계 속성, 파생 속성으로 분류할 수 있다.

속성은 엔터티 구성 방식에 따라 Primar Key(PK),

Foreign Key(FK), 일반 속성으로 구분된다.

도메인 은 속성에 입력될 수 있는 데이터 의 타입, 허용 범위, 형식 등을

정의한 제약 조건의 집합이다.

관계란 두 개 이상의 엔터티 간에 논리적으로 연결된 의미 있는 연관성을 말한다.

관계를 통해 데이터 를 연결하여 새로운 정보를 도출할 수 있다.

데이터 모델링 ERD와 프로세스 모델링 UML은 동일한 관계라도 표기 방식이 다르다.

존재적 관계를 UML에서는 연간 관계로 표현한다.

행위적 관계를 UML에서는 의존 관계로 표현한다.

ERD는 존재적 관계, 행위적 관계 모두 실선으로 표현한다.

UML은 존재적 관계는 실선, 행위적 관계는 점선으로 표현한다.

관계명은 두 엔터티 간 논리적 관계를 동사로 표시하고,

관계차수는 인스턴스 가 얼마나 관계에 참여하는지,

관계 선택성은 인스턴스 가 반드시 관계에 참여해야 하는지 여부를 명시한다.

엔터티 간의 관계를 설정할 때는 두 엔터티 사이의 연관 규칙,

정보의 조합, 업무기술성 장표의 관계연결 규칙이나 동사를 체크 한다.

ERD란 엔터티 간의 논리적인 관계를 그림으로 도식화한 것을 의미한다.

엔터티 는 다른 엔터티 와 최소 하나 이상의 관계를 맺어야 의미가 있다.

코드성 엔터티 는 여러 엔터티 에 연계될 수 있기에 복잡해 질 수 있어 관계를 생략한다.

통계성 엔터티 는 다른 엔터티 와의 관계없이도 독립적인 의미를 가진다.

식별자란 엔터티 안의 인스턴스 를 유일하게 식별할 수 있는 속성의 집합이다.

식별자는 대표성 여부, 스스로 생성 여부, 단일 속성 여부,

대체 여부 기준에 따라 분류할 수 있다.

주식별자는 엔터티 의 인스턴스 를 유일하게 구별하는 엔터티 의 대표 식별자로,

엔터티 는 반드시 하나의 주식별자를 가저야 한다.

주식별자는 유일성, 최소성, 불변성, 존재성의 특징을 가진다.

주식별자를 선택할 때는 업무에 자주 사용될 것,

불명확한 속성은 적합하지 않으며, 최소한의 속성 조합으로 구분해야 한다.

식별 관계와 비식별 관계는 외부식별자의 사용 방식에 따라 구분된다.

외부식별자를 빌려준 쪽은 부모 엔터티, 받은 쪽이 자식 엔터티 라고 부른다.

정규화는 데이터 의 이상 현상을 방지하기 위해 논리적 데이터 모델링 과정에서

엔터티 를 분리해 데이터 품질을 향상시키는 작업이다.

이상 현상은 중복된 데이터 나 모델 의 부정확한 구조로 인해 예기치 못하게

데이터 의 일관성이 깨지는 문제로, 삽입 이상, 갱신 이상, 삭제 이상으로 나뉜다.

관계형 데이터베이스 에서 결정자의 값에 따라 종속자의 속성이 결정되면

결정자 A → 종속자 B 라고 표현한다.

정규화는 여러 단계에 걸쳐 진행되며, 반드시 이전 단계를 완료해야

그다음 단계로 넘어갈 수 있다.

1차 정규화는 비정규형에서 도메인 원자성을 확보하여 1차 정규형으로 전환하는 과정이다.

2차 정규화는 1차 정규형에서 부분종속제거를 통해 2차 정규형으로 전환하는 과정이다.

3차 정규화는 이행종속제거를 통해 3차 정규형으로 전환하는 과정이다.

반정규화는 정규화를 통해 분리된 엔터티 를 다시 합치거나

중복을 허용하는 작업으로 조회 성능 향상이 목적이다.

관계는 두 개 이상의 엔터티 간의 논리적인 연결을 의미하며,

여러 데이터 를 조합하여 새로운 정보를 생성할 수 있다.

조인 은 여러 엔터티 에 분산된 데이터 를 한 번에 통합 조회하는 SQL 기법이다.

계층형 데이터 모델 은 자기 자신의 엔터티 와 관계를 갖는 경우이며,

데이터 계층 구조를 표현하고자 할 때 많이 사용한다.

상호배타적 데이터 모델 이란 엔터티 간에 동일한 인스턴스 가

존재하지 않도록 설계된 구조를 말한다.

트랜잭션 이란 하나의 논리적인 업무 단위를 의미한다.

모두 성공하거나, 아예 되돌려야하는 원자성 성질을 가지게 된다.

NULL은 데이터 를 저장할 공간은 존재하지만, 값이 아직 입력되지 않은 상태를 의미한다.

데이터 모델 은 특정 속성에 대해 NULL 값을 허용할지 여부를 제약조건으로 설정할 수 있다.

IE 표기방식에서 NULL 표현, Barker 표기방식에서의 NULL 표현을 알아본다.

식별자는 대체여부에 따라 본질식별자와 인조식별자로 구분할 수 있다.

외부식별자가 자식 엔터티 의 주식별자의 일부로 쓰이면 식별관계,

일반속성으로 쓰이면 비식별 관계이다.

본질식별자는 업무에서 자연스럽게 생성되며, 고유성을 갖는 속성으로 구성된 식별자다.

인조식별자는 업무상 존재하지 않지만, 시스템 구현이나 개발의 효율성을 위해 새롭게 생성된 식별자다.

어느 식별자를 사용할지는 새로운 엔터티 를 설계할 때 결정하게 된다.

2장 SQL 기본 및 활용 에서는

데이터베이스 는 구조화된 형태로 데이터 를 저장해 두는 집합이다.

DBMS는 기존 데이터베이스 에 관리 기능을 추가한 소프트웨어 이다.

RDBMS는 엔터티 간의 관계를 기반으로 데이터 의 논리적 의미를 처리하는 DBMS이다.

테이블 은 RDBMS에서 데이터 를 저장되고 조회하는 2차원 배열 형태의 저장소이다.

SQL은 구조화된 질의 언어로 데이터베이스 에 특정 구조에 맞게

질문하는 언어이다.

SQL은 집합 연산이나 관계 연산 같은 수학적 개념으로도 표현이 가능하다.

일반 집합 연산자는 수학에서 배운 집합의 연산 개념을 SQL로 표현한 것이다.

두 테이블 간 데이터 를 합치거나 비교할 때 사용된다.

순수 관계 연산자는 SQL 문법을 수학적 기호로 표현한 개념이다.

SELECT 문은 핵심적인 문법이다.

SELECT는 테이블 에서 원하는 컬럼 만 골라서 출력할 수 있도록 도와주는 문법이다.

애스터리스크 * 기호는 테이블 의 모든 컬럼을 조회하겠다는 의미이다.

DISTINCT는 조회 결과에서 중복 데이터 를 제거할 때 사용한다.

ALIAS는 AS 키워드 를 이용해 조회 결과로 출력할 컬럼명 을

임시로 지정하거나 변경하여 출력할 수 있다.

산술 연산자는 리터럴, 컬럼 과 리터럴, 컬럼 과 컬럼 끼리의

사칙연산도 가능하다.

SELECT 문은 각 행을 하나씩 순차적으로 처리한다.

연산은 테이블 의 각 행에 대해 한 번씩 반복 수행된다는 뜻이다.

연결 연산자는 SELECT에서 데이터 를 이어 붙이는 기능을 제공한다.

산술 연산자처럼 한 행씩 처리되며, 데이터끼리 연결된다.

리터럴 은 값 그 자체를 의미한다.

자료형은 리터럴 들을 구분하고 담을 수 있는 그릇이다.

자료형이 결정되는 시점은 논리적 모델링 에서 컬럼 을 설계한 후에

물리적 모델링 시점에서 실제 물리적 크기나 자료형을 지정하게 된다.

함수는 입력값을 받아 특정 연산을 수행한 뒤, 하나의 결과값을 반환하는 구조이다.

문자형 함수란 문자 데이터 를 처리할 때 사용하는 함수를 의미한다.

UPPER, LOWER, CONCAT, SUBSTR, ASCⅡ, CHR,

LENGTH, LTRIM, RTRIM, TRIM, REPLACE 등 문자형 함수를 설명한다.

숫자형 함수는 숫자 데이터 를 처리할 때 사용하는 함수들이다.

ABS, SIGN, MOD, CEIL, FLOOR, ROUND, TRUNC,

POWER 등 숫자형 함수를 설명한다.

날짜형 함수는 현재 시간이나 날짜를 가져오거나, 날짜에서 특정 정보를 추출한다.

SYSDATE, EXTRACTM, DATEPART 등 날짜형 함수를 설명한다.

형변환 함수는 ,문자형, 숫자형, 날짜형 간의 자료형 변환을 수행한다.

TO_CHAR, TO_NUMBER, CAST, CONVERT 등 형변환 함수를 설명한다.

NULL은 공간은 존재하지만 값이 비어 있는 상태를 의미하며,

산술 및 비교 연산에서 예외를 발생시키거나 결과를 NULL로

만들어버릴 수 있다.

NVL(값1, 값2), NULLIF(값1, 값2), COALESCE(값1, 값2)

등 NULL 함수를 설명한다.

CASE 문법과 DECODE 문법은 조건에 따라 서로 다른 결과를

반환할 수 있는 구문으로 조건에 따라 다른 값을 반환할 수 있다.

SIMPLE CASE 문법, SEARCHED CASE 문법을 설명한다.

DECODE도 CASE와 동일하게 조건에 따라 다른 값을 반환할 수 있다.

SIMPLE CASE 문법은 DECODE와 서로 완전히 대체할 수 있다.

SEARCHED CASE 문법은 DECODE로 완전히 대체할 수 없다.

WHERE 절은 테이블 에서 원하는 행만 필터링 하여 조회할 수 있도록 도와주는 문법이다.

원하는 튜플 만 볼 수 있게 함으로써 불필요한 데이터 를 제거하고, 빠른 결과를 반환해준다.

비교 연산자는 값을 비교하는 연산자이다.

논리 연산자는 조건들을 조합할 수 있도록 도와준다.

부정 연산자는 조건의 참/거짓을 반대로 변환한다.

NULL은 비교가 불가능하므로 전용 연산자인 IS NULL, IS NOT NULL을 사용한다.

실무에서는 데이터 가 NULL인 경우가 많아 NULL 연산자 조건을 자주 사용한다.

SQL 연산자를 이용해 더 직관적이고 강력한 조회 조건을 줄 수 있다.

날짜 조건 조회는 날짜 데이터 를 기준으로 특정 기간의 데이터 만 조회하는 쿼리 이다.

WHERE 절과 형변환 함수 TO_DATE, TO_CHAR를 함께 사용하게 된다.

GROUP BY는 특정 컬럼 기준으로 데이터 를 그룹화 하고,

합계, 평균, 개수 등 집계 결과를 도출할 때 사용한다.

HAVING 절은 GROUP BY 로 그룹화 된 결과에 대해

조건 필터링 을 할 수 있도록 도와주는 구문이다.

ORDER BY는 SQL 실행 순서상 가장 마지막에 실행되며,

조회된 결과를 특정 컬럼 기준으로 정렬한다.

SELECT는 결과를 출력하고, ORDER BY는 출력 결과를

특정 컬럼 기준으로 정렬한다. 기본적으로 ASC가 적용된다.

조인 은 두 개 이상의 테이블 에서 데이터 를 한 번에 조회할 수 있는 기능이다.

조인 조건과 함께 원하는 일반 조건을 추가로 줄 수 있다.

순수 관계 연산자에서는 조인 을 나비모양 기호로 표현한다.

동등 조인 은 조인 조건에 동등 비교 연산자만 사용하는 조인 이다.

비동등 조인 은 비교 연산자를 사용하는 조인이다.

INNER JOIN은 두 테이블 간의 연결 기준에 일치하는 행만 반환한다.

OUTER JOIN은 조인 조건에 일치하지 않는 데이터 도 출력할 수 있다.

ANSI는 표준 SQL 문법을 제정한 기관이다.

INNER JOIN 구조, USING 구문을 설명한다.

NATRURAL JOIN은 두 테이블 간 동일한 컬럼명을

자동으로 조인 조건으로 설정한다.

ANSI 표준 조인 의 OUTER JOIN은 방향에 따라 조회 기준이 달라진다.

CARTESIAN JOIN은 조인 조건 없이 두 테이블 의 모든 가능한 조합을

생성하는 조인 이다.

조인 은 항상 두 테이블 씩 순차적으로 수행된다.

서브쿼리 란 하나의 SQL 문에 포함된 또 다른 SQL 문을 의미한다.

스칼라 서브쿼리 는 결과가 단 하나의 값만 나오는 서브쿼리 를 의미한다.

인라인 뷰 란 FROM 절에 서브쿼리 를 작성한 결과를 테이블 처럼 사용한다.

단일 행 서브쿼리 란 실행 결과로 출력되는 튜플 행이 1개 이하인 서브쿼리 를 의미한다.

단일 행 연산자란 비교 행의 개수가 1행일때 사용하는 연산자다.

다중 행 서브쿼리 는 서브쿼리 실행 결과 튜플 이 1개 이상인 서브쿼리 를 의미한다.

IN 연산자는 다중 행 서브쿼리 결과에 대해 하나라도 일치하면 참으로 간주한다.

ANY 연산자는 다중 행 서브쿼리 결과 중 하나라도 조건을 만족하면 참,

ALL 연산자는 모두 조건을 만족해야 참을 반환한다.

EXISTS 연산자는 서브쿼리 결과가 참이면 대상을 반환한다.

다중 컬럼 서브쿼리 는 서브쿼리 의 결과가 여러 컬럼 으로 반환될 때

사용하는 방식으로 IN 연산자와 함께 사용되는 경우가 많다.

집합 연산자란 여러 SQL 쿼리 결과를 집합으로 간주하고 결과를 결합하는 연산자이다.

UNION은 중복 제거를 위해 데이터 를 정럴한 후, 중복이 제거된 값을 반환한다.

UNION ALL은 중복되는 데이터 를 그대로 출력한다.

UNION, INTERSECT, MINUS는 내부적인 정렬 및 중복을 제거한다.

UNION ALL은 결과를 단순히 이어 붙이고 중복을 허용하며, 정렬하지 않는다.

집합 연산자의 우선순위는 INTERSECT가 가장 먼저 실행되고,

UNION / UNION ALL / MINUS는 동일한 우선순위를 가진다.

집합 연산자에 참여하는 SELECT 문은 컬럼 수와 자료형이 모두 같아야 한다.

집계 함수는 여러 행을 하나의 값으로 요약하는 다중 행 함수이다.

다차원 집계는 여러 기준을 동시에 집계하는 행위로,

그룹 함수를 활용해 표현할 수 있다.

ROLLUP은 계층적 다차원 집계를 쉽게 수행할 수 있도록 도와주는 그룹 함수이다.

CUBE는 입력한 컬럼 들의 모든 가능한 조합에 대해 집계를 수행한다.

GROUPING SETS는 필요한 조합만 직접 명시하여, 효율적으로 다차원 집계를

수행할 수 있도록 한다.

GROUPING() 함수는 특정 컬럼이 현재 집계 결과에 포함되어 있는지를 판단할 수 있게 해준다.

윈도우 함수는 테이블 행 간의 관계를 정의하여 순위, 누적합, 이전/다음 값 등을 계산하는 함수이다.

윈도우 함수는 반드시 OVER() 절과 함께 사용되어야 한다.

그룹 내 순위 함수는 테이블 안에서 행과 행과의 관계를 순위로 비교해주는 윈도우 함수이다.

RANK() 함수는 동일 순위를 허용하고, 동시에 동일 순위를 건너뛰는 방식으로 순위를 매긴다.

DENSE_RANK() 함수는 동일 순위를 허용하고, 동일 순위 이후에 순위를 건너뛰지 않는다.

ROW_NUMBER()는 동일 순위 여부에 상관없이 고유한 값을 순서대로 부여한다.

PARTITION BY는 특정 컬럼 을 기준으로 논리적 칸막이를 쳐서, 파티션 별로 처리한다.

윈도우 함수는 테이블 내 행을 줄이지 않고, 행마다 집계 결과를 계산하여 표시할 수 있다.

그룹 내 행 순서 함수는 행 간의 이동을 통해 이전 값 또는

다음 값을 참조할 수 있게 해주는 함수들이다.

LAT()함수는 현재 행 기준 이전 행의 값을 가져오는 함수이다.

LEAD()함수는 현재 행 기준 이후 행의 값을 가져오는 함수이다.

그룹 내 비율 함수는 전체 데이터 나 그룹 내부에서

현재 행이 차지하는 비율이나 위치를 계산해주는 함수이다.

TOP-N이란 SQL에서 상위 N개 행을 추출하는 기술이다.

TOP-N은 인라인 뷰 와 ROWNUM을 조합해 구현한다.

ROWNUM은 Oracle 데이터베이스 에서 조회 결과에 대해

임시로 부여되는 순차 번호이다.

ROWNUM은 항상 1부터 시작하며 순차적으로 증가해야 한다.

계층형 테이블 이란 하나의 테이블 안에 상하 관계를 표현하는

컬럼 이 존재하는 구조를 말한다.

ORDER SIBLING BY는 같은 계층끼리 정렬하는 것을 의미한다.

계층 질의에서 전개 방향은 순방향과 역방향으로 나뉜다.

방향은 PRIOR 키워드 의 위치를 기준으로 판단할 수 있다.

계층형 질의는 특정 계층의 상태, 계층 쿼리 전용함수를 제공한다.

SELF JOIN은 하나의 테이블 을 자기 자신과 조인하는 방식이다.

SQL Server는 계층 질의를 위해 CTE + 재귀 호출 구조를 활용해

계층형 데이터 를 전개한다.

PIVOT은 행 데이터 를 열로 전환하여 요약 결과를 도출할 때 사용한다.

PIVOT 절이 없는 환경에서는 CASE WHEN 구문을 활용해

PIVOT과 유사한 보고서를 생성할 수 있다.

UNPIVOT은 PIVOT의 반대 개념으로, 열로 표현된 데이터 를

다시 행 기반으로 되돌리는 작업을 의미한다.

정규 표현식은 문자열에서 특정 패턴 을 찾거나 바꾸는 데 사용하는 강력한 도구이다.

정규 표현식은 복잡한 패턴 을 정밀하게 제어할 수 있도록 해준다.

REGEXP_LIKE는 정규식 패턴 에 문자열이 매칭되면 TRUE, 아니면 FALSE를 반환한다.

REGEXP_SUBSTR은 정규식에 매칭되는 문자열을 추출한다.

REGEXP_INSTR은 원본 문자열에서 특정 값이 있는 위치값을 반환하는

단일 행 함수이다.

REGEXP_COUNT는 정규식 패턴 이 문자열 내에서 몇 번 매칭되는지 반환한다.

REGEXP_REPLACE는 특정 패턴 을 찾아 대체하는 기능을 제공한다.

DML은 테이블 에 데이터 를 추가, 수정, 삭제하기 위해 사용하는 문법이다.

INSERT는 테이블 에 데이터 를 추가할 때 사용하는 문법이다.

UPDATE는 테이블 에 존재하는 기존 데이터 를 수정할 때 사용하는 문법이다.

DELETE는 테블에서 특정 행을 삭제하는 명령어이다.

MERGE는 병합의 의미를 가지고 있다.

TCL은 데이터베이스 에서 트랜잭션 을 제어하는 명령어다.

COMMIT은 실행한 트랜잭션 범위 내의 변경 사항을 데이터베이스 에 영구 반영한다.

ROLLBACK은 트랜잭션 을 취소하고 변경된 내용을 이전으로 되돌린다.

명시적 트랜잭션 은 사용자가 트랜잭션 의 시작과 종료를 직접 제어하는 방식이다.

묵시적 트랜잭션 은 DML 문장을 실행하면 자동으로 트랜잭션 이 시작되며,

COMMIT 또는 ROLLBACK을 실행할 때까지 유지된다.

ACID 원칙이란 트랜잭션 이 정확하고 안전하게 처리되기 위해 반드시 지켜야 하는 원칙이다.

원자성, 일관성, 고립성/격리성, 지속성이다.

고립성은 하나의 트랜잭션 이 수행되는 동안 다른 트랜잭션 이 간섭하지 못하도록 한다.

데이터 일관성은 높아지지만 , 동시 처리 성능이 떨어질 수 있다.

적절한 격리 수준을 선택하는 것이 매우 중요하다.

SAVEPOINT는 트랜젝션 실행 범위 내에서 ROLLBACK을 실행할 때

특정 지점까지만 되돌릴 지점을 설정하는 명령어이다.

AUTO COMMIT은 SQL DML 문장이 실행될 때

자동으로 COMMIT 할지에 대한 여부를 설정한다.

DDL은 데이터베이스 에서 테이블 이나 객체를 생성, 수정, 삭제할 수 있는 명령어 집합이다.

자료형은 해당 컬럼 에 어떤 값이 들어가는지 정하는 역할을 한다.

테이블 을 생성할 때는 각 컬럼에 필수로 자료형을 지정해야 한다.

CREATE는 테이블, 뷰, 시퀀스 등 다양한 객체를 생성하는 DDL 문법이다.

제약조건은 테이블 에 잘못된 데이터 가 들어가지 않도록 입력 조건을 제한하는 규칙이다.

PRIMARY KEY로 설정된 컬럼 은 중복값을 입력받을 수 없고,

NULL을 입력받을 수 없다.

UNIQUE KEY는 PRIMARY KEY와 동일하게 중복 값을 입력받을 수 없다.

UNIQUE KEY로 설정된 컬럼 은 NULL 데이터 를 입력받을 수 있다.

NOT NULL은 컬럼 에 NULL 값 입력을 허용하지 않는 제약조건이다.

CHECK는 속성이 입력받을 수 잇는 범위를 더 강하게 제약하는 조건이다.

FOREIGN KEY는 다른 엔터티 의 기본키 를 참조하는 컬럼 이다.

논리적 모델링 에서 엔터티 간의 관계를 물리적 모델링 에서

FOREIGN KEY로 구현한다.

ALTER는 속성 변경, DROP은 삭제, RENAME은 명칭 바꾸기,

TRUNCATE는 데이터 삭제이다.

DROP은 테이블 자체를 삭제하는 문법이다.

RENAME은 테이블 의 이름을 변경하는 문법이다.

TRUNCATE는 테이블 의 모든 데이터 를 삭제하고 문법이다.

VIEW는 복잡한 SELECT 문장을 테이블 처럼 사옹할 수 있도록 저장한 객체이다.

DCL은 데이터베이스 객체에 대한 접근 권한을 제어하는 언어이다.

WITH GRANT OPTION은 권한을 다른 사용자에게도 다시 부여할 수 있는 권한까지 포함한다.

CASCADE는 WITH GRANT OPTION으로 부여된 권한을 함께 회수한다.

ROLE은 여러 유사한 권한을 하나로 묶은 권한 모음이다.

3장 기출 유형문제 에서는

1과목 데이터 모델링의 이해,

2과목 SQL 기본 및 활용

기출 유형문제 5회분, 실전 모의고사 2회분을 제공한다.

"2026 이기적 SQLD SQL 개발자 이론+기출문제"은

시험에 필요한 이론을 핵심 정리해 학습 편의성을 돕는다.

이론을 표와 그림으로 정리하여 쉽게 이해할 수 있도록 하고,

동영상 강의를 통해 이론을 학습할 수 있다.

더 알기 TIP, 기적의 TIP에서 이론에서 부족한 내용이나

중요한 내용을 정리하여 학습 능률을 돕는다.

이론 학습 후, 섹션별 이론을 확인하는 기출문제에서

문제를 풀어보면서, 학습 내용의 이해 여부를 스스로 점검할 수 있다.

상세하고 친절한 해설로 실력을 점검할 수 있다.

기출 유형문제 5회분을 제공하므로 시험 유형을 파악하면서,

시험을 준비할 수 있도록 한다.

실전 모의고사 2회분은 최신 출제 경향을 반영한 문제로,

자신의 실력을 체크 할 수 있다.

"2026 이기적 SQLD SQL 개발자 이론+기출문제"은

파트 의 시작에서 학습할 파트 의 개요를 소개하고,

챕터 마다 학습 방향을 요약하므로 학습 방향을 세우기 편리하다.

섹션마다 배워야 할 내용을 소개하고, 빈출 태그 에서 키워드 를 정리하여

학습에서 중요한 내용을 파악할 수 있도록 한다.

중요도 를 상, 중, 하로 표시하여, 난이도를 이해하도록 하고,

반복학습 횟수를 체크하면서 학습 내용을 관리하도록 한다.

"2026 이기적 SQLD SQL 개발자 이론+기출문제"은

시험 출제 경향에서 출제 유형과 경향 및 대비 방법을 정리하여,

독학으로도 SQL 개발자 자격을 준비할 수 있다.

20일 학습 플랜 은 하루 2-3시간 공부량을 기준으로 한

20일 학습 계획으로 수험 계획을 세울 때 유용하다.

"2026 이기적 SQLD SQL 개발자 이론+기출문제"은

구매 도서 인증을 통해 무료 동영상 강의를 제공하고,

SQLD 스터디 활동, CBT 온라인 문제집,

카톡 오픈채팅 및 이기적 스터디 카페 에서 1:1 질문답변,

등으로 편리하게 학습할 수 있도록 한다.

제60회 SQLD 스터디를 진행하며, 참여자에게 특강 등

다양한 혜택을 제공하고 있으니 참여하는 것도 좋을 것 같다.

"2026 이기적 SQLD SQL 개발자 이론+기출문제"는

SQL 개발자 시험에 필요한 이론과 문제를 제공하고,

합격에 필요한 솔루션 을 통해 시험 합격을 돕는다.

영진닷컴 과 리뷰어스 클럽 서평단에서

"2026 이기적 SQLD SQL 개발자 이론+기출문제"를 증정해주셨다.

감사드린다.

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