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퀵스타트 SQL with 챗GPT - AI와 협업해 빠르게 배우는 SQL 작성·최적화·튜닝 실전 가이드
정미나 지음 / 한빛미디어 / 2025년 12월
평점 :
▶▶ 이 리뷰는 데이터 전문가 포럼을 통해 출판사로부터 책을 제공받아 직접읽고 작성한 리뷰입니다.
<퀵스타트 SQL with 챗GPT>는
SQL을 처음 접하는 사람뿐 아니라,
이미 업무에서 데이터를 다루고 있지만 한계를 느끼는 분들에게도 도움이 되는 책입니다.
이 책에서 특히 인상 깊었던 점은 SQL 문법을 나열하는 데 그치지 않고,
AI를 활용해 SQL을 이해하고, 검증하며, 개선하는 전체 흐름을 단계적으로 제시한다는 점입니다.
이 책의 핵심 메시지는 분명합니다.
"AI에게 SQL 작성을 맡기되, 결과데 대한 판단과 책임은 사람이 지는 구조를 만드는 것"입니다.
그럼으로써 AI에 완전히 의존하기 보다는 하나의 툴로써 사용하도록 합니다.
2부 "AI 똑똑하게 사용하는 법"는
AI를 무작정 활용하는 것이 아니라,
사람이 주도권을 가진 상태에서 정확하게 질문하는 사고방식을 익히는 데 초점을 둡니다.
이러한 방식은 SQL 이외에도 업무 전반에서 문제를 구조적으로 정의하는 능력을 기르는 데에도 큰 도움이 됩니다.
이 파트의 핵심은 AI를 자동화 도구가 아니라 협업 파트너로 이해하도록 만든다는 점입니다.
챗GPT가 자연어를 어떻게 해석하고 SQL을 생성하는지,
그리고 어떤 한계를 지니는지를 설명함으로써,
생성된 쿼리가 불완전할 때 그 원인을 스스로 판단할 수 있도록 합니다.
이를 통해 독자는 AI의 결과를 그대로 받아들이는 사용자가 아니라, 검토하고 수정할 수 있는 판단 주체가 됩니다.
이 장에서는 챗GPT가 정답을 이해해서 제공하는 존재가 아니라,
다음에 올 가능성이 높은 단어를 예측해 문장을 생성하는 모델임을 명확히 설명합니다.
이 특성을 이해하지 못하면 AI가 만든 SQL을 정답처럼 신뢰하게 되어,
논리 오류나 성능 문제를 발견하지 못한 채 실무에 적용할 위험이 있습니다.
반대로 이 원리를 이해하면, "문법은 맞지만 맥락이나 성능은 다시 검토해야겠다"라는
비판적 시선을 가질 수 있습니다.
또한 이 책은 프롬프트를 단순한 질문이 아니라,
업무 요구사항을 구조화한 문서로 정의합니다.
좋은 프롬프트란 목적, 조건, 데이터 구조, 결과 형태를 명확히 담은 질문이며,
SQL 실력 이전에 요구사항을 정리하는 능력이 중요하다는 메시지로 이어집니다.
이러한 관점은 기획, 데이터 분석, 보고서 작성 등 다양한 업무 영역에도 그대로 적용할 수 있습니다.
결국 2부에서 가장 중요한 점은
AI가 무엇을 잘하고 무엇을 못하는지를 정확히 이해한 뒤,
사람이 기대 수준과 판단 기준을 설정한 상태에서 질문하는 법을 배우는 것입니다.
AI를 맹신하지도, 배척하지도 않고 도구로서 활용하기 위한 출발점이 바로 이 2부이며,
이 전제 위에서 이후 모든 SQL 자동 생성과 튜닝 내용이 의미를 갖게 됩니다.
3부 "AI야, SQL을 작성해줘"는
실무 활용도가 가장 높은 파트 입니다.
여러 테이블의 데이터를 연결하고 요약하는 작업은 매우 빈번하게 발생하지만,
SQL 초보자에게는 가장 난도가 높은 영역이기도 합니다.
저자는 AI를 활용해 쿼리를 생성하되, 결과를 그대로 사용하는 방식이 아니라
생성된 SQL의 의미를 이해하고 직접 수정과 검증하도록 유도한다는 점에서 차별성이 있습니다.
SELECT, JOIN, GROUP BY 등
SQL의 핵심 요소를 AI와 함께 단계별로 생성하고 해석하는 구성은,
SQL을 암기 대상이 아니라 판단하며 사용하는 도구로 인식하게 만듭니다.
이를 통해 구조와 의도를 이해하고 상황에 맞게 응용할 수 있는 실전 감각을 기를 수 있습니다.
이 파트의 핵심은 SQL을 대신 작성받는 데 있지 않고,
AI가 만든 결과를 사람이 어떻게 점검하고 판단해야 하는가를 배우는 데 있습니다.
결과를 검증하는 책임은 여전히 사용자에게 있기 때문입니다.
SELECT, WHERE, NULL, CASE와 같은 기본 개념을 이해하지 못하면,
SQL이 무엇을 의미하는지 판단할 수 없고 결과의 정확성 또한 검증할 수 없습니다.
계산기를 사용하면서 계산 결과가 맞는지 전혀 확인하지 못하는 상황과 다르지 않습니다.
결국 3부는 AI 시대에도 반드시 요구되는
최소한의 SQL 문해력과 사고력을 길러주는 핵심 챕터입니다.
4부 "AI야, SQL을 튜닝해줘"은
이 책의 가장 뚜렷한 차별점이라 할 수 있습니다.
일반적으로 SQL 튜닝은 경험 많은 개발자나 DBA의 영역으로 인식되어 왔으며,
실행 계획이나 인덱스 구조는 초보자와 일반 직장인에게 높은 진입 장벽을 가진 분야입니다.
저자는 이러한 장벽을 AI라는 보조 도구를 통해 낮춥니다.
실행 계획, 인덱스, 옵티마이저와 같은 복잡한 개념을 AI와의 협업이라는 방식으로 풀어내어,
독자가 성능 개선의 기본 원리를 단계적으로 이해하도록 유도합니다.
특히 이 부의 핵심은 실행 계획과 인덱스 관점에서 검증하고 판단하는 능력을 기르는 것에 있습니다.
AI에게 실행 계획을 설명하게 하거나 인덱스를 추천받는 방식 역시,
튜닝을 자동화하기 위한 목적이 아니라 이해를 돕기 위한 학습 도구로 활용됩니다.
그중에서도 "10장"이 중요합니다.
실행 계획은 DB가 SQL을 어떤 순서와 방식으로 실행하는지를 보여주는 설계도와 같으며,
SQL 튜닝은 결국 이 실행 계획을 해석하는 작업입니다.
목적지가 같더라도, 어떤 경로로 실행되느냐에 따라 성능은 전혀 달라질 수 있습니다.
AI가 "이렇게 바꾸면 빨라집니다"라고 제안하더라도,
실제로 DB가 어떻게 실행하는지는 실행 계획을 보지 않으면 알 수 없습니다.
실행 계획을 이해하지 못한 상태에서의 튜닝은 결국 운에 맡기는 일에 가깝습니다.
이 장은 SQL 튜닝을 판단 가능한 작업으로 바꾸어 줍니다.
이 부는 AI를 '튜닝 도구'로 쓰는 방법이 아니라,
AI의 튜닝 결과를 검증하고 판단할 수 있는 능력을 기르는 데 초점을 둔 파트입니다.
<퀵스타트 SQL with 챗GPT>의 진짜 목적은
"AI에게 SQL 제작을 맡기는 법"을 알려주는 데 있지 않습니다.
오히려 AI가 생성한 SQL 결과를 스스로 판단하고 개선할 수 있는 사람을 만드는 것에 있습니다.
SQL과 AI를 처음 접하는 독자들에게도 중요하지만,
SQL을 이미 사용하고 있는 사람들에게는 사고의 범위를 확장해 주기 때문에 더욱 추천합니다.
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