데이터 저장과 관리의 핵심
SQL, 인덱스, 트랜잭션, 정규화, NoSQL 등 데이터베이스 핵심 개념을 마스터하세요. 백엔드 개발의 중심인 DB 설계와 최적화 능력을 키우세요.
데이터베이스 면접에서 꼭 나오는 개념을 미리 확인하세요
| 종류 | 특징 | 용도 |
|---|---|---|
| B-tree | 범위, 정렬 | 대부분 |
| Hash | 정확히 일치만 | 등호 검색 |
| 복합 인덱스 | 여러 컬럼 | WHERE 조건 최적화 |
| 커버링 인덱스 | 인덱스만으로 응답 | 조회 최적화 |
EXPLAIN ANALYZE로 쿼리 플랜 확인 필수데이터베이스에서 가장 널리 사용되는 인덱스 구조. 정렬된 데이터의 빠른 검색, 범위 조회, 정렬을 지원한다.
인덱스 없이: Full Table Scan
┌──────────────────────────┐
│ 1000만 건을 처음부터 끝까지│
│ 하나씩 확인... O(N) │
└──────────────────────────┘
B-tree 인덱스: 트리 탐색
┌──────────────────────────┐
│ 3~4단계만에 찾음 O(log N) │
│ 1000만 건 → 약 23번 비교 │
└──────────────────────────┘
[ 30 | 60 ] ← Root
/ | \
[10|20] [40|50] [70|80] ← Branch
/ | \ / | \ / | \
[..] [..] [..] [..] [..] [..] [..]
← Leaf
(Leaf 노드끼리 연결 → 범위 조회)
핵심 특징:
| 연산 | B-tree | Hash |
|---|---|---|
| 등호 (=) | O(log N) | O(1) |
| 범위 (<, >) | 지원 | 불가 |
| 정렬 (ORDER BY) | 지원 | 불가 |
| LIKE 'abc%' | 지원 | 불가 |
| GROUP BY | 지원 | 불가 |
→ 대부분의 경우 B-tree가 범용적
-- 인덱스가 있는 컬럼 조회
SELECT * FROM users WHERE age = 25;
B-tree 탐색:
Root [30|60]
→ 30보다 작으니 왼쪽
Branch [10|20|25]
→ 25 발견!
Leaf → 실제 행 위치 (ROWID)
→ 테이블에서 해당 행 가져옴
| 케이스 | 이유 |
|---|---|
WHERE age + 1 = 26 | 컬럼에 연산 |
WHERE name LIKE '%kim' | 앞에 % |
WHERE age != 25 | 부정 조건 |
WHERE age IS NULL | (DB에 따라 다름) |
| 데이터 대부분 매칭 | Full Scan이 더 효율적 |
INSERT/UPDATE/DELETE 시:
테이블 수정 + 인덱스도 수정!
인덱스 많으면:
읽기 ↑ 빨라짐
쓰기 ↓ 느려짐 (인덱스 유지 비용)
→ "읽기 위주" 테이블에 인덱스 추가
→ "쓰기 위주" 테이블은 최소한으로
| 상황 | 인덱스 전략 |
|---|---|
| WHERE 자주 사용 | 해당 컬럼에 인덱스 |
| JOIN 조건 | FK 컬럼에 인덱스 |
| ORDER BY + LIMIT | 정렬 컬럼에 인덱스 |
| 복합 조건 | 복합 인덱스 고려 |
| 로그 테이블 (쓰기 위주) | 인덱스 최소화 |
| 속성 | 의미 | 예시 |
|---|---|---|
| Atomicity | 전부 성공 or 전부 실패 | 송금: 출금+입금 한 묶음 |
| Consistency | 규칙 위반 없음 | 잔액 음수 불가 |
| Isolation | 동시 실행해도 간섭 없음 | 동시 주문 처리 |
| Durability | 커밋되면 영구 보존 | 서버 다운 후 복구 |
@Transactional 기본이 REQUIRED (전파 속성 이해 필수)더 많은 개념과 문제는 가입 후 이용할 수 있어요
먼저 5문제 맛보기실제 면접에서 자주 나오는 질문들입니다
인덱스를 걸면 왜 빨라지나요? 내부 구조를 설명해주세요
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인덱스를 무조건 많이 걸면 좋은가요?
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복합 인덱스에서 컬럼 순서가 중요한 이유는?
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커버링 인덱스란 무엇인가요?
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면접 핵심 질문