제로베이스 데이터사이언스 스쿨 - Part.02 데이터 분석을 위한 SQL-1

1. 데이터베이스

 

데이터베이스와 SQL 기초

1. 데이터베이스에 대하여

• RDB (관계형 데이터베이스)
  • 행과 열로 구성된 테이블들의 집합
  • SQL 사용
  • 예: MySQL, Oracle, MS-SQL
• NoSQL (비관계형 데이터베이스)
  • 비정형/반정형 데이터 저장
  • SQL을 사용하지 않거나 유사 언어 사용
  • 예: MongoDB, Redis, DynamoDB
• 테이블 간 관계
  • 1:1 관계 → 한 명이 한 배우자와만 결혼
  • 1:N 관계 → 회원 한 명이 여러 주문 가능
  • N:N 관계 → 학생과 강의처럼 서로 다대다 관계
• PK(Primary Key) & FK(Foreign Key)
  • PK: 테이블 내 유일값 (NULL 불가)
  • FK: 다른 테이블의 PK 참조, 참조 무결성 유지

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2. SQL에 대하여

• SQL (Structured Query Language)
  • 관계형 데이터베이스에서 사용되는 질의어
  • 데이터 조회, 삽입, 수정, 삭제 등 수행
• NoSQL
  • 비관계형 DB에서 사용되는 질의 방식
• 데이터 분석가와 SQL
  • 데이터베이스 관리자가 만든 데이터를 기반으로
    분석가는 SQL을 활용해 분석 보고서 작성

 

* 이 글은 제로베이스 데이터사이언스 파트타임 스쿨의 강의 자료 일부를 발췌하여 작성되었습니다.

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💡 생각 정리

이번 강의에서는 데이터베이스의 기본 구조와 SQL의 개념을 명확하게 구분해볼 수 있었다.
데이터베이스를 단순히 데이터를 저장하는 창고로 생각했지만, 이번 수업을 통해 데이터의 ‘관계’를 설계하고 관리하는 시스템이라는 본질을 다시 느꼈다.

특히 RDB와 NoSQL의 차이를 배우면서, 데이터의 구조적 안정성 vs 유연성 사이의 균형이 중요하다는 점이 인상적이었다.
RDB는 체계적이고 정확한 데이터 관리에 강점을 가지지만, NoSQL은 빠르게 변화하는 서비스나 비정형 데이터를 다룰 때 적합하다는 점이 현실적으로 와 닿았다.

또한 PK와 FK의 개념은 단순한 식별자가 아니라 데이터 무결성을 보장하는 핵심 장치라는 점을 깨달았다.
이 관계 설계가 올바르지 않으면 데이터 중복이나 연결 오류가 발생하기 때문에, 데이터 분석 이전에 반드시 데이터 구조를 이해해야 함을 실감했다.

SQL 부분에서는, 데이터 분석가가 단순히 데이터를 ‘조회’하는 역할을 넘어,
데이터를 정의하고 가공하며 통찰을 이끌어내는 주체적 역할을 한다는 점이 인상 깊었다.
즉, SQL은 분석가가 데이터를 다루는 가장 기본적이고 강력한 언어임을 다시 한 번 확인한 강의였다.

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🚀 적용점

• ERD(개체 관계 다이어그램)를 직접 작성하여 테이블 간 관계(1:1, 1:N, N:N)를 시각적으로 이해한다.
• MySQL 또는 SQLite를 설치해 간단한 테이블을 만들고 PK, FK 제약조건을 직접 설정해본다.
• RDB와 NoSQL의 차이를 체감하기 위해 동일한 데이터를 각각의 방식으로 저장·조회해본다.
• SQL의 기본 명령어(CREATE, SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE)를 직접 입력해보고 실행 결과를 비교한다.
• 데이터 분석 관점에서, SQL을 단순 조회 도구가 아닌 데이터 설계와 품질 관리의 기반 기술로 바라보는 연습을 한다.

👉 데이터베이스의 구조와 SQL의 개념은 모든 분석의 출발점이다.
이번 강의를 통해 배운 “데이터의 관계”와 “SQL의 역할”을 실제 실습을 통해 체화하는 것이 중요하다.