17개의 가이드형 랩을 통해 더 풍부한 쿼리, 무결성, 자동화, 전문 검색, 분석, 백업, 튜닝, 유지 관리로 SQLite 역량을 확장합니다. 각 랩은 작은 로컬 데이터베이스에서 SQL 또는 CLI 명령을 실행하고 스키마, 행, 쿼리 계획, 상태를 확인합니다.
중급과 고급 주제를 폭넓게 다루지만 단계별 학습 형식을 유지합니다. 제약 조건과 인덱스에서 조인, 서브쿼리, 트랜잭션, 트리거, 뷰, FTS5, CTE, 윈도 함수, 운영 명령으로 진행하며 하나의 대규모 애플리케이션을 설계하지는 않습니다.
학습 내용
- 외래 키,
CHECK제약 조건, 복합 키,ON CONFLICT동작으로 무결성 유지하기 - 인덱스를 생성·삭제하고
EXPLAIN QUERY PLAN을 확인하며 인덱스 재구축,ANALYZE,VACUUM실행하기 - 내부 및 왼쪽 조인, 다중 테이블 조인, 집계,
GROUP BY,HAVING, 상관 서브쿼리로 데이터 결합 및 요약하기 BEGIN,COMMIT,ROLLBACK, 저장점, 잘못된 잔액을 거부하는 제약 조건으로 변경 제어하기- 트리거로 감사 레코드를 자동화하고 단순, 조인, 집계, 트리거 기반 업데이트 가능 뷰 만들기
- FTS5 가상 테이블을 만들고
MATCH, 접두사, 열 지정, 불리언 전체 텍스트 검색 사용하기 - JSON을 텍스트로 저장하고 추출, 필터링, 업데이트를 위한 사용자 정의 Python SQL 함수
json_extract제공하기 - SQL dump를 내보내고 복원하며 PRAGMA와 임시 테이블을 사용하고 단순·재귀 CTE와 윈도 함수로 순위 및 누적값 계산하기
추천 대상
이 과정은 SQLite 데이터베이스와 테이블을 만들고 기본 SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE를 작성할 수 있는 개발자, 분석가, 데이터베이스 학습자를 위한 과정입니다. 더 큰 프로젝트에 적용하기 전 여러 SQLite 전용 기능을 가이드형으로 경험할 수 있습니다.
선수 지식: 테이블 생성, 기본 키, 간단한 필터링, CRUD를 포함한 SQLite CLI와 SQL 기초를 권장합니다. JSON 랩에는 기본 Python이 도움이 되지만 대부분의 과정에는 필요하지 않습니다.
학습 환경: 17개의 초급 가이드형 랩 모두 Ubuntu 22.04 데스크톱 VM에서 주로 sqlite3 CLI를 사용합니다. 총 84개 작업 단계와 101개 자동 검사가 있으며 JSON 랩은 표준 sqlite3와 json 모듈로 Python 스크립트도 만들고 실행합니다.
자주 묻는 질문
실제로 어느 정도 고급 과정인가요?
재귀 CTE, 윈도 함수, FTS5, 트리거, 쿼리 계획 등 기본 SQL을 넘는 주제가 있습니다. 하지만 17개 랩 모두 초급으로 표시되고 작은 데이터베이스에서 명령을 단계별로 제공하므로 독립적인 데이터베이스 엔지니어링보다 가이드형 기능 연습에 초점을 둡니다.
JSON 랩은 SQLite의 기본 JSON 함수를 사용하나요?
아니요. JSON을 텍스트로 저장하고 Python에서 json_extract 함수를 정의해 Python SQLite 연결에 등록합니다. SQLite 내장 JSON 연산자나 함수를 연습하는 것과는 다릅니다.
어떤 방식으로 백업하나요?
CLI .dump 명령으로 텍스트 SQL dump를 만들고 그 SQL을 새 데이터베이스에 입력해 복원합니다. 온라인 백업 API, 안전한 바이너리 복사, 예약 백업, 시점 복구는 다루지 않습니다.
운영 데이터베이스 튜닝에 대비할 수 있나요?
인덱스, 쿼리 계획, 저널 모드, 외래 키 검사, 캐시 크기, 무결성 검사, ANALYZE, VACUUM을 소개합니다. 실제 워크로드 벤치마크, 동시 쓰기, 애플리케이션 연결, 장애 테스트, 운영 모니터링은 범위 밖입니다.
