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바이브 코딩 시대의 데이터베이스: AI로 서비스 만들 때 꼭 알아야 할 최소 지식

AI가 SQL 초안을 빠르게 만들어도 테이블 구조, 관계, 성능, 데이터 일관성은 사람이 판단해야 합니다. MySQL과 DBeaver로 테이블·컬럼·데이터 타입·PK·FK부터 DDL, 데이터베이스 모델링, SQL 핵심, 인덱스와 EXPLAIN, 트랜잭션까지 직접 실습하며 AI 결과를 읽고 검증하는 기준을 익힙니다.

5명 이 수강하고 있어요.

난이도 입문

수강기한 무제한

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삼성

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에 관심있는 사람들도 듣는 중!

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수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • 테이블·컬럼·데이터 타입·PK·FK를 이해하고 DDL로 테이블을 직접 만들고 변경하는 능력

  • 비즈니스 요구사항에서 부모·자식 관계와 1:1·1:N·N:M을 찾아 ERD로 설계하는 능력

  • 핵심 SQL을 직접 작성하고 AI가 만든 JOIN·집계 결과의 오류를 검산하는 능력

  • 인덱스와 EXPLAIN으로 조회 성능을 확인하고 트랜잭션으로 데이터 일관성을 지키는 능력

🚀 AI가 SQL을 만들어주는 시대,
데이터베이스를 이해해야 결과를 판단할 수 있습니다.

AI로 화면과 기능은 빠르게 만들 수 있습니다. 하지만 데이터베이스의 테이블 구조와 관계가 잘못되면 JOIN 결과가 부풀려지고, 조회가 느려지며, 여러 작업 중 일부만 반영될 수 있습니다.

문제는 SQL을 대신 작성해 줄 도구가 없어서가 아닙니다. 어떤 데이터를 어떤 규칙으로 저장하고, 어떻게 연결하며, 결과를 무엇으로 검증할지 판단할 기준이 없기 때문입니다.

이 강의에서는 MySQL과 DBeaver로 데이터베이스의 기초인 테이블 구조부터 모델링, SQL 핵심, 인덱스, 트랜잭션까지 직접 실행하며 배웁니다.

테이블 이해 → 관계 설계 → SQL 검산 → 성능 확인 → 데이터 신뢰성

AI로 만든 서비스가 데이터에서 흔들리는 순간

화면에서는 잘 작동하던 기능도 실제 데이터가 쌓이면 예상하지 못한 문제가 드러납니다.

  • JOIN 이후 행 수가 늘어나 매출과 건수가 부풀려집니다.

  • 필수 값과 외래키 규칙이 없어 잘못된 데이터가 저장됩니다.

  • 데이터가 늘어나자 멀쩡하던 조회가 갑자기 느려집니다.

  • 주문은 생성됐는데 재고 차감은 실패해 데이터가 서로 맞지 않습니다.

이런 문제는 문법 한 줄보다 먼저, 테이블의 구조와 관계, 성능과 작업 단위를 이해해야 해결할 수 있습니다.


문법을 외우기보다, 직접 만들고 확인합니다

모든 주제를 왜 필요한가 → 언제 사용하는가 → 어떻게 구성하는가 → 결과를 어떻게 확인하는가의 흐름으로 배웁니다.

  • MySQL과 DBeaver로 직접 실행합니다.

  • 쇼핑몰 샘플 데이터로 구조와 결과를 확인합니다.

  • AI의 답도 실행 결과와 데이터 구조를 기준으로 검증합니다.

관련 스킬: SQL, ERD, database, data-modelling, MySQL, dbeaver, 인공지능(AI)

MySQL과 dbeaver로 SQL을 직접 실행하고, ERD와 data-modelling으로 database 구조를 설계하며, 인공지능(AI)이 만든 결과를 검증합니다.

따라 치는 데서 끝나지 않고, 왜 이런 결과가 나왔는지 설명할 수 있도록 훈련합니다.

이런 분들께 추천합니다

코드를 많이 아는 사람보다, AI와 함께 서비스를 만들거나 데이터를 다루면서 구조와 결과를 스스로 판단하고 싶은 사람에게 필요한 강의입니다.

🧠 AI로 서비스를 만들지만 데이터베이스에서 막히는 분

화면과 기능은 만들었지만 테이블을 어떻게 나눌지, 어떤 키로 연결할지, AI가 만든 SQL이 맞는지 판단하기 어려운 분.

바이브 코딩 입문자 / AI 도구 사용자

🧩 필요한 데이터를 직접 조회하고 싶은 분

회원·주문·매출 데이터를 다루고 싶지만 테이블 관계와 JOIN, GROUP BY에서 자주 막히는 분.

기획자 / 마케터 / 데이터 실무자 / 비전공자

🛠 데이터베이스의 전체 흐름을 잡고 싶은 분

SQL 문법은 조금 알지만 테이블 설계, ERD, 인덱스, 트랜잭션이 하나로 연결되지 않았던 분.

취업 준비생 / 주니어 개발자 / 1인 창업자

수강 후에는 이런 판단을 할 수 있습니다

  • 테이블·컬럼·데이터 타입·PK·FK를 읽고 DDL로 직접 구현할 수 있습니다.

  • 업무 요구사항에서 부모·자식 관계와 1:1·1:N·N:M을 찾아 ERD로 표현할 수 있습니다.

  • SELECT·WHERE·GROUP BY·JOIN 등 핵심 SQL을 작성하고 결과를 검산할 수 있습니다.

  • JOIN 뻥튀기, NULL 처리, 잘못된 집계 단위를 발견할 수 있습니다.

  • 인덱스 후보를 찾고 EXPLAIN으로 실제 사용 여부를 확인할 수 있습니다.

  • 함께 성공해야 하는 작업을 트랜잭션으로 묶고 COMMIT·ROLLBACK의 흐름을 설명할 수 있습니다.

기초부터 검증까지, 네 단계로 연결합니다

서로 떨어진 개념을 암기하지 않습니다. 테이블 구조 → 관계와 SQL → 성능과 신뢰성 → 스스로 확장하는 학습법으로 이어지는 한 흐름 안에서 배웁니다.

01. 테이블과 DDL - 데이터가 담기는 구조

테이블·행·열·데이터 타입·NULL·기본값을 이해합니다. PK와 FK로 한 행을 식별하고 테이블을 연결한 뒤, CREATE TABLE과 ALTER TABLE로 구조를 직접 만들고 변경합니다.

컬럼 → 타입 → PK·FK → CREATE TABLE → ALTER TABLE

02. 모델링과 SQL - 관계를 설계하고 데이터를 꺼내는 방법

부모·자식 관계와 1:1·1:N·N:M을 구분하고 ERD를 읽습니다. 요구사항을 테이블로 설계한 뒤 SELECT·WHERE·GROUP BY·JOIN 등 핵심 SQL을 실행하고 결과를 검산합니다.

관계 이해 → ERD → 모델링 → SQL 핵심 → JOIN 검산

03. 인덱스와 트랜잭션 - 빠르고 안전한 데이터

WHERE·JOIN·ORDER BY 사용 패턴에서 인덱스 후보를 찾고 EXPLAIN으로 적용 여부를 확인합니다. 주문 생성과 재고 차감처럼 함께 성공해야 하는 작업을 트랜잭션으로 묶고 오류 발생 시 ROLLBACK을 확인합니다.

인덱스 후보 → EXPLAIN → 트랜잭션 → COMMIT·ROLLBACK

04. 지식의 확장 - 모르는 문제를 스스로 푸는 법

문제를 구체화하고 스키마·데이터·오류를 확인한 뒤 문서와 AI에 질문합니다. 작은 데이터로 실험하고 결과를 검증해 기록하는 성장 루프를 익힙니다.

문제 구체화 → 구조 확인 → 작은 실험 → 결과 검증 → 기록과 확장

이 강의를 만든 사람

안녕하세요. 개발자 타니입니다.

저는 약 17년 동안 웹·모바일 서비스를 개발해 왔고, 여러 프로젝트에서 데이터 품질을 검증하는 업무를 수행해 왔습니다. 현재 개발PT 대표로 활동하며 AI 기반 서비스와 자동화 도구를 만들고, 유튜브 테크타니 채널에서 개발과 AI 활용 경험을 나누고 있습니다.

AI가 코드를 빠르게 작성하는 시대일수록 사람에게는 무엇을 만들지 정의하고 결과가 올바른지 판단하는 힘이 필요합니다. 어려운 용어부터 나열하지 않고, 실제 데이터에서 문제가 생기는 이유와 제가 확인하는 순서를 실습으로 보여드리겠습니다.


주요 이력

  • 현) 개발PT 대표

  • 웹·모바일 서비스 개발 경력 약 17년

  • 데이터 품질 검증 프로젝트 수행

  • AI 자동화 도구 및 AI 기반 서비스 제작

  • 개발·AI 활용 기술 공유 유튜브채널 테크타니 운영

수강 전에 확인해 주세요

데이터베이스·SQL·코딩 경험은 없어도 됩니다. MySQL 설치부터 테이블 구조와 핵심 SQL까지 순서대로 안내합니다.

다만 영상을 보기만 하는 과정은 아닙니다. 제공된 SQL을 직접 실행하고 결과를 확인하며, 예상과 다를 때 원인을 찾아보는 실습을 함께합니다.

실습 환경과 준비물

  • 실습이 가능한 Windows PC와 최신 웹 브라우저

  • MySQL - 설치 과정부터 안내합니다.

  • DBeaver - 무료 SQL 클라이언트를 사용합니다.

  • 강의에서 제공하는 쇼핑몰 샘플 데이터

  • 평소 사용하는 생성형 AI 도구 - 특정 제품이나 유료 요금제는 필수가 아닙니다.

강의의 설치 영상과 화면 안내는 Windows 기준이며, 별도의 추가 서버나 개발 환경은 필요하지 않습니다.

영상과 함께 보는 온라인 교재

강의 내용을 다시 확인하고 실습 흐름을 따라갈 수 있는 전용 온라인 교재를 제공합니다.

  • 강의별 핵심 개념 정리

  • SQL과 DDL 예제

  • ERD·관계·인덱스·트랜잭션 확인 포인트

  • 모바일 열람과 코드 복사 지원

강의 전용 온라인 교재 바로가기

선수 지식

  • 데이터베이스나 SQL을 배운 적이 없어도 됩니다.

  • 코딩이나 ERD 경험이 없어도 됩니다.

  • 프로그램 설치와 웹 브라우저 사용이 가능한 기본적인 PC 활용 능력이면 충분합니다.


이 강의의 범위

SQL 문법 전체를 깊게 암기하거나 특정 백엔드 프레임워크로 완성형 서비스를 개발하는 과정은 아닙니다. DBA 수준의 서버 운영, 고급 쿼리 튜닝, 대규모 분산 데이터베이스도 다루지 않습니다.

서비스를 만들고 데이터를 다룰 때 필요한 테이블 구조, 모델링, SQL 핵심, 인덱스, 트랜잭션의 판단 기준에 집중합니다.

AI가 만든 결과를 그대로 사용하는 사람에서, 데이터 구조와 실행 결과를 근거로 판단하는 사람으로 성장해 보세요.

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • AI로 앱·웹서비스를 만들지만 데이터 구조와 관계 설계에서 막히는 바이브코딩 입문자

  • 개발자에게 의존하지 않고 데이터를 직접 조회·검증하고 싶은 기획·마케팅·데이터 실무자

  • SQL과 데이터베이스 모델링의 기초를 한 흐름으로 익히고 싶은 취업 준비생·주니어 개발자

  • AI가 만든 테이블과 SQL을 그대로 실행하기 불안하고 판단 기준이 필요한 사람

선수 지식,
필요할까요?

  • SQL·데이터베이스·코딩 사전 지식은 필요하지 않습니다.

  • ChatGPT·Claude·Gemini 등 생성형 AI 채팅 도구 사용 경험이 있으면 좋지만 필수는 아닙니다.

  • 프로그램 설치와 웹 브라우저 사용이 가능한 기본적인 PC 활용 능력이 필요합니다.

  • 실습 영상은 Windows 기준이며, MySQL과 DBeaver 설치부터 안내합니다.

  • 강의를 보며 SQL을 직접 실행하고 결과를 확인할 준비가 필요합니다.

안녕하세요
테크타니입니다.

커리어인증

👋 안녕하세요. 실무 중심의 지식을 쉽고 명확하게 전달하고 싶은 개발자 테크타니입니다.

저는 20년 가까이 현업에서 웹/앱 서비스와 다양한 실무 프로젝트를 개발하고 운영해온 개발자입니다.

최근에는 AI 도구를 활용해 혼자서 서비스를 기획하고, 만들고, 개선하는 방법을 집중적으로 연구하고 있습니다. 특히 바이브 코딩 시대에 비전공자와 1인 창업자가 꼭 알아야 할 개발 감각을 쉽게 전달하는 데 관심이 많습니다.

AI가 코드를 대신 짜주는 시대가 되었지만, 서비스를 제대로 만들기 위해서는 여전히 중요한 것이 있습니다.

바로 내가 만들 서비스가 어떤 데이터를 저장해야 하는지, 그 데이터가 어떻게 연결되는지, 기능이 늘어났을 때 구조가 무너지지 않도록 어떻게 바라봐야 하는지입니다.

저는 단순히 문법을 외우게 하는 강의보다, 실제 서비스를 만들 때 바로 써먹을 수 있는 구조적인 사고와 문제 해결력을 전달하는 강의를 만들고자 합니다.

비전공자나 초보자분들도 큰 부담 없이 따라오실 수 있도록, 어렵지 않게 설명하되 핵심은 놓치지 않겠습니다.

🎥 테크타니 유튜브 채널에서는 AI 시대에 1인 개발자와 1인 창업자가 자신만의 서비스를 만들어가는 과정을 공유하고 있습니다. 강의 스타일과 다양한 IT 인사이트도 함께 확인하실 수 있습니다.

기술이 빠르게 바뀌는 시대일수록, 모든 것을 다 외우기보다 꼭 필요한 핵심을 제대로 이해하는 것이 중요합니다.

AI와 함께 자신만의 서비스를 만들고 싶은 분들이라면, 테크타니와 함께 시작해보세요. 🚀

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커리큘럼

전체

43개 ∙ (3시간 12분)

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

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