이 책은 SQL 실행계획 분석부터 자연어 기반 SQL 자동 생성 AI 어시스턴트 구축까지, 현대 데이터 팀을 위한 종합 실무 지침서입니다. 쿼리 병목을 진단하는 EXPLAIN 읽기, 선택도와 통계 기반 인덱스 최적화 전략, pgvector를 통한 의미 기반 검색 구현, 엄격한 검증 게이트를 갖춘 자동 SQL 생성까지를 단계별로 학습합니다.
목차
SQL 실행계획·튜닝 + Text-to-SQL AI 표제지 Chapter 01: 왜 SQL 튜닝 정공법인가 Chapter 02: EXPLAIN ANALYZE, BUFFERS 읽기 Chapter 03: 통계와 옵티마이저 — ANALYZE·pg_stat Chapter 04: 인덱스 — B-tree·GIN·BRIN·Partial·Covering·Expression Chapter 05: [실습] 느린 쿼리 한 건 튜닝 Chapter 06: 인덱스가 안 듣는 이유 — 선택성·캐스팅·함수 Chapter 07: 조인 알고리즘 — Nested Loop·Hash·Merge Chapter 08: 서브쿼리·CTE — 옵티마이저가 보는 것 Chapter 09: 윈도우 함수 — 분석 패턴 Chapter 10: [실습] 공공데이터 분석 쿼리 튜닝 Chapter 11: 잠금·트랜잭션·격리수준 Chapter 12: 운영 — 캐시·VACUUM·튜닝 점검 루틴 Chapter 13: Text-to-SQL 개요 — BIRD·Spider 현실 Chapter 14: 모델 정확도 비교 — AI Chat Arena 4종 Chapter 15: 안전한 Text-to-SQL — 읽기 전용·검증·스키마 마스킹 Chapter 16: pgvector — SQL + 시맨틱 하이브리드 검색 Chapter 17: [프로젝트] 공공데이터 분석 AI 어시스턴트 Chapter 18: 다음 단계 — 운영·거버넌스·자매 과정 부록 A: SQL 튜닝·EXPLAIN 명령 치트시트 부록 B: 인덱스 타입 결정 가이드 부록 C: WIA SOOM Code Agent 단축키 부록 D: Text-to-SQL·공공데이터·자매 과정 리소스 부록 E: 용어 사전핵심 용어 30선