PostgreSQL Essential Curriculum

소개

PostgreSQL은 가장 진보된 오픈소스 관계형 데이터베이스 시스템 중 하나로, 견고성, 확장성, 표준 준수로 잘 알려져 있습니다. 이 커리큘럼은 PostgreSQL을 기초부터 마스터하고자 하는 개발자들을 위한 체계적인 학습 경로를 제공합니다.

이 가이드는 기본 설치 및 SQL 기초부터 쿼리 최적화, 복제, 성능 튜닝과 같은 고급 주제까지 모든 것을 다룹니다.

1. PostgreSQL 기초

1.1 설치 및 설정

다양한 플랫폼에서 PostgreSQL 설치하기
PostgreSQL 아키텍처 이해하기
설정 파일 및 기본 설정
psql 커맨드라인 도구 사용하기
GUI 도구 (pgAdmin, DBeaver)

1.2 데이터베이스 기본

데이터베이스 생성 및 관리
스키마 이해하기
사용자, 역할, 권한
연결 관리
데이터베이스 인코딩 및 콜레이션

2. SQL 필수 개념

2.1 데이터 정의 언어 (DDL)

적절한 데이터 타입으로 테이블 생성하기
기본 키, 외래 키, 제약조건
인덱스와 그 종류
뷰와 구체화된 뷰 (Materialized Views)
시퀀스와 아이덴티티 컬럼

2.2 데이터 조작 언어 (DML)

INSERT, UPDATE, DELETE 연산
SELECT 쿼리와 필터링
조인 (INNER, LEFT, RIGHT, FULL)
서브쿼리와 CTE (Common Table Expressions)
집계와 GROUP BY

2.3 고급 SQL

윈도우 함수 (Window Functions)
재귀 쿼리 (Recursive Queries)
JSON 및 JSONB 연산
전문 검색 (Full-text Search)
배열 연산

3. 데이터 모델링

3.1 설계 원칙

정규화 (1NF, 2NF, 3NF, BCNF)
엔티티-관계 모델링
적절한 데이터 타입 선택
비정규화가 필요한 경우
스키마 설계 패턴

3.2 PostgreSQL 특화 기능

상속 (Inheritance)
테이블 파티셔닝
사용자 정의 타입과 도메인
복합 타입 (Composite Types)
범위 타입 (Range Types)

4. 쿼리 최적화

4.1 EXPLAIN 이해하기

실행 계획 읽기
비용과 타이밍 이해하기
병목 지점 식별하기
EXPLAIN vs EXPLAIN ANALYZE
시각화 도구

4.2 인덱스 최적화

B-tree, Hash, GiST, GIN, BRIN 인덱스
각 인덱스 타입을 언제 사용할지
커버링 인덱스 (Covering Indexes)
부분 인덱스 (Partial Indexes)
인덱스 유지보수

4.3 쿼리 튜닝

더 나은 성능을 위한 쿼리 재작성
통계 이해하기
일반적인 안티 패턴 피하기
Prepared Statement 사용
커넥션 풀링

5. 트랜잭션과 동시성

5.1 트랜잭션 관리

ACID 속성
트랜잭션 격리 수준
SAVEPOINT와 중첩 트랜잭션
2단계 커밋 (Two-Phase Commit)
교착 상태 감지 및 방지

5.2 동시성 제어

MVCC (Multi-Version Concurrency Control)
락 타입과 락 모니터링
행 수준 vs 테이블 수준 락킹
Advisory Locks
동시 업데이트 처리

6. 성능과 모니터링

6.1 성능 튜닝

설정 파라미터 (shared_buffers, work_mem 등)
Autovacuum 설정
체크포인트 튜닝
WAL (Write-Ahead Logging) 최적화
리소스 관리

6.2 모니터링과 진단

pg_stat 뷰
느린 쿼리 식별하기
로그 분석
모니터링 도구 (pg_stat_statements)
알림과 메트릭

7. 백업과 복구

7.1 백업 전략

pg_dump와 pg_dumpall
파일 시스템 수준 백업
연속 아카이빙 (Continuous Archiving)
특정 시점 복구 (PITR)
백업 모범 사례

7.2 고가용성

스트리밍 복제 (Streaming Replication)
논리 복제 (Logical Replication)
장애 조치와 전환 (Failover and Switchover)
PgBouncer를 이용한 커넥션 풀링
로드 밸런싱

7.3 Kubernetes에서의 PostgreSQL (CNPG)

CloudNativePG (CNPG) 소개
CNPG 아키텍처 이해하기
Kubernetes에 PostgreSQL 클러스터 배포
CNPG Operator를 통한 자동화된 관리
선언적 설정을 통한 클러스터 구성
자동 장애 조치 및 자가 복구
롤링 업데이트와 버전 업그레이드
백업 및 복구 자동화 (Barman)
모니터링 및 메트릭 수집 (Prometheus, Grafana)
CNPG 플러그인을 통한 kubectl 통합
프로덕션 환경에서의 CNPG 운영 패턴
스토리지 클래스 및 PVC 관리
리소스 제한 및 QoS 설정

8. 고급 주제

8.1 확장 기능

인기 있는 확장 기능 (PostGIS, pg_trgm, hstore)
사용자 정의 확장 기능 생성
확장 기능 관리
Foreign Data Wrappers (FDW)

8.2 보안

인증 방법
SSL/TLS 설정
행 수준 보안 (Row-Level Security, RLS)
저장 데이터 암호화 (Encryption at Rest)
감사 로깅

8.3 고급 기능

저장 프로시저와 함수 (PL/pgSQL)
트리거와 이벤트 트리거
Pub-Sub을 위한 Listen/Notify
외부 테이블 (Foreign Tables)
병렬 쿼리 실행

핵심 포인트

기초부터 시작: 고급 주제로 넘어가기 전에 SQL과 기본 데이터베이스 개념을 마스터하세요
쿼리 최적화 연습: 성능을 위해 EXPLAIN과 인덱스를 이해하는 것이 중요합니다
MVCC 학습: PostgreSQL의 동시성 모델은 독특하고 강력합니다
확장 기능 탐색: PostgreSQL의 확장성은 가장 큰 강점 중 하나입니다
성능에 집중: 설정 튜닝과 모니터링은 필수 기술입니다
백업/복구 이해: 데이터 안전은 항상 우선순위여야 합니다
실제 패턴 학습: 프로덕션 사용 사례와 모범 사례에서 배우세요
클라우드 네이티브 접근: Kubernetes에서 CNPG를 사용한 현대적인 PostgreSQL 운영을 이해하세요

결론

PostgreSQL 마스터하기는 이론적 지식과 실무 경험을 모두 필요로 하는 여정입니다. 이 커리큘럼은 기초부터 시작해 고급 주제로 진행하는 체계적인 PostgreSQL 학습 접근법을 제공합니다.

성공의 열쇠는 실습입니다. 로컬 PostgreSQL 인스턴스를 설정하고, 각 주제를 체계적으로 학습하며, 배운 것을 실제 시나리오에 적용하세요. 기초를 건너뛰지 마세요—MVCC, 쿼리 플래닝, 인덱싱과 같은 핵심 개념을 이해하는 것이 모든 고급 주제의 기반이 됩니다.

다음 학습

PostgreSQL 개발 환경 구축 - 설치 및 설정 시작하기
PostgreSQL 아키텍처 심층 분석 - PostgreSQL이 내부적으로 어떻게 작동하는지 이해하기
SQL 쿼리 최적화 기법 - 효율적인 쿼리 작성을 위한 실용 가이드
PostgreSQL 성능 튜닝 가이드 - 종합적인 성능 최적화 전략
PostgreSQL로 고가용성 구현하기 - 복제 및 장애 조치 전략
CloudNativePG (CNPG) 시작하기 - Kubernetes에서 PostgreSQL 운영하기