SQL and Databases
데이터를 구조로 설계하고 질의로 다루는 역량. 단일 테이블 조회에서 아키텍처 설계와 표준 기여까지 이어진다.
SQL과 데이터베이스는 데이터를 어떤 구조로 저장하고 어떻게 꺼낼지 결정하는 역량입니다. 단일 테이블 조회에서 시작해 여러 테이블을 연결하는 질의, 요구사항을 반영한 스키마 설계, 실행 계획을 읽는 성능 개선, 트랜잭션 처리계와 분석계를 나누는 아키텍처 결정으로 이어집니다. 특정 제품의 기능 숙련이 아니라, 왜 그 구조와 저장 기술을 선택했는지 설명하는 판단력이 레벨을 가릅니다.
데이터베이스를 처음 다루기 시작한 상태입니다. 테이블이 행과 열로 이루어지고 각 열에 자료형이 있다는 구조를 이해하며, 조건과 정렬을 붙여 원하는 행을 꺼냅니다. 값이 없음을 뜻하는 상태를 일반 비교로 찾을 수 없다는 점도 구분하지만, 여러 테이블을 함께 다루지는 못합니다.
다음 단계로
이 체크리스트를 대부분 달성했다면, Lv.2 Data Retriever 단계로 진입하여 여러 테이블을 연결하는 질의에 도전할 준비가 됐습니다. 관계형 데이터베이스의 힘은 테이블을 나눠 저장하고 필요할 때 이어 붙이는 데서 나옵니다.
The ladder from SQLD (two subjects covering data modeling concepts plus SQL basics and application) to SQLP (three subjects adding advanced application and tuning, with 2 practical questions), together with the 40% per-subject failing threshold, grounds the level boundaries in this guide.
Describes observable behavior at each responsibility level, from Level 2 (assisting with design under supervision) to Level 5 (advising on DBMS selection and tuning transactional and analytical platforms together). Direct evidence behind the checklist items at every level.
The standard textbook for university database courses. The official author site publishes the table of contents, online chapters, and a practice SQL tool for free, which sets an authoritative learning order running from the relational model through transactions and query optimization.
Sorts 18 families of SQL error found in over 33,000 queries submitted by 237 students into syntax, semantic and logical classes. The novice error types it names, comparison with NULL, omitted joins, and illegal or insufficient grouping, are direct evidence for the Lv.1 and Lv.2 checklist items.
