데이터베이스 주니어 기술면접

인덱스는 데이터베이스 테이블의 검색 속도를 향상시키기 위한 자료구조입니다. 책의 색인처럼 특정 값을 빠르게 찾을 수 있도록 별도의 정렬된 구조를 유지합니다. 인덱스가 없으면 테이블 전체를 스캔(Full Table Scan)해야 하지만, 인덱스가 있으면 필요한 데이터만 빠르게 찾을 수 있습니다. 주로 B-Tree, Hash 등의 자료구조로 구현되며, WHERE 절이나 JOIN 조건에서 자주 사용되는 컬럼에 생성합니다. 다만 인덱스는 저장 공간을 추가로 사용하고, INSERT/UPDATE/DELETE 시 성능 저하를 일으킬 수 있습니다.

ACID는 트랜잭션의 안전성을 보장하는 네 가지 속성입니다. Atomicity(원자성)는 트랜잭션의 모든 작업이 전부 성공하거나 전부 실패해야 함을 의미합니다. Consistency(일관성)는 트랜잭션 전후로 데이터베이스가 일관된 상태를 유지해야 함을 뜻합니다. Isolation(격리성)은 동시에 실행되는 트랜잭션들이 서로 영향을 주지 않도록 격리되어야 함을 의미합니다. Durability(지속성)는 커밋된 트랜잭션의 결과가 영구적으로 저장되어야 함을 보장합니다.

READ UNCOMMITTED는 커밋되지 않은 데이터도 읽을 수 있어 Dirty Read가 발생하지만 성능이 가장 좋습니다. READ COMMITTED는 커밋된 데이터만 읽어 Dirty Read를 방지하지만 Non-Repeatable Read가 발생할 수 있습니다. REPEATABLE READ는 트랜잭션 내에서 같은 데이터를 여러 번 읽어도 같은 결과를 보장하지만 Phantom Read가 발생할 수 있습니다. SERIALIZABLE은 가장 엄격한 격리 수준으로 모든 문제를 방지하지만 동시성이 가장 낮습니다. 대부분의 데이터베이스는 READ COMMITTED를 기본값으로 사용하며, MySQL InnoDB는 REPEATABLE READ를 기본으로 사용합니다.

Shared Lock(공유 락, S Lock)은 읽기 작업에 사용되며, 여러 트랜잭션이 동시에 같은 데이터에 대해 Shared Lock을 획득할 수 있습니다. Exclusive Lock(배타 락, X Lock)은 쓰기 작업에 사용되며, 한 트랜잭션만 획득할 수 있고 다른 트랜잭션은 Shared Lock도 Exclusive Lock도 획득할 수 없습니다. Shared Lock이 걸린 데이터는 다른 트랜잭션이 읽을 수 있지만 수정할 수 없으며, Exclusive Lock이 걸린 데이터는 다른 트랜잭션이 읽거나 수정할 수 없습니다. 이를 통해 데이터의 일관성을 유지하면서 동시성을 제어합니다.

먼저 EXPLAIN 명령어를 사용해 쿼리의 실행 계획을 확인하여 Full Table Scan이 발생하는지, 인덱스가 사용되는지 파악합니다. 인덱스가 없거나 사용되지 않는다면 적절한 컬럼에 인덱스를 추가하거나 쿼리를 수정해 인덱스를 활용하도록 합니다. SELECT 절에서 필요한 컬럼만 조회하고 불필요한 JOIN을 제거하며, WHERE 절의 조건을 최적화합니다. 함수나 연산이 인덱스 컬럼에 적용되면 인덱스를 사용할 수 없으므로 쿼리를 재작성합니다. 필요하다면 쿼리를 분리하거나 캐싱을 적용하고, 테이블 통계 정보를 업데이트하여 옵티마이저가 올바른 실행 계획을 선택하도록 합니다.

정규화는 데이터베이스 설계 시 데이터의 중복을 최소화하고 무결성을 유지하기 위해 테이블을 분해하는 과정입니다. 중복된 데이터가 여러 곳에 저장되면 삽입 이상, 갱신 이상, 삭제 이상 등의 문제가 발생할 수 있습니다. 정규화를 통해 각 데이터를 한 곳에만 저장하고 관계로 연결함으로써 데이터 일관성을 보장합니다. 일반적으로 1NF, 2NF, 3NF, BCNF 등의 단계로 진행되며, 실무에서는 3NF까지 적용하는 것이 일반적입니다. 다만 과도한 정규화는 JOIN 연산을 증가시켜 성능 저하를 일으킬 수 있어 적절한 균형이 필요합니다.

복합 인덱스는 여러 컬럼을 조합한 인덱스로, 컬럼 순서에 따라 인덱스 활용도가 달라집니다. 인덱스는 왼쪽 컬럼부터 순차적으로 사용되므로, WHERE 절에서 첫 번째 컬럼이 없으면 인덱스를 사용할 수 없습니다. 예를 들어 (A, B, C) 순서의 복합 인덱스는 A, (A, B), (A, B, C) 조건에서는 사용되지만 B나 C만 단독으로 사용하는 조건에서는 활용되지 않습니다. 따라서 카디널리티가 높고 자주 사용되는 컬럼을 앞쪽에 배치하는 것이 일반적입니다. 또한 등호(=) 조건이 범위 조건보다 앞에 오도록 순서를 정하는 것이 효율적입니다.

Durability(지속성) 속성이 커밋된 트랜잭션의 데이터 손실을 방지합니다. 데이터베이스는 WAL(Write-Ahead Logging) 방식을 사용하여 실제 데이터를 디스크에 쓰기 전에 트랜잭션 로그를 먼저 기록합니다. 커밋 시점에는 로그만 디스크에 동기화하고, 실제 데이터 페이지는 나중에 백그라운드로 기록됩니다. 서버가 비정상 종료되더라도 재시작 시 트랜잭션 로그를 읽어 커밋된 트랜잭션은 Redo하고 커밋되지 않은 트랜잭션은 Undo하여 일관성을 복구합니다. 이를 통해 시스템 장애 상황에서도 데이터 무결성을 보장할 수 있습니다.

1:N 관계는 한쪽 테이블의 기본키를 다른 테이블의 외래키로 참조하여 구현합니다. 예를 들어 사용자와 게시글의 관계에서 게시글 테이블에 user_id 외래키를 두어 한 사용자가 여러 게시글을 작성할 수 있도록 합니다. N:M 관계는 중간 테이블(Junction Table)을 생성하여 양쪽 테이블의 기본키를 외래키로 가지는 방식으로 구현합니다. 학생과 수업의 관계에서 수강신청 테이블을 만들어 student_id와 course_id를 외래키로 가지며, 한 학생이 여러 수업을 듣고 한 수업에 여러 학생이 참여할 수 있습니다. 중간 테이블에는 추가 정보(수강 신청일, 성적 등)도 함께 저장할 수 있습니다.

OFFSET 방식은 건너뛸 행들도 모두 읽어야 하기 때문에 OFFSET 값이 커질수록 성능이 저하됩니다. 예를 들어 OFFSET 10000 LIMIT 10은 10010개의 행을 읽은 후 처음 10000개를 버리고 10개만 반환합니다. 이를 개선하기 위해 커서 기반 페이징(Cursor-based Pagination)을 사용할 수 있으며, 마지막으로 조회한 행의 ID나 정렬 기준 값을 기억해두고 WHERE 절에서 그 이후 데이터만 조회합니다. 예를 들어 WHERE id > last_id ORDER BY id LIMIT 10 형태로 쿼리하면 인덱스를 효율적으로 활용할 수 있습니다. 이 방식은 특정 페이지로 직접 이동할 수 없다는 단점이 있지만, 무한 스크롤 방식의 UI에서는 매우 효과적입니다.