GitHub Copilot 채팅과 함께하는 SQL 튜닝 가이드

과거에는 더 빠른 CPU와 디스크, 더 큰 메모리, 더 정교한 아키텍처가 생산성 향상의 핵심이었다면, 이제는 그 중심에 'AI'가 자리하고 있습니다. AI는 단순한 자동화 도구를 넘어, 인간의 사고를 보조하고 확장하는 새로운 협업 파트너로 자리 잡고 있습니다.

이 책은 그러한 변화의 흐름 속에서 집필되었습니다. 특히 SQL 성능 문제 해결이라는 실전 영역에서, AI 기반 GitHub Copilot 채팅과의 협업이 어떻게 새로운 가능성을 만들어내는지를 보여주고자 합니다. 단순히 AI가 답을 대신해 주는 것이 아니라, 문제를 함께 분석하고, 다양한 관점을 제시하며, 더 빠르고 정확한 의사결정을 돕는 과정 자체가 핵심입니다.

결국 중요한 것은 도구가 아니라 활용 방식입니다. AI를 단순한 보조 수단으로 사용할 것인지, 함께 사고하는 파트너로 받아들일 것인지는 우리의 선택에 달려 있습니다. 이 책이 독자 여러분이 AI와 더 효과적으로 협력하고, 데이터베이스 운영과 성능 튜닝의 새로운 기준을 만들어가는 데 작은 도움이 되기를 바랍니다.

CHAPTER 01 들어가며

CHAPTER 02 GitHub Copilot 채팅 활용 가이드

CHAPTER 03 실전 사례집 (67개 사례)
· Section 1. 인덱스와 접근 경로 최적화
· Section 2. 실행 계획 및 연산 처리 최적화
· Section 3. 쿼리 구조 및 서브쿼리 최적화
· Section 4. 변수 및 임시 객체 활용 이슈
· Section 5. 커서와 절차형 처리 개선
· Section 6. 집계 및 함수 처리 최적화
· Section 7. 동시성 및 잠금
· Section 8. DML 최적화
· Section 9. 통계 정보
· Section 10. 파티션 및 원격 쿼리

CHAPTER 04 마치며

김성식 ㈜엑셈 통합기술센터 이사. SQL Server 2000 시절부터 현재까지 데이터베이스 유지보수와 다양한 DB 컨설팅(성능 최적화, DR, 부하 분산, 이중화 구축 등)을 수행해왔다. SQL 튜닝을 보다 쉽게 전달하고자 집필한 『SQL Server 튜닝 가이드』에 이어, SQL Server를 효율적으로 활용하는 방안을 제시하기 위해 AI 기반 GitHub Copilot 채팅 관련 내용을 집필하였다.