잠깐 짚고 가기: 데이터 딕셔너리에 관하여

SQL을 공부하면서 많은 사람이 문법을 먼저 외운다.
하지만 실제로 잘 작동하는 SQL을 작성하려면 문법보다 먼저 데이터 구조 자체를 이해하는 능력이 필요하다.

 

이때 가장 중요한 개념이 데이터 딕셔너리(Data Dictionary)라 할수 있다.
데이터 딕셔너리는 단순히 “컬럼 이름과 설명 목록”이 아닌,
테이블의 역할, 한 행이 무엇을 의미하는지, 그리고 다른 테이블과의 관계까지를 정의한 설계 문서에 가깝다.

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데이터 딕셔너리가 필요한 이유

SQL은 단순한 조회 문법이 아니다. 데이터를 조합하고 해석해서 의미 있는 결과를 만드는 도구에 가깝다.
그런데 쿼리를 작성할 때 가장 먼저 해야 할 질문은 다음과 같다.

“이 테이블에서 한 행(Row)은 무엇을 의미하는가?”

이 질문에 답하지 않은 채로 추후에 공부하게될 JOIN같은 문법을 사용하면,
결과가 의도와 다르게 늘어나거나, 줄어들거나, 해석이 불가능해지는 경우가 많다.
이것이 바로 데이터 딕셔너리가 필요한 이유다.

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데이터 딕셔너리에 담겨야 할 핵심 요소

데이터 딕셔너리를 작성할 때는 다음 항목들을 중심으로 정리하는 것이 좋다.

1. 테이블 요약

먼저 테이블이 어떤 용도의 테이블인지 정의한다.

예)

• students — 학생 마스터 테이블
  한 행 = 한 학생 정보

테이블 요약은 “한 행의 의미”를 정확히 이해하기 위한 출발점이다.

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2. 테이블 설명

이 테이블이 어떤 성격인지 구체화한다.

• 이벤트성 테이블인가?
• 마스터 테이블인가?
• 시간이 지나도 변하지 않는 정보인가?

이 질문에 답할 수 있으면 쿼리 작성 시 의도와 결과 사이의 괴리를 줄일 수 있다.

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3. PK (Primary Key)

테이블에서 행을 고유하게 식별하는 컬럼을 정의한다.

예)

• users 테이블의 user_id
• orders 테이블의 order_id

Primary Key는 마치 그 테이블의 “주민등록번호”와 같다. 

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4. 주요 JOIN 키

다른 테이블과 어떻게 연결되는지를 적는다.

이때 중요한 것은 다음 두 가지다.

• 어떤 컬럼이 FK(외래키)로서 JOIN 키인지
• 이 관계가 1:1인지, 1:N인지

이 정보는 JOIN 결과에서 행 수가 늘어나는 이유, 줄어드는 이유를 판단하는 데 필수적이다.

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5. 컬럼 정의

각 컬럼이 어떤 의미를 갖는지, 값의 범위는 어떤지 등을 정리한다.

많은 사람들이 이 단계만 보고 데이터 딕셔너리라고 생각하지만,
사실 이 부분은 전체 딕셔너리에서 일부에 불과하다.

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데이터 딕셔너리가 SQL 작성에 미치는 영향

SQL을 단순히 문법으로 이해하는 것은 한계가 있다.
하지만 데이터 딕셔너리를 먼저 정리하면 다음과 같은 이점이 생긴다.

• 쿼리의 결과 한 행이 무엇을 의미하는지 명확해진다.
• JOIN을 하기 전에 집계가 먼저 필요한지 판단할 수 있다.
• JOIN 결과를 보고 정상/비정상을 바로 구분할 수 있다.

즉, SQL은 “쿼리를 잘 쓰는 기술”이 아니라, “데이터 구조를 이해하고 그 결과를 설계하는 기술”이라고 할 수 있다.

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데이터 딕셔너리는 어떻게 만들까? (실습 관점)

-이런 느낌이구나 하고 짚고 넘어가기-

예시 테이블 — users

테이블 이름: users 한 행의 의미: 가입한 한 명의 사용자 정보 PK: user_id 주요 컬럼: user_id, name, email, created_at

이렇게 정리하면
쿼리를 작성할 때 “users 테이블에서 한 사람이 어떤 의미인가”가 곧바로 떠오른다.

 

예시 테이블 — orders 

테이블 이름: orders 한 행의 의미: 한 건의 주문 정보 PK: order_id FK: user_id 주요 컬럼: order_id, user_id, total_amount, status, created_at JOIN 관계: users.user_id = orders.user_id

이렇게 정리하면

users와 orders를 JOIN할 때 “각 주문이 어떤 사용자와 연결되는지”가 곧바로 보인다.

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오늘 학습한 내용 정리

이번 글에서는 데이터 딕셔너리의 필요성과 그 구조를 어떻게 정리해야 하는지를 복습했다.

• 데이터 딕셔너리는 단순 컬럼 설명 목록이 아니다
• 한 행의 의미(Grain)를 먼저 정의해야 한다
• PK와 JOIN 키를 알면 JOIN 결과를 해석할 수 있다
• 딕셔너리가 SQL 작성의 설계도 역할을 한다

데이터 딕셔너리를 먼저 작성하는 습관은
SQL 쿼리를 정확하게 해석하고 안정적으로 작성하는 능력으로 이어진다.