Sql & DB 면접 필수 개념

1. 인덱스 내부 구조 (B-Tree)

• 균형 이진 트리 구조
• 루트 → 브랜치 → 리프 노드로 구성
• 리프 노드에 실제 데이터 포인터 저장
• 시간복잡도 O(logN)

2. 클러스터링 vs 리플리케이션

클러스터링 (Clustering)

• 여러 DB 서버가 하나의 DB처럼 동작
• Active-Active 구성 (모두 쓰기 가능)
• 고가용성(HA) 제공
• 장애 발생 시 자동 전환

리플리케이션 (Replication)

• Master(쓰기) - Slave(읽기) 구조
• 데이터 복제로 부하 분산
• 읽기 성능 향상
• Master 장애 시 수동 전환 필요

3. DB Lock의 종류

Shared Lock (공유 락, S Lock)

• 읽기 작업에 사용
• 여러 트랜잭션이 동시에 읽기 가능
• 쓰기는 불가

Exclusive Lock (배타 락, X Lock)

• 쓰기 작업에 사용
• 다른 트랜잭션의 읽기/쓰기 모두 차단

Optimistic Lock (낙관적 락)

• 충돌이 드물다고 가정
• 버전 컬럼으로 충돌 감지
• UPDATE 시점에 검증

Pessimistic Lock (비관적 락)

• 충돌이 빈번하다고 가정
• 데이터 조회 시점에 락 획득
• SELECT ... FOR UPDATE

4. 트랜잭션 격리 수준 문제

Dirty Read

• 커밋되지 않은 데이터 읽기
• READ UNCOMMITTED에서 발생

Non-Repeatable Read

• 같은 데이터를 두 번 읽었을 때 값이 다름
• READ COMMITTED에서 발생

Phantom Read

• 같은 조건으로 조회했을 때 행 개수가 다름
• REPEATABLE READ에서 발생

5. 정규화 vs 역정규화

정규화 (Normalization)

• 중복 제거, 무결성 향상
• 읽기가 적고 쓰기가 많은 경우 유리

역정규화 (Denormalization)

• 의도적으로 중복 허용
• JOIN 감소로 읽기 성능 향상
• 읽기가 많고 쓰기가 적은 경우 유리

6. NoSQL vs RDBMS

RDBMS

• 정형 데이터, 강한 일관성
• ACID 보장
• 복잡한 쿼리 지원
• 수직 확장 (Scale-Up)

NoSQL

• 비정형 데이터, 유연한 스키마
• BASE (Basically Available, Soft state, Eventually consistent)
• 단순한 쿼리
• 수평 확장 (Scale-Out)

7. 실행 계획 (Execution Plan)

EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE department = 'IT';

• type: ALL(풀스캔), index, range, ref, eq_ref
• key: 사용된 인덱스
• rows: 예상 행 수
• Extra: Using where, Using index, Using filesort