MSsql16 Power BI 연결하는 KQL SQL 쿼리 기초 문법과 예시 데이터 분석을 하려면 반드시 쿼리 언어를 알아야 할까? 아니다. 개발자가 아니어도 KQL(Kusto Query Language)과 SQL(Structured Query Language)의 기초 문법만 알면 원하는 정보만 딱 뽑아서 분석할 수 있다. 특히 Azure 환경에서 SAP, MSSQL 데이터를 다루는 Data Engineer나 BI Engineer는 이 두 쿼리 언어를 일상적으로 사용한다. 이 글에서는 초보자가 바로 따라 쓸 수 있는 KQL과 SQL의 기초 문법, 비교, 실무 활용법을 상세하게 설명한다.KQL과 SQL이란 무엇인가?SQL: 전통적인 관계형 데이터베이스 쿼리 언어SQL 은 1970 년대부터 사용된 관계형 데이터베이스 관리 언어다. MSSQL, Oracle, MySQL, Postgre.. 2026. 7. 15. Azure+AWS 멀티클라우드로 데이터 레이크 구축 멀티클라우드(Multi Cloud)는 여러 클라우드 서비스 제공업체의 인프라와 서비스를 동시에 사용하여 IT 인프라, 애플리케이션, 서비스를 구축하고 관리하는 전략입니다. Azure와 AWS를 같이 쓰거나 Azure를 여러 개 쓰는 것도 멀티클라우드입니다.멀티클라우드의 정확한 정의와 개념멀티클라우드란 무엇인가?멀티클라우드는 두 개 이상의 퍼블릭 클라우드 플랫폼(AWS, Azure, Google Cloud 등)을 동시에 활용하는 IT 환경을 의미합니다. 기업에서 IT 솔루션이나 워크로드를 운영하기 위해 최소 두 개 이상의 클라우드 서비스 제공업체를 동시에 사용하는 경우, 해당 고객은 멀티클라우드 환경을 사용하는 것으로 간주됩니다. 예를 들어 기업이 A사를 컴퓨팅 및 스토리지 서비스를 위해 사용하면서, 동시.. 2026. 7. 14. SAP와 MSSQL 운영을 위한 AI 자동화 인프라 설계 방법 클라우드 환경이 점점 복잡해지면서 사람이 직접 개입하지 않아도 자동으로 문제를 감지하고 복구하는 구조, 즉 Self-Healing Cloud Infrastructure에 대한 관심이 빠르게 증가하고 있습니다. 특히 Azure 기반에서 SAP, MSSQL 같은 핵심 시스템을 운영하는 경우 장애 대응 속도와 데이터 안정성은 비즈니스 성과와 직결됩니다. 여기에 ABAPMeter 같은 성능 측정 도구를 결합하면 단순한 자동화를 넘어, 성능 기반의 지능형 운영까지 구현할 수 있습니다.Self-Healing Cloud의 개념과 핵심 구조Self-Healing Cloud는 단순한 자동화 수준을 넘어서 AI 기반으로 문제를 탐지하고 원인을 분석한 뒤 자동으로 복구하는 시스템을 의미합니다. 기존의 Automation S.. 2026. 7. 2. 매출 재고 한눈에 보기: 데이터 시각화로 경영 결정 스마트하게 데이터 시각화는 복잡한 숫자 표를 읽다가 지친 경영자에게 매출, 재고 같은 핵심 정보를 한눈에 이해할 수 있게 그림으로 바꿔주는 도구입니다. 어려운 기술이나 전문적인 분석 용어가 필요하지 않으며, 그저 있는 데이터 정보성들을 깔끔하게 모아 경영 결정에 효율적으로 활용하는 것이 바로 데이터 시각화의 진짜 의미입니다. 더 나은 의사결정을 위해 데이터를 시각적으로 표현하는 이 방법은 비즈니스 현장에서 즉시 효과를 발휘하며, 복잡한 숫자를 직관적인 이미지로 전환해 빠른 판단을 가능하게 합니다.데이터 시각화가 왜 경영자에게 필수인가숫자 표의 한계와 시각화의 필요성매출, 재고, 비용, 고객 수 같은 비즈니스 데이터는 대부분 엑셀 표나 데이터베이스 테이블에 들어있습니다. 하지만 이런 표 형태는 몇 가지 심각한 한계.. 2026. 6. 23. 트랜잭션 오류 대응과 재시도 전략 MSSQL에서는 트랜잭션을 사용해 여러 DML 작업을 하나의 논리 단위로 묶고 COMMIT으로 확정하거나 ROLLBACK으로 되돌릴 수 있으며, 복잡한 흐름에서는 SAVE TRANSACTION(저장점)을 사용해 부분 되돌리기를 구현할 수 있습니다. 트랜잭션의 기본 개념과 MSSQL에서의 동작트랜잭션은 원자성, 일관성, 고립성, 지속성(ACID)을 보장하는 논리적 작업 단위입니다. 실패 시 전체를 되돌려 데이터 일관성을 유지합니다.SQL Server에서는 BEGIN TRANSACTION으로 명시적 트랜잭션을 시작하고 COMMIT TRANSACTION으로 확정, ROLLBACK TRANSACTION으로 되돌립니다.SAVE TRANSACTION(저장점)은 트랜잭션 내의 체크포인트로, 저장점까지 부분 롤백이 .. 2026. 6. 9. 온프레미스 MSSQL에서 클라우드 데이터 레이크하우스로 옮길 때 정합성 검증 자동화 설계 온프레미스 MSSQL 환경에서 클라우드 데이터 레이크하우스로 마이그레이션할 때 가장 중요한 과제는 단순 적재가 아니라, 소스와 타깃의 데이터가 실제로 동일하다는 사실을 빠르고 일관되게 입증하는 일입니다. 대규모 프로젝트일수록 수작업 검증은 속도도 느리고 실수 가능성도 높기 때문에, row count와 checksum 기반 검증을 자동화한 PoC가 사실상 필수에 가깝습니다. SQL Server의 CHECKSUM과 CHECKSUM_AGG는 이런 검증을 위한 대표적인 기능이고, Databricks는 Delta Lake로의 점진적 전환과 클론 기반 이관을 지원해 검증 자동화와 잘 맞습니다. 왜 이 검증이 먼저인가데이터 마이그레이션 프로젝트는 겉으로 보면 복사 작업처럼 보이지만, 실제로는 데이터 신뢰성을 새 환경.. 2026. 6. 7. SQL Server 계정 관리 Login User Schema 생성 삭제 순서 정리 SQL Server에서 계정과 권한을 다룰 때 가장 먼저 이해해야 할 개념은 Login, User, Schema입니다. 이 세 가지는 비슷해 보이지만 역할이 서로 다르며, 서버 접속부터 데이터베이스 접근, 객체 관리까지 각 단계에서 다른 책임을 가집니다.많은 분들이 “사용자를 삭제했는데 왜 테이블이 안 없어지지?” 혹은 “로그인을 만들었는데 왜 DB 접속이 안 되지?” 같은 문제를 겪는데, 대부분 이 구조를 정확히 구분하지 못해서 생깁니다. SQL Server 보안은 단순한 계정 생성이 아니라, 어떤 주체가 서버에 들어올 수 있는지, 어떤 데이터베이스에 접근할 수 있는지, 그 안에서 어떤 객체를 사용할 수 있는지를 나눠서 관리하는 방식입니다. 이 구조를 이해하면 생성, 수정, 삭제뿐 아니라 권한 회수와 .. 2026. 5. 24. SSMS Copilot 기능·실사용 후기·라이선스 비용 분석 SSMS에서의 Copilot은 현재 버전에 따라 두 가지 방식이 공존하는 과도기 상태다. SSMS 21에는 Azure OpenAI 기반의 Copilot 프리뷰가 탑재됐고, SSMS 22부터는 GitHub Copilot 통합으로 전환 중이다. 아래에서 기능, 실제 사용 후기, 라이선스 비용까지 정리한다.SSMS Copilot 분석: 기능·실사용 후기·라이선스 비용까지버전별 현황 (2025~2026)SSMS 21에는 Azure OpenAI 엔드포인트 기반 Copilot 프리뷰가 포함돼 있었다. 2025년 9월 SSMS 22 Preview 1에서는 Copilot이 완전히 제거됐고, Microsoft는 이를 GitHub Copilot 통합으로 전환하기 위한 일시적 조치라고 공식 발표했다. 이후 2025년 11월.. 2026. 5. 2. MSSQL 분산 테이블(Distribution) 방식 개요 Azure Synapse Analytics 또는 MPP(Massively Parallel Processing) 환경에서 대용량 테이블을 분산 저장할 때 주로 사용하는 세 가지 방식이 있습니다. 이들은 테이블 스캔 성능과 병렬 연산 효율을 결정짓는 핵심 요소입니다.1. Round Robin 분산개념테이블의 각 레코드를 서버 노드(분산 단위)들에 순차적으로 고르게 분배하는 방식입니다.첫 행은 노드1, 둘째 행은 노드2…, 마지막 노드까지 분배 후 다시 노드1로 돌아와 순환.사용도 & 장점데이터 편향 없이 고르게 분산 → 로드 밸런싱 우수분할 키 설정이 필요 없어 간편단점 & 유의사항특정 열 기준 검색 시 데이터가 모든 노드를 스캔해야 함 → 네트워크 오버헤드 증가조인·집계 시 분산 키 미지정 상태이므로 셔플.. 2025. 11. 17. MSSQL 실행계획과 쿼리 통계: 개념, 중요성, 활용 방법 및 내부 로직 실행계획(Execution Plan)은 SQL Server가 쿼리를 처리하기 위해 선택한 연산 순서와 방법을 시각적으로 보여준다.쿼리 통계(Query Statistics)는 실행 중 발생한 실제 리소스 사용량, 처리 시간, I/O 횟수 등을 정량적으로 수집하여 성능을 분석할 수 있게 한다.이를 통해 개발자와 DBA는 쿼리 병목 지점을 식별하고 적절한 인덱스 최적화, 조정, 힌트 적용 등을 통해 시스템 성능을 극대화할 수 있다.1. 실행계획(Execution Plan) 개념과 구성 요소1.1 정의실행계획은 SQL Server 옵티마이저가 쿼리를 분석해 가장 효율적이라고 판단한 연산 순서와 접근 방법을 설명하는 청사진이다.쿼리 옵티마이저(Query Optimizer)가 여러 후보 계획을 비용 모델에 따라 평.. 2025. 11. 15. MSSQL 로그인 및 보안 관리 가이드 보안 아키텍처 개요MSSQL의 보안 시스템은 계층적 구조로 이루어져 있으며, 크게 서버 수준과 데이터베이스 수준으로 구분됩니다.보안 계층 구조MSSQL은 3단계 보안 구조(Login → User → Schema)를 통해 세밀한 접근 제어를 제공합니다. 이는 Oracle의 1단계 구조(User = Schema = Login)와는 다른 방식입니다.서버 수준 (Server Level)로그인(Login): SQL Server 인스턴스에 접속할 수 있는 자격 증명서버 역할(Server Role): 서버 전체에 대한 권한 그룹데이터베이스 수준 (Database Level)사용자(User): 특정 데이터베이스에 접근할 수 있는 계정데이터베이스 역할(Database Role): 데이터베이스 내 권한 그룹스키마(Sche.. 2025. 11. 14. SQL JOIN 가이드: 종류, 이론, 실전 예제와 최적화 JOIN은 관계형 데이터베이스의 핵심 개념으로, 다음과 같은 이유로 필수적입니다정규화된 데이터 구조: 데이터 중복을 피하기 위해 분리된 테이블들을 논리적으로 연결데이터 무결성 보장: 외래키 관계를 통한 일관성 있는 데이터 관리복합 정보 조회: 단일 테이블로는 불가능한 복잡한 비즈니스 인사이트 도출저장공간 효율성: 중복 데이터 제거로 인한 디스크 사용량 최적화JOIN의 모든 종류와 이론1. INNER JOIN (내부 조인)이론: 두 테이블의 교집합을 반환하며, 조인 조건을 만족하는 행만 결합합니다.로직:왼쪽 테이블의 각 행에 대해 오른쪽 테이블에서 일치하는 행을 찾음일치하는 행이 없으면 결과에서 제외유의사항:데이터 손실 가능성: 조인 조건을 만족하지 않는 행들이 결과에서 누락됨해결방안:조인 전 데이터 존재.. 2025. 11. 3. 이전 1 2 다음 반응형
