반응형 SQL8 데이터 엔지니어를 위한 AI 이용법: PostgreSQL과 주식 데이터로 배우는 LLM + MCP 실전 활용법 AI는 이제 데이터 엔지니어의 선택이 아닌 필수 생존 도구입니다. 특히 LLM(대형 언어 모델)과 MCP(Model Context Protocol)를 활용하면 기존의 SQL 작성, 쿼리 디버깅, 데이터 조회 방식이 획기적으로 바뀝니다. 이 글에서는 실제 PostgreSQL에 저장된 주식 데이터를 기반으로, LLM이 자동으로 SQL을 생성하고 실행하며, 이를 위해 MCP 서버를 어떻게 설정하고 연결하는지까지 실전 사례 중심으로 정리해보겠습니다. 왜 AI는 데이터 엔지니어에게 필수가 되었나?예전에는 데이터 엔지니어가 SQL을 수작업으로 작성하고, 테이블 스키마를 직접 참조하며 분석 로직을 구성했습니다. 그러나 다음과 같은 이유로 이제는 AI가 필요합니다.🧠 자연어로 SQL을 자동 생성🔎 데이터 스키마 .. 2025. 5. 12. 자연어로 SQL을 생성하는 AI 비서 만들기: PostgreSQL + OpenAI API 활용 내부 데이터를 다루다 보면, 자주 반복되는 SQL 쿼리를 작성하는 일이 번거롭다. 간단한 질의조차도 스키마를 열어보며 작성해야 하는 경우가 많다. 이를 줄이기 위해, 자연어 질문을 SQL로 변환하는 AI 기반 SQL 비서를 Flask 앱 형태로 직접 구현했다.목표자연어 입력 → SQL 변환 → 결과 반환별도의 로그인/챗봇 없음단일 입력창과 결과 출력창PostgreSQL 연결OpenAI GPT-4 API 활용1. OpenAI API 설정pip install openai flask psycopg2-binary python-dotenv .env 파일:OPENAI_API_KEY=sk-... 2. PostgreSQL + GPT-4 연동 플라스크 앱from flask import Flask, request, jso.. 2025. 4. 30. [SQL] SQL UNION vs UNION ALL 비교 분석 🌟 SQL에서 데이터를 조작하고 조회할 때 여러 테이블이나 쿼리의 결과를 하나로 결합하고 싶을 때가 있습니다. 이를 위해 많이 사용되는 두 가지 방법이 바로 UNION과 UNION ALL입니다. 😊 이 두 명령어는 겉보기에는 유사하지만, 작동 방식과 성능 면에서 차이가 있습니다. 💡 1. UNION 🔄UNION은 두 개 이상의 SELECT 쿼리 결과를 결합하며, 중복된 행을 제거합니다. ✨ 중복된 데이터가 있을 때 자동으로 하나로 합쳐서 반환하므로 결과 데이터는 항상 고유한 값들로 구성됩니다. 중복을 제거하기 위해 정렬 작업이 필요하므로, 성능이 UNION ALL에 비해 느릴 수 있습니다. 🐢예제 📋SELECT name, city FROM customersUNIONSELECT name, city .. 2024. 11. 8. [SQL] SQL에서 IN과 EXISTS 사용법 알아보기! 💻✨ SQL을 다루다 보면, 다른 테이블의 값에 따라 데이터를 필터링해야 할 때가 자주 있습니다. 🤔 이때 사용할 수 있는 두 가지 대표적인 방법이 바로 IN과 EXISTS입니다. 두 방법 모두 서브쿼리의 값을 확인하는 데 사용되지만, 동작 방식과 성능 측면에서 조금씩 차이가 있어요. 🚀이번 포스팅에서는 IN과 EXISTS가 무엇인지, 각각 어떻게 동작하는지, 언제 사용하는 것이 좋을지에 대해 알아보겠습니다! 예제도 함께 보면서 쉽게 이해해봐요! 📝😊 IN 절이란 무엇인가요? 🧐IN 절은 리스트나 서브쿼리의 값을 기준으로 결과 집합을 필터링할 때 사용합니다. 쉽게 말해 "이 값이 이 리스트에 있니?" 라고 묻는 거죠. 만약 있다면 그 행은 결과에 포함됩니다. 👇 예시: 리스트와 함께 사용하는 I.. 2024. 11. 7. 이전 1 2 다음 반응형
