이 책은 인공지능(AI)과 데이터 분석 시대에 최적화된 PostgreSQL 활용 지침서로, 데이터베이스의 기본 개념부터 고급 운영, 그리고 실제 AI 서비스 연계까지 전 과정을 하나의 실무 프로젝트 흐름으로 학습할 수 있도록 설계되었다. 단순한 SQL 문법 학습에 그치지 않고, 데이터 모델링·트랜잭션 처리·PL/pgSQL 프로그래밍·성능 관리·AI 모델 연동 등 AI 서비스 구축에 필요한 데이터 전주기(Data Lifecycle)를 실습 중심으로 익힐 수 있다.
1장은 관계형 데이터베이스의 개념과 PostgreSQL의 구조를 이해하고, 설치·초기 설정을 통해 실습 환경을 구축하는 단계이다. 2장은 데이터베이스 설계 원칙과 DDL 실습을 통해 비즈니스 요구사항을 데이터 구조로 구현하는 방법을 다룬다. 3장은 SQL 기본·중급 문법을 실무 중심으로 구성하여 CRUD, 다중 테이블 조인, 인덱스·뷰 설계 등을 익힌다. 4장은 PL/pgSQL 프로그래밍으로 함수, 트리거, 동적 SQL, 커서 등 고급 서버 로직 구현 능력을 체계적으로 학습한다.
5장은 PostgreSQL의 운영 및 관리 영역으로, 사용자 권한, 보안 설정, 백업과 복구, 운영 자동화 스크립트 작성까지 데이터베이스 관리자(DBA) 수준의 실무 역량을 다진다. 6장은 AI 모델링 관점에서 PostgreSQL을 다루며, 데이터 추출·전처리·피처 생성·통계 집계 등 머신러닝 학습용 데이터 파이프라인 설계를 실습한다.
7장은 FastAPI와 PostgreSQL을 연동하여 REST API 기반의 웹 백엔드를 구축하고, 인공지능 모델 API와 DB를 통합하여 실제 AI 서비스로 확장하는 과정을 다룬다. 마지막 8장은 백업·복구·성능 튜닝·유지보수 등 실제 운영 환경에서의 안정성과 효율성 확보 전략을 제시한다.
이 책은 단순히 SQL을 배우는 교재가 아니라, 데이터 중심 AI 애플리케이션을 설계하고 운영할 수 있는 개발자·데이터 엔지니어·AI 실무자를 위한 종합 실습서이다. Python, FastAPI, Pandas, SQLAlchemy, PL/pgSQL 등 최신 기술 스택과 함께, PostgreSQL의 확장성과 성능을 극대화하는 실무 노하우를 담고 있다.