데이터 엔지니어의 업무분야별 특성, dba 커리어 이야기 feat.데이터 베이스 연봉

데이터 엔지니어 업무분야별 특성, dba 커리어 이야기 feat.데이터베이스 연봉

안녕하세요.

 

전 8년차 DBA 업무를 하고 있는 데이터 엔지니어 입니다.

 

이 글을 시작하기에 앞서, 같은 데이터베이스 일을 하고 있다고 해서 모두의 상황과 경험이 같은건 아닙니다. 오히려 다 다를 것 이라고 생각 되어 집니다.

 

또한, 제가 쓰는 내용이 100% 맞을꺼란 보장도 없으며, 저 스스로 남들보다 잘난 스펙과 업무 경험, 실력이 있어서 쓰는글이 아님을 알려드립니다.

 

이 글을 쓰는 이유는 제가 지금까지 약 8년가 겪은 데이터베이스 업무의 경험과 그 경험에서 나온 노하우를 정리하고, 앞으로 데이터베이스 업무를 희망하거나 저보다 연차가 적은 후배님들이 한번쯤은 읽어보시고 좁쌀만큼의 도움, 그리고 한번의 시행착오라도 줄이실수 있길 바라는 마음에서 써봅니다.

 

저의 회고록 처럼 작성 하되, 그때 그때 업무에 대한 설명을 덧붙일수 있도록 하겠습니다.

 

 

데이터 엔지니어 업무분야별 특성, dba 커리어 이야기

 

 

0. 데이터베이스를 만나다.

우선 전, 지방 4년제 대학교의 컴퓨터 공학과 출신입니다. 그리고 일을 시작한 나이도 제 또래에 비해선 1,2년 늦은 30에 시작 하였습니다. 그만큼 취업을 하기에 좋은 조건이 아니였습니다.

 

대학을 다닐때 데이터베이스에 관하여 수업을 한번도 제대로 들은 적이 없습니다. 데이터베이스라는 과목이 있긴 했으나 총학생회 활동을 하느라 수업을 거진 듣지 못하였고, 과 커리큘럼 역시 C, C++, Java, MFC 등 개발 위주의 수업으로 가득차 있었습니다.

 

지금 생각해보면 DBA라는 직군이 있다는걸 취업을 준비하던 학원에 다니면서 알게 되었던것 같네요.

 

그렇게 졸업을 하고 개발직군에 흥미가 없었던 저는 IT가 아닌 분야로 진로를 정해서 일을 했으나, 장래성이 안보이는 업무에 곧 흥미를 잃어버리곤 장래를 보장 받을 수 있는 일을 찾아보고 있었습니다.

 

그때, 강남의 한 IT 취업반을 운영하는 학원에서 근무하는 과 선배를 만나게 되면서 저는 데이터베이스를 처음 알게 됩니다. 선배의 술한잔에 저는 학원을 등록해버렸고 학원에서 Oracle 취업반 수업을 듣게 되었습니다. 그렇게 3개월인가 4개월인가 학원을 열심히 다녔고, 수료를 하게 됩니다.

 

같이 수업을 하던 반 학생들중 수료전 취업을 한 학생들도 있었지만, 전 수료때까지 취업하지 못했습니다. 집에서 빈둥대며 이곳저곳 원서를 넣다가 한 DB솔루션 업체에 취직을 하게 되었습니다.

 

그곳에서 5년을 근무하게 됩니다. 사실 데이터베이스 쪽으로 취직을 준비하는 사람들에게 DB솔루션 업체로의 취직은 되도록이면 권하지 않습니다. 그 이유는 IT에 있어 개발직군도 그렇지만 데이터 엔지니어들에게도 첫 직장은 정말 중요하기 때문이죠. 첫 직장에서 본인의 커리어 패스가 정해진다고 봐도 과언이 아닙니다. 하지만 전 멋도모르고 DB솔루션 업체에서 직장생활 첫 커리어를 시작하게 되었습니다.

 

1. DB솔루션 유지보수

주어진 첫 직무는 DB솔루션 유지보수 였습니다. 여기저기 고객사를 찾아다니며 솔루션 설치와 사용법 안내, 오작동시 긴급기술지원, 야근은 생활이였고 밤샘작업도 가끔 물마시다 사래걸리듯 있었습니다. 

 

사실, DB솔루션 업체에서의 유지보수는 데이터베이스 스킬업에 별 도움이 되지 않습니다. 이유는 대게의 DB솔루션은 설치나 유지보수를 할때 데이터베이스보단 OS에서 이루어 지는 작업이 많기 때문입니다. 데이터베이스에서 가지고 오거나 쌓는 데이터가 있지만 그것을 가지고 특별한 작업을 할 필요가 없습니다. 단순히 데이터가 잘 들어가는지, 어떤 데이터를 잘 가지고 오는지, 권한이 있는지 정도를 확인하는데 그치기 마련입니다.

 

제가 유지보수 했던 솔루션 역시 비슷한 내용의 솔루션 이었지만, 조금 달랐던건 SQL 성능과 DB 성능을 모니터링 하고 튜닝하는 기능을 가진 솔루션이라는 점입니다. 그 다른점으로 인해 저는 SQL을 가까이서 보게 되었습니다. 이후 이것은 제가 앞으로 다양한 데이터 베이스 분야에서 커리어를 쌓을 수 있는 밑거름이 되었던것 같습니다.

SQL작성 능력은 데이터 엔지니어에겐 필수불가결을 능력입니다. 데이터베이스와 관련되 어떤 일을 하던 꼭 갖추어야 한다 생각됩니다.

 

그렇게 DB솔루션 유지보수 업무를 담당하던 3년이 지나면서 SQL을 읽고 작성하는 실력이 늘었습니다. 간단한 오라클 튜닝도 할 수 있었습니다. 물론 앞에서 이야기 했지만 DB솔루션 유지보수로 일을 시작하는걸 추천하지 않지만, 지금 생각해보면 전 조금 운이 좋았다라고 말할 수 있을것 같습니다.

 

그렇게 3년가 유지보수를 하던 저에게 좋은 기회가 왔습니다.

* 업무의 장점 - 신입으로써 낮은 취업 문턱, OS에 대한 이해, 개발과의 접점 * 업무의 단점 - DB에 있어 심도있는 학습의 어려움 (예외도 있음.. 간혹), 잦은 외근&야근, 고객과의 트러블

 

2. 데이터 품질 진단 프로젝트

회사에서는 데이터 품질 진단 관련 사업을 진행하기 시작 했습니다. 어느정도 SQL을 작성 할 줄 알았던 저에게 데이터 품질 진단 사업에 참여라는 지시가 떨어졌습니다. 공공기관을 대상으로 하는 데이터 품질 진단 프로젝트의 일원으로 일을 할 수 있게 되었습니다. 거기서 많은 SQL 작업과 엑셀을 통한 데이터 분석, 그리고 프로젝트에서 생산되는 문서들을 작성 하거나 접할 수 있는 기회가 생겼습니다. 더불어 프로젝트라는 어떤 개념의 생리를 조금이나마 맛보고 알게된 계기가 되었고, 이는 나중에 다른 커리어를 쌓는데 좋은 밑거름이 되었습니다.

 

잠시 데이터 품질 진단 이라는 영역에 있어 간단한 설명을 드리자면, 데이터 품질 이라는 것이 요즘 화두가 되고 있습니다. 빅데이터 시대에 데이터가 많은것도 중요하지만 정확한것 역시 중요합니다. 정확한 데이터를 관리하고 데이터 흐름과 가공에 있어 나쁜 영향을 미리 차단하고 문제점을 개선 해나가야 합니다. 데이터 품질 진단이라는 것은 데이터 품질을 진단하는것에서 그치는것이 아니라 어떠한 나쁜 데이터의 흐르이 있는지, 그 문제점을 어떻게 개선해야하는지 컨설팅 하는것 까지 입니다.

 

그렇게 1년간 세군데 사이트를 다니며 데이터 품질 진단 프로젝트를 했습니다. 그리고 다시 회사에 복귀 했을때 회사에선 데이터 품질 진단용 tool 개발을 시작 했고, 저는 그 tool에서 쓰일 테이블 설계를 담당 하였습니다. 약 15개 정도의 테이블을 가진 저의 첫 DB 모델링 작업 이었습니다. 한번도 모델링을 해본 경험이 없었던 저는 구글과 네이버에 셀 수 없을 만큼 검색을 하고, 책도 참고 하면서 첫 DB 모델링을 끝내게 되었습니다.

 

첫 모델링 작업이 끝나고 tool이 잘 작동 되는것을 확인 했을때 내가 해냈다는 그 뿌듯함이 절정에 다달았었습니다. 지금까지도 일하면서 그런 성취감을 다시 느껴보진 못 한 것 같습니다.

 

그렇게 데이터 품질 진단 프로젝트가 잠시 소강상태로 접어 들었을때 또 다른 기회가 찾아 왔습니다.

* 업무의 장점 - SQL을 많이 다룬다. 데이터의 개념에 대한 학습이 가능하다, 특수성 있는 업무, DB모델링&구조에 대한 이해와 학습 가능 * 업무의 단점 - 반복되는 작업, 많은 보고서 작성, 잦은 야근

 

3. 금융권 SQL 개발 프로젝트

다음은 금융권 내부 화면용 SQL 개발 프로젝트 였습니다. 금융권 내부에서 기업대부쪽과 관련하여 기업 정보를 관리하고 심사, 승인에 이르는 화면에 대한 차세대 프로젝트가 있었습니다. 한 업체가 수행을 맡았고, 저는 SQL을 개발하는 업무를 가지고 프로젝트에 투입 되었습니다. 

 

그곳에서 3개월간 SQL을 개발 하면서 느낀점은 "다 되는구나!" 였습니다. SQL로 구현 할 수 없는게 없다라고 느꼈습니다. 어떻게 해서든 고객이 원하는 장표와 그래프를 그릴 수 있는 데이터 셋을 뽑아 냈습니다. 어떤날은 하루 하나를 개발하기도 벅찬 화면과 데이터 셋들도 많이 있었습니다.

 

거기서 집계형 SQL과 다수의 테이블간의 조인, 많은 데이터량으로 느린 SQL들을 최대한 빨리 뽑아내기 위한 튜닝 경험을 쌓을 수 있었습니다. 지금 생각 해보면 3개월간 고생도 했지만 좋은 경험을 쌓았다고 느껴집니다.

 

그리고 그러던 어느날 저에게 첫 번째 이직이 성큼 다가 왔습니다.

* 업무의 장점 - SQL 작성 능력 향샹, SQL 튜닝에 대한 이해, 금융권 데이터 흐름에 대한 이해 * 업무의 단점 - SQL 작성시 많은 생각과 로직에 대한 고민, 두통이 올 수 있음

 

4. 반갑다, MPP 기반 데이터베이스 (greenplum)

한 IT박람회에서 저를 처음 보았다는 한 회사의 영업 이사님의 연락을 받았습니다. "같이 점심 식사 한번 하고싶습니다"

 

그렇게 그분을 뵙게 되었고, 그분은 그 IT박람회에서 저한테 저희 회사 제품에 관한 설명을 들었다고 했습니다. 전 기억이 안나지만 그렇게 그분은 제 명함을 챙겨 가셨고, 다시 연락을 주셨습니다. 점심을 하면서 그 분은 본인 회사로 이직을 제안해주셨습니다. 5년간 다니던 회사와 갑작스런 이직 제안 사이에서 몇일동안 갈등을 했습니다. 새로운것에 호기심이 많았던 저는 MPP 기반 데이터베이스란 말에 솔깃해서 결국 이직을 결정하고 추운 겨울의 말미에 이직을 했습니다.

 

새로운 회사는 MPP 기반의 데이터베이스, greenplum을 다루는 곳 이었습니다. 국내 굴지의 대기업을 대상으로 운영 서비스와 함께 기존 mysql, ms-sql, oracle등을 greenplum 데이터베이스로 이행 작업을 하는 프로젝트를 진행 하고 있었습니다.

 

그렇게 greenplum에 관한 기본 교육을 마치고 이기종 마이그레이션 프로젝트에 투입이 되었습니다. 데이터 마이그레이션도 하지만, 더욱 손이 많이갔던 작업은 mysql, ms-sql, oracle등에서 사용하던 Stored Procedules 를 greenplum sql syntax에 맞게 변환하는 작업 이었습니다. 지원하는 함수가 각각 다르고, 리턴 형식이 다르고, 테이블, 컬럼명도 바뀌어 손이 정말 많이 가는 작업 이었습니다. 개수 또한 약 3~500여개, 개당 라인수는 짧으면 2,300lines, 길면 1,000lines이 넘어가기 일쑤 였습니다.

 

그렇게 몇개월간을 Stored Procedules 변환 작업에 매달린 후 마침내 변환 작업의 끝이 보이기 시작 했습니다. 그리고 변환 작업 뒤에는 약 300여대의 ms-sql서버의 데이터들을 하나의 greenplum으로 부어 넣는 데이터 마이그레이션 업무가 기다리고 있었습니다.

 

각각의 ms-sql 에서 하나하나 덤프파일을 내려서 greenplum에 맞는 데이터 셋으로 변환하여 greenplum의 각 노드에 데이터를 부어넣는 작업는 네트워크, Disk 속도 등을 고려했을때 약 3개월의 작업이 필요 하다는 진단이 나왔었습니다. 하지만 프로젝트를 하는 우리에겐 시간이 없었고 그렇게 하나하나 소위 노가다(?)를 해야하는데 하루 8시간이라는 업무시간에는 작업이 가능하지만 우리가 상주하지 않는 시간 16시간이 아까웠습니다.

 

shell script와 crontab을 이용하여 ms-sql에서 덤프를 내려 데이터 변환을 거치고, greenplum에 넣는 작업을 자동화 하기로 했습니다.

 

당시 3년차 DB엔지니어와 함께 약 1주일 가량 shell script 개발과 테스트를 반복하며 마침내 ms-sql 과 greenplum 간의 데이터 마이그레이션 자동화가 현실이 되었습니다.

 

이 shell script를 이용하여 300여대의 ms-sql 데이터 마이그레이션을 진행하자 3개월의 작업이 6일안에 끝난다는 진단이 나왔습니다.

 

그렇게 데이터 마이그레이션 프로젝트는 성공리에 잘 끝날수 있었습니다. 

 

프로젝트가 끝난 뒤로도 greenplum 운영 DBA로써 지방에 파견 근무도 나갔었습니다. 그리고 본사 복귀 후 다른 데이터 마이그레이션 프로젝트에 투입이 되었으나 예전부터 있던 회사 DB 팀장과의 불화가 생겼습니다. 근무하는 회사의 모든 데이터 엔지니어들이 그 팀장의 PM 으로써의 리더쉽, DB 능력, 소통 능력에 의문을 가졌으며, 해당 팀장의 거듭되는 불합리하고 무례하며, 무리한 요구와 비상식적인 업무지시등으로 저와의 관계도 틀어져 버리게 됩니다.

 

보통 IT 인력의 이직은 갈때를 정해두고 이루어지지만 전 그사람과 프로젝트를 진행하고 싶은 생각이 없었습니다. 회사 책임자와 면담을 통해 퇴사를 결정하고 입사 후 1여년만에 다시 나오게 되었습니다.

 

급하게 다른 일자리를 구하며 일반 회사 생활이 아닌 프리랜서 생활을 해보고 싶단 생각이 들었습니다. 저의 업무 커리어에 큰 변화가 다가왔습니다.

* 업무의 장점 - 새로운 MPP 기반 DB의 구조 이해, 대량 데이터 마이그레이션 경험, shell script 개발 능력 향상, 이기종 Stored Procedule 변환 능력 향상 * 업무의 단점 - 프로젝트 일정을 맞추어야 한다는 강박, 주말 출근, 반복되는 작업에 대한 지루함

 

5. DB 프리랜서를 경험하다 (DB 표준화 모델링)

몇군데 사이트에 프리랜서로 등록을 하니 연락이 많이 왔었습니다. 마치 내가 스카웃제의를 받는듯하여 기분이 좋았습니다. 그렇게 여러군데 면접을 보고 한 군데 회사에서 진행하는 프로젝트와 계약을 진행 했습니다. 해당 프로젝트 투입 시기를 기다리던중 투입 하루전 수행사로부터 연락이 왔습니다. "프로젝트가 무기한 연기 되었습니다. 죄송합니다."

 

첫 시도부터 고배라니, 이렇게 프리랜서로써의 생활이 만만치 않음을 느꼈습니다. 나중에 안 사실이지만 이런식의 투입 결정 이후 급작스러운 취소가 일어나는 이유는 정말 프로젝트가 연기되는 상황도 있지만, 프리랜서들의 단가를 조정하는 과정에 제 단가가 부담스러웠던 이유로 다른 싼 인력을 구했을꺼라는 상황이 생긴거 일 수 있다고 합니다.

 

아무튼 그 연락 이후, 저를 소개 해 주었던 중개업체로 부터 다른 프로젝트 투입을 제안 받았습니다. 여행사 차세대 프로젝트 였는데, 시간적인 여유가 없던 저는 바로 결정을 하고 면접을 통해 여행사 차세대 프로젝트에 바로 출근 하기 시작 했습니다.

 

프리랜서로써의 프로젝트는 정규 직원으로써 수행하는 프로젝트와는 느낌이 많이 달랐습니다. 좀 더 책임감이 생긴다고 할까? 뭔지 모를 중압감도 느껴졌고, 잘 해야 한다는 부담도 있었습니다. 아무래도 처음 경험하는 프리랜서 생활이라 더 그렇게 느꼈을지 모르겠습니다.

 

이 프로젝트에서 제가 해야 하는 업무는 as-is DB를 표준화 설계 하여 새롭게 모델링 작업을 거쳐 tobe로 만들고, as-is 데이터를 변경된 tobe 스키마에 맞게 마이그레이션 하는 업무와 표준단어, 표준용어, 공통코드 등록 및 관리 였습니다.

 

우선 as-is 테이블, 컬럼 정의서를 뽑아내고 이중에서 tobe에 필요한것, 필요 없는것, 합쳐야 할 것, 새로 만들어야 할 것으로 분류 했습니다.

 

그리고 걸러진 목록을 tobe 스키마로 새롭게 모델링하였으며, 이 과정에서 표준화를 적용 했습니다.

 

DB표준화에 대해 간단하게 설명 하겠습니다. 다들 잘 아시겠지만 표준 단어를 만들고, 단어와 도메인을 매핑하여 표준 용어를 만듭니다. 표준 용어를 사용 하여 DB 테이블과 컬럼을 모델링하는 과정입니다.

<물론 그 과정을 여기에 다 나열 할 수 없기에 이 부분에 대해서는 따로 포스팅 할 계획을 가지고 있습니다.>

 

이렇게 표준화 설계와 데이터 마이그레이션 작업을 프로젝트 내내 진행 했습니다. 중간중간 개발자들, 현업과 회의를 통해 많은 수정과 재설계 과정을 거치면서 tobe는 점점 그 모습을 나타내기 시작 했습니다.

 

프리랜서로써 프로젝트를 진행하면서 업무를 이해하고 잘 수행하는것도 매우 중요하지만, 더 중요한 것이 있었습니다.

 

바로 그것은 사람 입니다. 같이 프로젝트를 수행하는 사람, 그리고 프로젝트를 발주한 고객사의 사람. 그 사람들을 이해해야 그 프로젝트를 성공적으로 이끌수 있다고 생각 합니다.

 

"사람이 먼저다" 라는 말이 있죠. 맞습니다. 잘된 인간관계는 일을 쉽게 만들어 줍니다. 그 반대라면 쉬운일 조차 어렵게 진행 되는 경우를 가까이서 보았습니다. 이 글을 읽고 있는 주니어나 취업을 준비하시는 분이 계시다면 이렇게 말씀드리고 싶습니다. "업무는 단시간 배움과 열정을 통해 터득 할 수있습니다, 하지만 인간관계는 단시간에 해결 되지 않습니다. 미리 준비하고, 척이 아닌 진심으로 관용과 다름을 이해하시길 바랍니다. 그럼 성공적인 인간관계를 가질 수 있습니다." 라고..

 

물론, 저도 많이 부족했었고, 지금도 부족합니다. 하지만 현재진행형으로 노력하고 있습니다. 

 

잠시 이야기가 다른곳으로 새버렸네요. 반복되는 수정과 추가요청사항들을 해치우면서 프로젝트는 끝을 향해 달려갔었습니다. 하지만 여러가지 우리 요인이 아닌 다른 외적 요인으로 계약된 날까지 프로젝트는 종료가 되지 않았습니다. 두어달의 재계약을 하면서 더 진행 했지만 우리 팀이 맡은 부분 외 다른 부분이 완료되지 않은 상태였고, 저희 팀에선 한두명의 개발자를 남기고 모두 계약을 종료 했습니다.

 

계약 종료를 약 한달여 남겨둔 상태에서 다시 다른 프리랜서 프로젝트를 구해볼까? 정규직으로 돌아갈까 많이 고민을 했습니다. 우리 가족 상황도 있고, 아직 내 커리어에 온전한 오너쉽을 가진 DBA 경험이 없어 자사 DB를 운영하는 회사의 DBA로 입사를 결정하게 되었습니다.

* 업무의 장점 - 프리랜서 로써 정규직에 비해 높은 보수, 많은 인맥을 만들수 있는 기회, * 업무의 단점 - 프로잭트를 실수 없이 기한내 잘 마쳐야 한다는 책임감에서 오는 압박, 안정되지 않은 생활

 

 

바로 지금 제가 근무하는 회사 인데요. 여기에 저는 그동안의 제 SI 경험과 데이터 품질 관리, DB표준화를 통해서 얻은 스킬을 자사 DB에 모두 적용 시켜 보자는 포부, 저 또한 자사 운영 DBA로써의 경험을 쌓는 기회로 생각해 입사 하게 되었습니다.

 

여기에서 저는 또 다른 경험을 쌓을겁니다. 그리고 새로운것에도 도전중 입니다. python 개발과 함께 python을 통한 데이터분석을 공부 하고 있습니다.

 

이곳에서 얼마나 근무할지 잘 모르겠습니다. 최소 3년 이상을 생각중 입니다. 그리고 다시 여기가 되었든 다른곳이 되었든 저의 다음 목표는 <데이터 분석가, 또는 데이터 사이언티스트> 입니다. 그 목표를 이루기 위해 오늘도 저는 python을 공부하고 있습니다.

 

이 글을 보고 계시는 많은 취업 준비생, 또는 주니어 엔지니어 여러분!

 

제가 이글을 통해서 드리고 싶은 말씀은 바로 계획이 있어야 한다 입니다. 또한 계획은 실천과 함께 되어야 겠죠.

 

자신의 커리어는 자신이 만들어야 합니다. 간혹 주변 사람들을 보면 이런말을 많이 합니다. 회사 상황이 이렇다, 업무가 내 계획과 다르다, 시간이 없다...

 

그런 환경에서도 다음 내가 갖추고 싶은 스킬을 항상 생각하고 염두해 두어야 합니다. 혼자서라도 공부 해야 합니다. 그게 정말 안된다면 환경을 바꾸어야 합니다. 

 

연봉도 중요 합니다. 우리는 프로닌깐 당연히 연봉이 중요 합니다. 하지만, 적어도 전 그렇게 생각합니다. 5년차 이하 일땐 연봉 보다 경험과 스킬이 우선이라고 생각합니다. 그저 연봉을 따라가다보면 정말 이상한 길로 갈 수 있습니다. 하지만 정말 하고 싶은일, 그리고 장래가 있는 일을 5년정도 열심히 쫏아가면 그 뒤엔 연봉도 함께 따라 옵니다. 자신의 실력에 확실한 자신만 있다면 이직을 통해서 연봉을 충분히 높이실 수 있는 기회가 있습니다.

 

그렇다고 제가 정말 잘 나가는 데이터 엔지니어들 처럼 많이 받지는 못하지만 그래도 비슷한 연차에선 아마 상위에 속할겁니다. 하지만, 전 지금에 만족하지 않고 있습니다. 아까도 말씀 드렸지만 <데이터 분석가, 또는 데이터 사이언티스트>를 목표로 달릴겁니다.

 

그럼 저도 언젠가 누구에게 당당히 자랑할만한 연봉을 받을 수 있겠죠. 전 확신 합니다.

 

 

마지막..

전 제가 생각해도 정말 다양한 경험을 한것 같습니다. 아시다시피 Database안에는 무궁무진한 영역이 있습니다. 여러분들도 그 영역들 중에서 자신에게 맞는 영역을 잘 선택하시어 좋은 커리어를 쌓으시길 바랍니다.

 

제가 경험한것이 온전히 맞는건 아닙니다. 그저 모두 저의 선택이었고, 저에게 맞는 선택이었다라고 생각합니다. 그리고 지금도 회사를 다니면서도 데이터에 관한 다양한 아이디어를 생각해보고 개인용 테스트 서버에 구현하여 시도해 보고 있습니다. 이부분도 중요 한것 같습니다. 데이터 엔지니어를 하시면서 개인 테스트용 DB가 없는 사람도 있더라구요. 하나 만드셔서 다양한걸 직접 해보시길 추천 드립니다.

 

oracle, mysql, mariadb, postgreSQL, ms-sql, 뭐 기타등등 몇백가지의 DBMS가 있습니다. 제 생각은 "모든 DBMS는 거의 비슷하다." 입니다. 사용법이 조금 다르고, 구조가 조금 다르고, 표현하는 방식이 조금 다를 뿐 입니다. 어떤 하나의 DBMS를 잘 다루신다면 나머지 것들은 구글에 조금만 검색해보면 알 수 있습니다. 

 

내가 소나타 운전을 잘하는데, 벤츠, BMW, 5톤 트럭, 버스를 운전 못하는것은 아니겠죠? (물론 면허가 다를수 있지만) 조금 다를 뿐 배우거나 물어서 운전 하는데는 처음 운전을 시작하는 사람보단 훨씬 빠르겠죠? DBMS도 마찬가지라고 생각합니다.

 

어떤 신입이 그런말을 했습니다. "전 oracle 밖에 할 줄 몰라요." 아직 안해본거라서 그렇습니다. 그 누구도 조금만 더 찾아보고 직접 try 하는 용기만 있으면 충분히 금방 해내실수 있습니다. 용기를 가지고, 직접 부딧혀 보시길 바랍니다.

 

서두에서도 꺼내었지만 이 글은, 제가 잘나서 쓴글도 아니고, 누군가에게 충고를 하는 글도 아닙니다. "아, 이런놈도 있구나.." 하고 생각하시며 읽어 주시면 감사 하겠습니다. 

 

시작은 했지만 어떻게 마무리를 지어야 할지 모르겠습니다. 

 

이 글은 약 이틀에 걸쳐 5~6시간 정도 쓴것 같은데.. 제가 하고 싶은 말이 잘 전달이 되었을지는 여러분의 판단에 맡기겠습니다. 

 

아직 많이 부족한 8년차 데이터 엔지니어로써 이런글을 쓰는게 건방져 보이거나 위선처럼 보이진 않을까 고민을 많이 했습니다. 그래도 이젠 시작하시는분들, 그리고 아직 연차가 얼마 안되는 주니어 엔지니어 분들께 조금의 도움이라도 되었다면 그것으로 충분히 감사드릴수 있을것 같습니다. 혹여나 선배님들이 보시고 입가에 가소로운 웃음이 지어지시 더라도 그냥 귀엽게 봐주시면 고맙겠습니다. 

 

마지막으로 읽어주셔서 감사하단 말씀 한번 더 드립니다.

 

감사합니다.

 

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