인덱스
테이블에서 특정 컬럼을 빠르게 찾기 위해 따로 만들어 두는 검색용 구조다. 책 뒤의 색인처럼, 데이터베이스가 모든 행을 처음부터 끝까지 훑지 않고 필요한 위치를 빠르게 찾게 해준다. 예를 들어 이메일로 로그인하는 서비스라면 email 컬럼에 인덱스를 두면 사용자 조회가 빨라진다. 다만 인덱스는 쓰기 작업 때 함께 갱신되어야 하므로 무작정 많이 만들면 저장·수정 속도가 느려질 수 있다. AI에게 성능 개선을 맡길 때는 자주 검색·정렬하는 컬럼과 실제 쿼리 패턴을 함께 알려줘야 한다.
예시
대시보드가 최근 주문을 자주 조회한다면 orders 테이블의 created_at 컬럼에 인덱스를 추가해 최신순 목록 API의 응답 시간을 줄인다.
카테고리
데이터베이스·데이터
난이도
basic
태그
인덱스 · 성능
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연관 용어
데이터베이스·데이터
ORM
데이터베이스 테이블을 프로그래밍 언어의 객체(Object)로 매핑(Mapping)하여, SQL 쿼리를 직접 작성하지 않고 프로그래밍 언어의 메서드로 데이터베이스를 조작할 수 있게 하는 기술이다. 비유하면, ORM은 '영어와 한국어 사이의 통역사'처럼, 애플리케이션 코드와 SQL 사이를 번역해주는 중간 계층이다. 바이브 코딩에서 AI가 DB 코드를 생성할 때 ORM을 사용하면 타입 안전한 쿼리가 보장되므로 환각(Hallucination)으로 인한 잘못된 SQL 생성 위험이 크게 줄어든다. Prisma(스키마 우선 접근, 자동 타입 생성), Drizzle(TypeScript 네이티브, 경량), Sequelize(성숙한 Node.js ORM), TypeORM(데코레이터 기반) 등이 대표적이다. AI에게 'Prisma로 사용자 스키마 만들어줘'라고 하면 schema.prisma 파일(모델 정의)과 마이그레이션 코드(DB 구조 변경)를 생성한다. Prisma와 Drizzle은 TypeScript와의 통합이 뛰어나 AI가 타입 오류 없는 DB 코드를 생성하는 데 특히 유리하다.
데이터베이스·데이터
스키마
데이터베이스의 구조적 정의(설계도)로, 테이블 이름, 컬럼(필드)의 이름과 타입, 테이블 간 관계(외래 키), 제약 조건(NOT NULL, UNIQUE 등), 인덱스 등을 명시한다. 건축의 '청사진(blueprint)'처럼, 스키마는 데이터가 어떤 형태로 저장되고 관계를 맺는지를 정의한다. 바이브 코딩에서 스키마의 중요성은 특별히 크다: AI가 코드를 정확히 생성하려면 DB 스키마를 컨텍스트로 제공하는 것이 필수적이다. 스키마 없이 '사용자 데이터를 가져오는 API를 만들어줘'라고 하면 AI가 존재하지 않는 컬럼명을 사용하거나 잘못된 관계를 가정한 코드를 생성할 수 있다(환각의 전형적 사례). CLAUDE.md나 .cursorrules에 DB 스키마 정보를 포함시키면 AI가 정확한 컬럼명과 타입을 사용하는 쿼리/코드를 생성한다. Prisma의 schema.prisma 파일이나 SQL CREATE TABLE 문이 스키마 정의의 대표적 형태이며, Supabase는 대시보드에서 시각적으로 스키마를 관리할 수 있다.
데이터베이스·데이터
테이블
데이터베이스에서 같은 종류의 데이터를 행(row)과 열(column) 형태로 모아 두는 기본 저장 단위다. 엑셀 시트처럼 보이지만, 각 열의 타입과 제약 조건이 스키마로 정해져 있어 애플리케이션이 예측 가능한 방식으로 데이터를 읽고 쓸 수 있다. 바이브 코딩에서 AI에게 기능을 맡길 때는 'users 테이블에는 id, email, created_at이 있다'처럼 테이블 이름과 핵심 컬럼을 함께 알려줘야 존재하지 않는 필드를 만들어내는 실수를 줄일 수 있다.