이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
Golang과 Python 중 데이터베이스 자동화 작업에는 Python을 주로 선택했습니다. psycopg나 SQLAlchemy 같은 라이브러리가 풍부해 마이그레이션·배치 집계·데이터 검증 작업을 빠르게 구현할 수 있었습니다.
직접 작성한 자동화 스크립트 중 하나는 여러 테이블에 걸친 데이터 정합성 검사였습니다. 조건에 맞지 않는 행을 탐지하고 오류 내역을 JSONL 파일에 기록한 뒤 Slack으로 요약을 보내는 구조로 만들었고, 수동 점검이 필요 없어졌습니다.
Golang은 DB 쿼리 성능이 중요한 부분에서 사용한 경험이 있습니다. database/sql 패키지로 연결 풀을 직접 제어할 수 있고, 컴파일 타임 타입 체크덕분에 런타임 쿼리 오류가 줄어드는 효과가 있었습니다.
DB 관련 자동화 작업에서 스크립트가 올바르게 작동하는지 확인하는 수치를 함께 만들어야 한다는 것을 경험했습니다. 처음에는 스크립트 실행 후 성공 메시지만 출력하게 했는데, 실제로 몇 건이 처리됐고 몇 건이 실패했는지 수치로 남기지 않으니 검증이 불가능했습니다. 이후 처리 건수, 소요 시간, 오류 건수를 로그에 남기고 실행 전후 상태를 비교하는 방식으로 바꿨습니다. Python으로 데이터 검증 스크립트를 작성할 때도 비슷한 접근을 했는데, 검사 전 전체 행 수와 이상 탐지 행 수를 비교해 이상률이 일정 임계값을 넘으면 Slack 알림을 발송하는 구조를 추가했습니다. 단순히 실행되는 스크립트에서 숫자로 상태를 설명할 수 있는 스크립트로 바꾸는 과정이었습니다. 배치 작업에서는 이전 실행과 현재 실행의 처리 건수를 비교해 이상한 편차가 생기면 감지하는 방식도 추가했습니다.
자동화 스크립트의 신뢰성은 수치로 검증할 수 있어야 완성된다는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
Go로 DB 연결 풀을 직접 제어하는 코드를 처음 짜본 경험이 있습니다. database/sql 패키지의 SetMaxOpenConns, SetMaxIdleConns 설정을 건드리게 된 계기는 부하 테스트 도중 연결 수가 한계에 달해 요청이 큐에 쌓이는 문제를 만났기 때문이었습니다. Python에서는 이런 설정이 ORM 레벨에서 추상화돼 있어서 크게 신경 쓰지 않았는데, Go에서는 명시적으로 설정하지 않으면 기본값으로 동작한다는 것을 이때 배웠습니다. 쿼리 타임아웃도 컨텍스트로 직접 관리했는데, context.WithTimeout으로 쿼리당 최대 실행 시간을 설정하고 초과 시 자동으로 취소되도록 했습니다. 쿼리가 DB 서버에 제출됐어도 클라이언트에서 컨텍스트가 취소되면 결과를 기다리지 않는다는 점이 처음에 혼란스러웠지만 이해하고 나니 타임아웃 처리가 명확해졌습니다.
DB 연결과 자원 관리는 언어마다 추상화 수준이 달라서 직접 써보지 않으면 모르는 부분이 있다는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 라인 DBA 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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