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※ 필수 Git 명령어 정리 (CLI(Command Line Interface) 기준)

> 로컬 저장소 관련

> 브랜치 관련

> 원격 저장소 관련

> 되돌리기 / 정리

git push --set-upstream origin master 의미 : 최초 1회에 한해서, 로컬 브랜치와 원격 브랜치를 연결 해 주는 명령어

이후, git push 또는 git pull 만 입력해도 자동으로 origin master로 연결

※ Git & GitHub

※ Git vs SVN 비교

> Git

장점

  · 분산 버전 관리(DVCS)라서 로컬에서도 작업 가능

  · 브랜치 생성/병합이 가볍고 유연함

  · 속도가 빠름 (커밋, 브랜치, 되돌리기 등)

  · 오픈소스 커뮤니티와 툴(GitHub, GitLab 등) 지원이 풍부

단점

  · 개념이 다소 복잡하여 초보자가 배우기 어려움

  · 프로젝트 규모가 크면 로컬 저장소 용량이 커질 수 있음

> SVN

장점

  · 중앙 집중식 관리라 구조가 단순하고 이해하기 쉬움

  · 서버에서 버전 관리가 일원화되어 보안/권한 관리가 용이

  · 대규모 기업/문서 관리에 적합

단점

  · 서버 접속이 반드시 필요 (오프라인 작업 불가)

  · 브랜치/머지 작업이 무겁고 불편

  · 서버 장애 시 개발이 중단될 수 있음

> Git vs SVN

> 정리

  · Git은 현대 개발 표준(특히 오픈소스 & 협업 중심)

  · SVN은 단순 관리가 필요한 기업 환경에 적합

  · Git ↔ GitHub

  · SVN ↔ SVN 서버 (자체 구축 or 호스팅 서비스)

※ GitHub vs GitLab 비교

> 정리

  · GitHub : 오픈소스 협업에 최적화된 세계 최대 개발자 플랫폼

  · GitLab : 기업용 DevOps 올인원 솔루션 (특히 자체 서버 운영에 강점)

※ JPA vs Spring Data JPA

// 순수 JPA
Optional<Member> m1 = memberJpaRepository.findById(1L); // 1L은 ID가 1, 타입은 Long을 의미
List<Member> actives1 = memberJpaRepository.findAllByStatus(Member.Status.ACTIVE);

// Spring Data JPA
Member m2 = memberRepository.findById(1L) // 1L은 ID가 1, 타입은 Long을 의미
              .orElseThrow(() -> new IllegalArgumentException("not found"));
List<Member> actives2 = memberRepository.findAllByStatus(Member.Status.ACTIVE);

※ JPA vs Spring Data JPA 비교 표

* 보일러플레이트 : 필수지만 매번 반복적으로 작성해야 하는 형식적인 코드

※ Spring Data JPA가 생산성을 높이는 3가지 핵심 이유

1) 트랜잭션과 EntityManager 자동 관리

· 순수 JPA에서는 EntityManager 생성, 트랜잭션 시작·종료, 예외 처리 등을 매번 작성해야 함
· Spring Data JPA는 스프링이 자동으로 주입하고, @Transactional로 트랜잭션을 간단하게 처리

2) 쿼리 자동 생성
· 순수 JPA는 JPQL을 직접 작성해야 함

· Spring Data JPA는 메서드 이름 기반으로 쿼리를 자동 생성

    · 예 : findAllByStatus(Status.ACTIVE) → select m from Member m where m.status = ? 자동 생성
· 필요하면 @Query로 직접 JPQL 또는 네이티브 쿼리 작성도 가능

3) 기본 CRUD와 페이징·정렬 내장

· save, findById, findAll, deleteById 같은 CRUD 메서드가 기본 제공
· Pageable, Sort를 활용한 페이징과 정렬 기능도 내장되어 있어 추가 구현이 필요 없음

※ 결론

Spring Data JPA는 순수 JPA의 복잡한 보일러플레이트 코드를 최소화하여, 개발자가 비즈니스 로직에만 집중할 수 있도록 도와줌

· 순수 JPA → 유연하지만 반복 코드 많음

· Spring Data JPA → 생산성 높고 유지보수성 향상

※ IPv4 vs IPv6 간단 비교

> 왜 IPv6가 나왔을까?

IPv4는 주소 수가 약 42억 개뿐이라서, 전 세계적으로 IP가 부족해진 상황, 그래서 더 많은 IP를 만들 수 있도록 나온 게 IPv6

※ 서브넷 마스크 (Subnet Mask)

서브넷 마스크는 IP 주소를 네트워크 부분과 호스트 부분으로 나누는 기준
즉, 내가 속한 네트워크의 범위가 어디까지인지 알려주는 값

> 예시

  · IP 주소 : 192.168.1.10

  · 서브넷 마스크 : 255.255.255.0

이 설정은 192.168.1.0 ~ 192.168.1.255 범위의 IP끼리 같은 네트워크로 간주된다는 뜻

> 잠깐 ! 왜 192.168.1.10 / 255.255.255.0이면, 192.168.1.0 ~ 192.168.1.255끼리 같은 네트워크로 간주되는지 알아보자

> IP 주소와 서브넷 마스크는 비트 단위 연산으로 비교

> IP 주소 & 서브넷 마스크를 AND 연산 (AND 연산 : 둘 다 1일 때만 1)

즉, 이 IP(192.168.1.10)는 192.168.1.0 네트워크에 속해 있다는 뜻

그래서 이 범위 안의 IP (192.168.1.1 ~ 192.168.1.254)는 같은 서브넷에 속한 컴퓨터들이라고 간주되는 것

쉽게 비유하면,

IP 주소 : 내가 사는 집 주소 (예 : 서울시 강남구 101동 201호)

서브넷 마스크 : 어느 동네까지가 우리 '이웃'인지 정하는 기준 (예 : 강남구까지만 이웃)

그래서 서브넷 마스크는 내부 통신 가능한 컴퓨터들의 범위를 정의

(내부 통신이 가능하다 : 같은 네트워크에 속한 컴퓨터끼리는 '라우터나 게이트웨이 없이도' 바로 데이터를 주고받을 수 있다는 뜻)

같은 사무실의 개발자 두 명
개발자 A의 PC IP : 192.168.1.10
개발자 B의 PC IP : 192.168.1.20
서브넷 마스크 : 255.255.255.0
이 둘은 같은 네트워크 (192.168.1.0)에 속하므로 파일 공유, 서버 접속, 핑(Ping) 테스트가 라우터 없이도 바로 가능

> 서브넷 마스크 예시

정리 : 서브넷 마스크는 IP 주소와 비트 AND 연산을 통해 "너와 나는, 같은 동네야"를 판단하는 기준

※ 기본 게이트웨이 (Default Gateway)

기본 게이트웨이는 내부 네트워크에서 외부 네트워크로 나갈 때 통로 역할을 하는 장치

(보통은 라우터의 IP 주소가 기본 게이트웨이가 됨)

참고 : 모든 라우터는 게이트웨이 역할을 할 수 있지만, 모든 게이트웨이가 꼭 라우터는 아니다.

> 예시

기본 게이트웨이 : 192.168.1.1 (이 주소는 내가 인터넷에 접속하려 할 때 패킷을 먼저 전달하는 대상)

> 비유

내가 집(내부 네트워크)에 있고, 택배를 외국(인터넷)에 보내고 싶다고 해보자, 이때 기본 게이트웨이는 우체국 역할을 한다.

집 밖으로 나가는 건 무조건 우체국(게이트웨이)을 거쳐야 한다.

> 게이트웨이를 통한 통신 절차 (요약) - A의 서브넷 : 192.168.1.0/24, B의 서브넷 : 192.168.2.0/24

1. A(192.168.1.10)는 B(192.168.2.20)가 '다른 네트워크'라는 걸 서브넷 마스크로 판단
2. A는 기본 게이트웨이의 IP로 데이터를 보냄 (A 컴퓨터는 기본 게이트웨이 주소(192.168.1.1)를 알고 있음)
3. 게이트웨이(라우터)가 B의 위치를 확인하고, 패킷을 전달 (게이트웨이는 192.168.2.0/24 네트워크에 접근할 수 있는 경로를 알거나 외부 네트워크로 NAT를 통해 전송할 수도 있음)

4. B가 응답을 보내면, 그 응답도 게이트웨이를 거쳐 A에게 도착

> 게이트웨이 / 라우터 / 패킷

현실에서 게이트웨이로 설정된 주소가 바로 라우터의 IP 주소인 경우가 많아서, '라우터가 게이트웨이 역할을 한다'고 말하는 것

정리 : 게이트웨이는 내 컴퓨터(내부 네트워크)가 외부(외부 네트워크)와 통신할 때 반드시 거쳐야 하는 관문

※ NAT (Network Address Translation)

사설 IP를 공인 IP로 바꿔주는 기술

즉, 집 안의 여러 기기가 하나의 공인 IP를 공유해 외부와 통신할 수 있게 해주는 것

> 왜 NAT가 필요한지?

우리 집에 노트북, 스마트폰, TV 등 여러 기기가 있다고 했을 때, 이들은 각각 192.168.x.x 같은 사설 IP를 사용한다.

하지만 인터넷은 공인 IP만 알기 때문이다. (사설 IP는 인터넷에서 직접 쓸 수 없음)

> 개발자에게 NAT가 중요한 이유?

집이나 회사에서 서버를 열었는데 외부에서 접속 안 되는 경우 : NAT를 거쳐야 하므로 포트포워딩 필요

Docker, 가상머신 등의 통신 문제 : Docker가 자체 NAT 네트워크를 사용함

사설망끼리 VPN 연결 : NAT 트래버설, 터널링 같은 기술이 필요

정리 : NAT는 사설 네트워크와 외부 네트워크 간의 통역사 역할

  · 외부로 나갈 때는 사설 IP -> 공인 IP

  · 내부로 들어올 때는 공인 IP -> 사설 IP

※ 포트포워딩 (Port Forwarding)

외부에서 공유기(공인 IP)로 들어온 요청을, 내부 네트워크의 특정 컴퓨터와 포트로 전달해주는 기능

즉, 공유기는 어느 기기로 데이터를 보내야 할지 모르니까 ' 이 포트로 들어오면 이 내부 IP로 보내줘' 하고 길을 지정해주는 설정

※ 사용 환경

·  IDE : IntelliJ IDEA
·  DBMS : MySQL
·  GUI 클라이언트 : HeidiSQL
·  빌드 도구 : Gradle
·  프레임워크 : Spring Boot

1) Gradle에 MySQL 커넥터 추가

build.gradle 파일 내 dependencies 부분에 다음과 같이 현재 MySQL 서버 버전과 호환되는 JDBC 드라이버를 추가

dependencies {
	// 8.0.33은 JDBC 드라이버 버전을 의미하며, MySQL 서버 버전과 일치할 필요는 없지만, 호환되는 범위 내에서 선택하여 입력
	implementation 'com.mysql:mysql-connector-j:8.0.33'
}

2) application.yml 설정

spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/library
    username: 입력
    password: 입력
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver

library : 사용할 데이터베이스 이름
localhost : 로컬 서버를 의미하며, 외부 DB를 사용할 경우 해당 주소로 변경
포트 번호는 MySQL 기본 포트인 3306

3) HeidiSQL 설정

HeidiSQL에서 다음과 같이 접속 정보를 설정

네트워크 유형 : MySQL (TCP/IP)
호스트명 / IP : 127.0.0.1 ( 127.0.0.1은 루프백(loopback) 주소라고 불리며, 현재 자기 자신의 컴퓨터를 가리키는 IP 주소, 즉, localhost와 127.0.0.1은 기능적으로 완전히 동일)
포트 : 3306
사용자 : 위에서 설정한 username

암호 : 위에서 설정한 password
데이터베이스 : library (아래 이미지)

※ 대표적인 DB 서버

※ 대표적인 DB 클라이언트

GUI : 그래픽 사용자 인터페이스 (Graphical User Interface)

CLI : 명령줄 사용자 인터페이스 (Command Line Interface)

※ DB 서버별 호환 클라이언트 정리

<DDL vs DML 개념 정리>

★ 수동 COMMIT 필요 여부 확인 방법

MySQL : SELECT @@AUTOCOMMIT; (1이면 ON, 0이면 OFF)

Oracle : 사용 도구에 따라 달라짐

<DDL>

CREATE TABLE USERS (
    ID INT PRIMARY KEY,
    NAME VARCHAR(50)
);

ALTER TABLE USERS ADD EMAIL VARCHAR(100);

DROP TABLE USERS;

TRUNCATE TABLE USERS;

<DML>

INSERT INTO USERS (ID, NAME) VALUES (1, 'LEE');

SELECT * FROM USERS;

UPDATE USERS SET NAME = 'KIM' WHERE ID = 1;

DELETE FROM USERS WHERE ID = 1;