06. 페르소나별 활용 가이드

실제 쇼핑몰에서 데이터를 다루는 7가지 역할을 정의하고, 각 역할이 어떤 테이블을 사용하는지, 어떤 질문에 답하는지, 어떤 SQL 패턴이 필요한지를 정리합니다.

SQL을 배울 때 "이 쿼리를 왜 쓰는지"를 이해하면 문법 암기보다 훨씬 효과적입니다. 자신의 역할(또는 관심 분야)에 해당하는 페르소나부터 읽어보세요.

페르소나 요약

경영·분석 — 데이터를 읽고 의사결정에 활용

	페르소나	역할	핵심 질문
📊	김대표	CEO/경영진	"이번 달 매출은? 성장률은?"
🔍	신분석가	데이터 분석가	"고객 이탈 패턴은? 퍼널 전환율은?"

비즈니스 운영 — 고객·상품·주문을 일상적으로 관리

	페르소나	역할	핵심 질문
📢	이마케터	마케팅 담당	"VIP 고객은? 쿠폰 ROI는?"
📦	박MD	상품 기획자	"베스트셀러는? 재고 부족은?"
🎧	최CS	CS 매니저	"미해결 문의는? 반품 사유 1위는?"
🚚	정물류	물류 담당	"오늘 발송 건수는? 재고 부족은?"
💰	한회계	재무/회계	"결제 수단별 매출은? 환불액은?"

기술 — DB와 애플리케이션을 만들고 관리

	페르소나	역할	핵심 질문
🛠️	강DBA	DB 관리자	"느린 쿼리는? 인덱스가 필요한 곳은?"
💻	윤개발	백엔드 개발자	"주문 생성 로직은? 동시성 문제는?"

flowchart TD DB["테크샵 데이터베이스"] subgraph G1["경영·분석"] CEO["📊 김대표 경영 대시보드"] ANA["🔍 신분석가 전체 분석"] end subgraph G2["비즈니스 운영"] MKT["📢 이마케터 고객·캠페인"] MD["📦 박MD 상품·가격"] CS["🎧 최CS 문의·반품"] LOG["🚚 정물류 배송·재고"] FIN["💰 한회계 결제·정산"] end subgraph G3["기술"] DBA["🛠️ 강DBA DB 관리"] DEV["💻 윤개발 백엔드 개발"] end DB --> G1 DB --> G2 DB --> G3

김대표 (CEO) — 경영 대시보드

📊

김대표 — CEO / 경영진

"숫자로 회사의 건강 상태를 본다"

경영진은 세부 데이터를 직접 다루지 않지만, 핵심 지표(KPI)를 한눈에 파악해야 합니다. 월별 매출 추이, 취소율, 반품률, 고객 만족도 등을 모니터링합니다.

사용 테이블

테이블	용도
orders	매출, 주문 수, 취소/반품 건수
customers	신규 가입 추이, 고객 수
payments	결제 수단 분포
reviews	평균 평점 (고객 만족도)
complaints	CS 품질 지표

주로 사용하는 뷰

v_monthly_sales — 월별 매출·주문·고객 수
v_yearly_kpi — 연간 핵심 KPI (매출, 취소율, 반품률)
v_revenue_growth — 전월 대비 성장률

데이터 흐름

대표 질문과 SQL 패턴

질문	SQL 패턴	관련 레슨
이번 달 매출은 얼마인가?	GROUP BY 월 + SUM	05. GROUP BY
작년 대비 성장률은?	LAG 윈도우 함수	18. 윈도우 함수
취소율·반품률 추이는?	CASE + 비율 계산	10. CASE
가장 매출이 높은 월은?	ORDER BY + LIMIT	03. 정렬과 페이징

이마케터 (마케팅) — 고객 분석·캠페인

📢

이마케터 — 마케팅 담당

"고객을 이해하고, 적절한 타이밍에 적절한 메시지를"

마케팅 담당자는 고객을 세분화하고, 캠페인의 효과를 측정하고, 이탈 위험 고객을 식별합니다.

사용 테이블

테이블	용도
customers	고객 프로필, 등급, 가입 채널
orders	구매 빈도, 금액
wishlists	관심 상품, 구매 전환 추적
coupons + coupon_usage	캠페인 효과, ROI
point_transactions	적립·사용 패턴
customer_grade_history	등급 이동 패턴
product_views	상품 조회 → 구매 퍼널

주로 사용하는 뷰

v_customer_rfm — RFM 세그먼트 (Champions, Loyal, At Risk, Lost)
v_customer_summary — 고객별 종합 프로필
v_coupon_effectiveness — 쿠폰 ROI
v_cart_abandonment — 장바구니 이탈 분석
v_hourly_pattern — 시간대별 주문 패턴 (프로모션 타이밍 결정)

데이터 흐름

flowchart TD A["customers"] --> B["orders 구매 이력"] B --> C["RFM 점수 recency/frequency/monetary"] C --> D["세그먼트 Champions / At Risk / Lost"] D --> E["타겟 마케팅 쿠폰, 이메일, 프로모션"] F["coupons"] --> G["coupon_usage"] G --> H["ROI 측정 할인액 vs 매출"] I["wishlists"] --> J["구매 전환 추적"]

대표 질문과 SQL 패턴

질문	SQL 패턴	관련 레슨
이탈 위험 고객은 누구?	NTILE + CASE (RFM)	18. 윈도우 함수
쿠폰 ROI가 높은 캠페인은?	JOIN + 비율 계산	07. INNER JOIN
찜 → 구매 전환율은?	집계 + 비율	04. 집계 함수
등급 상승/하락 패턴은?	LAG + 등급 비교	18. 윈도우 함수
가입 채널별 LTV는?	GROUP BY channel + AVG	05. GROUP BY

박MD (상품 기획) — 카탈로그·가격·성과

📦

박MD — 상품 기획자

"어떤 상품을 얼마에, 얼마나 준비할 것인가"

상품 기획자는 카테고리별 성과를 분석하고, 가격 전략을 수립하고, 재고를 관리합니다.

사용 테이블

테이블	용도
products	상품 정보, 가격, 마진
categories	카테고리 계층
suppliers	공급업체별 성과
order_items	판매량, 매출
reviews	상품 평점, 고객 피드백
inventory_transactions	입출고 이력, 재고 현황
product_prices	가격 변경 이력
product_tags	상품 분류/검색
promotion_products	프로모션 대상 상품

주로 사용하는 뷰

v_product_performance — 상품별 종합 성과
v_product_abc — ABC 분류 (매출 기여도)
v_top_products_by_category — 카테고리별 Top 5
v_category_tree — 카테고리 계층 경로
v_supplier_performance — 공급업체 성과

데이터 흐름

flowchart TD A["products"] --> B["order_items 판매 데이터"] B --> C["매출·판매량 집계"] C --> D["ABC 분류 A/B/C 등급"] A --> E["reviews 평점·리뷰 수"] A --> F["inventory 재고 현황"] F --> G{"재고 < 안전재고?"} G -->|예| H["발주 필요"] G -->|아니오| I["정상"] A --> J["product_prices 가격 이력"] J --> K["가격 탄력성 분석"]

대표 질문과 SQL 패턴

질문	SQL 패턴	관련 레슨
ABC 분류에서 C등급 상품은?	누적 SUM OVER	18. 윈도우 함수
카테고리별 마진율 Top 5는?	ROW_NUMBER PARTITION BY	18. 윈도우 함수
단종 후보 상품은?	복합 WHERE 조건	02. WHERE
공급업체별 반품률은?	다중 JOIN + 비율	07. INNER JOIN
가격 인하 후 판매량 변화는?	product_prices JOIN + 기간 비교	11. 날짜/시간

최CS (CS 매니저) — 문의·반품·직원 성과

🎧

최CS — CS 매니저

"고객 불만을 빠르게 해결하고, 팀 효율을 높인다"

CS 매니저는 문의 처리 현황을 모니터링하고, 반품 사유를 분석하고, 직원별 성과를 관리합니다.

사용 테이블

테이블	용도
complaints	문의 유형, 우선순위, 상태
returns	반품 사유, 처리 현황
staff	직원 정보, 부서
orders	문의 관련 주문
customers	문의 고객 정보

주로 사용하는 뷰

v_staff_workload — 직원별 처리량, 해결률, 평균 처리시간
v_return_analysis — 반품 사유별 분석
v_order_detail — 주문+고객+결제+배송 한 번에 조회 (문의 처리 시 활용)

데이터 흐름

flowchart TD A["고객 문의 complaints"] --> B{"우선순위"} B -->|긴급| C["즉시 배정"] B -->|보통| D["순서대로"] C --> E["staff 담당자 배정"] D --> E E --> F{"해결?"} F -->|예| G["resolved/closed"] F -->|아니오| H["에스컬레이션"] A --> I["returns 반품 발생"] I --> J["검수 → 환불/교환"]

대표 질문과 SQL 패턴

질문	SQL 패턴	관련 레슨
SLA 초과 미해결 건은?	날짜 차이 + WHERE	11. 날짜/시간
반품 사유 1위는?	GROUP BY reason + ORDER BY	05. GROUP BY
직원별 처리 효율은?	LEFT JOIN + AVG	08. LEFT JOIN
에스컬레이션 비율은?	CASE + 비율 계산	10. CASE

정물류 (물류) — 배송·재고

🚚

정물류 — 물류 담당

"정확한 시간에, 정확한 상품을, 정확한 곳으로"

물류 담당자는 발송 대기 주문을 관리하고, 배송 현황을 추적하고, 재고를 관리합니다.

사용 테이블

테이블	용도
orders	주문 상태별 분류
order_items	발송할 상품 상세
shipping	배송 상태, 택배사, 송장
products	재고 수량, 무게
inventory_transactions	입출고 이력

데이터 흐름

대표 질문과 SQL 패턴

질문	SQL 패턴	관련 레슨
오늘 발송할 주문은?	WHERE status + 날짜	02. WHERE
택배사별 배송 소요일은?	AVG(날짜 차이) + GROUP BY	11. 날짜/시간
재고 부족 상품은?	WHERE stock_qty < N	02. WHERE
입출고 이력 조회는?	WHERE + ORDER BY 날짜	03. 정렬

한회계 (재무) — 결제·정산·환불

💰

한회계 — 재무/회계

"돈의 흐름을 정확히 추적한다"

재무 담당자는 결제 현황, 환불 내역, 포인트 부채를 관리합니다.

사용 테이블

테이블	용도
payments	결제 수단, 금액, 환불
orders	주문 금액, 할인, 배송비
coupon_usage	쿠폰 할인 비용
point_transactions	포인트 적립·사용·소멸
returns	반품 환불액

주로 사용하는 뷰

v_payment_summary — 결제 수단별 비율, 완료/환불/실패

데이터 흐름

flowchart TD A["orders 주문 금액"] --> B["payments 결제"] B --> C{"결제 상태"} C -->|completed| D["매출 확정"] C -->|refunded| E["환불 처리"] F["coupon_usage"] -->|할인| A G["point_transactions 적립"] --> H["포인트 부채 (미사용 잔액)"] G -->|사용| A I["returns"] -->|환불액| E

대표 질문과 SQL 패턴

질문	SQL 패턴	관련 레슨
결제 수단별 월 매출은?	GROUP BY method, 월	05. GROUP BY
환불 총액은?	WHERE status='refunded' + SUM	04. 집계 함수
포인트 부채(미사용)는?	SUM(적립) - SUM(사용) - SUM(소멸)	13. UNION
쿠폰 할인 총 비용은?	coupon_usage SUM	04. 집계 함수

신분석가 (데이터 분석) — 전체

🔍

신분석가 — 데이터 분석가

"데이터에서 패턴을 찾고, 의사결정을 지원한다"

데이터 분석가는 모든 테이블을 넘나들며 깊은 분석을 수행합니다. 고급 SQL(윈도우 함수, CTE, 서브쿼리)을 자유자재로 사용합니다.

사용 테이블

전체 30개 테이블 + 18개 뷰

주요 분석 영역

분석	사용 테이블	SQL 패턴
코호트 분석	customers, orders	가입월별 GROUP BY + 재구매율
퍼널 분석	product_views → carts → orders	단계별 COUNT + 전환율
장바구니 이탈	carts, cart_items, products	status='abandoned' + 잠재 매출
시간대별 패턴	orders	HOUR 추출 + GROUP BY
상품 연관 분석	order_items	같은 주문에 포함된 상품 조합
고객 LTV	customers, orders	SUM(total_amount) GROUP BY customer
계절성 분석	orders, calendar	월별 + 공휴일 효과

데이터 흐름

flowchart TD A["product_views 상품 조회"] -->|전환| B["carts 장바구니 담기"] B -->|전환| C["orders 주문"] C -->|전환| D["reviews 리뷰 작성"] A -->|이탈| E["이탈 분석"] B -->|이탈| F["장바구니 이탈"] C -->|반품| G["returns 반품 분석"] C -->|재구매| H["코호트 분석 가입월별 추적"]

대표 질문과 SQL 패턴

질문	SQL 패턴	관련 레슨
퍼널 전환율은?	단계별 COUNT + 비율	09. 서브쿼리
코호트별 재구매율은?	가입월 GROUP BY + 재구매 조건	19. CTE
요일·시간대 최적 프로모션 타이밍은?	EXTRACT + GROUP BY	11. 날짜/시간
같이 구매하는 상품 조합은?	SELF JOIN on order_id	17. SELF JOIN
고객 LTV 분포는?	SUM + NTILE	18. 윈도우 함수

강DBA (DB 관리자) — 스키마·성능·보안

🛠️

강DBA — DB 관리자

"DB가 안정적으로 돌아가게 하는 것이 내 일이다"

DB 관리자는 데이터를 분석하지 않지만, 데이터가 안전하고 빠르게 동작하는 환경을 만듭니다. 스키마 설계, 인덱스 튜닝, 사용자 권한, 백업/복구를 담당합니다.

사용 테이블

전체 30개 테이블 — 데이터 내용보다 구조(DDL, 인덱스, 제약 조건)에 관심

주요 업무

업무	사용하는 것	SQL 패턴
스키마 설계·변경	DDL (CREATE, ALTER, DROP)	15. DDL
인덱스 설계	EXPLAIN, CREATE INDEX	22. 인덱스와 성능
사용자·권한 관리	GRANT, REVOKE, CREATE USER	15. DDL
느린 쿼리 분석	EXPLAIN ANALYZE	22. 인덱스와 성능
데이터 무결성 검증	FK 관계, CHECK 제약	15. DDL
백업·복구	mysqldump, pg_dump	(DB 관리 도구)
트리거 관리	CREATE TRIGGER	23. 트리거
저장 프로시저 배포	CREATE PROCEDURE/FUNCTION	25. 저장 프로시저

데이터 흐름

flowchart TD A["스키마 설계 CREATE TABLE"] --> B["인덱스 설계 CREATE INDEX"] B --> C["권한 설정 GRANT/REVOKE"] C --> D["모니터링 EXPLAIN ANALYZE"] D --> E{"느린 쿼리?"} E -->|예| F["인덱스 추가 or 쿼리 리팩터링"] F --> D E -->|아니오| G["정상 운영"]

대표 질문과 SQL 패턴

질문	SQL 패턴	관련 레슨
이 쿼리가 왜 느린가?	EXPLAIN ANALYZE	22. 인덱스와 성능
어떤 인덱스가 필요한가?	실행 계획 분석 + CREATE INDEX	22. 인덱스와 성능
FK 무결성이 깨진 곳은?	LEFT JOIN + IS NULL	08. LEFT JOIN
사용하지 않는 인덱스는?	인덱스 통계 조회	05. 스키마 조회 쿼리
테이블별 용량은?	메타데이터 조회	05. 스키마 조회 쿼리

윤개발 (백엔드 개발자) — CRUD·트랜잭션·API

💻

윤개발 — 백엔드 개발자

"사용자의 액션을 데이터로 정확하게 기록한다"

백엔드 개발자는 분석 쿼리보다 애플리케이션이 동작하기 위한 SQL을 작성합니다. 회원 가입, 주문 생성, 장바구니 관리 같은 CRUD와 트랜잭션이 핵심입니다.

사용 테이블

테이블	용도
customers + customer_addresses	회원 가입, 프로필 수정
products + product_images	상품 목록 조회, 검색
carts + cart_items	장바구니 CRUD
orders + order_items	주문 생성 (트랜잭션)
payments	결제 처리
shipping	배송 상태 업데이트
reviews	리뷰 작성
wishlists	찜하기
product_views	조회 로그 기록
point_transactions	포인트 적립·사용

데이터 흐름

flowchart TD A["사용자 액션"] --> B{"어떤 동작?"} B -->|회원가입| C["INSERT customers"] B -->|상품 조회| D["SELECT products + INSERT product_views"] B -->|장바구니| E["INSERT/UPDATE carts + cart_items"] B -->|주문| F["BEGIN TRANSACTION INSERT orders + order_items UPDATE products.stock_qty INSERT payments COMMIT"] B -->|리뷰| G["INSERT reviews"] F -->|실패| H["ROLLBACK"]

대표 질문과 SQL 패턴

질문	SQL 패턴	관련 레슨
주문 생성을 원자적으로 처리하려면?	BEGIN + INSERT 다중 + COMMIT	16. 트랜잭션
동시에 같은 상품을 주문하면?	SELECT FOR UPDATE (비관적 락)	16. 트랜잭션
상품 검색 쿼리를 최적화하려면?	LIKE + 인덱스, EXPLAIN	22. 인덱스와 성능
페이징 처리는?	LIMIT + OFFSET, 커서 기반	03. 정렬과 페이징
N+1 문제를 해결하려면?	JOIN으로 한 번에 조회	07. INNER JOIN
UPSERT는?	INSERT ON CONFLICT / ON DUPLICATE KEY	14. DML

페르소나 / 테이블 / 권한 매트릭스

각 페르소나(DB 사용자)가 어떤 테이블에 어떤 권한을 갖는지 한눈에 보여줍니다.

R = 읽기 · RW = 읽기/쓰기 · A = ALL · V = 뷰 전용 · - = 접근 불가

테이블	📊	📢	📦	🎧	🚚	💰	🔍	🛠️	💻
customers	V	R	-	R	-	-	R	A	RW
customer_addresses	-	-	-	-	-	-	R	A	RW
orders	V	R	R	R	R	R	R	A	RW
order_items	-	-	R	-	R	-	R	A	RW
products	-	-	RW	-	RW*	-	R	A	RW
categories	-	-	R	-	-	-	R	A	RW
suppliers	-	-	R	-	-	-	R	A	RW
product_images	-	-	RW	-	-	-	R	A	RW
product_prices	-	-	R	-	-	-	R	A	RW
product_tags	-	-	R	-	-	-	R	A	RW
staff	-	-	-	R	-	-	R	A	RW
payments	V	-	-	-	-	R	R	A	RW
shipping	-	-	-	-	RW	-	R	A	RW
reviews	V	-	R	-	-	-	R	A	RW
wishlists	-	R	-	-	-	-	R	A	RW
complaints	V	-	-	RW	-	-	R	A	RW
returns	-	-	-	RW	-	R	R	A	RW
coupons	-	R	-	-	-	-	R	A	RW
coupon_usage	-	R	-	-	-	R	R	A	RW
point_transactions	-	R	-	-	-	R	R	A	RW
grade_history	-	R	-	-	-	-	R	A	RW
inventory_tx	-	-	R	-	RW	-	R	A	RW
carts	-	-	-	-	-	-	R	A	RW
cart_items	-	-	-	-	-	-	R	A	RW
product_views	-	R	-	-	-	-	R	A	RW
promotions	-	R	-	-	-	-	R	A	RW
promo_products	-	R	R	-	-	-	R	A	RW
product_qna	-	-	R	R	-	-	R	A	RW
calendar	-	-	-	-	-	-	R	A	RW
tags	-	-	R	-	-	-	R	A	RW

📊 CEO · 📢 마케팅 · 📦 MD · 🎧 CS · 🚚 물류 · 💰 재무 · 🔍 분석 · 🛠️ DBA · 💻 개발

* 물류의 products 쓰기 권한은 stock_qty 칼럼에만 한정 · DBA의 A = DDL + DML + GRANT · 개발의 RW = DML만 (DDL 불가)

페르소나별 DB 사용자 생성

실무에서는 역할별로 최소 권한 원칙(Principle of Least Privilege)에 따라 DB 사용자를 분리합니다. 각 페르소나가 필요한 테이블에만 접근할 수 있도록 권한을 설정합니다.

SQLite

SQLite는 사용자/권한 관리를 지원하지 않습니다. 파일 시스템 권한으로 접근을 제어합니다.

권한 요약

페르소나	DB 사용자	권한	대상
김대표	`ceo_reader`	`SELECT`	뷰 전체 (테이블 직접 접근 불가)
이마케터	`marketing`	`SELECT`	customers, orders, wishlists, coupons, coupon_usage, point_transactions, customer_grade_history, product_views
박MD	`merchandiser`	`SELECT`, `UPDATE`	products, categories, suppliers, product_images, product_prices, product_tags, inventory_transactions, promotion_products
최CS	`cs_manager`	`SELECT`, `UPDATE`	complaints, returns, staff, orders(상태만), customers(읽기)
정물류	`logistics`	`SELECT`, `UPDATE`	orders, shipping, products(재고만), inventory_transactions
한회계	`finance`	`SELECT`	payments, orders, coupon_usage, point_transactions, returns
신분석가	`analyst`	`SELECT`	전체 테이블 + 뷰 (읽기 전용)
강DBA	`dba_admin`	`ALL`	전체 (DDL + DML + GRANT)
윤개발	`app_developer`	`SELECT`, `INSERT`, `UPDATE`, `DELETE`	전체 테이블 (DDL 불가)

사용자 생성 SQL

MySQLPostgreSQL

-- =============================================
-- 1. CEO: 뷰만 조회 가능
-- =============================================
CREATE USER 'ceo_reader'@'%' IDENTIFIED BY 'ceo_pass_2025';
GRANT SELECT ON ecommerce.v_monthly_sales TO 'ceo_reader'@'%';
GRANT SELECT ON ecommerce.v_yearly_kpi TO 'ceo_reader'@'%';
GRANT SELECT ON ecommerce.v_revenue_growth TO 'ceo_reader'@'%';
GRANT SELECT ON ecommerce.v_daily_orders TO 'ceo_reader'@'%';

-- =============================================
-- 2. 마케팅: 고객·캠페인 관련 읽기
-- =============================================
CREATE USER 'marketing'@'%' IDENTIFIED BY 'mkt_pass_2025';
GRANT SELECT ON ecommerce.customers TO 'marketing'@'%';
GRANT SELECT ON ecommerce.orders TO 'marketing'@'%';
GRANT SELECT ON ecommerce.wishlists TO 'marketing'@'%';
GRANT SELECT ON ecommerce.coupons TO 'marketing'@'%';
GRANT SELECT ON ecommerce.coupon_usage TO 'marketing'@'%';
GRANT SELECT ON ecommerce.point_transactions TO 'marketing'@'%';
GRANT SELECT ON ecommerce.customer_grade_history TO 'marketing'@'%';
GRANT SELECT ON ecommerce.product_views TO 'marketing'@'%';
GRANT SELECT ON ecommerce.v_customer_rfm TO 'marketing'@'%';
GRANT SELECT ON ecommerce.v_customer_summary TO 'marketing'@'%';
GRANT SELECT ON ecommerce.v_coupon_effectiveness TO 'marketing'@'%';
GRANT SELECT ON ecommerce.v_cart_abandonment TO 'marketing'@'%';

-- =============================================
-- 3. MD: 상품 관련 읽기/수정
-- =============================================
CREATE USER 'merchandiser'@'%' IDENTIFIED BY 'md_pass_2025';
GRANT SELECT, UPDATE ON ecommerce.products TO 'merchandiser'@'%';
GRANT SELECT ON ecommerce.categories TO 'merchandiser'@'%';
GRANT SELECT ON ecommerce.suppliers TO 'merchandiser'@'%';
GRANT SELECT, INSERT, UPDATE ON ecommerce.product_images TO 'merchandiser'@'%';
GRANT SELECT ON ecommerce.product_prices TO 'merchandiser'@'%';
GRANT SELECT ON ecommerce.product_tags TO 'merchandiser'@'%';
GRANT SELECT ON ecommerce.order_items TO 'merchandiser'@'%';
GRANT SELECT ON ecommerce.reviews TO 'merchandiser'@'%';
GRANT SELECT ON ecommerce.inventory_transactions TO 'merchandiser'@'%';
GRANT SELECT ON ecommerce.v_product_performance TO 'merchandiser'@'%';
GRANT SELECT ON ecommerce.v_product_abc TO 'merchandiser'@'%';

-- =============================================
-- 4. CS: 문의/반품 처리
-- =============================================
CREATE USER 'cs_manager'@'%' IDENTIFIED BY 'cs_pass_2025';
GRANT SELECT, UPDATE ON ecommerce.complaints TO 'cs_manager'@'%';
GRANT SELECT, UPDATE ON ecommerce.returns TO 'cs_manager'@'%';
GRANT SELECT ON ecommerce.staff TO 'cs_manager'@'%';
GRANT SELECT ON ecommerce.orders TO 'cs_manager'@'%';
GRANT SELECT ON ecommerce.customers TO 'cs_manager'@'%';
GRANT SELECT ON ecommerce.v_staff_workload TO 'cs_manager'@'%';
GRANT SELECT ON ecommerce.v_return_analysis TO 'cs_manager'@'%';

-- =============================================
-- 5. 물류: 배송/재고 관리
-- =============================================
CREATE USER 'logistics'@'%' IDENTIFIED BY 'log_pass_2025';
GRANT SELECT ON ecommerce.orders TO 'logistics'@'%';
GRANT SELECT, UPDATE ON ecommerce.shipping TO 'logistics'@'%';
GRANT SELECT, UPDATE (stock_qty) ON ecommerce.products TO 'logistics'@'%';
GRANT SELECT, INSERT ON ecommerce.inventory_transactions TO 'logistics'@'%';

-- =============================================
-- 6. 재무: 결제/정산 읽기 전용
-- =============================================
CREATE USER 'finance'@'%' IDENTIFIED BY 'fin_pass_2025';
GRANT SELECT ON ecommerce.payments TO 'finance'@'%';
GRANT SELECT ON ecommerce.orders TO 'finance'@'%';
GRANT SELECT ON ecommerce.coupon_usage TO 'finance'@'%';
GRANT SELECT ON ecommerce.point_transactions TO 'finance'@'%';
GRANT SELECT ON ecommerce.returns TO 'finance'@'%';
GRANT SELECT ON ecommerce.v_payment_summary TO 'finance'@'%';

-- =============================================
-- 7. 분석가: 전체 읽기 전용
-- =============================================
CREATE USER 'analyst'@'%' IDENTIFIED BY 'analyst_pass_2025';
GRANT SELECT ON ecommerce.* TO 'analyst'@'%';

-- =============================================
-- 8. DBA: 전체 권한
-- =============================================
CREATE USER 'dba_admin'@'%' IDENTIFIED BY 'dba_pass_2025';
GRANT ALL PRIVILEGES ON ecommerce.* TO 'dba_admin'@'%' WITH GRANT OPTION;

-- =============================================
-- 9. 개발자: 전체 DML (DDL 불가)
-- =============================================
CREATE USER 'app_developer'@'%' IDENTIFIED BY 'dev_pass_2025';
GRANT SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE ON ecommerce.* TO 'app_developer'@'%';
GRANT EXECUTE ON ecommerce.* TO 'app_developer'@'%';

FLUSH PRIVILEGES;

-- =============================================
-- 1. CEO: 뷰만 조회 가능
-- =============================================
CREATE ROLE ceo_reader LOGIN PASSWORD 'ceo_pass_2025';
GRANT USAGE ON SCHEMA public TO ceo_reader;
GRANT SELECT ON v_monthly_sales, v_yearly_kpi,
                v_revenue_growth, v_daily_orders TO ceo_reader;

-- =============================================
-- 2. 마케팅: 고객·캠페인 관련 읽기
-- =============================================
CREATE ROLE marketing LOGIN PASSWORD 'mkt_pass_2025';
GRANT USAGE ON SCHEMA public TO marketing;
GRANT SELECT ON customers, orders, wishlists, coupons,
                coupon_usage, point_transactions,
                customer_grade_history, product_views TO marketing;
GRANT SELECT ON v_customer_rfm, v_customer_summary,
                v_coupon_effectiveness, v_cart_abandonment TO marketing;

-- =============================================
-- 3. MD: 상품 관련 읽기/수정
-- =============================================
CREATE ROLE merchandiser LOGIN PASSWORD 'md_pass_2025';
GRANT USAGE ON SCHEMA public TO merchandiser;
GRANT SELECT, UPDATE ON products TO merchandiser;
GRANT SELECT ON categories, suppliers, product_prices,
                product_tags, order_items, reviews,
                inventory_transactions TO merchandiser;
GRANT SELECT, INSERT, UPDATE ON product_images TO merchandiser;
GRANT SELECT ON v_product_performance, v_product_abc TO merchandiser;

-- =============================================
-- 4. CS: 문의/반품 처리
-- =============================================
CREATE ROLE cs_manager LOGIN PASSWORD 'cs_pass_2025';
GRANT USAGE ON SCHEMA public TO cs_manager;
GRANT SELECT, UPDATE ON complaints, returns TO cs_manager;
GRANT SELECT ON staff, orders, customers TO cs_manager;
GRANT SELECT ON v_staff_workload, v_return_analysis TO cs_manager;

-- =============================================
-- 5. 물류: 배송/재고 관리
-- =============================================
CREATE ROLE logistics LOGIN PASSWORD 'log_pass_2025';
GRANT USAGE ON SCHEMA public TO logistics;
GRANT SELECT ON orders TO logistics;
GRANT SELECT, UPDATE ON shipping TO logistics;
GRANT SELECT, UPDATE (stock_qty) ON products TO logistics;
GRANT SELECT, INSERT ON inventory_transactions TO logistics;

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-- 6. 재무: 결제/정산 읽기 전용
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CREATE ROLE finance LOGIN PASSWORD 'fin_pass_2025';
GRANT USAGE ON SCHEMA public TO finance;
GRANT SELECT ON payments, orders, coupon_usage,
                point_transactions, returns TO finance;
GRANT SELECT ON v_payment_summary TO finance;

-- =============================================
-- 7. 분석가: 전체 읽기 전용
-- =============================================
CREATE ROLE analyst LOGIN PASSWORD 'analyst_pass_2025';
GRANT USAGE ON SCHEMA public TO analyst;
GRANT SELECT ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO analyst;

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-- 8. DBA: 전체 권한
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CREATE ROLE dba_admin LOGIN PASSWORD 'dba_pass_2025' SUPERUSER;

-- =============================================
-- 9. 개발자: 전체 DML (DDL 불가)
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CREATE ROLE app_developer LOGIN PASSWORD 'dev_pass_2025';
GRANT USAGE ON SCHEMA public TO app_developer;
GRANT SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE ON ALL TABLES IN SCHEMA public TO app_developer;
GRANT EXECUTE ON ALL FUNCTIONS IN SCHEMA public TO app_developer;

권한 확인

MySQLPostgreSQL

-- 특정 사용자의 권한 확인
SHOW GRANTS FOR 'marketing'@'%';

-- 특정 역할의 테이블 권한 확인
SELECT table_name, privilege_type
FROM information_schema.role_table_grants
WHERE grantee = 'marketing'
ORDER BY table_name;

페르소나별 실무 포인트

📊 CEO — v_monthly_sales, v_yearly_kpi 등 뷰만 접근. 원본 테이블의 개인정보(이름, 이메일, 전화번호)를 볼 수 없으므로 개인정보보호법 준수에 유리

📢 마케팅 — customers를 읽을 수 있지만 수정은 불가. 쿠폰을 만들 수 없고(coupons INSERT 없음), 사용 내역만 조회. 잘못된 쿠폰 발행을 방지

📦 MD — products를 UPDATE할 수 있지만, orders나 payments에는 접근 불가. 상품 가격을 변경해도 기존 주문 금액에 영향을 줄 수 없음

🎧 CS — complaints와 returns를 UPDATE할 수 있지만, payments에는 접근 불가. 환불 처리는 재무팀만 가능하도록 분리

🚚 물류 — products의 stock_qty 칼럼만 UPDATE 가능. 상품 가격(price)이나 이름(name)은 수정할 수 없음. 재고만 관리

💰 재무 — payments, returns를 읽을 수 있지만 수정은 불가. 결제 데이터를 조회만 하고, 실제 환불 처리는 결제 시스템(PG사)을 통해 진행

🔍 분석가 — 전체 테이블 SELECT만 가능. 어떤 테이블도 INSERT/UPDATE/DELETE 불가. 실수로 데이터를 변경할 위험이 없음

🛠️ DBA — ALL 권한 + WITH GRANT OPTION. 다른 사용자의 권한을 설정할 수 있는 유일한 역할. 스키마 변경(DDL)도 DBA만 가능

💻 개발자 — 전체 DML(SELECT/INSERT/UPDATE/DELETE) + EXECUTE(저장 프로시저 호출). 하지만 DDL(CREATE/DROP/ALTER TABLE)은 불가. 테이블 구조 변경은 DBA를 통해서만 가능

비밀번호는 예시이며, 실무에서는 반드시 강력한 비밀번호를 사용하세요.