반도체 Engineer의 SQL | Wafer·Lot 데이터 가져오기

SQL은 Table에서 조건에 맞는 데이터와 필요한 열을 가져오는 언어입니다. Wafer·Lot·장비·측정 Table을 Join할 때 연결 키와 행의 의미를 확인합니다.

기초 · 직무 연결 · 업데이트 2026-10-06

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쉬운 설명: 필요한 데이터를 조건으로 고르기

수많은 Lot 중 특정 제품·기간·장비의 측정 결과만 보고 싶을 수 있습니다. SQL은 Table에서 이런 데이터를 가져오고 묶는 언어입니다. Table은 표, Row는 기록 한 건, Column은 Lot ID·시간·CD 같은 항목입니다. 이 글은 Database Engineer 과정이 아니라 제조 분석의 입문입니다.

핵심 원리: SELECT와 WHERE

다음은 가상의 측정 Table에서 필요한 열과 조건을 고르는 교육용 예입니다. 실제 회사의 테이블이나 데이터를 사용하지 않습니다.

SELECT lot_id, wafer_id, chamber_id, measured_at, cd_nm
FROM cd_measurements
WHERE product = 'DEMO'
  AND step = 'AFTER_ETCH'
  AND chamber_id = 'CH01';

SELECT는 열, WHERE는 행의 조건을 정합니다. 측정점 여러 개가 한 Wafer에 속할 수 있으므로 결과 한 행이 Wafer 하나인지 측정점 하나인지 확인합니다.

Join: 관계와 키 먼저 확인

Lot 정보와 측정 정보가 다른 Table에 있다면 Join으로 연결합니다. Lot ID가 실제로 고유한지, Wafer ID가 Lot 안에서만 고유한지, 같은 Step의 재측정이 있는지 봅니다. 처리 이력은 단순 장비 ID보다 Wafer·Step·시간 구간을 포함한 관계가 필요할 수 있습니다.

왜 중요한가: 잘못된 연결도 숫자를 만든다

한 측정 행에 이력 여러 행이 붙으면 행 수가 늘고 일부 Wafer가 중복 가중됩니다. INNER JOIN에서 미연결 행이 사라져 표본이 바뀔 수도 있습니다. Join 전후 행 수·고유 키 수·미연결·중복을 검증하지 않으면 잘못된 평균과 상관이 나옵니다.

현업 연결: 분석용 표 만들기

제품·Lot·Wafer·Step·Chamber·시간·측정값과 변경 이력을 질문에 맞게 연결합니다. 필요한 기간과 열을 제한하고 단위·Timezone·재측정 기준을 기록합니다. 이후 Excel/Python에서 분포·Trend·Wafer Map을 분석할 수 있습니다. 실제 시스템의 접근·Query 실행은 조직의 운영 기준을 따릅니다.

자주 하는 오해

데이터를 많이 가져왔다고 대표성이 보장되지는 않습니다. Join에 성공했다고 연결 의미가 맞는 것도 아닙니다. Query·필터·키·집계 기준을 남겨야 다른 Engineer가 같은 결과를 확인할 수 있습니다.

공개 참고 자료

개념 확인: 2026-10-06. 공개 자료로 원리를 확인하고 학생용 설명·가상 예·연습문제는 FlashMemory가 작성했습니다. 회사 내부 Recipe나 Spec을 사용하지 않습니다.

• Microsoft Learn · SQL Joins
• Microsoft Learn · Query Multiple Tables