Getting started (D1 시작하기)

원문 보기 위키 갱신 2026.10.07

이 가이드는 Cloudflare의 네이티브 서버리스 SQL 데이터베이스인 D1로 첫 데이터베이스를 만들고, 스키마를 정의하고, Cloudflare Worker에서 쿼리하는 방법을 차근차근 안내해 드려요.

출처: 문서

본문

이 가이드에서는 다음을 배울 수 있어요:

Cloudflare의 네이티브 서버리스 SQL 데이터베이스인 D1을 사용해 첫 번째 데이터베이스를 만들기.
스키마를 만들고 명령줄(command-line)을 통해 데이터베이스를 쿼리하기.
바인딩(bindings)을 사용해 Cloudflare Worker를 D1 데이터베이스에 연결하고, 프로그래밍 방식으로 D1 데이터베이스를 쿼리하기.

이 작업들은 CLI를 통해서나 Cloudflare 대시보드를 통해서 수행할 수 있어요.

참고 (Note)

이미 기존 Worker와 기존 D1 데이터베이스가 있다면, 3. Worker를 D1 데이터베이스에 바인딩하기 단계부터 이 튜토리얼을 따라가세요.

빠른 시작 (Quick start)

단계를 건너뛰고 빠르게 시작하고 싶다면 아래 버튼을 눌러 보세요.

이 버튼은 GitHub 계정에 리포지토리를 만들고 애플리케이션을 Cloudflare Workers에 배포해 줘요. Cloudflare Workers에 익숙하고 단계별 안내를 건너뛰고 싶다면 이 옵션을 사용하세요.

Cloudflare Workers가 처음이라면 수동으로 단계를 따라 해 보는 걸 추천해요.

사전 요구 사항 (Prerequisites)

Cloudflare 계정 ↗︎에 가입하세요.
Node.js ↗︎를 설치하세요.

Node.js 버전 매니저

권한 문제를 피하고 Node.js 버전을 바꾸려면 Volta ↗︎나 nvm ↗︎ 같은 Node 버전 매니저를 사용하세요. 이 가이드에서 나중에 다룰 Wrangler는 Node 16.17.0 이상 버전을 요구해요.

1. Worker 만들기

데이터베이스를 쿼리할 수단으로 새 Worker를 만듭니다.

다음을 실행해 이름이 d1-tutorial인 새 프로젝트를 만드세요.

npm:

npm create cloudflare@latest -- d1-tutorial

yarn:

yarn create cloudflare d1-tutorial

pnpm:

pnpm create cloudflare@latest d1-tutorial

설정 단계에서는 다음 옵션을 선택하세요:

What would you like to start with? 은 Hello World example을 선택하세요.
Which template would you like to use? 은 Worker only를 선택하세요.
Which language do you want to use? 은 TypeScript를 선택하세요.
Do you want to use git for version control? 은 Yes를 선택하세요.
Do you want to deploy your application? 은 No를 선택하세요 (배포 전에 몇 가지 변경을 할 예정이에요).

이렇게 하면 아래와 같은 구조의 새 d1-tutorial 디렉터리가 만들어져요.

d1-tutorial
- node_modules/
- test/
- src
  - index.ts
- package-lock.json
- package.json
- testconfig.json
- vitest.config.mts
- worker-configuration.d.ts
- wrangler.jsonc

새 d1-tutorial 디렉터리에는 다음이 포함돼요:

index.ts에 있는 "Hello World" Worker.
Wrangler 설정 파일. 이 파일을 통해 d1-tutorial Worker가 D1 데이터베이스에 접근해요.

참고 (Note)

Cloudflare Workers에 익숙하거나 지속적 통합(CI) 환경에서 프로젝트를 초기화한다면, create cloudflare@latest를 실행할 때 환경 변수로 CI=true를 설정해 비대화형(interactive) 방식으로 새 프로젝트를 초기화할 수 있어요.

예를 들어 CI=true npm create cloudflare@latest d1-tutorial --type=simple --git --ts --deploy=false는 바로 이어서 개발할 수 있는 기본 "Hello World" 프로젝트를 만들어 줘요.

대시보드에서 만들기:

Cloudflare 대시보드에서 Workers & Pages 페이지로 이동하세요. Workers & Pages로 이동 ↗
Create application을 선택하세요.
Start with Hello World! > Get started를 선택하세요.
Worker 이름을 지정하세요. 이 튜토리얼에서는 Worker 이름을 d1-tutorial로 하세요.
Deploy를 선택하세요.

2. 데이터베이스 만들기

D1 데이터베이스는 개념적으로 다른 많은 SQL 데이터베이스와 비슷해요. 데이터베이스는 하나 이상의 테이블을 포함할 수 있고, 그 테이블을 쿼리할 수 있으며, 선택적으로 인덱스를 가질 수 있어요. D1은 SQLite에서 사용하는 익숙한 SQL 쿼리 언어 ↗︎를 사용해요.

첫 D1 데이터베이스를 만들려면:

방금 만든 Workers 프로젝트 디렉터리로 이동하세요.
```
cd d1-tutorial
```
다음 wrangler@latest d1 명령을 실행하고 데이터베이스 이름을 지정하세요. 이 튜토리얼에서는 데이터베이스 이름을 prod-d1-tutorial로 해요.

참고 (Note)

Wrangler 명령줄 인터페이스는 터미널에서 Workers 애플리케이션과 D1 데이터베이스를 관리·배포하기 위한 Cloudflare의 도구예요. 새 프로젝트를 초기화할 때 npm create cloudflare@latest를 사용하면서 함께 설치됐어요.

Wrangler는 프로젝트에 로컬로 설치되지만, 프로젝트 밖에서는 npx wrangler 명령으로 사용할 수 있어요.
```
npx wrangler@latest d1 create prod-d1-tutorial
```
```
✅ Successfully created DB 'prod-d1-tutorial' in region WEUR
Created your new D1 database.

{
	"d1_databases": [
		{
			"binding": "prod_d1_tutorial",
			"database_name": "prod-d1-tutorial",
			"database_id": "<unique-ID-for-your-database>"
		}
	]
}
```
프롬프트 Would you like Wrangler to add it on your behalf?가 뜨면 Yes를 선택하세요. 그러면 Wrangler 설정 파일에 바인딩이 자동으로 추가돼요.

이렇게 하면 새 D1 데이터베이스가 생성되고, 다음 단계에서 필요한 바인딩 설정이 출력돼요.

대시보드에서 만들기:

Cloudflare 대시보드에서 D1 SQL database 페이지로 이동하세요. D1 SQL database로 이동 ↗
Create Database를 선택하세요.
데이터베이스 이름을 지정하세요. 이 튜토리얼에서는 D1 데이터베이스 이름을 prod-d1-tutorial로 하세요.
(선택) 위치 힌트(location hint)를 제공하세요. 위치 힌트는 데이터베이스의 원하는 지리적 위치를 알려 주는 선택적 매개변수예요. 자세한 내용은 위치 힌트 제공하기를 참고하세요.
Create를 선택하세요.

참고 (Note)

참고로, 좋은 데이터베이스 이름은:

ASCII 문자 조합을 사용하고 32자보다 짧으며, 공백 대신 대시(-)를 사용해요.

사용 사례와 환경을 설명적으로 나타내요. 예: "staging-db-web" 또는 "production-db-backend".

데이터베이스만을 설명하며 코드에서 직접 참조되지 않아요.

3. Worker를 D1 데이터베이스에 바인딩하기

Worker가 D1 데이터베이스에 연결되려면 바인딩을 만들어야 해요. 바인딩을 통해 Worker는 Cloudflare 개발자 플랫폼에서 D1 같은 리소스에 접근할 수 있어요.

D1 데이터베이스를 Worker에 바인딩하려면:

wrangler d1 create 명령을 실행할 때(위 2. 데이터베이스 만들기 단계 3) 바인딩을 Wrangler 설정 파일에 자동으로 추가할 수 있어요.

하지만 바인딩을 수동으로 추가하고 싶다면 아래 단계를 따라 하세요:

2. 데이터베이스 만들기의 2단계에서 얻은 줄들을 터미널에서 복사하세요.
Wrangler 파일 끝에 추가하세요.
```
{
  "d1_databases": [
    {
      "binding": "prod_d1_tutorial", // available in your Worker on env.DB
      "database_name": "prod-d1-tutorial",
      "database_id": "<unique-ID-for-your-database>"
    }
  ]
}
```
```
[[d1_databases]]
binding = "prod_d1_tutorial"
database_name = "prod-d1-tutorial"
database_id = "<unique-ID-for-your-database>"
```
구체적으로:
- binding에 설정하는 값(문자열)은 바인딩 이름이며, Worker에서 이 데이터베이스를 참조할 때 사용돼요. 이 튜토리얼에서는 바인딩 이름을 prod_d1_tutorial로 하세요.
- 바인딩 이름은 유효한 JavaScript 변수 이름 ↗︎이어야 해요. 예를 들어 binding = "MY_DB"나 binding = "productionDB"는 모두 유효한 바인딩 이름이에요.
- 바인딩은 Worker에서 env.<BINDING_NAME>으로 사용할 수 있고, 이 바인딩 위에 D1 Workers Binding API가 노출돼요.

참고 (Note)

wrangler d1 create 명령을 실행하면 (D1 API와 database 클래스를 구현하는) 클라이언트 API 패키지가 자동으로 설치돼요. D1 Workers Binding API에 대한 자세한 내용은 Workers Binding API를 참고하세요.

D1 데이터베이스를 Pages Function에 바인딩할 수도 있어요. 자세한 내용은 D1용 Functions Bindings를 참고하세요.

바인딩은 만든 Worker에 추가해서 생성해요.

Cloudflare 대시보드에서 Workers & Pages 페이지로 이동하세요. Workers & Pages로 이동 ↗
1단계에서 만든 d1-tutorial Worker를 선택하세요.
Bindings 탭으로 이동하세요.
Add binding을 선택하세요.
D1 database > Add binding을 선택하세요.
Variable name에 바인딩 이름을 지정하고, 드롭다운 메뉴에서 2단계에서 만든 prod-d1-tutorial D1 데이터베이스를 선택하세요. 이 튜토리얼에서는 바인딩 이름을 prod_d1_tutorial로 하세요.
Add binding을 선택하세요.

4. D1 데이터베이스에 쿼리 실행하기

D1 데이터베이스 채우기 (Populate your D1 database)

Wrangler 설정 파일을 올바르게 준비한 뒤, 데이터베이스를 설정하세요. 아래 SQL 문법을 사용해 schema.sql 파일을 만들어 데이터베이스를 초기화하세요.

다음 코드를 복사해서 1단계에서 만든 d1-tutorial Worker 디렉터리에 schema.sql 파일로 저장하세요.

DROP TABLE IF EXISTS Customers;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS Customers (CustomerId INTEGER PRIMARY KEY, CompanyName TEXT, ContactName TEXT);
INSERT INTO Customers (CustomerID, CompanyName, ContactName) VALUES (1, 'Alfreds Futterkiste', 'Maria Anders'), (4, 'Around the Horn', 'Thomas Hardy'), (11, 'Bs Beverages', 'Victoria Ashworth'), (13, 'Bs Beverages', 'Random Name');

먼저 로컬에서 실행·테스트하기 위해 데이터베이스를 초기화하세요. 다음을 실행해 새 D1 데이터베이스를 부트스트랩하세요.

npx wrangler d1 execute prod-d1-tutorial --local --file=./schema.sql

⛅️ wrangler 4.13.2
-------------------

🌀 Executing on local database prod-d1-tutorial (<DATABASE_ID>) from .wrangler/state/v3/d1:
🌀 To execute on your remote database, add a --remote flag to your wrangler command.
🚣 3 commands executed successfully.

참고 (Note)

npx wrangler d1 execute 명령은 원격 데이터베이스가 아니라 로컬로 데이터베이스를 초기화해요.

다음을 실행해 데이터가 데이터베이스에 있는지 검증하세요.

npx wrangler d1 execute prod-d1-tutorial --local --command="SELECT * FROM Customers"

 🌀 Executing on local database jun-d1-db-gs-2025 (cf91ec5c-fa77-4d49-ad8e-e22921b996b2) from .wrangler/state/v3/d1:
 🌀 To execute on your remote database, add a --remote flag to your wrangler command.
 🚣 1 command executed successfully.
 ┌────────────┬─────────────────────┬───────────────────┐
 │ CustomerId │ CompanyName         │ ContactName       │
 ├────────────┼─────────────────────┼───────────────────┤
 │ 1          │ Alfreds Futterkiste │ Maria Anders      │
 ├────────────┼─────────────────────┼───────────────────┤
 │ 4          │ Around the Horn     │ Thomas Hardy      │
 ├────────────┼─────────────────────┼───────────────────┤
 │ 11         │ Bs Beverages        │ Victoria Ashworth │
 ├────────────┼─────────────────────┼───────────────────┤
 │ 13         │ Bs Beverages        │ Random Name       │
 └────────────┴─────────────────────┴───────────────────┘

대시보드를 사용해 테이블을 만들고 데이터를 채우기:

Cloudflare 대시보드에서 D1 SQL database 페이지로 이동하세요. D1 SQL database로 이동 ↗
2단계에서 만든 prod-d1-tutorial 데이터베이스를 선택하세요.
Console을 선택하세요.

다음 SQL 스니펫을 붙여넣으세요.

DROP TABLE IF EXISTS Customers;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS Customers (CustomerId INTEGER PRIMARY KEY, CompanyName TEXT, ContactName TEXT);
INSERT INTO Customers (CustomerID, CompanyName, ContactName) VALUES (1, 'Alfreds Futterkiste', 'Maria Anders'), (4, 'Around the Horn', 'Thomas Hardy'), (11, 'Bs Beverages', 'Victoria Ashworth'), (13, 'Bs Beverages', 'Random Name');

Execute를 선택하세요. 이렇게 하면 prod-d1-tutorial 데이터베이스에 Customers라는 테이블이 만들어져요.
Tables를 선택한 뒤 Customers 테이블을 선택해서 테이블의 내용을 확인하세요.

Worker 안에서 쿼리 작성하기 (Write queries within your Worker)

데이터베이스를 설정한 뒤, Worker 안에서 SQL 쿼리를 실행해 보세요.

d1-tutorial Worker로 이동해서 index.ts 파일을 여세요. index.ts 파일은 Worker와 D1의 상호작용을 구성하는 곳이에요.
index.ts의 내용을 비우세요.

다음 코드 스니펫을 index.ts 파일에 붙여넣으세요.

index.js

export default {
	async fetch(request, env) {
		const { pathname } = new URL(request.url);

		if (pathname === "/api/beverages") {
			// If you did not use `DB` as your binding name, change it here
			const { results } = await env.prod_d1_tutorial
				.prepare("SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName = ?")
				.bind("Bs Beverages")
				.run();
			return Response.json(results);
		}

		return new Response(
			"Call /api/beverages to see everyone who works at Bs Beverages",
		);
	},
};

index.ts

export interface Env {
	// If you set another name in the Wrangler config file for the value for 'binding',
	// replace "DB" with the variable name you defined.
	prod_d1_tutorial: D1Database;
}

export default {
	async fetch(request, env): Promise<Response> {
		const { pathname } = new URL(request.url);

		if (pathname === "/api/beverages") {
			// If you did not use `DB` as your binding name, change it here
			const { results } = await env.prod_d1_tutorial.prepare(
				"SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName = ?",
			)
				.bind("Bs Beverages")
				.run();
			return Response.json(results);
		}

		return new Response(
			"Call /api/beverages to see everyone who works at Bs Beverages",
		);
	},
} satisfies ExportedHandler<Env>;

entry.py

from workers import Response, WorkerEntrypoint
from urllib.parse import urlparse

class Default(WorkerEntrypoint):
    async def fetch(self, request):
        pathname = urlparse(request.url).path
        if pathname == "/api/beverages":
            query = (
                await self.env.prod_d1_tutorial.prepare(
                    "SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName = ?",
                )
                .bind("Bs Beverages")
                .run()
            )
            return Response.json(query.results)
        return Response(
            "Call /api/beverages to see everyone who works at Bs Beverages"
        )

위 코드에서 여러분은:

코드에서 D1 데이터베이스에 대한 바인딩을 정의해요. 이 바인딩은 Wrangler 설정 파일의 d1_databases 아래에 설정한 binding 값과 일치해요.
env.prod_d1_tutorial.prepare를 사용해 자리표시자(?)가 있는 준비된 쿼리(prepared query)를 발행해요.
bind()를 호출해 그 자리표시자에 값을 안전하고 보안적으로 바인딩해요. 실제 애플리케이션에서는 사용자가 나열할 결과의 CompanyName을 전달하도록 허용할 거예요. bind()를 사용하면 사용자가 애플리케이션에 대해 임의의 SQL을 실행(일명 "SQL 인젝션")하거나 데이터베이스를 삭제·수정하는 것을 막을 수 있어요.
run()을 호출해 쿼리를 실행하고 모든 행(또는 쿼리가 반환하지 않으면 아무것도 없는 결과)을 반환해요.
쿼리 결과가 있으면 Response.json(results)으로 JSON 형식으로 반환해요.

Worker를 구성한 뒤, 전역 배포 전에 프로젝트를 로컬에서 테스트할 수 있어요.

Worker를 사용해 D1 데이터베이스를 쿼리할 수 있어요.

대시보드에서 하기:

Cloudflare 대시보드에서 Workers & Pages 페이지로 이동하세요. Workers & Pages로 이동 ↗
만든 d1-tutorial Worker를 선택하세요.
Edit code 아이콘(</>)을 선택하세요.

worker.js 파일의 내용을 비우고 다음 코드를 붙여넣으세요.

export default {
	async fetch(request, env) {
		const { pathname } = new URL(request.url);

		if (pathname === "/api/beverages") {
			// If you did not use `DB` as your binding name, change it here
			const { results } = await env.prod_d1_tutorial.prepare(
				"SELECT * FROM Customers WHERE CompanyName = ?"
			)
				.bind("Bs Beverages")
				.run();
			return new Response(JSON.stringify(results), {
				headers: { 'Content-Type': 'application/json' }
			});
		}

		return new Response(
			"Call /api/beverages to see everyone who works at Bs Beverages"
		);
	},
};

Save를 선택하세요.

5. 애플리케이션 배포하기

Cloudflare 전역 네트워크에 애플리케이션을 배포해요.

Wrangler로 Worker를 프로덕션에 배포하려면, 먼저 --local 플래그를 --remote 플래그로 바꿔서 데이터베이스 구성 단계를 다시 수행해 Worker가 읽을 데이터를 줘야 해요. 이렇게 하면 데이터베이스 테이블이 생성되고 데이터가 프로덕션 버전의 데이터베이스로 가져와져요.

4단계에서 만든 schema.sql 파일로 원격 데이터베이스에 테이블을 만들고 항목을 추가하세요. 결정을 확인하려면 y를 입력하세요.

npx wrangler d1 execute prod-d1-tutorial --remote --file=./schema.sql

🌀 Executing on remote database prod-d1-tutorial (<DATABASE_ID>):
🌀 To execute on your local development database, remove the --remote flag from your wrangler command.
Note: if the execution fails to complete, your DB will return to its original state and you can safely retry.
├ 🌀 Uploading <DATABASE_ID>.a7f10c4651cc3a26.sql
│ 🌀 Uploading complete.
│
🌀 Starting import...
🌀 Processed 3 queries.
🚣 Executed 3 queries in 0.00 seconds (5 rows read, 6 rows written)
Database is currently at bookmark 00000000-0000000a-00004f6d-b85c16a3dbcf077cb8f258b4d4eb965e.
┌────────────────────────┬───────────┬──────────────┬────────────────────┐
│ Total queries executed │ Rows read │ Rows written │ Database size (MB) │
├────────────────────────┼───────────┼──────────────┼────────────────────┤
│ 3                      │ 5         │ 6            │ 0.02               │
└────────────────────────┴───────────┴──────────────┴────────────────────┘

다음을 실행해 데이터가 프로덕션에 있는지 검증하세요.

npx wrangler d1 execute prod-d1-tutorial --remote --command="SELECT * FROM Customers"

⛅️ wrangler 4.33.1
───────────────────
🌀 Executing on remote database jun-d1-db-gs-2025 (cf91ec5c-fa77-4d49-ad8e-e22921b996b2):
🌀 To execute on your local development database, remove the --remote flag from your wrangler command.
🚣 Executed 1 command in 0.1797ms
┌────────────┬─────────────────────┬───────────────────┐
│ CustomerId │ CompanyName         │ ContactName       │
├────────────┼─────────────────────┼───────────────────┤
│ 1          │ Alfreds Futterkiste │ Maria Anders      │
├────────────┼─────────────────────┼───────────────────┤
│ 4          │ Around the Horn     │ Thomas Hardy      │
├────────────┼─────────────────────┼───────────────────┤
│ 11         │ Bs Beverages        │ Victoria Ashworth │
├────────────┼─────────────────────┼───────────────────┤
│ 13         │ Bs Beverages        │ Random Name       │
└────────────┴─────────────────────┴───────────────────┘

Worker를 배포해 프로젝트를 인터넷에서 접근 가능하게 만드세요. 다음을 실행해요:

npx wrangler deploy

⛅️ wrangler 4.33.1
────────────────────
Total Upload: 0.52 KiB / gzip: 0.33 KiB
Your Worker has access to the following bindings:
Binding                                        Resource
env.prod_d1_tutorial (prod-d1-tutorial)        D1 Database

Uploaded prod-d1-tutorial (4.17 sec)
Deployed prod-d1-tutorial triggers (3.49 sec)
https://prod-d1-tutorial.pcx-team.workers.dev
Current Version ID: 42c82f1c-ff2b-4dce-9ea2-265adcccd0d5

이제 새로 만든 프로젝트의 URL을 방문해 실제 데이터베이스를 쿼리할 수 있어요.

예를 들어 새 Worker의 URL이 d1-tutorial.<YOUR_SUBDOMAIN>.workers.dev라면, https://d1-tutorial.<YOUR_SUBDOMAIN>.workers.dev/api/beverages에 접근하면 실제 데이터베이스를 직접 쿼리하는 요청이 Worker로 전송돼요.

데이터베이스가 성공적으로 실행되고 있는지 테스트하세요. 제공된 Wrangler URL에 /api/beverages를 추가하세요. 예: https://d1-tutorial.<YOUR_SUBDOMAIN>.workers.dev/api/beverages.

대시보드에서 하기:

Cloudflare 대시보드에서 Workers & Pages 페이지로 이동하세요. Workers & Pages로 이동 ↗
d1-tutorial Worker를 선택하세요.
Deployments를 선택하세요.
Version History 테이블에서 Deploy version을 선택하세요.
Deploy version 페이지에서 Deploy를 선택하세요.

이렇게 하면 최신 버전의 Worker 코드가 프로덕션에 배포돼요.

6. (선택) Wrangler로 로컬 개발하기

D1을 Wrangler와 함께 사용한다면 데이터베이스를 로컬에서 테스트할 수 있어요. 프로젝트 디렉터리에서:

wrangler dev를 실행하세요:
```
npx wrangler dev
```
wrangler dev를 실행하면 Wrangler가 Worker를 검토할 수 있는 URL(대부분 localhost:8787)을 제공해요.
URL로 이동하세요.

페이지에 Call /api/beverages to see everyone who works at Bs Beverages가 표시돼요.
데이터베이스가 성공적으로 실행되고 있는지 테스트하세요. 제공된 Wrangler URL에 /api/beverages를 추가하세요. 예: localhost:8787/api/beverages.

성공하면 브라우저에 데이터가 표시돼요.

참고 (Note)

Wrangler를 사용할 때만 로컬 개발을 할 수 있어요. Cloudflare 대시보드로는 로컬 개발을 할 수 없어요.

7. (선택) 데이터베이스 삭제하기

데이터베이스를 삭제하려면:

다음을 실행하세요:

npx wrangler d1 delete prod-d1-tutorial

대시보드에서 하기:

Cloudflare 대시보드에서 D1 SQL database 페이지로 이동하세요. D1 SQL database로 이동 ↗
prod-d1-tutorial D1 데이터베이스를 선택하세요.
Settings를 선택하세요.
Delete를 선택하세요.
삭제를 확인하려면 데이터베이스 이름(prod-d1-tutorial)을 입력하세요.

주의 (Caution)

D1 데이터베이스를 삭제하면 애플리케이션이 이전처럼 작동하지 않게 된다는 점을 유의하세요.

Worker를 삭제하려면:

다음을 실행하세요:

npx wrangler delete d1-tutorial

대시보드에서 하기:

Cloudflare 대시보드에서 Workers & Pages 페이지로 이동하세요. Workers & Pages로 이동 ↗
d1-tutorial Worker를 선택하세요.
Settings를 선택하세요.
페이지 맨 아래로 스크롤한 뒤 Delete를 선택하세요.
삭제를 확인하려면 Worker 이름(d1-tutorial)을 입력하세요.

요약 (Summary)

이 튜토리얼에서 여러분은 다음을 했어요:

D1 데이터베이스 만들기
그 데이터베이스에 접근하는 Worker 만들기
프로젝트를 전역으로 배포하기

다음 단계 (Next steps)

기능 요청이나 버그가 있다면 Cloudflare Developers 커뮤니티 on Discord ↗︎에 참여해 Cloudflare 팀에 직접 피드백을 공유하세요.

D1을 위한 지원되는 Wrangler 명령을 확인하세요.
Worker 안에서 D1 Worker Binding API를 사용하는 방법을 배우고, API 플레이그라운드에서 테스트해 보세요.
D1로 빌드된 커뮤니티 프로젝트를 둘러보세요.