[자격증] 정보처리기사 실기 - 합격을 위한 암기 요약본_데이터 입출력 구현

42). 데이터 모델
 - 현실 세계의 정보들을 컴퓨터에 표현하기 위해서 단순화, 추상화하여 체계적으로 표현한 개념적 모형이다.
 - 데이터 모델의 구성 요소
  - 개체
   - 데이터베이스에 표현하려는 것으로, 사람이 생각하는 개념이나 정보 단위 같은 현실 세계의 대상체
  - 속성
   - 데이터의 가장 작은 논리적 단위로서 파일 구조상의 데이터 항목 또는 데이터 필드에 해당함
  - 관계
   - 개체 간의 관계 또는 속성 간의 논리적인 연결을 의미함

43). 데이터 모델의 종류
 - 개념적 데이터 모델
  - 현실 세계에 대한 인간의 이해를 돕기 위해 현실 세계에 대한 인식을 추상적 개념으로 표현하는 과정
 - 논리적 데이터 모델
  - 개념적 모델링 과정에서 얻은 개념적 구조를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있는 컴퓨터 세계의 환경에 맞도록 변환하는 과정
 - 물리적 데이터 모델
  - 실제 컴퓨터에 데이터가 저장되는 방법을 정의하는 물리 데이터베이스 설계 과정

44). 데이터 모델에 표시할 요소
 - 구조
  - 논리적으로 표현된 개체 타입들 간의 관계로서 데이터 구조 및 정적 성질을 표현함
 - 연산
  - 데이터베이스에 저장된 실제 데이터를 처리하는 작업에 대한 명세로서 데이터베이스를 조작하는 기본 도구
 - 제약조건
  - 데이터베이스에 저장될 수 있는 실제 데이터의 논리적인 제약 조건

45). 이상
 - 테이블에서 일부 속성들의 종속으로 인해 데이터의 중복이 발생하고, 이 중복으로 인해 테이블 조작 시 문제가 발생하는 현상을 의미한다.
 - 이상의 종류
  - 삽입 이상
   - 테이블에 데이터를 삽입 할 때 의도와는 상관없이 원하지 않은 값들로 인해 삽입할 수 없게 되는 현상
  - 삭제 이상
   - 테이블에서 한 튜플을 삭제할 때 의도와는 상관없는 값들도 함께 삭제되는, 즉 연쇄 삭제가 발생하는 현상
  - 갱신 이상
   - 테이블에서 튜블에 있는 속성 값을 갱신할 때 일부 튜플의 정보만 갱신되어 정보에 불일치성이 생기는 현상

46). 함수적 종속
 - 어떤 테이블 R에서 X와 Y를 각각 R의 속성 집합의 부분 집합이라 할 때 속성 X의 값 각각에 대해 시간에 관계없이 항상 속성 Y의 값이 오직 하나만 연관되어 있을때 Y는 X에 함수적 종속 또는 X가 Y를 함수적으로 결정한다고 하고, X -> Y로 표기한다.
 - X -> Y의 관계를 갖는 속성 X와 Y에서 X를 결정자라 하고, Y를 종속자라고 한다.
 - 완전 함수적 종속
  - 어떤 테이블 R에서 속성 Y가 다른 속성 집합 X 전체에 대해 함수적 종속이면서 속성 집합 X의 어떠한 진부분 집합 Z에도 함수적 종속이 아닐때 속성 Y는 속성 집합 X에 완전 함수적 종속이라고 함
 - 부분 함수적 종속
  - 어떤 테이블 R에서 속성 Y가 다른 속성 집합 X 전체에 대해 함수적 종속이면서 속성 집합 X의 임의의 진부분 집합에 대해 함수적 종속일 때, 속성 Y는 속성 집합 X에 부분 함수적 종속이라고 함

47). 정규화
 - 테이블의 속성들이 상호 종속적인 관계를 갖는 특성을 이용하여 테이블을 무손실 분해하는 과정이다.
 - 정규화 과정
  - 비정규 릴레이션 -> 1NF : 도메인이 원자값
  - 1NF -> 2NF : 부분적 함수 종속 제거
  - 2NF -> 3NF : 이행적 함수 종속 제거
  - 3NF -> BCNF : 결정자이면서 후보키가 아닌 것 제거
  - BCNF -> 4NF : 다치 종속
  - 4NF -> 5NF : 조인 종속성 이용

 - 이행적 함수적 종속 : A -> B이고 B -> C일 때 A -> C를 만족하는 관계를 이행적 함수적 종속이라고 함

48). 논리 데이터 모델의 물리 데이터 모델로 변환
 - 엔티티를 테이블로 변환
  - 논리 데이터 모델에서 정의된 엔티티를 물리 데이터 모델의 테이블로 변환

 - 슈퍼타입 기준 테이블 변환
  - 서브타입을 슈퍼타입에 통합하여 하나의 테이블로 변환

 - 서브타입 기준 테이블 변환
  - 슈퍼타입 속성들을 각각의 서브타입에 추가하여 서브타입들을 개별적인 테이블로 변환

 - 개별타입 기준 테이블 변환
  - 슈퍼타입과 서브타입들을 각각의 개별적인 테이블로 변환

 - 속성을 컬럼으로 변환
  - 논리 데이터 모델에서 정의한 속성을 물리 데이터 모델의 컬럼으로 변환

 - 관계를 외래키로 변환
  - 논리 데이터 모델에서 정의된 관계는 기본키와 이를 참조하는 외래키로 변환

49). 반정규화
 - 시스템의 성능 향상, 개발 및 운영의 편의성 등을 위해 정규화된 데이터 모델을 통합, 중복, 분리하는 과정으로, 의도적으로 정규화 원칙을 위배하는 행위이다.
 - 반정규화 방법
  - 테이블 통합
   - 두 개의 테이블이 조인되는 경우가 많아 하나의 테이블로 합쳐 사용하는 것이 성능 향상에 도움이 될 경우 수행함
  - 테이블 분할
   - 수평 분할
    - 레코드를 기준으로 테이블을 분할하는 것으로 빈도에 따라 테이블을 분할함
   - 수직 분할
    - 하나의 테이블에 속성이 너무 많을 경우 속성을 기준으로 테이블을 분할하는 것
   - 중복 테이블 추가
    - 여러 테이블에서 데이터를 추출해서 사용해야 하거나 다른 서버에 저장된 테이블을 이용해야 하는 경우 중복 테이블을 추가하여 작업의 효율성을 향상시킬 수 있음
    - 추가 방법 : 집계 테이블의 추가, 진행 테이블의 추가, 특정 부분만을 포함하는 테이블의 추가
   - 중복 속성 추가
    - 조인해서 데이터를 처리할 때 데이터를 조회하는 경로를 단축하기 위해 자주 사용하는 속성을 하나 더 추가하는 것

50). 인덱스
 - 데이터 레코드를 빠르게 접근하기 위해 키 값, 포인터 쌍으로 구성되는 데이터 구조이다.
 - 인덱스 키의 순서에 따라 데이터가 정렬되어 저장되는 방식인 클러스터드 인덱스와 인덱스의 키 값만 정렬되어 있을 뿐 실제 데이터는 정렬되지 안흔 방식인 넌클러스터드 인덱스가 있다.
 - 인덱스는 인덱스를 구성하는 구조나 특징에 따라 다음과 같이 구분한다.
  - 트리 기반 인덱스
   - 인덱스를 저장하는 블록들이 트리 구조를 이루고 있는 것으로, 쌍용 DBMS에서는 트리 구조 기반의 B+ 트리 인덱스를 주로 활용함
  - 비트맵 인덱스
   - 인덱스 컬럼의 데이터를 Bit 값인 0 또는 1로 변환하여 인덱스 키로 사용하는 방법
  - 함수 기반 인덱스
   - 컬럼의 값 대신 컬럼에 특정 함수나 수식을 적용하여 산출된 값을 사용하는 것으로, B+ 트리 인덱스 또는 비트맵 인덱스를 생성하여 사용함
  - 비트맵 조인 인덱스
   - 다수의 조인된 객체로 구성된 인덱스로, 단일 객체로 구성된 일반적인 인덱스와 액세스 방법이 다름
  - 도메인 인덱스
   - 개발자가 필요한 인덱스를 직접 만들어 사용하는 것으로, 확장형 인덱스라고도 함

51). 뷰
 - 사용자에게 접근이 허용된 자료만을 제한적으로 보여주기 위해 하나 이상의 기본 테이블로부터 유도된, 이름을 가지는 가상 테이블이다.
 - 저장장치 내에 물리적으로 존재하지 않지만, 사용자에게는 있는 것처럼 간주된다.
 - CREATE문으로 정의하고, DROP문으로 제가한다.
 - 데이터의 논리적 독립성을 제공한다.

52). 트랜잭션
 - 데이터베이스의 상태를 변환시키는 하나의 논리적 기능을 수행하기 위한 작업의 단위 또는 한꺼번에 모두 수행되어야 할 일련의 연산들을 의미한다.
 - 특징
  - 원자성
   - 트랜잭션의 연산은 데이터베이스에 모두 반영되도록 완료되든지 아니면 전혀 반영되지 않도록 복구되어야 함
  - 일관성
   - 트랜잭션이 그 실행을 성공적으로 완료하면 언제나 일관성 있는 데이터베이스 상태로 변환함
  - 독립성
   - 둘 이상의 트랜잭션이 동시에 병행 실행되는 경우 어느 하나의 트랜잭션 실행중에 다른 트랜잭션의 연산이 끼어들 수 없음
  - 지속성
   - 성공적으로 완료된 트랜잭션의 결과는 시스템이 고장나더라도 영구적으로 반영되어야 함

53). 클러스터
 - 데이터 저장 시 데이터 액세스 효율을 향상시키기 위해 동일한 성격의 데이터를 동일한 데이터 블록에 저장하는 물리적 저장 방법이다.
 - 클러스터링키로 지정된 컬럼 값의 순서대로 저장되고, 여러 개의 테이블이 하나의 클러스터에 저장된다.
 - 클러스터링 된 테이블은 데이터 조회 속도는 향상시키지만 데이터 입력, 수정, 삭제에 대한 성능은 저하시킨다.
 - 처리 범위가 넓은 경우에는 단을 테이블 클러스터링을, 조인이 많이 발생하는 경우에는 다중 테이블 클러스터링을 사용한다.

54). 파티션
 - 대용량의 테이블이나 인덱스를 작은 논리적 단위로 나누는 것을 말한다.
 - 파티셔닝 방식에 따른 파티션의 종류
  - 범위 분할
   - 지정한 열의 값을 기준으로 분할
  - 해시 분할
   - 해시 함수를 적용한 결과 값에 따라 데이터를 분할
  - 조합 분할
   - 범위 분할로 분할한 다음 해시 함수를 적용하여 다시 분할
 - 인덱스 파티션
  - 파티션된 테이블의 데이터를 관리하기 위해 인덱스를 나눈 것

55). 데이터베이스 용량 설계
 - 데이터가 저장될 공간을 정의하는 것이다.
 - 데이터베이스 용량을 설계할 때는 테이블에 저장할 데이터양과 인덱스, 클러스터 등이 차지하는 공간 등을 예측하여 반영해야 한다.
 - 데이터베이스의 용량을 정확히 산정하여 디스크의 저장공간을 효과적으로 사용하고 확장성 및 가용성을 높인다.
 - 테이터 접근성을 향상시키는 설계 방법
  - 테이블의 테이블스페이스와 인덱스의 테이블스페이스를 분리하여 구성한다.
  - 테이블스페이스와 임시 테이블스페이스를 분리하여 구성한다.
  - 테이블을 마스터 테이블과 트랜잭션 테이블로 분류한다.

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데이터 입출력 구현.txt

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