물리 데이터 저장소 설계

< DB 기본 용어 >

1. DDL

• 데이터 정의어
• create(생성), alter(변경), drop(오브젝트 삭제), rename, truncate(오브젝트 내용 삭제)

2. DML

• 데이터 조작어
• select, insert, update, delete

3. DCL

• 데이터 제어어
• grant, revoke

4. TCL

• 트랜잭션 제어어
• commit rollback, savepoint

5. CRUD

• Create, Read, Update, Delete의 앞글자
• 데이터베이스 기본 연산

6. 클러스터

• 대상이 되는 범위의 요소를 몇 개 모은 단위체

< 뷰 속성 >

• REPLACE: 뷰가 이미 존재하는 경우 재생성
• FORCE: 본 테이블 존재 여부 상관 없이 뷰 생성
• NOFORCE: 기본 테이블이 존재할 때 뷰 생성
• WITH CHECK OPTION: 서브 쿼리 내의 조건 만족하는 행만 변경
• WITH READ ONLY: DML 작업 불가

< 파티션 종류 >

1. 레인지 파티셔닝

• 연속적인 숫자나 날짜를 기준
• 손쉬운 관리 기법 제공
• 관리 시간 단축 가능

2. 해시 파티셔닝

• 파티션 키의 해시 함수 값에 의한 파티셔닝 기법
• 균등한 테이블 분할 가능
• 질의 성능이 향상

3. 리스트 파티셔닝

• 특정 파티션에 저장 될 데이터에 대한 명시적 제어가 가능
• 분포도 비슷 and 데이터 많은데 컬럼 조건이 많이 들어오면 유용

4. 컴포지트 파티셔닝

• 위 3가지 중 2개 이상 결합

< 파티션 장점 >

1. 성능 향상

• 데이터 엑세스 범위 줄임

2. 가용성 향상

• 전체 데이터의 훼손 가능성 감소 및 데이터 가용성 향상

3. 백업 가능

• 분할 영역을 독립적으로 백업하고 복구 가능

4. 경합 감소

• 디스크 스트라이핑으로 입출력 성능 향상
• 디스크 컨트롤러에 대한 경합의 감소

< DBMS 유형 = NoSQL의 유형 >

1. 키-값(Key-Value) DBMS

• 키 기반 get, put, delete 제공

2. 컬럼 기반 데이터 저장 (Column Family Data Store)

• Key 안에 (Column, Value) 조합으로 된 여러 개의 필드를 가짐

3. 문서 저장(Document Store) DBMS

• 값의 데이터 타입이 문서라는 타입을 사용

4. 그래프(Graph) DBMS

• 시맨틱 웹과 온톨로지 분야에서 활용되는 그래프로 데이터를 표현

< 데이터 마이닝 >

• 대규모로 저장된 데이터 안에서 체계적이고 자동적으로 통계적 규칙이나 패턴을 찾아내는 기술

< 데이터 마이닝 주요 기법 >

1. 분류 규칙(Classification)

• 과거 데이터로부터 특성을 찾아내어 분류모형을 만들어 이를 토대로
• 새로운 레코드의 값을 예측하는 방법

2. 연관 규칙(Association)

• 데이터 안에 존재하는 항목들 간의 종속관계를 찾아내는 기법

3. 연속 규칙(Sequence)

• 연관 규칙에 시간 관련 정보가 포함된 형태의 기법

4. 데이터 군집화(Clustering)

• 대상 레코드들을 유사한 특성을 지닌 몇 개의 소그룹으로 분할하는 작업