[정보처리기사] 2장 - 데이터 입출력 구현

devheyrin·2022년 7월 7일

정보처리기사

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31. 데이터 전환

데이터 전환

운영 중인 기존 정보 시스템이 축적되어 있는 데이터를 추출하여 새로 개발할 정보 시스템에서 운영할 수 있도록 변환한 후, 적재하는 일련의 과정
ETL, 즉 추출, 변환, 적재 과정이라고 한다.
데이터 이행, 데이터 이관이라고도 한다.

데이터 전환 계획서

데이터 전환이 필요한 대상을 분석하여 데이터 전환 작업에 필요한 모든 계획을 기록하는 문서이다.
주요 항목
- 개요
- 대상 및 범위
- 환경 구성
- 조직 및 역할
- 일정
- 방안
- 정비 방안
- 비상 계획
- 데이터 복구 대책

문제

데이터 전환
데이터 전환 계획서

32. 데이터 검증

데이터 검증

원천 시스템의 데이터를 목적 시스템의 데이터로 전환하는 과정이 정상적으로 수행되었는지 여부를 확인하는 과정
검증방법과 검증 단계에 따라 분류 가능

검증 방법에 따른 분류

로그 검증 : 데이터 전환 과정에서 작성하는 추출, 전환, 적재 로그를 검증
기본 항목 검증 : 로그 검증 외에 별도로 요청된 항목에 대해 검증
응용 프로그램 검증 : 응용프로그램을 통한 데이터 전환의 정합성 검증
응용 데이터 검증 : 사전에 정의된 업무 규칙을 기준으로 데이터 전환의 정합성 검증
값 검증 : 숫자 항목의 합계 검증, 코드 데이터의 범위 검증, 속성 변경에 따른 값 검증 수행

검증 단계에 따른 분류

추출 : 원천 시스템 데이터에 대한 정확성 확인
전환 : 매핑 정의서에 정의된 내용이 정확히 반영되었는지 확인, 매핑 정의서 오류 여부 확인
DB 적재 : SAM 파일을 적재하는 과정에서 발생할 수 있는 오류나 데이터 누락 여부 등 확인
DB 적재 후 : 적재 완료 후 정합성 확인
전환 완료 후 : 데이터 전환 완료 후 추가 검증 과정을 통해 데이터 전환의 정합성 검증

문제

데이터 검증
기본 항목 검증, 응용 데이터 검증

33. 오류 데이터 측정 및 정제

오류 데이터 측정 및 정제

고품질의 데이터를 운영 및 관리하기 위해 수행
데이터 품질 분석 → 오류 데이터 측정 → 오류 데이터 정제 순으로 진행
데이터 품질 분석 : 오류 데이터를 찾기 위해 원천 및 목적 시스템 데이터의 정합성 여부를 확인하는 작업
오류 데이터 측정 : 데이터 품질 분석을 기반으로 정상 데이터와 오류 데이터의 수를 측정하여 오류 관리 목록을 작성
오류 데이터 정제 : 오류 관리 목록의 각 항목을 분석하여 원천 데이터를 정제하거나 전환 프로그램을 수정

오류 상태

Open : 오류가 보고만 되고 분석되지 않은 상태
Assigned : 오류의 영향 분석 및 수정을 위해 개발자에게 오류를 전달한 상태
Fixed : 개발자가 오류를 수정한 상태
Closed : 수정된 오류에 대해 테스트를 다시 했을 때 오류가 발견되지 않은 상태
Defferred : 오류 수정을 연기한 상태
Classified : 보고된 오류를 관련자들이 확인했을 때 오류가 아니라고 확인된 상태

데이터 정제 요청서

원천 데이터의 정제와 전환 프로그램의 수정을 위해 요청사항 및 조치사항 등 데이터 정제와 관련된 전반적인 내용을 문서로 작성한 것
오류 관리 목록을 기반으로 데이터 정제 요건 목록을 작성하고 이 목록의 항목별로 데이터 정제요청서를 작성한다.

데이터 정제 보고서

데이터 정제 요청서를 통해 정제된 원천 데이터가 정상적으로 정제되었는지 확인한 결과를 문서로 작성한 것
정제 요청 데이터와 정제된 데이터 항목을 눈으로 직접 비교하여 확인한다.

문제

데이터 품질 분석 → 오류 데이터 측정 → 오류 데이터 정제
Open, Fixed, Deferred

34. 데이터베이스 개요 ⭐

데이터저장소

데이터들을 논리적인 구조로 조직화하거나, 물리적인 공간에 구축한 것을 의미
논리 데이터저장소 : 데이터 및 데이터 간의 연관성, 제약조건을 식별하여 논리적인 구조로 조직화한 것
물리 데이터저장소 : 논리 데이터저장소를 소프트웨어가 운용될 환경의 물리적 특성을 고려하여 실제 저장장치에 저장한 것

데이터베이스

여러 사람에 의해 공동으로 사용될 데이터를 중복을 배제하여 통합하고, 쉽게 접근하여 처리될 수 있도록 저장장치에 저장하여 항상 사용할 수 있도록 운영하는 운영 데이터이다.
데이터베이스는 다음과 같이 구분하여 정의할 수 있다.
- 통합된 데이터 : 자료의 중복을 배제한 데이터의 모임
- 저장된 데이터 : 컴퓨터가 접근할 수 있는 저장 매체에 저장된 자료
- 운영 데이터 : 조직의 고유한 업무를 수행하는 데 반드시 필요한 자료
- 공용 데이터 : 여러 응용 시스템들이 공동으로 소유하고 유지하는 자료

DBMS ⭐

사용자의 요구에 따라 정보를 생성해주고, 데이터베이스를 관리해주는 소프트웨어
기존의 파일 시스템이 갖는 데이터의 종속성과 중복성의 문제를 해결하기 위해 제안된 시스템
DBMS의 필수 기능 3가지
- 정의 기능 : 데이터의 형과 구조에 대한 정의, 이용 방식, 제약 조건 등을 명시하는 기능
- 조작 기능 : 데이터 검색, 갱신, 삽입, 삭제 등을 위해 인터페이스 수단을 제공하는 기능
- 제어 기능 : 데이터의 무결성, 보안, 권한 검사, 병행 제어를 제공하는 기능

데이터의 독립성

논리적 독립성 : 응용 프로그램과 데이터베이스를 독립시킴으로써, 데이터의 논리적 구조를 변경시키더라도 응용 프로그램은 영향받지 않는다.
물리적 독립성 : 응용 프로그램과 보조기억장치 같은 물리적 장치를 독립시킴으로써 디스크를 추가/변경하더라도 응용 프로그램은 영향받지 않는다.

스키마

데이터베이스의 구조와 제약조건에 관한 전반적인 명세를 기술한 것
외부 스키마
- 사용자나 응용 프로그래머가 각 개인의 입장에서 필요로 하는 데이터베이스의 논리적 구조를 정의한 것
개념 스키마
- 데이터베이스의 전체적인 논리적 구조
- 모든 응용 프로그램이나 사용자들이 필요로 하는 데이터를 종합한 조직 전체의 데이터베이스로, 하나만 존재한다.
내부 스키마
- 물리적 저장장치의 입장에서 본 데이터베이스 구조
- 실제로 저장될 레코드의 형식, 저장 데이터 항목의 표현 방법, 내부 레코드의 물리적 순서 등을 나타낸다.

문제

데이터베이스의 구조와 제약조건에 관한 전반적인 명세를 기술한 것
내부 스키마
논리적 독립성
제어 기능

35. 데이터베이스 설계 ⭐

데이터베이스 설계

사용자의 요구를 분석하여 그것들을 컴퓨터에 저장할 수 있는 데이터베이스의 구조에 맞게 변형한 후 DBMS로 데이터베이스를 구현하여 일반 사용자들이 사용하게 하는 것

데이터베이스 설계 시 고려사항

무결성 : 삽입, 삭제, 갱신 등의 연산 후에도 데이터베이스에 저장된 데이터가 정해진 제약 조건을 항상 만족해야 함
일관성 : 데이터베이스에 저장된 데이터들 사이나 특정 질의에 대한 응답이 처음부터 끝까지 변함없이 일정해야 함
회복 : 시스템에 장애가 발생했을 때 장애 발생 직전의 상태로 복구할 수 있어야 함
보안 : 불법적인 데이터의 노출 또는 변경이나 손실로부터 보호할 수 있어야 함
효율성 : 응답시간의 단축, 시스템의 생산성, 저장 공간의 최적화 등이 가능해야 함
데이터베이스 확장 : 데이터베이스 운영에 영향을 주지 않으면서 지속적으로 데이터를 추가할 수 있어야 함

데이터베이스 설계 순서 ⭐ 개논물

요구 조건 분석 : 요구 명세서 작성
개념적 설계 : 개념 스키마, 트랜잭션 모델링, E-R 모델
논리적 설계 : 목표 DBMS에 맞는 논리 스키마 설계, 트랜잭션 인터페이스 설계
물리적 설계 : 목표 DBMS에 맞는 물리적 구조의 데이터로 변환
구현 : 목표 DBMS의 DDL로 데이터베이스 생성, 트랜잭션 작성

요구 조건 분석

데이터베이스를 사용할 사람들로부터 필요한 용도를 파악하는 것
사용자에 따른 수행 업무와 필요한 데이터의 종류, 용도, 처리 형태, 흐름, 제약 조건 등을 수집
수집된 정보를 바탕으로 요구 조건 명세 작성

개념적 설계

현실 세계에 대한 인식을 추상적 개념으로 표현하는 과정
개념 스키마 모델링과 트랜잭션 모델링을 병행하여 수행한다.
요구 조건 명세를 DBMS에 독립적인 E-R 다이어그램으로 작성한다.
DBMS에 독립적인 개념 스키마를 설계한다.

논리적 설계

현실 세계에서 발생하는 자료를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있는 물리적 저장장치에 저장할 수 있도록 변환하기 위해 특정 DBMS가 지원하는 논리적 자료 구조로 변환시키는 과정
개념 스키마를 평가 및 정제하고 DBMS에 따라 서로 다른 논리적 스키마를 설계하는 단계
트랜잭션의 인터페이스 설계

물리적 설계

논리적 구조로 표현된 데이터를 물리적 구조의 데이터로 변환하는 과정
데이터베이스 파일의 저장 구조 및 액세스 경로 결정
저장 레코드의 형식, 순서, 접근 경로, 조회 집중 레코드 등의 정보를 사용해 데이터가 컴퓨터에 저장되는 방법을 묘사

데이터베이스 구현

논리적 설계와 물리적 설계에서 도출된 데이터베이스 스키마를 파일로 셍성하는 과정
사용하려는 특정 DBMS의 DDL 을 이용해 데이터베이스 스키마를 기술한 후 컴파일하여 빈 데이터베이스 파일을 생성
응용 프로그램을 위한 트랜잭션 작성
데이터베이스 접근을 위한 응용 프로그램 작성

문제

개 → 논 → 물
논리적
물리적

36. 데이터 모델의 개념

현실 세계의 정보들을 컴퓨터에 표현하기 위해 단순화, 추상화해 체계적으로 표현한 개념적 모형
구성 요소 : 개체, 속성, 관계
종류 : 개념적 데이터 모델, 논리적 데이터 모델, 물리적 데이터 모델
표시할 요소 : 구조, 연산, 제약 조건

개념적 데이터 모델

현실 세계에 대한 인간의 이해를 돕기 위해 현실 세계에 대한 인식을 추상적 개념으로 표현하는 과정

논리적 데이터 모델

개념적 구조를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있는 컴퓨터 세계의 환경에 맞도록 변환하는 과정

표시할 요소

구조 : 논리적으로 표현된 개체 타입들 간의 관계로서 데이터 구조 및 정적 성질 표현
연산 : 데이터베이스에 저장된 실제 데이터를 처리하는 작업에 대한 명세로서 데이터베이스를 조작하는 기본 도구
제약 조건 : 데이터베이스에 저장될 수 있는 실제 데이터의 논리적인 제약 조건

37. 데이터 모델의 구성 요소

개체

데이터베이스에 표현하려는 것으로, 사람이 생각하는 개념이나 정보단위같은 현실 세계의 대상체

속성

데이터베이스를 구성하는 가장 작은 논리적 단위

속성에 따른 분류

기본 속성
설계 속성
파생 속성

속성의 개체 구성 방식에 따른 분류

기본키 속성
외래키 속성
일반 속성

관계

개체와 개체 사이의 논리적인 연결
개체 간의 관계와 속성 간의 관계

관계의 형태

일대일
일대다
다대다

관계의 종류

종속 관계
중복 관계
재귀 관계
배타 관계

38. 식별자

식별자

하나의 개체 내에서 각각의 인스턴스를 유일하게 구분할 수 있는 구분자

식별자의 분류

대표성 여부
스스로 생성 여부
단일 속성 여부
대체 여부

후보 식별자

개체에서 각 인스턴스를 유일하게 식별할 수 있는 속성 또는 속성 집합

주 식별자의 특징

유일성
최소성
불변성
존재성

39. E-R(개체-관계) 모델 ⭐

E-R 다이어그램

사각형 : 개체 타입
마름모 : 관계 타입
타원형 : 속성
이중 타원 : 다중값 속성
밑줄 타원 : 기본키 속성
복수 타원 : 복합 속성
관계 : 개체 간 관계에 대한 대응수를 선 위에 기술
선, 링크 : 개체 타입과 속성을 연결

40. 관계형 데이터베이스의 구조 / 관계형 데이터 모델 ⭐

관계형 데이터베이스

2차원적인 표를 이용해서 데이터 상호 관계를 정의하는 데이터베이스

릴레이션 구조

데이터들을 표의 형태로 표현한 것으로, 구조를 나타내는 릴레이션 스키마와 실제 값들인 릴레이션 인스턴스로 구성

튜플

릴레이션을 구성하는 각각의 행

속성

데이터베이스를 구성하는 가장 작은 논리적 단위

도메인

하나의 애트리뷰트가 취할 수 있는 같은 타입의 원자값들의 집합

릴레이션의 특징

릴레이션에 포함된 튜플은 모두 상이하다.
한 릴레이션에 포함된 튜플 사이에는 순서가 없다.
삽입, 삭제 등의 작업으로 인해 릴레이션은 시간에 따라 변한다.
속성들 간의 순서는 중요하지 않다.
속성의 명칭은 유일해야 하지만, 속성을 구성하는 값은 같을 수 있다.
튜플을 유일하게 식별하기 위해 속성들의 부분집합을 키로 설정한다.
속성의 값은 논리적으로 더 이상 쪼갤 수 없는 원자값만을 저장한다.

관계형 데이터 모델

2차원적인 표를 이용해 데이터 상호 관계를 정의하는 DB 구조를 말한다.

41. 관계형 데이터베이스의 제약 조건 - key ⭐

키

데이터베이스에서 조건에 만족하는 튜플을 찾거나 순서데로 정렬할 때 기준이 되는 속성

후보키

속성들 중에서 튜플을 유일하게 식별하기 위해 사용되는 속성들의 부분집합

기본키

후보키 중에서 특별히 선정된 주키

대체키

후보키가 둘 이상일 때 기본키를 제외한 나머지 후보키

슈퍼키

한 릴레이션 내에 있는 속성들의 집합으로 구성된 키

외래키

다른 릴레이션의 기본키를 참조하는 속성 또는 속성들의 집합

42. 관계형 데이터베이스의 제약 조건 - 무결성 ⭐

무결성

데이터베이스에 저장된 데이터 값과 그것이 표현하는 현실 세계의 실제값이 일치하는 정확성

무결성의 종류

개체 무결성
참조 무결성
도메인 무결성
사용자 정의 무결성
NULL 무결성
고유 무결성
키 무결성
관계 무결성

데이터 무결성 강화

애플리케이션, 데이터베이스 트리거, 제약 조건을 이용해 강화할 수 있다.

43. 관계대수 및 관계해석 ⭐

관계형 데이터베이스에서 원하는 정보와 그 정보를 검색하기 위해 어떻게 유도하는가를 기술하는 절차적인 언어

순수 관계 연산자

select
project
join
division

일반 집합 연산자

수학적 집합 이론에서 사용하는 연산자
합집합
교집합
차집합
교차곱

관계해석

관계 데이터의 연산을 표현하는 방법

44. 이상 / 함수적 종속

이상

테이블에서 일부 속성들의 종속으로 인해 데이터의 중복이 발생하고, 이 중복으로 인해 테이블 조작 시 문제가 발생하는 현상
삽입 이상, 삭제 이상, 갱신 이상

함수적 종속

어떤 테이블 R의 속성 집합의 부분집합인 X와 Y가 있을 때, X의 값 각각에 대해 시간에 관계없이 항상 속성 Y의 값이 오직 하나만 연관되어 있을 때 Y는 X에 함수적 종속 또는 X가 Y를 함수적으로 결정한다고 하고, X → Y로 표기한다.

45. 정규화

테이블의 속성들이 상호 종속적인 관계를 갖는 특성을 이용해 테이블을 무손실 분해하는 과정

정규화 과정

제1 정규형 : 테이블에 속한 모든 속성의 도메인이 원자 값만으로 되어있는 정규형. 즉 테이블의 모든 속성 값이 원자값만으로 되어 있는 정규형
제2 정규형 : 기본키가 아닌 속성이 기본키에 대하여 완전 함수적 종속을 만족하는 정규형
제3정규형 : 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 대해 이행적 함수적 종속을 만족하지 않는 정규형
BCNF : 테이블 R에서 모든 결정자가 후보키인 정규형
제4정규형 : 테이블 R에 다중 값 종속이 존재할 경우 테이블의 모든 속성이 함수적 종속 관계를 만족하는 정규형
제5정규형 : 모든 조인 종속이 테이블의 후보키를 통해서만 성립되는 정규형

46. 반정규화 ⭐

반정규화

정규화된 데이터 모델을 의도적으로 통합, 중복, 분리하여 정규화 원칙을 위배하는 행위

테이블 통합

두 개의 테이블이 조인되어 사용되는 경우가 많을 경우 성능 향상을 위해 아예 하나의 테이블로 만들어 사용하는 것

테이블 분할

테이블을 수직 또는 수평으로 분리하는 것

중복 테이블 추가

작업의 효율성을 향상시키기 위해 테이블 추가
집계 테이블 추가
진행 테이블 추가
특정 부분만을 포함하는 테이블 추가

중복 속성 추가

조인해서 데이터를 처리할 때 데이터를 조회하는 경로를 단축하기 위해 자주 사용하는 속성을 하나 더 추가

47. 시스템 카탈로그

시스템 카탈로그

다양한 객체에 관한 정보를 포함하는 시스템 데이터베이스

메타 데이터

시스템 카탈로그에 저장된 정보

데이터 디렉터리

데이터 사전에 수록된 데이터에 접근하는 데 필요한 정보를 관리 유지하는 시스템

48. 데이터베이스 저장 공간 설계

테이블
- 데이터베이스의 가장 기본적인 객체
- 로우, 컬럼으로 구성되어 있음
- 데이터베이스의 모든 데이터는 테이블에 저장됨
컬럼
- 테이블의 열을 구성하는 요소
- 데이터 타입, 길이 등으로 정의됨
테이블스페이스
- 테이블이 저장되는 논리적인 영역
- 한 개의 테이블스페이스에 한 개 이상의 테이블을 저장할 수 있음

테이블 종류

일반 테이블
- 대부분의 DBMS에서 표준 테이블로 사용되는 테이블 형태
클러스터드 인덱스 테이블
- 기본키나 인덱스키의 순서에 따라 데이터가 저장되는 테이블
- 일반적인 인덱스를 사용하는 테이블에 비해 접근 경로가 단축됨
파티셔닝 테이블
- 대용량의 테이블을 작은 논리적 단위인 파티션으로 나눈 테이블
외부 테이블
- 데이터베이스에서 일반 테이블처럼 이용할 수 있는 외부 파일
- 데이터베이스 내에 객체로 존재
임시 테이블
- 트랜잭션이나 세션별로 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 테이블
- 임시 테이블에 저장된 데이터는 트랜잭션이 종료되면 삭제된다.

49. 트랜잭션 분석 / CRUD 분석 ⭐

트랜잭션

데이터베이스의 상태를 변환시키는 하나의 논리적 기능을 수행하기 위한 작업의 단위
한꺼번에 모두 수행되어야 할 일련의 연산
병행 제어 및 회복 작업 시 처리되는 작업의 논리적 단위로 사용된다.
사용자가 시스템에 대한 서비스 요구 시 시스템이 응답하기 위한 상태 변환 과정의 작업 단위로 사용된다.

트랜잭션

Atomicity, 원자성 트랜잭션의 연산은 데이터베이스에 모두 반영되도록 완료되든지 아니면 전혀 반영되지 않도록 복구되어야 한다.
Consistency, 일관성 트랜잭션이 그 실행을 성공적으로 완료하면 언제나 일관성 있는 데이터베이스 상태로 변환함
Isolation, 독립성, 격리성, 순차성 둘 이상의 트랜잭션이 동시에 병행 실행되는 경우 어느 하나의 트랜잭션 실행중에 다른 트랜잭션의 연산이 끼어들 수 없음
Durability, 영속성, 지속성 성공적으로 완료된 트랜잭션의 결과는 시스템이 고장나더라도 영구적으로 반영되어야 함

CRUD 분석

프로세스와 테이블 간에 CRUD 매트릭스를 만들어서 트랜잭션을 분석하는 것
많은 트랜잭션이 몰리는 테이블을 파악할 수 있으므로 디스크 구성 시 유용한 자료로 활용할 수 있다.
CRUD 매트릭스
- 2차원 형태의 표로서, 행에는 프로세스를, 열에는 테이블을, 행과 열이 만나는 위치에는 프로세스가 테이블에 발생시키는 변화를 표시하여 프로세스와 데이터 간의 관계를 분석하는 분석표이다.
- CRUD 매트릭스를 통해 트랜잭션이 테이블에 수행하는 작업을 검증한다.
- 각 셀에는 Create, Read, Update, Delete의 앞 글자가 들어가며, 복수의 변화를 줄 때는 C > D > U > R의 우선순위를 적용해 한 가지만 적지만, 활용 목적에 따라 모두 기록할 수 있다.
- CRUD 중 어느 것도 적히지 않은 행이나 열, C나 R이 없는 열을 확인하여 불필요하거나 누락된 테이블 또는 프로세스를 찾는다.

트랜잭션 분석

테이블에 발생하는 트랜잭션의 양을 분석하여 테이블에 저장되는 데이터의 양을 유추하고 이를 근거로 DB의 용량 산정 및 구조의 최적화를 목적으로 한다.
업무 개발 담당자가 수행한다.
프로세스가 과도하게 접근하는 테이블을 확인할 수 있으며, 이러한 집중 접근 테이블을 여러 디스크에 분산 배치함으로써 디스크 입출력 향상을 통한 성능 향상을 가져올 수 있다.
트랜잭션 분석서
- 단위 프로세스와 CRUD 매트릭스를 이용하여 작성한다.
- 구성 요소 : 단위 프로세스, CRUD 연산, 테이블명, 컬럼명, 테이블 참조 횟수, 트랜잭션 수, 발생 주기 등

50. 인덱스

인덱스

데이터 레코드를 빠르게 접근하기 위해 <키 값, 포인터> 쌍으로 구성되는 데이터 구조이다.
인덱스는 레코드가 저장된 물리적 구조에 접근하는 방법을 제공한다.
인덱스를 통해서 파일의 레코드에 빠르게 액세스할 수 있다.
레코드의 삽입과 삭제가 수시로 일어나는 경우에는 인덱스의 개수를 최소로 하는 것이 효율적이다.

인덱스의 종류

트리 기반 인덱스
비트맵 인덱스
함수 기반 인덱스
비트맵 조인 인덱스
도메인 인덱스

클러스터드 / 넌클러스터드 인덱스

클러스터드 인덱스
- 인덱스 키의 순서에 따라 데이터가 정렬되어 저장되는 방식
넌클러스터드 인덱스
- 인덱스의 키 값만 정려로디어 있고 실제 데이터는 정렬되지 않는 방식

51. 뷰 / 클러스터

뷰

하나 이상의 기본 테이블로부터 유도된 이름을 가지는 가상 테이블
뷰를 정의할 때는 CREATE문, 제거할 때는 DROP 문을 사용한다.

뷰의 장단점

장점
- 논리적 데이터 독립성을 제공함
- 동일 데이터에 대해 동시에 여러 사용자의 상이한 응용이나 요구를 지원해 줌
- 사용자의 데이터 관리를 간단하게 해줌
- 접근 제어를 통한 자동 보안이 제공됨
단점
- 독립적인 인덱스를 가질 수 없음
- 뷰로 정의를 변경할 수 없음
- 뷰로 구성된 내용에 대한 삽입, 삭제, 갱신 연산에 제약이 따름

클러스터

데이터 저장 시 데이터 액세스 효율을 향상시키기 위해 동일한 성격의 데이터를 동일한 데이터 블록에 저장하는 물리적 저장 방법
처리 범위가 넓은 경우에는 단일 테이블 클러스터링을, 조인이 많이 발생하는 경우에는 다중 테이블 클러스터링을 사용한다.

52. 파티션

대용량의 테이블이나 인덱스를 작은 논리적 단위인 파티션으로 나누는 것

장단점

장점

파티션의 종류

범위 분할 : 일별, 월별, 분기별 등 지정한 열의 값을 기준으로 분할
해시 분할 : 해시 함수를 적용한 결과 값에 따라 데이터를 분할. 데이터를 고르게 분산할 때 유용
조합 분할 : 범위분할로 분할한 다음 해시 함수를 적용하여 다시 분할하는 방식

53. 분산 데이터베이스 설계 ⭐

분산 데이터베이스의 목표(투명성)

위치 투명성 : 액세스하려는 데이터베이스의 실제 위치를 알 필요 없이 단지 데이터베이스의 논리적인 명칭만으로 액세스할 수 있다.
중복 투명성 : 동일 데이터가 여러 곳에 중복되어 있더라도 사용자는 마치 하나의 데이터만 존재하는 것처럼 사용하고, 시스템은 자동으로 여러 자료에 대한 작업을 수행한다.
병행 투명성 : 분산 데이터베이스와 관련된 다수의 트랜잭션들이 동시에 실현되더라도 그 트랜잭션의 결과는 영향을 받지 않는다.
장애 투명성 : 트랜잭션, DBMS, 네트워크, 컴퓨터 장애에도 불구하고 트랜잭션을 정확하게 처리한다.

54. 데이터베이스 이중화 / 서버 클러스터링

데이터베이스 이중화의 분류

Eager 기법 : 트랜잭션 수행 중 데이터 변경이 발생하면 이중화된 모든 데이터베이스에 즉시 전달하여 변경 내용이 즉시 적용되도록 하는 기법
Lazy 기법 : 트랜잭션의 수행이 종료되면 변경 사실을 새로운 트랜잭션에 작성하여 각 데이터베이스에 전달되는 기법. 데이터베이스마다 새로운 트랜잭션이 수행되는 것으로 간주됨

클러스터링

고가용성 클러스터링 : 하나의 서버에 장애가 발생하면 다른 노드(서버)가 받아 처리하여 서비스 중단을 방지하는 방식. 일반적으로 언급되는 클러스터링이 고가용성 클러스터링
병렬 처리 클러스터링 : 전체 처리율을 높이기 위해 하나의 작업을 여러 개의 서버에서 분산하여 처리하는 방식

RTO / RPO

RTO : 목표 복구 시간. 비상사태 또는 업무 중단 시점으로부터 복구되어 가동될 때까지의 소요 시간을 의미
RPO : 목표 복구 시점. 비상사태 또는 업무 중단 시점으로부터 데이터를 복구할 수 있는 기준점을 의미

55. 데이터베이스 보안

접근통제 3요소

접근통제 정책 : 어떤 주체가 언제, 어디서, 어떤 객체에게, 어떤 행위에 대한 허용 여부를 정의하는 것으로, 신분 기반 정책, 규칙 기반 정책, 역할 기반 정책이 있다.
접근통제 매커니즘 : 정의된 접근통제 정책을 구현하는 기술적인 방법으로, 접근통제 목록, 능력 리스트, 보안 등급, 패스워드, 암호화 등이 있다.
접근통제 보안모델 : 보안 정책을 구현하기 위한 정형화된 모델로, 기밀성 모델, 무결성 모델, 접근통제 모델이 있다.

접근통제 기술

임의 접근통제 (DAC)
- 데이터에 접근하는 사용자의 신원에 따라 접근 권한 부여
- 데이터 소유자가 접근통제 권한을 지정하고 제어
- 객체를 생성한 사용자가 생성된 객체에 대한 모든 권한을 부여받고, 부여된 권한을 다른 사용자에게 허가할 수도 있음
강제 접근통제 ( MAC )
- 주체와 객체의 등급을 비교하여 접근 권한을 부여하는 방식
- 시스템이 접근통제 권한을 지정
- 데이터베이스 객체별로 보안 등급 부여 가능
- 사용자별로 인가 등급 부여 가능
역할 기반 접근통제 (RBAC)
- 사용자의 역할에 따라 접근 권한을 부여하는 방식
- 중앙관리자가 접근통제 권한을 지정
- 임의 접근통제와 강제 접근통제의 단점을 보완
- 다중 프로그래밍 환경에 최적화된 방식

접근통제 보안 모델

기밀성 모델
- 군사적인 목적으로 개발된 최초의 수학적 모델
- 기밀성 보장이 최우선
- 군대 시스템 등 특수 환경에서 주로 사용됨
무결성 모델
- 기밀성 모델에서 발생하는 불법적인 정보 변경을 방지하기 위해 무결성을 기반으로 개발된 모델
접근통제 모델
- 접근통제 매커니즘을 보안 모델로 발전시킨 것
- 대표적으로 접근통제 행렬이 있음
- 접근통제 행렬 : 임의적인 접근통제를 관리하기 위한 보안 모델로, 행은 주체, 열은 객체 즉 행과 열로 주체와 객체의 권한 유형을 나타냄

56. 데이터베이스 백업

로그 파일

로그 파일은 데이터베이스의 처리 내용이나 이용 상황 등 상태 변화를 시간의 흐름에 따라 모두 기록한 파일이다.
로그 파일을 기반으로 데이터베이스를 과거 상태로 복귀시키거나 현재 상태로 재생시켜 데이터베이스 상태를 일관성 있게 유지할 수 있다.

UNDO / REDO

데이터베이스 버퍼의 내용을 동기/비동기적으로 갱신한 경우의 복구 알고리즘
데이터베이스 기록 전에 트랜잭션이 완료될 수 있으므로 완료된 트랜잭션이 데이터베이스에 기록되지 못했다면 다시 실행해야 한다.

57. 스토리지

스토리지의 종류 세 가지

DAS, NAS, SAN

DAS

하드디스크와 같은 데이터 저장장치를 호스트 버스 어댑터에 직접 연결하는 방식
저장장치와 호스트 기기 사이에 네트워크 디바이스 없이 직접 연결하는 방식으로 구성

58. 논리 데이터 모델의 변환

엔티티 테이블 변환 규칙

엔티티 → 테이블
속성 → 컬럼
주 식별자 → 기본키
외부 식별자 → 외래키
관계 → 관계

59. 물리 데이터 모델 품질 검토

물리 데이터 모델 품질 기준

정확성 : 데이터 모델이 요구사항이나 업무 규칙, 표기법에 따라 정확하게 표현되었음
완전성 : 데이터 모델이 데이터 모델의 구성 요소를 누락 없이 정의하고 요구사항이나 업무 영역을 누락 없이 반영하였음
준거성 : 데이터 모델이 데이터 표준, 표준화 규칙, 법적 요건 등을 정확하게 준수하였음
최신성 : 데이터 모델이 최근의 이슈나 현행 시스템을 반영하고 있음
일관성 : 데이터 모델이 표현상의 일관성을 유지하고 있음
활용성 : 작성된 모델과 설명을 사용자가 충분히 이해할 수 있고, 업무 변화에 따른 데이터 구조의 변경이 최소화될 수 있도록 설계되었음

60. 자료 구조

배열

크기와 형이 동일한 자료들이 순서대로 나열된 자료의 집합

방향 / 무방향 그래프의 최대 간선 수

방향 그래프의 최대 간선 수 : n * ( n - 1 )
무방향 그래프에서 최대 간선 수 : n * (n - 1) / 2

선형 리스트

연속 리스트
- 배열과 같이 연속되는 기억장소에 저장되는 자료 구조
- 기억장소를 연속적으로 배정받기 때문에 중간에 데이터를 삽입하기 위해서는 연속된 빈 공간이 있어야 하며, 삽입 삭제 시 자료의 이동이 필요
연결 리스트
- 자료들을 반드시 연속적으로 배열시키지는 않고 임의의 기억공간에 기억시키되, 자료 항목의 순서에 따라 노드의 포인터 부분을 이용하여 서로 연결시킨 자료 구조
- 노드의 삽입 삭제 작업이 용이하지만, 연결을 위해 포인터를 사용하기 때문에 기억 공간의 이용 효율과 접근 속도가 좋지 않다.