[SQLD/P] 30회 기출 - 참고사항

Hyo Kyun Lee·2023년 3월 3일
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SQLD/P

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1. 도메인

  • 도메인은 속성, attribute에 대한 개념이고, 기본적으로 속성값이 나타날 수 있는 범위라 할 수 있다.
  • 나아가 속성에 대한 데이터 타입이나 크기, 제약사항 등에 대한 의미로도 명시될 수 있다.

2. 반정규화

  • 조인시 디스크 I/O가 너무 많고, 경로가 너무 멀어 조인으로 인한 성능저하가 예상될때 수행
  • 컬럼을 계산하여 읽을때 성능이 저하되는 것이 예상될때 수행
  • 기본적으로 데이터 무결성이 깨질 가능성이 많으므로, 무결성 보장방법을 고려해야 한다.
  • 통계 테이블, 중복 테이블, 이력 테이블 추가 등의 기법이 존재

3. 엔티티 분류

엔티티를 분류하는 방법은 크게 두가지가 존재한다.

  • 유형/무형에 따른 분류

유형엔티티 : 물리적인 형태가 있고 안정적인 엔티티
무형엔티티 : 물리적인 형태가 없는 엔티티
→ 개념엔티티 : 물리적인 형태가 없고 개념적 정보로 구분(조직, 보험상품 등)
→ 사건엔티티 : 업무를 수행함에 따라 발생하며, 비교적 발생량이 많고 각종 통계자료에 이용 가능(주문, 청구, 미납 등)

  • 업무를 구성하는 모습에 따라 발생시점에 따른 분류

기본 엔티티 : 원래 존재하는 정보, 다른 엔티티로 인해 생성되는 것이 아닌 독립적으로 생성, 자신만의 고유한 식별자(사원, 부서, 고객, 상품 등)
중심 엔티티 : 기본 엔티티로부터 발생하며, 업무적인 행위 그 자체, 데이터가 중심 엔티티를 기점으로 많이 발생(계약, 청구, 주문 등)
행위 엔티티 : 두개이상의 부모 엔티티로 부터 발생하며, 데이터가 자주 바뀜(주문목록 및 사원변경이력 등)

4. 반정규화 대상

  • 자주 사용되는 테이블에 접근하는 프로세스의 수가 많고, 항상 일정한 범위만을 조회하는 경우
  • 테이블에 대량의 데이터가 있고, 대량의 데이터 범위를 자주 처리하는 경우, 처리범위를 일정하게 줄이지 않으면 성능을 보장할 수 없는 경우
  • 통계성 프로세스에 의해 통계 정보를 필요로 할때, 별도의 통계 테이블을 작성해야 하는 경우
  • 테이블에 지나치게 많은 조인이 걸려, 데이터를 조회하는 작업이 어려워지는 경우

5. 반정규화 종류

  • 테이블 반정규화 - 테이블 병합

1:1 관계 테이블 병합 : 1:1관계를 통합하여 성능 향상
1:M 관계 테이블 병합 : 1:M관계를 통합하여 성능 향상
슈퍼/서브타입 테이블 병합 : 슈퍼/서브관계를 통합하여 성능 향상

  • 테이블 반정규화 - 테이블 분할

수직분할 : 테이블을 1:1로 분리하여 성능 향상(트랜잭션의 처리되는 유형 파악이 선행되어야 함)
수평분할 : 로우 단위로 트랜잭션이 집중될 경우, 로우단위로 테이블을 분할

  • 테이블 반정규화 - 테이블 추가

중복테이블 추가 : 동일한 테이블 구조를 추가하여 원격조인 제거, 성능 향상
통계테이블 추가 : SUM, AVG 등 계산해둔 컬럼을 미리 추가
이력테이블 추가 : 이력테이블 중 마스터 테이블에 존재하는 레코드를 중복하고, 보통 이 레코드는 기능성 컬럼 추가와 관련
부분테이블 추가 : 하나의 테이블 내 자주 사용하는 컬럼이 있을 경우, 해당 컬럼들을 모아놓은 반정규화된 테이블 별도 생성

  • 컬럼 반정규화

중복컬럼 추가 : 조인에 의한 컬럼 처리시, 조인감소를 위해 중복 컬럼 추가
파생컬럼 추가 : 트랜잭션 처리 시점에 계산되어 발생하는 성능저하를 예방하기 위해 미리 계산한 컬럼을 추가
이력테이블 컬럼 추가 : 최근값, 불특정날 조회, 시작 및 종료일자 등의 기능성 컬럼을 추가(대량의 이력 데이터에서 데이터를 조회하여 성능저하 방지)
PK에 의한 컬럼 추가 : 복합의미를 가지지만 단일 PK로 되어있을 경우, PK에 이미 데이터가 존재하지만 일반속성으로 포함하는 방법
응용 시스템 오작동을 위한 컬럼 추가 : 업무적인 의미는 없으나, 사용자의 처리 오류 등으로 이전 값 복구를 원할때 이전 데이터를 임시로 보관할 컬럼을 추가하는 기법

6. SELECT절에 서브쿼리가 있는 경우

SELECT A,
(SELECT A FROM TABLE WHERE ... ) AS A_SUBQUERY
  • 가능은 하다. 다만 반드시 스칼라 서브쿼리이어야 한다.
  • 즉, 하나의 행을 반환하던지 아니면 하나의 값만 반환해야 한다.
  • 두개이상의 값이 반환된다면 오류 발생한다.
SELECT A.COL1, 
(SELECT COL3 FROM B WHERE A.COL1 = B.COL1) AS B_COL3
  • 여기서 A.COL1의 값이 나오고, B Table에서 COL3의 값을 select하는데, 출력되는 COL3의 값은 반드시 A.COL1에 따라 한가지만 존재해야만 한다.
  • 즉, 조인하면서 A.COL1에 상응하는 값이 B table에 두개 이상 존재할 경우에는 해당 select 문은 오류 발생.

7. IN의 조건이 괄호일 경우

WHERE (COL1, COL2) IN ( ('A', 50) )
  • COL1, COL2가 'A', 50에 해당하면 참이다.

8. IN NULL

  • 기본적으로 NULL에 대한 비교는 IN과 같은 비교연산자로 할 수 없다(해당 연산은 제외).
  • IN NULL -> 연산 및 처리 불가, 이를 비교하려면 반드시 IS NULL로 처리해야 함
  • WHERE COL IN ('A', NULL) -> A에 해당하는 값만 출력됨, NULL값은 비교 자체가 안돼서 출력 안됨

※ 윈도우 집계 함수는 NULL 컬럼은 집계 대상에서 제외하고 산출

9. SQL 실행계획

  • 안 -> 밖(더 안쪽에 index가 있다면, full scan 이후에 index scan)
  • 위 -> 아래
SELECT
 NESTED1
  NESTED2
   T1
   T2
    INDEX
  NESTED3
   T3
  • 실행순서 : T1->INDEX->T2->NESTED2->T3->NESTED3->SELECT

10. 트리거

  • DML문이 수행되었을때 자동으로 실행되도록 작성된 프로그램
  • DELETE ON TRIGGER시 :OLD는 삭제 전 데이터를, :NEW는 삭제 후 데이터를 나타낸다.
  • UPDATE TRIGGER시 :OLD에는 수정 전, :NEW에는 수정 후 값이 들어간다.
  • 테이블 ,뷰, DB작업을 대상으로 정의할 수 있다.

11. 내장 함수

  • COALESCE(A,B) -> A,B 컬럼을 조사하고 NULL이 아닌 가장 첫번째 값을 반환한다. 모두 NULL이라면 NULL값을 반환한다.
  • CASE COL WHEN ~ -> case ~ when 구문에 따라 반환하고, 모두 만족하지 않으면 NULL(ELSE NULL)값을 반환하거나 그대로 반환
  • DECODE(A,B,C) -> A 컬럼의 값이 B이면 C를 반환
  • NULLIF(A,B) -> A와 B의 값이 같으면 NULL 반환, 다르면 A값 반환

12. 문자열 데이터 유형

  • CHARACTER : 고정 문자열
  • VARCHAR : 가변 문자열

13. NVL(A,B)

  • A의 값이 NULL이면 B의 값으로 대체하여 출력

14. LEFT / RIGHT JOIN

  • 기본적으로 outer join이라 생각하면 된다.
  • LEFT JOIN = LEFT OUTER JOIN

15. PK 관련 유의사항

  • PK설정시 기본적으로 null insert는 불가
  • 단 update시 null로 set될 수는 있다.
  • 부모, 자식 관계가 있을때 부모를 먼저 데이터 삽입한 이후에 자식 데이터를 삽입할 수 있다.

16. 파티셔닝

  • 주로 반정규화 이전에 물리적으로 성능 향상을 고려해보는 옵션 중 하나로, 테이블이나 인덱스를 파티션 단위로 나누어 저장하는 것을 의미한다.
  • index scan도, 이 수가 많아지게 되면 오히려 full table scan보다 성능이 저하되는 경우도 있는데, 파티셔닝을 하게 되면 이러한 성능 저하를 방지할 수 있다.

17. 파티셔닝 기법

  • range : 키값의 범위(날짜 등)에 따라 분할
  • hash : 키값에 해시함수를 적용하고, 이에 대한 반환 값에 따라 분할, 각 로우의 저장 위치 예측이 불가능하며 데이터 분포를 고르게 할때 사용
  • list : 불연속적이고 대용량 데이터를 분할하고자 할 때 사용, 사용자가 그룹핑한 기준에 따라 구분하며 보통 컬럼에 구분인자가 없을 때 사용한다.
  • composite : range와 list의 조합

18. MERGE INTO

MERGE INTO A
USING TABLE B
ON (A.COL1 = B.COL1)
WHEN MATCHED THEN ~~~
WHEN NOT MATCHED THEN ~~
  • A는 update, insert할 테이블이고 B는 비교 대상 테이블이다.
  • ON은 조인 조건이고, 해당 ON 조건이 일치할 경우에는 MATCHED 구문을 실행하고 일치하지 않을 경우에는 NOT MATCHED 구문을 실행한다.
  • MATCHED, NOT MATCHED 내의 구문들은 모두 종속적인 구문으로, 하나만 실행될 수 없다. 반드시 모두 실행된다.

19. ALTER 구문

※ Oracle은 PL/SQL이고 SQL-SERVER은 T-SQL이다.

  • sql

ALTER TABLE ALTER COLUMN VARCHAR2(100) NOT NULL;
ALTER TABLE DROP COLUMN COLUMN_NAME
ALTER TABLE ADD COLUMN COLUMN_NAME VARCHAR2(100)

  • Oracle

ALTER TABLE MODIFY COLUMN COLUMN_NAME VARCHAR2(100);

SQL SERVER와 ORACLE의 차이점은 이곳을 참고

20.

반정규화와 성능 - https://dataonair.or.kr/db-tech-reference/d-guide/sql/?mod=document&uid=333
파티션 - https://dataonair.or.kr/db-tech-reference/d-guide/sql/?mod=document&uid=373
SQL SERVER vs ORACLE - https://ko.gadget-info.com/difference-between-oracle

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