[정보처리기사 실기 6편] 2.데이터 입출력 구현 - 물리 데이터 저장소 설계 + 데이터 조작 프로시저 작성 + 최적화

어휘

1. 릴레이션과 릴레이션 사이에 대한 참조의 일관성을 보장하기 위한 조건을 의미하는 단어는?

참조무결성 제약조건

 

 

2. 참조무결성 제약 조건 3가지와 단어의 뜻은?

• 제한(Restricted)
  • 다른 테이블이 삭제할 테이블을 참조 중이면 제거하지 않는 옵션
• 연쇄(Cascade)
  • 참조하는 테이블까지 연쇄적으로 제거하는 옵션
• 널값(Set Null)
  • 참조되는 릴레이션에서 튜플을 삭제하고, 참조하는 튜플들의 외래값에 NULL값을 넣는 옶션
    • 만약, NOT NULL 명시인 경우 삭제 연산 거절됨

 

ALTER TABLE 테이블 ADD 
FOREIGN KEY (외래키) 
REFERENCES 참조테이블(기본키) 
ON DELETE [ RESTRICT | CASCADE | SET NULL ] ;

 

3. '데이터 레코드를 빠르게 접근하기 위해 ‘키값, 포인터’ 쌍으로 구성되는 데이터 구조' 를 의미하는 것은?

인덱스

 

 

4. 클러스터 인덱스 vs 넌클러스터 인덱스

• 클러스터 인덱스: 인덱스 키의 순서에 따라 데이터가 정렬되어 저장되는 방식
• 넌클러스터 인덱스: 인덱스의 키값만 정렬되어 있고 실제 데이터는 정렬되지 않는 방식

 

 

5. 접근이 허용된 자료만을 제한적으로 보여주기 위해 하나 이상의 기본 테이블로 구성된 가상 테이블은?

뷰(View)

 

 

6. 데이터 액세스 효율을 향상시키기 위해 동일한 성격의 데이터를 동일한 데이터 블록에 저장하는 물리적 저장 방법. 분포도가 넓을수록 유리한 이것은?

클러스터(Cluster)

 

 

 

7. 특정 컬럼의 데이터가 테이블에 평균적으로 분포되어 있는 정도이며, 인덱스로 적정한 000은 10%~15% 이다.

분포도(Selectivity)

 

 

 

8. 대용량의 테이블이나 인덱스를 작은 논리적 단위인 파티션으로 나누는 것은?

파티션(Partition)

 

 

 

9. 지정한 열의 값을 기준으로 분할함

범위분할(Range Partitioning)

 

 

 

 

10.해시 함수를 적용한 결과 값에 따라 데이터를 분할

해시 분할(Hash Partitioning)

 

 

 

 

11. 특정 파티션에 저장 될 데이터에 대한 명시적 제어가 가능한 분할 기법

리스트 분할(List Partitioning)

 

 

 

12. 범위,해시,리스트 분할 중 2개의이상의 파티셔닝을 결합하는 방식. 파티션이 너무 클떄 사용

조합분할(Composite Partitioning)

 

 

 

13. 성능 향상, 가용성 향상, 백업 가능, 경합 감소

파티션 장점

 

 

 

14. 다수의 인원, 시스템 또는 프로그램이 사용할 목적으로 통합하여 관리되는 데이터의 집합

데이터베이스(Database)

 

 

 

15. 데이터베이스 정의

• 통합된 데이터: 자료의 중복을 배제한 데이터의 모임
• 저장된 데이터: 저장 매체에 저장된 데이터
• 운영 데이터: 조직의 업무를 수행하는 데 필요한 데이터
• 공용 데이터: 여러 애플리케이션, 시스템들이 공동으로 사용하는 데이터

 

 

 

 

16. 데이터베이스 특성

• 실시간 접근성: 쿼리에 대하여 실시간 응답이 가능해야 함
• 계속적인 변화: 새로운 데이터의 삽입, 삭제 갱신 으로 항상 최신의 데이터를 유지
• 동시 공용: 다수의 사용자가 동시에 같은 내용의 데이터를 이용할 수 있어야함
• 내용참조: 사용자가 요구하는 데이터 내용으로 데이터를 찾음

 

 

 

17. 데이터베이스 종류

• 파일 시스템(File System)
  • 파일에 이름을 부여하고 저장이나 검색을 위해 논리적으로 그것들을 어디에 위치시켜야 하는지 등을 정의한 뒤 관리하는 데이터베이스 전 단계의 데이터 관리 방식

 

• 관계형 데이터베이스 시스템(RDBMS)
  • 관계형 모델을 기반
  • 종류: Orcle, SQL Server, MySQL, Mari DB 등

 

• 계층형 데이터베이스 시스템(HDBMS)
  • 데이터를 상하 종속적인 관계로 계층화화여 관리
  • 종류: IMS, System2000 등

 

• 네트워크 데이터베이스 관리시스템(NDBMS)
  • 데이터를 네트워크상의 망상 형태로 표현한 데이터 모델
  • 종류: IDS, IDMS 등

 

Key-Value DBMS	- 키 기반 Get, Put, Delete 제공, 메모리기반에서 성능 우선 시스템 및 빅데이터처리 가능 DBMS Unique 한 키에 하나의 값을 가지고 있는 형태 ex) Redis, DynamoDB
컬럼기반 데이터 저장 (Column Family Data Store) DBMS	Key 안에 (Column, Value) 조합으로 된 여러 필드를 갖는 DBMS 테이블 기반, 조인 미지원, 컬럼 기반으로 구글의 Bigtable 기반으로 구현 ex)HBase, Cassandra

 

 

 

 

18. 파일에 이름을 부여하고 저장이나 검색을 위해 논리적으로 그것들을 어디에 위치시켜야 하는지 등을 정의한 뒤 관리하는 데이터베이스 전 단계의 데이터 관리 방식

파일 시스템(File System)

 

 

 

 

19. 관계형 모델을 기반

관계형 데이터베이스 시스템(RDBMS)

• 종류: Orcle, SQL Server, MySQL, Mari DB 등

 

 

 

 

20. 데이터를 상하 종속적인 관계로 계층화화여 관리

계층형 데이터베이스 시스템(HDBMS)

- 데이터를 상하 종속적 관계로 계층화해 관리2

• 종류: IMS, System2000 등

 

 

 

 

21. 데이터를 네트워크상의 망상 형태로 표현한 데이터 모델

네트워크 데이터베이스 관리시스템(NDBMS)

- 트리나 계층형 데이터베이스보다는 유연하나 설계복잡

• 종류: IDS, IDMS 등

 

 

 

 

22. 데이터 관리의 복잡성을 해결하는 동시에 데이터 추가, 변경, 검색, 삭제 및 백업, 복구, 보안 등의 기능을 지원하는 소프트웨어

DBMS(Database Management ㅡSystem)

 

 

 

 

23. DBMS 유형

• 키-값(Key-Value) DBMS: Unique 한 키에 하나의 값을 가지고 있는 형태
• 컬럼 기반 데이터 저장(Column Family Data Store) DBMS: Key안에(Column, Value) 조합으로 된 여러개의 필드를 갖는 DBMS
• 문서 저장(Document Store) DBMS: 값(Value)의 데이터 타입이 문서(Documnet)라는 타입을 사용하는 DBMS
• 그래프(Graph) DBMS: 시맨틱 웹과 온톨로지 분야에서 활용되는 그래프로 데이터를 표현하는 DBMS

 

 

 

 

24. DBMS 특징

 무결성, 일관성, 회복성, 보안성, 효율성

 

 

 

 

25. 시스템, 서비스, 조직(회사) 등에서 주어진 비용, 시간 내에 처리 가능한 수십 페타바이트(PB) 크기의 비정형 데이터

빅 테이터(Big Data)

 

 

 

 

26. 빅데이터 특성

데이터의 양, 데이터의 다양성, 데이터의 속도

 

 

 

 

27. 빅데이터 수집, 저장, 처리 기술

• 비정형/반정형 데이터 수집: 내/외부 정제되지 않은 데이터를 확보하여 수집 및 전송하는 기술
• 정형 데이터 수집: 내/외부 정제된 대용량 데이터의 수집 및 전송 기술
• 분산데이터 저장/처리: 대용량 파일의 효과적인 부산 저장 및 분산 처리 기술
• 분산데이터 베이스: HDFS 칼럼 기반 데이터베이스로 실시간 랜덤 조회 및 업데이트 가능
  • HDFS: 대용량 데이터의 집합을 처리하는 응용 프로그램에 적합하도록 설계된 하둡 분산 파일 시스템

 

 

 

 

28. 데이터 저장에 고정된 테이블 스키마가 필요하지 않고 조인 연산을 사용할 수 없으며, 수평적으로 확장이 가능한 DBMS

NoSQL(Not Only SQL)

 

 

 

 

29. NoSQL 특성

• Basically Available: 언제든지 데이터 접근 할 수 있는 속성
• Soft-State: 외부에서 전송된 정보를 통해 결정되는 속성
• Eventually Consistency: 이관성이 유지되는 속성

 

 

 

 

30. NoSQL 유형

• Key-Value Store: Unique 한 키에 하나의 값을 가지고 있는 형태
• Column Family Data Store : Key안에(Column, Value) 조합으로 된 여러개의 필드를 갖는 DB
• Document Store: 값(Value)의 데이터 타입이 문서(Documnet)라는 타입을 사용하는 DB
• Graph DBMS: 시맨틱 웹과 온톨로지 분야에서 활용되는 그래프로 데이터를 표현하는 DBMS’
  • 시맨틱 웹: 온톨로지를 활용하여 서비스를 기술하고, 온톨로지의 의미적 상호 운용성을 이용해서 서비스 검색, 조합, 중재 기능을 자동화하는 웹
  • 온톨로지: 실세계에 존재하는 모든 개념들과 개념들의 속성, 그리고 개념들간의 관계 정보를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 서술해 놓은 지식베이스