채애가 최애

1. 분산 데이터베이스의 개요 ▷ 분산 데이터베이스의 정의 (1) 여러 곳으로 분산되어 있는 데이터베이스를 하나의 가상 시스템으로 사용할 수 있도록 한 데이터베이스 (2) 논리적으로 동일한 시스템에 속하지만, 컴퓨터 네트워크를 통해 물리적으로 분산되어 있는 데이터들의 모임. 물리적 Site 분산, 논리적으로 사용자 통합 · 공유 분산 데이터베이스는, 데이터베이스를 연결하는 빠른 네트워크 환경을 이용하여 데이터베이스를 여러 지역 여러 노드로 위치시켜 사용성/성능 등을 극대화 시킨 데이터베이스이다. 2. 분산 데이터베이스의 투명성 ( Transparency ) 분산 데이터베이스가 되려면 6가지 투명성을 만족해야 한다. ① 분할 투명성 (단편화) ② 위치 투명성 ③ 지역사상 투명성 ④ 중복 투명성 ⑤ 장애 투..

1. 슈퍼타입/서브타입 모델의 성능고려 방법 ① 슈퍼/서브타입 데이터 모델의 개요 Extended ER 모델 ( 슈퍼/서브타입 데이터 모델 ) : 최근 데이터 모델링에서 자주 쓰이는 모델링 방법. 업무를 구성하는 데이터의 특징을 공통과 차이점의 특징을 고려하여 효과적으로 표현 가능. ∴ 공통의 부분을 슈퍼타입으로 모델링, 공통으로부터 상속받아 다른 엔터티와 차이가 있는 속성에 대해 별도의 서브엔터티로 구분, 정확하게 표현 가능, 물리적인 데이터 모델로 변환할 때 선택의 폭을 넓힐 수 있는 장점이 있다. 논리적인 데이터 모델에서 이용. 분석/설계 단계에서 분석단계에서 많이 이용. 물리적인 데이터 모델을 설계할 땐 슈퍼/서브타입 데이터 모델을 일정한 기준에 의해 변환해야 한다. → 변환하는 방법의 노하우가 ..

1. 대량 데이터발생에 따른 테이블 분할 개요 설계가 잘 된 데이터 모델이어도 대량의 데이터가 하나의 테이블에 집약되어, 하나의 하드웨어 공간에 저장되어 있으면 성능이 저하된다. 일의 처리되는 양이 몰리는 현상은, 어떤 업무에 있어서 중요한 업무에 해당되는 데이터가 특정 테이블에 있는 경우에 발생이 된다. 트랜잭션이 분산 처리가 될 수 있도록 테이블 단위에서 분할의 방법을 적용한다. ▷ 수평/수직 분할 ◈ 하나의 테이블에 대량의 데이터가 존재하는 경우 : 인덱스의 Tree 구조가 너무 커져 효율성이 떨어져 데이터를 처리 ( 입력, 수정, 삭제, 조회 ) 할 때 디스크 I/O 를 많이 유발한다. ◈ 하나의 테이블에 많은 수의 칼럼이 존재하는 경우 : 데이터가 디스크의 여러 블록에 존재하므로, 디스크에서 데..

1. 반정규화를 통한 성능향상 전략 ① 반정규화의 정의 ▷ 반정규화 ( = 역정규화 ) : 反 (되돌릴 반) 의 '반' 이다. De - Normalization. 정규화된 엔터티, 속성, 관계에 대해 시스템의 성능향상과 개발과 운영의 단순화를 위해 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 데이터 모델링 기법이다. 데이터를 중복하여 성능을 향상시키기 위한 기법이고, 성능을 향상시키기 위해 정규화된 데이터 모델에서 중복, 통합, 분리 등을 수행하는 모든 과정이다. ▷ 비정규화 : 정규화를 아예 수행하지 않은 모델이다. ※ 반정규화를 적용하는 목적 : 데이터 무결성이 깨질 수 있는 위험이 있지만, 데이터를 조회할 때 디스크 I/O 량이 많아서 성능이 저하되거나, 경로가 너무 멀어 조인으로 인한 성능 저하가 예상되거나..

1. 정규화를 통한 성능 향상 전략 ▷ 정규화 : 기본적으로 데이터에 대한 중복성을 제거해준다. 데이터가 관심사별로 처리되는 경우가 많기 때문에 성능이 향상되는 특징이 있다. 엔터티가 계속 발생되므로 SQL 문장에서 JOIN 이 많이 발생하여 이로 인한 성능 저하가 나타날 수도 있다. 데이터를 결정하는 결정자에 의해 함수적 종속을 가지고 있는 일반속성을 의존자로 하여 입력/수정/삭제 이상을 제거하는 것이다. Q . 정규화를 수행하면 항상 조회 성능이 저하되어 나타날까? ▷ 데이터 처리의 성능 : 데이터베이스에서 데이터를 처리할 때 (1)조회 성능과 (2)입력/수정/삭제 성능 이 있다. 데이터 모델을 구성하는 방식에 따라 두 성능이 Trade-OFF 되어 나타나는 경우가 많다. 중복 속성을 제거하고, 결정..

1. 성능 데이터 모델링의 정의 데이터의 용량이 커질수록, 의사결정의 속도가 빨라질수록 데이터를 처리하는 속도가 빠르게 처리되어야 한다. 개발된 애플리케이션의 성능이 저하되는 경우, 개발자의 잘못된 SQL 구문 작성도 있으나 근본적으로 디자인이 잘못되어 SQL 구문을 잘 못 작성하도록 구성될 수 밖에 없는 경우도 빈번하다. * 성능이 저하되는 데이터 모델의 3 가지 경우 (1) 데이터 모델 구조에 의해 성능 저하 (2) 데이터가 대용량이 되서 불가피한 성능 저하 (3) 인덱스 특성을 충분히 고려하지 않고 인덱스 생성으로 인한 성능 저하 ▷ 성능 : 데이터 조회의 성능을 의미. 데이터 입력/수정/삭제 는 일시적이고 빈번하지 않고 단건 처리가 많다. 데이터 조회는 반복적이고 빈번하며 여러 건을 처리한다. 트..

1. 식별자의 개념 ▷ Identifiers ( 식별자 ) : 하나의 엔터티에 구성되어 있는 여러 개의 속성 중에, 엔터티를 대표할 수 있는 속성 반드시 하나의 엔터티는 하나의 유일한 식별자가 존재한다. 식별자는 업무적으로 구분이 되는 정보로, 논리 데이터 모델링 단계에서 사용한다. 엔터티 내에서 인스턴스들을 구분할 수 있는 구분자이다. 2. 식별자의 특징 식별자는 주식별자 / 대체식별자 / 외부식별자 로 본다. ※ 주식별자의 특징 : 유일성 / 최소성 / 불변성 / 존재성 ◈ 주식별자에 의해 엔터티내에 모든 인스턴스들이 유일하게 구분되어야 한다. ◈ 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되어야 한다. ◈ 지정된 주식별자의 값은 자주 변하지 않는 것이어야 한다. ◈ 주식별자가 지..

1. 관계의 개념 ① 관계의 정의 ▷ Relationship ( 관계 ) : 엔터티의 인스턴스 사이의 논리적인 연관성으로서 존재의 형태나 행위로서 서로에게 연관성이 부여된 상태 관계는 엔터티와 엔터티 간 연관성을 표현한다. 엔터티의 정이에 따라 영향을 받고, 속성 정의 및 관계 정의에 따라서도 다양하게 변할 수 있다. ② 관계의 패어링 ▷ Paring (패어링) : 엔터티 안에 인스턴스가 개별적으로 관계를 가지는 것. 패어링의 집합을 관계로 표현한다. 개별 인스턴스가 각각 다른 종류의 관계를 가지고 있다면, 두 엔터티 사이에 두 개 이상의 관계가 형성될 수 있다. ▷ Relationship Paring (관계 패어링) : 각각의 엔터티의 인스터들이 자신이 관련된 인스턴스들과 관계의 어커런스로 참여하는 형..

1. 속성의 개념 ▷ Attribute ( 속성 ) : 업무에서 필요로 하는 인스턴스로 관리하고자 하는 의미상 더 이상 분리되지 않는 최소의 데이터 단위 업무상 관리하기 위한 최소의 의미 단위 엔터티에서 한 분야를 담당 ※ 속성의 정의 1) 업무에서 필요로 한다. 2) 의미상 더 이상 분리되지 않는다. 3) 엔터티를 설명하고 인스턴스의 구성요소가 된다. 관리목적에 따라 분리/구분된 속성은 S/W 비용 산정하는 기능점수를 산정할 때 하나의 속성(DET)으로 계산된다. 2. 엔터티, 인스턴스와 속성, 속성값에 대한 내용과 표기법 ① 엔터티, 인스턴스, 속성, 속성값의 관계 1) 한 개의 엔터티는 두 개 이상의 인스턴스의 집합이어야 한다. 2) 한 개의 엔터티는 두 개 이상의 속성을 갖는다. 3) 한 개의 속..

1. 엔터티의 개념 ▷ Entity ( 엔터티 ) : 업무에 필요하고 유용한 정보를 저장, 관리를 위한 집합적인 어떤 것 ( Thing ) 사람, 장소, 물건, 사건, 개념 등의 명사이다. 업무상 관리가 필요한 관심사에 해당한다. 동질성을 지닌 인스턴스들의 행위의 집합이다. " 엔터티 " , 우리말로 "실체, 객체" 이다. 실무에서 '객체' 보다는 '엔터티' 라고 사용한다. 엔터티는 그 집합에 속하는 개체들의 특성을 설명할 수 있는 속성 (Attribute) 를 갖는다. 속성은 과 이 있다. ㄴ : 엔터티 인스턴스 전체가 공유 가능 ㄴ : 엔터티 인스턴스 일부만 해당 엔터티 인스턴스의 집합 과목 인스턴스 엔터티의 하나의 값 국어, 수학, 영어 ... 눈에 보이는 (Tangible) 한 것과, 눈에 보이지..