1. 데이터베이스 스키마(Schema)의 개요 (1) 데이터베이스 스키마의 개념 데이터 개체(entity), 속성(attribute), 관계(relationship)를 포함하는 데이터베이스 구조(structure)와 제약조건(constraints)에 대한 명세 (2) 데이터베이스 스키마의 특징 메타데이터 시스템 카탈로그(데이터 사전)에 저장되며, 데이터에 관한 데이터를 의미 데이터 모델링 현실 세계의 특정한 부분을 추상화하여 데이터 모델로 표현 시간 불변성 스키마는 시간의 흐름에 따라 변하지 않음 구조화 데이터의 구조적 특성을 의미하며, 인스턴스에
1. 데이터베이스 수평 분할, 샤딩(Sharding)의 개념 개념도 개념 물리적으로 다른 데이터베이스에 동일한 테이블 스키마를 가진 데이터를 수평 분할하여 분산 저장 및 조회하는 데이터베이스 수평 분할 기법 샤딩 기법은 RDBMS 뿐 아니라 MongoDB 등 NoSQL, 블록체인 등에서도 활용하는 Scale-out 방식의 신뢰성 확보 및 성능 개선 기법 2. 샤드(Shard) 분할 기법 및 분할 시 고려사항 (1)
1. 비즈니스 신뢰성과 효율성 확보, DQC (Database Quality Certification)의 개요 개념 공공/민간에서 개발하여 활용 중인 정보시스템의 데이터 품질을 확보하기 위해 데이터 자체 품질과 데이터 관리체계, 데이터 보안 요소를 심사·인증하는 제도 필요성 인증 종목 한국데이터산업진흥원에서는 데이터 인증을 위해 데이터 품질 인증(DQC-V), 데이터 관리 인증(DQC-M), 데이터 보안 인증(DQC-V)의 각 종목 별 인증 시행 2. DQC의 인증
I. 데이터베이스 기밀성 보장 위한 DB 암호화 가. DB 암호화의 개념 데이터베이스 기밀성 보장 위해 테이블 내 주요 정보, 민감 데이터 암호화 기법 나. DB 암호화의 근거 개인정보보호법 제24조 3항 – 고유식별정보 처리 – 암호화 등 안정성 확보 정보통신망법 제28조 1항 – 개인정보의 보호조치 – 저장/전송 위한 암호화 전자금융 감독규정 제17조 1항, 32조 – DMZ
I. 위협과 위험으로부터 보호, 데이터베이스 보안의 개요 취약점을 이용한 각종 공격으로부터 저장된 데이터 자산의 보호 및 신뢰성 제공 위해 보안 3대 요소 유지 II. 데이터베이스 보안이 추구하는 3대 요소 가. 데이터의 보호, 기밀성 (Confidentiality) 정의 인가되지 않은 개인이나 시스템에 의한 접근에 따른 정보 공개 및 노출을 차단 침해 방식 – 데이터베이스와 사용자 간 Traffic
I. 키(Key) 유형 가. 키(Key)의 정의 데이터베이스에서 조건을 만족하는 튜플(레코드)을 찾거나 순서대로 정렬할 때 기준이 되는 속성 나. 키(Key)의 유형 키(Key) 설명 후보키 (Candidate Key) 릴레이션(테이블)을 구성하는 속성 중 튜플(레코드)을 유일하게 식별할 수 있는 속성의 부분 집합 기본키 (Primary Key) 후보키 중 유일성과 최소성을 가지며 튜플(레코드)을 식별하기 위해 반드시 필요한 키, Null 값 불가 대체키 (Alternate Key) 후보키 중 기본키를
I. 데이터 모델링 무결성 위한, 키(Key)의 제약 유형 구현 형태 설명 본질적 제약 – 데이터 모델 구조적 특성 제약 – 반드시 Primary Key 있어야하고 테이블 셀 단일 값(1차 정규화) – Primary Key – Unique Key 내재적 제약 – 의미를 정확히 표현, 오류 방지 – DB 스키마 지정 제약 – 영역 제약, 참조 무결성 제약 – Foreign Key – Check – Not null 명시적 제약 – 프로그램에 명시하거나 사용자 수작업으로 생성 –