I. 데이터 무결성, 트랜잭션 직렬화, 다중 버전 동시성 제어 가. 다중 버전 동시성 제어(MVCC)의 개념 트랜잭션의 데이터 접근 시, 그 트랜잭션의 타임스탬프와 접근 데이터의 여러 버전 타임스탬프 비교하여, 현재 실행 중인 스케줄의 직렬 가능성이 보장되는 버전 선택 기법 나. 다중 버전 동시성 제어의 절차 개요 절차 개요 갱신 시 기존 데이터 값은 DB Rollback Segment에
I. 데이터베이스 무결성 확보 방안, 동시성 제어의 개요 가. 동시성 제어(Concurrency Control)의 개념 다중 사용자 환경을 지원하는 데이터베이스 시스템에서 여러 트랜잭션들이 성공적으로 동시에 실행될 수 있도록 지원하는 기능 다중 사용자 환경을 지원하는 데이터베이스에서 필수적으로 지원해야하는 기능으로 병행제어라고 하며 트랜잭션의 직렬화 수행 보장 나. 동시성 제어의 개념도 다. 동시성 제어의 목적 트랜잭션의 직렬성 보장, 동시 수행
I. 릴레이션 무결성 규칙의 개요 릴레이션을 조작함에 있어 삽입, 삭제, 갱신 등 연산 수행 전과 후에 대한 의미적 관계(Semantic Relation)를 정의 II. 릴레이션 무결성 제약과 사례 가. 릴레이션 무결성 제약 구분 제약 유형 설명 상태 변환 상태 제약 데이터베이스가 일관성 있는 상태 되기 위한 조건 과도 제약 한 상태에서 다른 상태로 변환 과정 적용
I. 데이터 무결성의 개요 가. 데이터 무결성의 정의 개체 간 적용되는 규칙을 위반하지 않도록 제약(Constraints)하여 데이터의 일관성, 정확성 유지 방법 나. 데이터 무결성의 중요성 중요성 설명 합리적 의사결정 – 현실을 정확히 반영 데이터가 신속, 명확 의사결정 데이터 중복 감소 – 중복 데이터 증가에 따른 데이터 불일치 현상 데이터 신뢰성 – 비즈니스 룰에 적합한 데이터 생산,
I. 대규모 테이블 분할 관리 기법, 테이블 파티셔닝 개념 목적 큰 테이블이나 인덱스를 작은 단위로 분할 관리하기 위해 SQL 문이나 APP 수정없이 물리적 분할 관리 기법 – 가용성 보장 – 관리 용이성 – 성능 향상 II. 테이블 파티셔닝의 개념도 및 유형 가. 테이블 파티셔닝의 개념도 – 테이블을 여러 파티션으로 분할, 키 값 기반 파티션
I. 정규화 무손실 분해 실패, 연결 함정 개념도 개념 ER 모델 상 관계가 연결되지만, 실제 관계 설정이 되지 않는 관계성 분실 현상 현상 – 3항 → 3개 2항 관계 분할, 3항 관계 추론 불가 – A-B, B-C, A-C로 A-B-C 추론 불가 연결 함정의 종류에는 부채꼴(Fan Trap)과 연결 함정(Chasm Trap)의 2가지 유형 존재 II. 부채꼴
I. 프로세스와 데이터 간의 상관관계, CRUD Matrix 가. CRUD Matrix의 개념 시스템 개발 시 프로세스와 DB에 저장되는 데이터 사이의 Dependency를 표현하는 Matrix 나. CRUD Matrix의 필요성 필요성 설명 모델링 작업 검증 – 분석 단계의 데이터 모델과 프로세스 모델에 대한 작업 검증 역할 중요 산출물 – 시스템 구축 단계에서 어플리케이션 개발 시 필요하며 중요한 산출물 테스트
I. DW 모델링, 다차원 모델링 DW 모델링 시 사실 테이블과 차원 테이블 간 상호관계를 정의하여 다차원으로 구현하는 모델링 기법 II. 다차원 모델링의 구성요소 구분 구성요소 사실 (Facts) 중심테이블로서 관련성이 높은 매체 집합 두 가지 Type의 Measure – Raw(Base) fact / Derived(Calculated) metric 차원 (Dimensions) 부속 테이블(minor 테이블) 각 Fact를 분석하는 하나의 관점 속성 (Attribute)
I. 데이터 표현 추상화, 데이터 모델링 가. 데이터 모델링 (Data Modeling)의 개념 현실 세계의 업무 프로세스를 추상화하여 데이터베이스의 데이터로 표현하기 위한 설계 과정 나. 데이터 모델링의 필요성 DBMS 구축에 필요한 제반 기술들의 효율적 적용 방안 제시 업무 조직과 기술 조직 간 의사소통 및 중재 잠재적 위험 요소 조기 발견 및 해결 방안 제시 기존 설계
I. 고확장성 분산 DB의 배경, NoSQL의 CAP이론 가. CAP 이론 분산 시스템이 갖추면 좋은 특징 C, A, P를 말하며, 세 가지 중 두 가지 특성 보유 가능 이론 나. CAP의 요소 Consistency – 모든 노드가 같은 시간에 같은 데이터 Availability – 노드가 다운되어도 다른 노드 영향X Partition Tolerance – 일부메시지 손실에도 시스템 정상동작 데이터 관리