반응형 자격증/SQLD5 [SQLD] : 분산 데이터 베이스 분산 데이터 베이스 분산 DB는 여러 곳으로 분산되어 있는 DB를 하나의 가상 시스템으로 사용할 수 있도록 한 DB입니다. 논리적으로 동일한 시스템에 속하지만 컴퓨터 네트워크를 통해 물리적으로 분산되어 있는 데이터 집합입니다. 분산 DB를 만족하기 위한 6가지 투명성 1. 분할 투명성(단편화) : 하나의 논리적 Relation이 여러 단편으로 분할되어 각 사본이 여러 site에 저장됩니다. 2. 위치 투명성 : 사용하려는 데이터의 저장 장소 명시가 불필요 합니다. 위치 정보가 시스템 카탈로그에 유지됩니다. 3. 지역사상 투명성 : 지역 DBMS와 물리적 DB 사이의 Mapping이 보장됩니다. 4. 중복 투명성 : DB 객체가 여러 site에 중복 되어 있는지 알 필요가 없는 성질입니다. 5. 장애 투명.. 2021. 11. 14. [SQLD] : 성능 데이터 모델링 성능 데이터 모델링 데이터 베이스의 성능 향상을 목적으로 설계 단계의 데이터 모델링 때부터 성능과 관련된 사항이 데이터 모델링에 반영될 수 있도록 하는 것 입니다. 데이터의 증가가 빠를수록 성능 저하에 따른 성능 개선 비용은 기하급수적으로 증가하게 됩니다. 성능 데이터 모델링 순서 1. 데이터 모델링을 할 때 정규화를 정확하게 수행합니다. 2. 데이터 베이스 용량산정을 수행합니다. 3. 데이터 베이스에 발생되는 트랜잭션의 유형을 파악합니다. 4. 용량과 트랜잭션의 유형에 따라 반정규화를 수행합니다. 5. 이력모델의 조정, PK/FK 조정, 슈퍼타입/서브타입 조정 등을 수행합니다. 6. 성능 관점에서 데이터 모델을 검증합니다. 2021. 11. 13. [SQLD] : 식별자 식별자 식별자는 엔터티 내에서 인스턴스를 구분하는 구분자입니다. 식별자는 논리 데이터 모델링 단계에서 사용하고 Key는 물리 데이터 모델링 단계에서 사용합니다. 특징 유일성 : 주식별자에 의해 모든 인스턴스들을 유일하게 구분할 수 있어야 합니다. 최소성 : 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되어야 합니다. 불변성 : 지정된 주식별자의 값은 자주 변하지 않아야 합니다. 존재성 : 주식별자가 지정이 되면 반드시 값이 들어와야 합니다. 분류 - 대표성 여부 주식별자 : 엔터티 내에서 각 어커런스를 구분할 수 있는 구분자로 다른 엔터티와 참조관계를 연결할 수 있습니다. 보조식별자 : 어커런스를 구분할 수 있는 구분자이나 대표성을 가지지 못해 참조관계를 연결할 수 없습니다. - 스스로.. 2021. 11. 7. [SQLD] : 엔터티 엔터티 엔터티는 업무에 필요하고 유용한 정보를 저장하고 관리기 위한 집합, 보이지 않는 개념입니다. 특징 1. 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 해야 합니다. 2. 유일한 식별자에 의해 식별이 가능해야 합니다. 3. 엔터티는 두 개 이상의 인스턴스의 집합이어야 합니다. 4. 업무 프로세스에 의해 이용되어야 합니다. 5. 반드시 속성이 있어야하고 예외적으로는 관계엔터티는 주식별자 속성만 가지고 있어도 엔터티로 인정이 됩니다. 6. 다른 엔터티와 최소 1개 이상의 관계가 있어야 합니다. 관계를 생략하여 표현해야하는 경우는 통계성 엔터티, 코드성 엔터티, 시스템 처리시 내부 필요에 의한 엔터티 도출과 같은 경우입니다. 분류 유형 엔터티 : 물리적 형태이고 안정적이고 지속적인 엔터티입니다. 개념 엔터티 .. 2021. 11. 6. [SQLD] : 데이터 모델링 이해 데이터 모델링 이해 # 데이터 모델링은 시스템 구현, 업무 분석, 업무 형상화를 하는 목적이 있다. # 데이터 모델링 유의 사항 - 중복(Duplication) : 데이터 베이스가 여러 장소에 같은 정보를 저장하지 않도록 한다. - 비유연성(Inflexibility) : 데이터 모델을 어떻게 설계했냐에 따라 사소한 업무 변화에도 데이터 모델이 수시로 변경되서 유지보수의 어려움을 증가시킬 수가 있다. 데이터의 정의를 데이터의 사용 프로세스와 분리함으로써 데이터 모델링은 데이터나 프로세스의 작은 변화가 애플리케이션과 데이터베이스에 중대한 변화를 일으킬 수 있는 가능성을 줄인다. - 비일관성(Inconsistency) : 중복이 없더라도 비일관성은 발생할 수 있다. 데이터 모델링을 할 때 데이터와 데이터 간의.. 2021. 10. 26. 이전 1 다음 반응형