while (1): study();

성능 데이터 모델링 설계 단계의 데이터 모델링부터 성능과 관련된 사항이 모델링에 반영될 수 있도록 하는 것 순서 1) 정규화 2) 용량 산정 3) 트랜잭션 유형 파악 4) 반정규화 5) 조정 6) 검증 반정규화와 성능 조건: 재현의 적시성 1) 디스크 I/O량이 많아 성능 저하 * 로우체이닝: 두 개 이상 블록에 하나의 로우 저장 * 로우마이그레이션: 수정 시 다른 블록 공간에 저장 2) 경로가 너무 멀어 조인 성능 저하 3) 칼럼을 계산하여 읽을 때 성능 저하 테이블의 반정규화 테이블 병합 1:1관계 1:M 관계 슈퍼/서브 타입 테이블 분할 수직 수평 테이블 추가 중복테이블 통계테이블 이력테이블 부분테이블 칼럼의 반정규화 중복칼럼 추가 파생칼럼 추가 이력 테이블 칼럼 추가 PK에 의한 칼럼 추가 응용 ..

1절. DML - DML vs DDL 더보기 DDL은 명령어 수행과 동시에 즉시 반영 DML은 COMMIT 명령을 통해 트랜잭션 종료 (단, SQL Server는 auto commit) 1. INSERT INSERT INTO 테이블명 [칼럼들] VALUES 값들; INTO 절의 칼럼명과 VALUES 절의 값을 1:1 매핑 2. UPDATE UPDATE 테이블명 SET 칼럼명 = 값 ... [WHERE 조건식] 3. DELETE - WHERE 절을 기술하지 않으면 전체 삭제 - 전체 테이블 삭제 시 부하가 적은 TRUNCATE TABLE 사용 권고 - TRUNCATE TABLE은 ROLLBACK이 불가능 (단, SQL Server는 가능) DELETE [FROM] 테이블명 [WHERE 조건식] 4. MER..

1절. 서브 쿼리 - 조인과 서브 쿼리 조인 : 집합 간의 곱 관계 서브쿼리 : 항상 메인쿼리 레벨의 집합 - 주의사항 더보기 1. 괄호로 감싸 기술 2. 비교연산자와 사용 가능 3. ORDER BY 사용 불가 - 분류 1) 동작 방식 더보기 비연관 서브쿼리: 서브쿼리가 메인쿼리 칼럼을 가지고 있지 않음 연관 서브쿼리: 서브쿼리가 메인쿼리 칼럼을 가지고 있음 2) 결과 데이터 형태 더보기 단일 행 서브 쿼리: 서브쿼리 실행 결과 1건 이하 다중 행 서브 쿼리: 서브쿼리 실행 결과 여러 개 다중 칼럼 서브 쿼리(Oracle): 여러 칼럼 반환 1. 단일 행 서브 쿼리 - 단일 행 비교 연산자 사용: =, =, SELECT PLAYER_NAME AS 선수명, POSITION AS 포지션, BACK_NO AS..

1절. 관계형 데이터베이스 개요 1. 데이터베이스 - 특정 기업이나 조직, 개인이 필요에 따라 데이터를 일정한 형태로 저장해 놓은 것 Ex) Oracle, SyBase, Informix, DB2, Teradata, SQL server (STD ISO) - 기능 더보기 1) 정규화: 이상 제거, 중복 배제 2) 동시성: 다중 사용자 지원 3) 메타 데이터: 체계적 관리 4) 표준화: 데이터 품질 확보 5) 보안 6) 무결성 2. SQL 1) 데이터 조작어(DML) 더보기 SELECT INSERT UPDATE DELTE 2) 데이터 정의어(DDL) 더보기 CREATE ALTER RENAME DROP 3) 데이터 제어어(DCL) 더보기 GRANT REVOKE 4) 트랜잭션 제어어(TCL) 더보기 COMMIT ..

1절. 정규화 1. 제1정규형 더보기 모든 속성은 반드시 하나의 값을 가져야 한다. (다중값, 중복 배제) 2. 제2정규형 더보기 엔터티의 일반속성은 주식별자 전체에 종속적이어야 한다. (부분 종속(Partial Dependency)이 발생해서는 안 된다) * 함수적 종속성(Functional Dependency): 결정자(Determinant)를 기준으로 종속자(Dependent)가 종속됨 3. 제3정규형 더보기 엔터티의 일반속성 간에는 서로 종속적이지 않다. (이행적 종속(Transitive Dependency)가 발생해서는 안 된다) 4. 반정규화와 성능 - 반정규화: 성능을 위해 데이터 중복을 허용 더보기 - 반정규화를 통해 성능이 향상되는 경우: 조인 제거 - 반정규화를 통해 성능이 저하되는 경..

1절. 데이터 모델의 이해 1. 모델링의 이해 - 정의 더보기 다양한 현상 → 일정한 표기 - 특징 더보기 추상화, 단순화, 명확화 - 관점 더보기 1) 데이터: What 2) 프로세스: How 3) 상관 2. 데이터 모델의 기본 개념 - 효과 더보기 1) 업무 내용 분석 2) 실제 DB 개발 및 관리 - 기능 더보기 (가명 구문을 다양한 관점에서 표현) 가시화, 명세화, 구조화, 문서화, 다양한 관점, 상세 수준의 표현 방법 3. 데이터 모델링의 중요성 더보기 1) 파급 효과 (Leverage) 데이터 구조 변경은 일종의 위험 요소 2) 복잡한 정보 요구사항의 간결한 표현 (Conciseness) 많은 관계자들이 활용할 수 있도록 정확하고 간결하게 표현 3) 데이터 품질 (Quality) 1) 중복 2..