정보처리기사 공부 후 정리 자료입니다. 정확하지 않을 수 있으니 꼭 책을 참고해서 공부하세요

2020 정보 처리 기사 데이터 입출력 구현 요약 입니다. 정처기 공부를 할 때 활용하세요.

1. 데이터 모델의 개념

• 데이터 모델 : 현실 세계의 정보들을 컴퓨터에 표현하기 위해서 단순화, 추상화하여 체계적으로 표현한 개념적 모형

• 데이터 모델 구성 요소(계에속어관릴)

  • 개체(Entity=엔티티) : 데이터베이스에 표현하려는 것으로, 사람이 생각하는 개념이나 정보 단위 같은 현실 세계의 대상체
  • 속성(Attribute=어트리뷰트) : 데이터의 가장 작은 논리적 단위로서 파일 구조상의 데이터 항목 또는 데이터 필드에 해당
  • 관계(Relationship=릴레이션쉽) : 개체 간의 관계 또는 속성 간의 논리적인 연결을 의미

• 데이터 모델의 종류(개논물)

  • 개념적 데이터 모델 : 현실 세계에 대한 인간의 이해를 돕기 위해 현실 세계에 대한 인식을 추상적 개념으로 표현하는 과정
  • 논리적 데이터 모델 : 개념적 모델링 과정에서 얻은 개념적 구조를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있는 컴퓨터 세계의 환경에 맞도록 변환하는 과정
  • 물리적 데이터 모델 : 실제 컴퓨터에 데이터가 저장되는 방법으로 정의하는 물리 데이터베이스 설계 과정

• 데이터 모델에 표시할 요소(구연제물)

  • 구조(Structure) : 논리적으로 표현된 개체 타입들 간의 관계로서 데이터 구조 및 정적 성질을 표현
  • 연산(Operation) : 데이터베이스에 저장된 실제 데이터를 처리하는 작업에 대한 명세로서 데이터베이스를 조작하는 기본 도구
  • 제약 조건(Constraint) : 데이터베이스에 저장될 수 있는 실제 데이터의 논리적인 제약 조건
  • 물리적 데이터 모델 : 실제 컴퓨터에 데이터가 저장되는 방법을 정의하는 물리 데이터베이스 설계 과정

2. 이상/함수적 종속/정규화

• 이상(Anomaly)테이블에서 일부 속성들의 종속으로 인해 데이터의 중복이 발생하고, 이로 인해 테이블 조작 시 문제가 발생하는 현상

  • (삽삭갱)
  • 삽입 이상 : 테이블에 데이터를 삽입할 때 의도와는 상관없이 원하지 않은 값들로 인해 삽입할 수 없게 되는 현상
  • 삭제 이상 : 테이블에서 한 튜플을 삭제할 때 의도와는 상관없는 값들도 함께 삭제되는 현상
  • 갱신 이상 : 테이블에서 튜플에 있는 속성 값을 갱신할 때 일부 튜플의 정보만 갱신되어 정보에 불일치성이 생기는 현상

• 함수적 종속(Functional Dependency) : 어떤 테이블 R에서 X와 Y를 각각 R의 속성 집합의 부분 집합이라 할 때 속성 X의 값 각각에 대해 시간에 관계없이 항상 속성 Y의 값이 오직 하나만 연관되어 있을 때 Y는 X에 함수적 종속 또는 X가 Y를 함수적으로 결정한다고 하고, X → Y로 표기

  • X → Y의 관계를 갖는 속성 X와 Y에서 X를 결정자(Determinant)라 하고, Y를 종속자(Dependent)라고 함
  • 완전 함수적 종속 : 어떤 테이블 R에서 속성 Y가 다른 속성 집합 X 전체에 대해 함수적 종속이면서 속성 집합 X의 어떠한 진부분 집합 Z(즉, Z ⊂ X)에도 함수적 종속이 아닐 때 속성 Y는 속성 집합 X에 완전 함수적 종속
  • 부분 함수적 종속 : 어떤 테이블 R에서 속성 Y가 다른 속성 집합 X 전체에 대해 함수적 종속이면서 속성 집합 X의 임의의 진부분 집합에 대해 함수적 종속일 때, 속성 Y는 속성 집합 X에 부분 함수적 종속

• 정규화 : 데이터베이스 이상현상의 원인이 되는 데이터 중복성을 제거하여 데이터의 무결성을 보존하는 기법(정 데이데중데무)

  • (도부이걸다조)
  • 비정규 릴레이션 : 도메인이 원자값
  • 1NF : 부분적 함수 종속 제거
  • 2NF : 이행적 함수 종속 제거
  • 3NF : 결정자이면서 후보키가 아닌 것 제거
  • BCNF : 다치 종속
  • 4NF : 조인 종속성 이용
  • 5NF : 이행적 함수적 종속 (A → B이고 B → C일 때 A → C를 만족하는 관계)

3. 정규화(Normalization)의 과정

• 제 1정규형(1NF; First Normal Form) : 릴레이션에 속한 모든 속성의 도메인이 원자 값으로만 구성되어 있음
• 변경 전

• 변경 후

• 제 2정규형 (2NF; Second Normal Form) : 제1정규형에 속하면서, 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 완전 함수 종속
• 변경 전

• 테이블의 함수 종속 관계

학번, 과목코드 -> 성적
학번, 과목코드 -> 학부
학번, 과목코드 -> 등록금
학번 -> 학부
학번 -> 등록금
학부 -> 등록금

• 현재 학번->학부, 학번->등록금 두개의 부분 함수 종속성을 가지고 있고 이를 제거
• 변경 후

• 제 3 정규형 (3NF; Third Normal Form) :제 2 정규형에 속하면서, 기본키가 아닌 모든 속성이 기본키에 이행적 함수 종속이 되지 않음
• 이행적 함수 종속(Transitive Functional Dependency): X, Y, Z 에 대해 X->Y 이고 Y->Z 이면 X->Z 가 성립한다. 이를 Z 가 X 에 이행적으로 함수 종속되었다고 한다.
• 변경 전

• 테이블에서 함수적 종속성

학번 -> 학부
학부 -> 등록금
학번 -> 등록금

• X->Y, Y->Z 함수적 종속관계로 인해 X->Z 의 이행적 함수 종속 관계가 나타나면 (X, Y), (Y, Z) 두 릴레이션으로 분해한다.
• 변경 후

• BCNF : 어떤 테이블의 determinant 가 후보키 인 경우
• 변경 전

• 테이블에서 함수적 종속성

사용자명, 책이름 -> 배급사
배급사 -> 책이름

• 위 테이블의 후보키는 ”사용자 명’, ‘책이름’ 이고 이 두 컬럼을 통해 레코드를 구별할 수 있지만 배급사에 의해 책이름이 결정되는 관계가 존재하여 BCNF 를 만족하지 않음
• 변경 후

4. 논리 데이터 모델의 물리 데이터 모델로 변환

• 엔티티를 테이블로 변환 : 논리 데이터 모델에서 정의된 엔티티를 물리 데이터 모델의 테이블로 변환
• 슈퍼타입 기준 테이블 변환 : 서브타입을 슈퍼타입에 통합하여 하나의 테이블로 변환
• 서브타입 기준 테이블 변환 : 슈퍼타입 속성들을 각각의 서브타입에 추가하여 서브타입들을 개별적인 테이블로 변환
• 개별타입 기준 테이블 변환 : 슈퍼타입과 서브타입들을 각각의 개별적인 테이블로 변환
• 속성을 컬럼으로 변환 : 논리 데이터 모델에서 정의한 속성을 물리 데이터 모델의 컬럼으로 변환
• 관계를 외래키로 변환 : 논리 데이터 모델에서 정의된 관계는 기본키와 이를 참조하는 외래키로 변환

5. 반정규화(Denormalization)

• 반정규화 : 정규화된 데이터 모델을 통합, 중복, 분리하는 과정으로, 의도적으로 정규화 원칙을 위배하는 행위 (반정데통중분 의정위)

• 테이블 통합 :

  • 두 개의 테이블이 조인되는 경우가 많아 하나의 테이블로 합쳐 사용하는 것이 성능 향상에 도움이 될 경우 수행

• 테이블 분할 :

  • 수평 분할 : 레코드를 기준으로 테이블을 분할하는 것으로, 레코드별로 사용 빈도의 차이가 큰 경우 사용 빈도에 따라 테이블을 분할
  • 수직 분할 : 하나의 테이블에 속성이 너무 많을 경우 속성을 기준으로 테이블을 분할

6. 설계

• 인덱스 : 데이터 레코드를 빠르게 접근하기 위해 키 값, 포인터 쌍으로 구성되는 데이터 구조

  • 인덱스 키의 순서에 따라 데이터가 정렬되어 저장되는 방식인 클러스터드 인덱스와 인덱스의 키 값만 정렬되어 있을 뿐 실제 데이터는 정렬되지 않는 방식인 넌클러스터드 인덱스가 있음
  • 트리 기반 인덱스 : 인덱스를 저장하는 블록들이 트리 구조를 이루고 있는 것으로, 상용 DBMS에서는 트리 구조 기반의 B+ 트리 인덱스를 주로 활용
  • 비트맵 인덱스 : 인덱스 컬럼의 데이터를 Bit 값인 0 또는 1로 변환하여 인덱스 키로 사용하는 방법
  • 함수 기반 인덱스 : 컬럼의 값 대신 컬럼에 특정 함수(Function)나 수식(Expression)을 적용하여 산출된 값을 사용하는 것으로, B+ 트리 인덱스 또는 비트맵 인덱스를 생성하여 사용
  • A비트맵 조인 인덱스 : 다수의 조인된 객체로 구성된 인덱스로, 단일 객체로 구성된 일반적인 인덱스와 액세스 방법이 다름
  • 도메인 인덱스 : 개발자가 필요한 인덱스를 직접 만들어 사용하는 것으로, 확장형 인덱스(Extensible Index)라고도 함

• 뷰 : 사용자에게 접근이 허용된 자료만을 제한적으로 보여주기 위해 하나 이상의 기본 테이블로부터 유도된, 이름을 가지는 가상 테이블

  • 저장장치 내에 물리적으로 존재하지 않지만 사용자에게는 있는 것처럼 간주
  • CREATE문으로 정의하고, DROP문으로 제거
  • 데이터의 논리적 독립성을 제공

• 클러스터 : 데이터 저장 시 데이터 엑세스 효율을 향상시키기 위해 동일한 성격의 데이터를 동일한 데이터 블록에 저장하는 물리적 방법

  • 클러스터링 키로 지정된 컬럼 값의 순서대로 저장되고, 여러 개의 테이블이 하나의 클러스터에 저장
  • 클러스터링된 테이블은 데이터 조회 속도는 향상시키지만 데이터 입력, 수정, 삭제에 대한 성능은 저하
  • 단일 테이블 클러스터링 : 처리 범위가 넓은 경우
  • 다중 테이블  클러스터링: 조인이 많이 발생하는 경우 사용

• 파티션: 대용량의 테이블이나 인덱스를 작은 논리적 단위로 나누는 것 (파 데테인작논)

  • (범해조)
  • 범위 분할 : 지정한 열의 값을 기준으로 분할
  • 해시 분할 : 해시 함수를 적용한 결과 값에 따라 데이터를 분할
  • 조합 분할 : 범위 분할로 분할한 다음 해시 함수를 적용하여 다시 분할
  • 인덱스 파티션 : 파티션된 테이블의 데이터를 관리하기 위해 인덱스를 나눈 것

7. 트랜잭션(Transaction)

• 트랜잭션 : 데이터베이스의 상태를 변환시키는 하나의 논리적 기능을 수행하기 위한 작업의 단위 또는 한꺼번에 모두 수행되어야 할 일련의 연산(원일독지)

  • 원자성(Atomicity) : 트랜잭션의 연산은 데이터베이스에 모두 반영되도록 완료(Commit)되든지 아니면 전혀 반영되지 않도록 복구(Rollback)되어야 함
  • 일관성(Consistency) : 트랜잭션이 그 실행을 성공적으로 완료하면 언제나 일관성 있는 데이터베이스 상태로 변환
  • 독립성(Isolation) : 둘 이상의 트랜잭션이 동시에 병행 실행되는 경우 어느 하나의 트랜잭션 실행중에 다른 트랜잭션의 연산이 끼어들 수 없음
  • 지속성(Durability) : 성공적으로 완료된 트랜잭션의 결과는 시스템이 고장나더라도 영구적으로 반영되어야 함

8. 데이터베이스 용량 설계

• 데이터가 저장될 공간을 정의하는 것, 테이블에 저장할 데이터양과 인덱스, 클러스터 등이 차지하는 공간 등을 예측하여 반영
• 데이터베이스의 용량을 정확히 산정하여 디스크의 저장 공간을 효과적으로 사용하고 확장성 및 가용성을 증가

• 데이터 접근성을 향상시키는 설계 방법

  • 테이블의 테이블스페이스와 인덱스의 테이블 스페이스를 분리하여 구성
  • 테이블 스페이스와 임시 테이블스페이스를 분리하여 구성
  • 테이블을 마스터 테이블과 트랜잭션 테이블로 분류