{"componentChunkName":"component---src-templates-post-jsx","path":"/2020 정보처리기사 필기 요점 정리(1)-데이터베이스 구축(3)/","result":{"data":{"site":{"siteMetadata":{"title":"jigglog","author":"JIGGLYPOP","homepage":"http://jigglog.s3-website.ap-northeast-2.amazonaws.com"}},"post":{"id":"0c21d977-b61c-5678-91c6-810c2eaa4de1","html":"

1. 논리 데이터베이스 설계

\n

데이터베이스 설계

\n
\n

사용자의 요구를 분석하여 그것에 맞게 설계하고 특정 DBMS로 데이터베이스를 구현하여 사용자들이 사용하는 것

\n
데이터베이스 설계 순서(요구 조건 , 개념적, 논리적, 물리적, 구현)
\n\n
데이터베이스 설계 시 고려사항
\n\n

데이터 모델의 개념

\n
\n

현실 세계의 정보들을 컴퓨터에 표현하기 위해서 단순화, 추상화하여 체계적으로 표현한 개념적 모형

\n
데이터 모델의 구성 요소
\n\n
데이터 모델의 종류
\n\n
데이터 모델에 표시할 요소(구조, 연산, 제약 조건)
\n\n

데이터 모델의 구성 요소 - 개체, 속성, 관계

\n

\"img\"*

\n

데이터베이스의 표현하려는 정보

\n
개체의 특징
\n\n
속성의 정의
\n

DB를 구성하는 가장 작은 논리적인 단위(데이터 항목 또는 데이터 필드)

\n

(속성 = 차수= 디그리)

\n
속성의 특징
\n\n
속성의 종류
\n\n
속성의 분류
\n\n

\"img\"*

\n

개체 간의 관계는 점선, 속성 간의 관계는 실선으로 표현

\n
관계의 정의
\n\n
관계의 형태
\n\n
식별 / 비식별 관계
\n\n

식별자

\n
\n

하나의 개체 내에서 각각의 인스턴스(구체적인 데이터 값)를 유일하게 구분 지을수 있는 것

\n
식별자의 분류
\n\n

\"img\"*

\n\n

E-R(개체-관계) 모델

\n
\n
E-R 모델의 개요
\n\n
E-R 다이어그램
\n

E-R 모델의 기본 아이디어를 쉽게 기호를 사용하여 시각적으로 표현한 것

\n\n
피터 첸 표기법
\n\n

\"img\"*

\n

교수와 학생이 1:N 관계

\n
정보 공학 표기법
\n\n

\"img\"*

\n

교수와 학생이 1:N 관계

\n

관계형 데이터베이스의 구조

\n
\n

개체, 속성, 관계를 모두 표로 표현, 간결하고 보기 편하며 다른 데이터베이스로의 변환이 용이

\n
관계형 데이터베이스의 구조
\n\n

\"img\"*

\n
릴레이션의 특징
\n\n

관계형 데이터베이스의 제약 조건 - Key

\n
\n

key는 데이터베이스에서 조건에 맞는 튜플을 찾거나 정렬할 때 튜플을 서로 구분할 수 있는 기준이 되는 속성

\n
Key의 종류
\n\n

\"img\"*

\n

관계형 데이터베이스의 제약조건 - 무결성

\n
\n

무결성은 데이터베이스의 저장된 데이터 값과 그것이 표현하는 실제 값이 일치하는 정확성을 의미

\n
무결성의 종류
\n\n
무결성 강화
\n\n

관계 대수 및 관계 해석

\n
\n
관계 데이터 언어
\n\n
관계 대수의 연산자
\n\n

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\n\n

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\n\n

\"img\"*

\n\n

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\n\n

\"img\"*

\n

정규화(Normalization)

\n
\n

관계형 데이터베이스에서 정확성을 더욱 유지하기 위해 스키마를 쪼개는 과정, 데이터베이스의 논리적 설계 단계에서 수행

\n
정규화의 목적
\n\n
이상(Anomaly)
\n\n
정규화 과정
\n\n

\"img\"*

\n\n

\"img\"*

\n\n

반정규화(Denormalization)

\n
\n

정규화된 데이터를 다시 통합, 중복, 분리하는 과정으로 의도적으로 정규화 원칙을 위해, 과도한 정규화로 성능이 떨어졌을 때 실행

\n
반정규화의 종류
\n\n

시스템 카탈로그

\n
\n
시스템 카탈로그의 의미
\n\n
시스템 카탈로그 저장 정보
\n\n
시스템 카탈로그의 특징
\n\n

2. 물리 데이터베이스 설계

\n

사전 조사 분석

\n
\n
물리 데이터베이스 설계
\n\n
데이터 명명 규칙 파악
\n\n
시스템 자원 파악
\n\n
데이터베이스 관리 요소 파악
\n\n

데이터베이스 저장 공간 설계

\n
\n
테이블
\n\n
일반 테이블
\n\n

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\n
클러스터드 인덱스 테이블
\n\n

\"img\"*

\n
파티셔닝 테이블
\n\n

\"img\"*

\n
외부 테이블
\n\n
임시 테이블
\n\n
칼럼
\n\n
테이블스페이스
\n\n

트랜잭션 및 CRUD 분석

\n
\n

데이터베이스의 상태를 변환시키는 하나의 논리적인 기능을 수행하기 위한 작업 단위 또는 한꺼번에 수행되어야 할 일련의 연산들을 의미

\n

데이터베이스 시스템에서 병행 제어 및 회복 작업 시 처리되는 작업의 논리적인 단위

\n

사용자가 시스템에 대한 서비스 요구 시 시스템이 응답하기 위한 상태 변환 과정의 작업 단위

\n
트랜잭션의 특성
\n\n
CRUD 분석
\n\n
CRUD 매트릭스
\n\n

\"img\"*

\n
트랜잭션 분석
\n\n
트랜잭션 분석서
\n\n

\"img\"*

\n

인덱스 설계

\n
\n
인덱스의 개념
\n\n

\"img\"*

\n
트리 기반 인덱스
\n\n
비트맵 인덱스
\n\n
함수 기반 인덱스
\n\n
비트맵 조인 인덱스
\n\n
도메인 인덱스
\n\n
인덱스 설계 순서
\n\n
인덱스 테이블 선정 기준
\n\n
인덱스 설계 시 고려사항
\n\n

뷰 설계

\n
\n
뷰의 개요
\n\n

\"img\"*

\n
뷰의 특징
\n\n
뷰의 장단점
\n\n
뷰 설계 순서
\n\n
뷰 설계 시 고려사항
\n\n

클러스터 설계

\n
\n
클러스터의 개요
\n\n
클러스터의 특징
\n\n
클러스터 대상 테이블
\n\n

파티션 설계

\n
\n
파티션의 개요
\n\n
파티션의 장단점
\n\n
파티션의 종류
\n\n
파티션 키 선정 시 고려사항
\n\n
인덱스 파티션
\n\n

데이터베이스 용량 설계

\n
\n
데이터베이스 용량 설계
\n\n
데이터베이스 용량 설계의 목적
\n\n
데이터베이스 용량 분석 절차
\n\n

분산 데이터베이스 설계

\n
\n
분산 데이터베이스 정의
\n\n
분산 데이터베이스의 구성 요소
\n\n
분산 데이터베이스 설계 시 고려사항
\n\n
분산 데이터베이스의 목표
\n\n
분산 데이터베이스의 장점
\n\n
분산 데이터베이스 설계
\n\n
테이블 위치 분산
\n\n
분할
\n\n

\"img\"*

\n
할당
\n\n

데이터베이스 이중화 / 서버 클러스터링

\n
\n
데이터베이스 이중화
\n\n
데이터베이스 이중화의 분류
\n\n
데이터베이스 이중화 구성 방법
\n\n
클러스터링
\n\n

데이터베이스 보안 / 암호화

\n
\n

데이터베이스의 일부분 또는 전체에 권한이 없는 사용자가 액세스 하는 것을 금지하기 위해 사용

\n
암호화 / 복호화
\n\n
개인키 / 공개키 암호 방식
\n\n

데이터베이스 보안 - 접근통제

\n
\n
접근통제
\n\n
접근통제 정책
\n\n
접근통제 매커니즘
\n\n
접근통제 보안 모델
\n\n

\"img\"*

\n
접근통제 조건
\n\n
감사 추적
\n\n

데이터베이스 백업

\n
\n

전산 장비의 장애에 대비하여 데이터베이스에 저장된 데이터를 보호하고 복구하기 위한 작업

\n
데이터베이스 장애 유형
\n\n
로그 파일
\n\n
데이터베이스 복구 알고리즘
\n\n
백업 종류
\n\n

\n

스토리지

\n
\n

단일 디스크로 처리할 수 없는 대용량의 데이터를 저장하기 위해 서버와 저장장치를 연결하는 기술\\

\n
DAS(Direct Attached Storage)
\n\n
NAS(Network Attacked Storage)
\n\n
SAN(Storage Area Network)
\n\n

논리 데이터 모델의 물리 데이터 모델 변환

\n
\n
테이블
\n\n
엔티티를 테이블로 변환
\n\n

\"img\"*

\n\n

\"img\"*

\n
슈퍼타입/서브타입을 테이블로 변환
\n\n

\"img\"*

\n\n

\"img\"*

\n\n

\"img\"*

\n
속성을 칼럼으로 변환
\n\n

\"img\"*

\n
관계를 외래키로 변환
\n\n

\"img\"*

\n
관리 목적의 테이블/칼럼 추가
\n\n
데이터 타입 선택
\n\n

3. SQL 응용

\n

SQL 개념

\n
\n

국제 표준 데이터베이스 언어이며 많은 관계형 데이터베이스(RDB)를 지원하는 언어로 채택

\n
SQL의 분류
\n\n

DDL

\n
\n

DDL(데이터 정의어)는 DB 구조, 데이터 형식, 접근 방식 등 DB를 구축하거나 수정할 목적으로 사용하는 언어

\n
CREATE
\n\n
CREATE SCHEMA 스키마명 AUTHORIZATION 사용자_id;
\n
CREATE SCHEMA 성적 AUTHORIZATION 김이박;\n소유권자의 사용자 ID가 '김이박'이고 스키마 '성적'을 정의하는 SQL문
\n\n
CREATE DOMAIN 도메인명 [AS] 데이터_타입\n\t[DEFAULT 기본값]\n\t[CONSTRAINT 제약조견명 CHECK (범위값)];
\n
CREATE DOMAIN [AS] CHAR(1)\n\tDEFAULT '남'\n    CONSTRAINT VALID-GENDER CHECK(VALUE IN('남','여');\n성별을 '남' 또는 '여'와 같이 정해진 1개 문자로 표현되는 도메인 GENDER를 정의하는 SQL문
\n\n
CREATE TABLE 테이블명\n    (속성명 데이터_타입 [DEFAULT 기본값][NOT NULL], ...\n    [, PRIMARAY KEY(기본키_속성명), ...)]\n    [, UNIQUE(대체키_속성명), ...)]\n    [, FOREIGN KEY(외래키_속성명, ...)]\n    \tREFERENCES 참조테이블(기본키_속성명, ...)]\n        [ON DELETE 옵션]\n        [ON UPDATE 옵션]\n    [, CONSTRAINT 제약조건명][CHECK (조건식)]);
\n\n
CREATE TABLE 학생\n    (이름 VARCHAR(15) NOT NULL,\n    학번 CHAR(8)\n    전공 CHAR(5)\n    성별 GENDER\n    생년월일 DATE\n    PRIMARY KEY(학번)\n    FOREIGN KEY(전공) REFERENCES 학과(학과코드)\n    \tON DELETE SET NULL\n        ON UPDATE CASCADE\n    CONSTRAINT 생년월일제약 CHECK(생년월일*='1980-01-01'));
\n\n
CREATE VIEW 뷰명[(속성명[, 속성명, ...])]\nAS SELECT문;
\n\n
CREATE VIEW 포천고객(이름, 전화번호)\nAS SELECT 이름,전화번호\nFROM 고객\nWHERE 주소 = '포천시';
\n\n
CREATE [UNIQUE] INDEX 인덱스명\nON 테이블명(속성명 [ASC|DESC][,속성명 [ASC|DESC]])\n[CLUSTER];
\n\n
CREATE UNIQUE INDEX 고객번호_idx\nON 고객(고객번호 DESC);
\n
ALTER
\n\n
ALTER TABLE 테이블명 ADD 속성명 데이터_타입 [DEFAULT '기본값'];\nALTER TABLE 테이블명 ALTER 속성명 [SET DEFAULT '기본값'];\nALTER TABLE 테이블명 DROP COLUMN 속성명 [CASCADE];
\n\n
ALTER TABLE 학생 ADD 학년 VARCHAR(3);
\n\n
ALTER TABLE 학생 ALTER 학년 VARCHAR(10) NOT NULL;
\n
DROP
\n\n
DROP SCHEMA 스키마명 [CASCADE | RESTRICTED];\nDROP DOMAIN 도메인명 [CASCADE | RESTRICTED];\nDROP TABLE 테이블명 [CASCADE | RESTRICTED];\nDROP VIEW 뷰명 [CASCADE | RESTRICTED];\nDROP INDEX 인덱스명 [CASCADE | RESTRICTED];\nDROP CONSTRAINT 제약조건명
\n\n

DCL

\n
\n

DCL(데이터 제어어)는 데이터의 보안, 무결성, 회복, 병행 제어 등을 정의하는 데 사용하는 언어

\n
GRANT
\n\n
REVOKE
\n\n
COMMIT
\n\n
ROLLBACK
\n\n
SAVEPOINT
\n\n

DML

\n
\n
DML의 개념
\n\n
INSERT
\n\n
INSERT INTO 테이블명([속성명1, 속성명2, ...])\nVALUES (데이터1, 데이터2, ...)
\n\n
INSERT INTO 사원(이름, 부서) VALUE(김이박, 개발);
\n\n
INSERT INTO 개발부원(이름, 주소)\nSELECT 이름, 주소\nFROM 사원\nWHERE 부서 = "개발"
\n
DELETE
\n\n
DELETE\nFROM 테이블명\n[WHERE 조건]
\n\n
DELETE FROM 사원 WHERE 부서 = "개발";
\n
UPDATE
\n\n
UPDATE 테이블명\nSET 속성명 = 데이터[, 속성명=데이터, ...]\n[WHERE 조건];
\n\n
UPDATE 사원\nSET 부서 = "IT"\nWHERE 이름 = "김이박";
\n
SELECT
\n\n
SELECT [PREDICATE] [테이블명.]속성명 [AS 별칭][, [테이블명.]속성명, ...]\nFROM 테이블명[, 테이블명, ...]\n[, WINDOW 함수 OVER (PARTITION BY 속성명1, 속성명2, ... ORDER BY 속성명3, 속성명4, ...) [AS 별칭]]\n[WHERE 조건]\n[GROUP BY 속성명, 속섬영, ..]\n[HAVING 조건]\n[ORDER BY 속성명 [ASC | DESC]];
\n\n
SELECT 예제
\n

\"img\"*

\n\n
SELETE * FROM 사원;
\n

\"img\"*

\n
SELECT DISTINCT 부서 FROM 사원;\n사원 테이블에서 부서를 중복없이 검색하는 SQL문
\n

\"img\"*

\n\n
SELECT * FROM 사원 WHERE 부서 = "개발";\n사원 테이블에서 부서가 개발인 튜플을 검색하는 SQL문
\n

\"img\"*

\n
SELECT * FROM 사원 WHERE 부서 = "개발" OR 부서 = "IT";\nSELECT * FROM 사원 WHERE 부서 IN("개발","IT");\n사원 테이블에서 부서가 개발 혹은 IT인 튜플을 검색하는 SQL문
\n

\"img\"*

\n
SELECT * FROM 사원 WHERE 이름 LIKE "김%";\n사원 테이블에서 성이 김인 튜플을 검색하는 SQL문
\n

\"img\"*

\n
SELECT * FROM 사원 WHERE 부서 IS NULL;\n사원 테이블에서 부서가 NULL인 튜플을 검색하는 SQL문
\n

\"img\"*

\n\n
SELECT * FROM 사원 ORDER BY 이름 ASC;\n사원 테이블에서 이름을 오름차순으로 정렬하여 튜플을 검색하는 SQL문
\n

\"img\"*

\n\n
SELECT 이름 FROM 사원 WHERE 이름 = (SELECT 이름 FROM 취미 WHERE 취미활동 = "축구");\n취미 테이블에서 취미활동이 축구인 사원 이름의 튜플을 검색하는 SQL문
\n

\"img\"*

\n\n
SELECT 사원.이름, 사원.부서\nFROM 사원, 취미\nWHERE 사원.경력 *= 10 AND 사원.이름 = 취미.이름;\n경력이 10년 이상인 사원의 이름, 부서, 취미활동을 검색하는 SQL문
\n

\"img\"*

\n
SELECT 예제 2
\n

\"img\"*

\n\n
SELECT 부서, 경력\n    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY 부서 ORDER BY 경력 DESC) AS 짬순\nFROM 사원;\n사원 테이블에서 부서 별로 경력에 대한 일련번호를 구하여 짬순이라는 이름을 붙이는 SQL문
\n

\"img\"*

\n\n
SELECT 부서, AVG(경력) AS 평균\nFROM 사원\nGROUP BY 부서;\n사원 테이블에서 부서별 경력의 평균을 구하는 SQL문
\n

\"img\"*

\n\n
SELECT 속성명1, 속성명2, ...\nFROM 테이블명\nUNION | UNION ALL | INTERSECT | EXCEPT\nSELECT 속성명1, 속성명2, ...\nFROM 테이블명\n[ORDER BY 속성명 [ASC | DESC]];
\n\n

4. SQL 활용

\n

프로시저

\n
\n
프로시저의 개요
\n\n
프로시저의 구성
\n

\"img\"*

\n\n
프로시저 생성
\n
CREATE [OR REPLACE] PROCEDURE 프로시저명(파라미터)\n[지역번수 선언]\nBEGIN\n    프로시저 BODY;\nEND;
\n\n
CREATE OR REPLACE PROCEDURE emp_change_s(i_사원번호 IN INT)\nIS\nBEGIN\n    UPDATE 급여 SET 지급방식 = 'S' WHERE 사원번호 = i_사원번호;\n    EXCEPTION\n        WHEN PROGRAM_ERROR THEN\n            ROLLBACK;\n    COMMIT;\nEND;
\n
프로시저 실행
\n
EXECUTE 프로시저명;\nEXEC 프로시저명;\nCALL 프로시저명;
\n\n
EXECUTE emp_change_s(32);\nEXEC emp_change_s(32);\nCALL emp_change_s(32);
\n
프로시저 제거
\n
DROP PROCEDURE 프로시저명;
\n\n
DROP PROCEDURE emp_change_s;
\n

트리거

\n
\n
트리거의 개요
\n\n
트리거의 구성
\n

\"img\"*

\n\n
트리거의 생성
\n
CREATE [OR REPLACE] TRIGGER 트리거명 [동작시기 옵션][동작 옵션] ON 테이블명\nREFERENCING [NEW | OLD] AS 테이블명\nFOR EACH ROW\n[WHEN 조건식]\nBEGIN\n    트리거 BODY;\nEND;
\n\n
CREATE TRIGGER 학생정보_tri BEFORE INSERT ON 학생\nREFERENCING NEW AS new_table\nFOR EACH ROW\nWHEN (new_table.학년 IS NULL)\nBEGIN\n    :new_table.학년 := '신입생';\nEND;
\n
트리거의 제거
\n
DROP TRIGGER 트리거명;
\n\n
DROP TRIGGER 학생정보_tri;
\n

사용자 정의 함수

\n
\n
사용자 정의 함수의 개요
\n\n
사용자 정의 함수의 구성
\n

\"img\"*

\n\n
사용자 정의 함수 생성
\n
CREATE [OR REPLACE] FUNCTION 사용자 정의 함수명(파라미터)\n[지역변수 선언]\nBEGIN\n    사용자 정의 함수 BODY;\n    RETURN 반환;\nEND;
\n\n
CREATE FUNCTION Get_S_성별(i_성별코드 IN INT)\nRETURN VARCHAR2\nIS\nBEGIN\n    IF (i_성별코드 = 1) THEN\n        RETURN '남자';\n    ELSE\n        RETURN '여자';\n    END IF;\nEND;
\n
사용자 정의 함수 실행
\n
SELECT 사용자 정의 함수명 FROM 테이블명;\nINSERT INTO 테이블명(속성명) VALUES (사용자 정의 함수명);\nDELETE FROM 테이블명 WHERE 속성명 = 사용자 정의 함수명;\nUPDATE 테이블명 SET 속성명 = 사용자 정의 함수명;
\n
사용자 정의 함수 제거
\n
DROP FUNCTION 사용자 정의 함수명;
\n\n
DROP FUNCTION Get_S_성별;
\n

DBMS 접속 기술

\n
\n
DBMS 접속 기술의 개요
\n\n
DBMS 접속 기술
\n\n
동적 SQL
\n\n

SQL 테스트

\n
\n
SQL 테스트의 개요
\n\n
단문 SQL 테스트
\n\n
절차형 SQL 테스트
\n\n

ORM

\n
\n
ORM(Object-Relational Mapping)의 개요
\n\n
ORM 프레임워크
\n\n
ORM의 한계
\n\n

쿼리 성능 최적화

\n
\n
쿼리 성능 최적화의 개요
\n\n

\"img\"*

\n
실행 계획
\n\n
쿼리 성능 최적화
\n","tableOfContents":"","frontmatter":{"title":"2020 정보처리기사 필기 요점 정리(1)-데이터베이스 구축(3)","path":"/2020 정보처리기사 필기 요점 정리(1)-데이터베이스 구축(3)/","images":["images/2.jpg"],"category":"정보처리기사 필기","tags":["정보처리기사 필기","정보처리기사"],"date":"2020-01-03T05:00:00.000Z","components":null,"tweets":null,"summary":"2020 정보처리기사 필기 요점 정리(1)-데이터베이스 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