최보름달

역시 이런 류(?)의 가벼운 영화가 좋다. 산드라 블록이 깐깐한 FBI 요원을, 멜리사 맥카시가 욕쟁이 경찰로 나와 마약왕을 잡는다는 플롯이다. 산드라 블록이 매력 없는(?) 역할로 나오는 게 반전 재미라면 재미다. 박장대소하게 웃기는 장면도 있고, 뻘하게 웃음 터지기도, 소소하게 웃기는 장면도 많다. 시작은 산드라 블록으로부터 시작한다. 마약범을 체포하기 위해 급습을 하려는 그들. 산드라 블록이 수신호를 주지만 다른 사람들은 알아듣지 못한다. 거 참, 셋을 세면 가라니까...;;; 온 집안을 뒤져도 마약을 찾지 못하는 그때! 슬실 시동 거는데.... 아니나 다를까 경찰견이 찾지 못하는 마약을 찾아냈다. 게다가 불법 총기류까지 소지. 오늘도 한 건 해내고 당당히 걸어 나오지만... 그녀를 보는 동료들의 ..

분산 데이터베이스 - 여러 곳으로 분산되어 있는 데이터베이스를 하나의 가상 시스템으로 사용할 수 있도록 한 데이터베이스 - 데이터베이스를 연결하는 빠른 네트워크 환경을 이용하여 데이터베이스를 여러지역 여러 노드로 사용성/성능 등을 극대화 시킨 데이터베이스 분산 데이터베이스의 투명성 - 분산 데이터베이스가 되기 위해서는 6가지 투명성을 만족해야 한다. 1) 분할 투명성 2) 위치 투명성 3) 지역사상 투명성 4) 중복 투명성 5) 장애 투명성 6) 병행 투명성 분산 데이터베이스 적용방법 - 업무의 흐름을 보고 업무 구성에 따른 아키텍처 특징에 따라 테이터베이스를 구성한다. 분산 데이터베이스 장단점 장점 - 지역 자치성, 점증적 시스템 용량 확장 - 신뢰성과 가용성 - 효용성과 융통성 - 빠른 응답 속도와 ..

슈퍼/서브 타입 데이터 모델 - Extended ER모델이라고도 부른다. - 공통 부분을 슈퍼타입으로 모델링하고, 공통부붙으로부터 상속받아 다른 엔티티와 차이가 있는 속성에 대해서는 별도의 서브엔티티로 구분하여 업무의 모습을 정확하게 표현하면서 물리적인 데이터 모델로 변환을 할 때 선택의 폭을 넓힐 수 있다. - 논리적인 데이터 모델에서 이용되는 형태이고, 분석 단계에서 많이 쓰인다. 슈퍼/서브 타입 데이터 모델의 변환기술 1) 개별로 발생되는 트랜잭션에 대해서는 개별 테이블로 구성 2) 슈퍼타입 + 서브타입에 대해 발생되는 트랜잭션에 대해서는 슈퍼타입 + 서브타입 테이블로 구성 3) 전체를 하나로 묶어 트랜잭션이 발생할 때는 하나의 테이블로 구성 슈퍼/서브 타입 데이터 모델의 변환타입 비교 인덱스 특성..

대량 데이터 발생에 따른 테이블 분할 고속도로 차선을 넓게 시공해서 건설해도 교통량이 많으면 넓은 도로가 정체현상을 보이는 것과 비슷한 원리로... 일이 처리되는 양이 한군데 몰리는 현상이 발생하는 경우 트랜잭션이 분산 처리될 수 있도록 테이블 단위에서 분할 방법을 적용할 필요가 있다. 로우 길이가 너무 길어서 데이터 블록 하나에 데이터가 모두 저장되지 않고 두 개 이상의 블록에 걸쳐 하나의 로우가 저장되어 있는 형태가 로우체이닝(Row Chaining) 현상이다. 또한 로우 마이그레이션(Row migration)은 데이터 블록에서 수정이 발생하면 수정된 데이터를 해당 데이터 블록에서 저장하지 못하고 다른 블록의 빈 공간을 찾아 저장하는 방식이다. 로우 체이닝과 로우 마이그레이현이 발생하면 성능이 저하된..

정규화 - 데이터를 결정하는 결정자에 의해 함수적 종속을 가지고 있는 일반속성을 의존자로 하여 입력/수정/삭제 이상을 제거하는 것. 정규화의 특징 - 정규화를 하면 기본적으로 데이터에 대한 중복성을 제거하여 주고 데이터가 관심사별로 처리되는 경우가 많기 때문에 성능이 향상되는 특징이 있다. - 데이터 중복속성을 제거하므로 데이터 용량이 최소화 되는 효과가 있다. - 데이터 입력/수정/삭제할 때 처리 성능이 향상된다. - 물론 엔티티가 계속 발생되므로 SQL 문장에서 조인이 많이 발생하여 이로 인한 성능저하가 나타나는 경우도 있다. 함수적 종속성(Functional Dependancy)에 근거한 정규화 수행 필요 - 함수적 종속성은 데이터들이 어떤 기준값에 의해 종속되는 현상을 지칭하는 것이다. - '사람..

성능 데이터 모델링의 정의 -데이터베이스 성능향상을 목적으로 설계단계의 데이터 모델링때부터 성능과 사항이 데이터 모델링에 반영될 수 있도록 하는 것. 성능 데이터 모델링 수행시점 - 성능 향상을 위한 비용은 사전에 할수록 비용이 적게 든다. 시간이 지날수록 이용이 증가한다. 성능 데이터모델링 고려사항 - 일반적으로 성능 데이터 모델은 다음과 같은 프로세스로 진행하는 것이 데이터 모델링 단계에서 성능을 충분히 고려할 수 있는 방안이 된다. 1) 데이터 모델링을 할 때 정규화를 정확하게 수행한다. 2) 데이터베이스 용량산정을 수행한다. 3) 데이터베이스에 발생되는 트랜잭션의 유형을 파악한다. 4) 용량과 트랜잭션의 유형에 따라 반정규화를 수행한다. 5) 이력모델의 조정, PK/FK조정, 슈퍼타입/서브타입 조..

식별자란 하나의 엔티티에 구성되어 있는 여러 개의 속성 중에 엔티티를 대표할 수 있는 속성. 하나의 엔티티는 반드시 하나의 유일한 식별자가 존재해야 한다. 식별자? Key? - 식별자라는 용어는 업무적으로 구분이 되는 정보로 생각할 수 있으므로 논리 데이터 모델링 단계에서 사용하고 - 키(key)는 데이터베이스 테이블 접근을 위한 매개체로서 물리 데이터 모델링 단계에서 사용한다. 식별자의 특징 - 주식별자에 의해 엔티티 내에 모든 인스턴스들이 유일하게 구분되어야 한다. - 주식별자를 구성하는 속성의 수는 유일성을 만족하는 최소의 수가 되어야 한다. - 지정된 주식별자의 값은 자주 변하지 않는 것이어야 한다. - 주식별자가 지정이 되면 반드시 값이 들어와야 한다. 주식별자의 특징 - 유일성: 주식별자에 의..

평탄치 않은 일주일을 보내고 나니, 주말에 모든 기력이 쇠하여 글도 눈에 들어오지 않고, 씻을 힘도 없고, 장보러 갈 활력도 생기지 않았습니다. 그래서 이번 주말에는 소파 위를 떠나지 않으며 넷플릭스를 보고, 인스턴트 식품과 배달음식으로 연명하고자 합니다. 일정한 주기로 이런 시기가 찾아오는데, 최근에는 주기가 점점 더 짧아지는 것 같습니다. 넷플릭스에서 재미난 영상을 보면 조금 나아지겠지요. 이런 때에는 그저 몸과 마음을 푹 쉬게 시간을 주는 것이 답인 것 같습니다. 잠시 회사 생각은 넣어두고, 릴렉스 하는 시간을 가지면서 다음주를 버틸 힘을 내보겠습니다. 🥱

주말엔 역시 넷플릭스 몰아보기! 이번에 본 것은 애니매이션! 노라가미 시즌 1,2를 연달아 봤습니다. 나츠메우인장 같은 훈훈한 느낌일 줄 알고 본 이 애니메이션, 분위기는 조금 다르지만 그래도 따스한 느낌 비스무리 한 것을 느꼈습니다. 시작은 다음과 같습니다. 입시 시즌, 다소 튀는 복장을 한 여학생은 주변 친구들로부터 따가운 시선을 느낀다. 신에게 기도하는 여학생. (주인공 아니다.) 그리고 학교 멀리서 이 소원을 접수하는 남자와 여인. 이 커다란 요괴를 처리하려고 한다. 여인의 이름을 부르자, 여인의 몸에 있던 이름이 빛나며 검으로 변하는데... 이 검으로 손쉽게 요괴를 처치하는 남자. 이 만화의 주인공. 야토신이다. 일본의 샤머니즘? 토속신앙에서는 여러가지 신이 있는데, 이 만화에서도 다양한 신이 ..

며칠 전까지만 해도 회사 동료들에게 위로받으며 따뜻한 마음을 잊지 않으려고 애썼습니다. 그런데 역시 회사는 회사일까요. 좋은 동료들이 물론 있지만, 언제나 부정적인 것은 긍정적인 것을 압도적으로 능가하는 법입니다. 99가지의 좋은 것 중에 1가지의 더럽고 사악한 것이 마음을 어지럽히는 법이죠. 불합리한 일도 많고, 위계에 의한 폭언이나 무시도 종종 당하고, 내 힘으로 고칠 수 없을 것 같은 커다란 문제가 발생하면 좌절하는 마음이 더욱 크게 느껴집니다. 회사에서의 나와 회사가 아닌 나를 분리해서 생각하라는 조언을 종종 듣곤 하는데... 현실적이지 않은 것 같다는 생각이 듭니다. 7일 중에 5일, 하루 평균 10시간을 회사에서 보내는 데, 어떻게 회사 중심으로 살지 않을 수 있을까요. 그저 조금 덜 생각하는..