최보름달

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..

관계의 정의 - 엔티티의 인스턴스 사이의 논리적인 연관성으로서 존재하는 형태로서나 행위로서 서로에게 연관성이 부여된 상태. 관계의 패어링 - 개별 인스턴스가 각각 다른 종류의 관계를 가지고 있다면 두 엔티티 사이에 두 개 이상의 관계가 형성될 수 있다. - 각각의 엔티티의 인스턴스들은 자신이 관련된 인스턴스들과 관계의 어커런스로 참여하는 형태를 관계 패어링 이라고 함. - 엔티티가 인스턴스의 집합을 논리적으로 표현한 것이라면, 관계는 관계 패어링의 집합을 논리적으로 표현한 것. 관계의 분류 - 존재에 의한 관계 ex) 사원이 부서에 '소속한다' 는 어떤 이벤트가 있어서가 아니라 A사원이 존재하기에 소속되는 것. - 행위에 의한 관계 ex) 고객이 '주문한다'는 어떠한 행위에 의해 발생하는 것. UML(U..

속성이란, - 업무에서 필요로 하는 인스턴스로 관리하고자 하는 의미상 더 이상 분리되지 않는 최소 단위" - 업무에서 필요로 한다. - 의미상 더 이상 분리되지 않는다. - 엔티티를 설명하고 인스턴스의 구성요소가 된다. ex) 이름, 주소, 생년월일, 계약일자, 전문분야. 엔티티, 인스턴스, 속성, 속성값의 관계 - 한 개의 엔티티는 두 개 이상의 인스턴스의 집합이어야 한다. - 한 개의 엔티티는 두 개 이상의 속성을 갖는다. - 한 개의 속성은 한 개의 속성값(value)을 갖는다. 속성 표기법 속성의 특징 - 엔티티와 마찬가지로 반드시 해당 업무에 필요하고 관리하고자 하는 정보이어야 한다. - 정해진 주식별자에 함수적 종속성을 가져야 한다 (?) - 하나의 속성에는 한 개의 값만을 가진다. 하나의 속..

엔티티 - 업무에 필요하고 유용한 정보를 저장하고 관리하기 위한 집합적인 것(thing) - 엔티티는 속성을 갖는다. ex) "학생" 이라는 엔티티에는 학번, 이름, 학점, 등록일자, 생일, 주소, 전화번호, 전공 등의 속성(Attribute)를 갖는다. - 인스턴스가 모여 엔티티가 된다. ex) "과목"이라는 엔티티에는 수학, 영어, 국어가 있다. - 개념적인 것이지만 사실상 '테이블'과 같은 의미로 봐도 될 것 같다. (인스턴스는 컬럼) 엔티티와 인스턴스 엔티티는 대부분 사각형으로 표기한다. 우측 이미지에서 과목, 강사,사건은 엔티티고, 수학, 영어, 이춘식 강사, 조시형 강사는 인스턴스이다. 엔티티와 인스턴스 표기법 엔티티 특징 1. 업무에서 필요로 하는 정보이어야 한다. - 업무영역 내에서 관리할..

데이터 모델 표기법 - 1976년 피터첸이 Entity-Relationship model (E-R model) 이라는 표기법을 만들었음. - 자주 사용하는 표기법은 Information Engineering(IE) 표기법과 바커 표기법. ERD(Entity Relationship Diagram) 표기법을 이용하여 모델링 하는 방법 1. 작업 순서 1) 엔티티를 그린다 2) 인티티를 적절하게 배치한다. 3) 엔티티간 관계를 설정한다. 4) 관계명을 기술한다. 5) 관계의 참여도를 기술한다. 6) 관계의 필수여부를 기술한다. 2. 엔티티 배치 일반적으로 사람의 눈이 왼쪽에서 오른쪽, 위에서 아래로 이동하므로 중요한 것은 왼쪽 상단에 배치하는게 효율적이다. 3. ERD 관계의 연결 엔티티가 배치되면 관계를 정..