[정보처리기사 필기] 데이터베이스 구축

 

 

 

2022년도 1회차 필기시험 준비하면서 노트 정리 했던 내용을 간단하게 정리해보려고 합니다. 정리해 놨던 내용들이 일부 사라진 것만 같은 기분이긴 한데... 있는 자료라도 올려두겠습니다. 🤣🤣 시험을 보실 분들께 작은 도움이 되었으면 하는 마음입니다.

 

해당 내용은 2022년도 수제비 출판사의 정보처리기사 필기 책의 내용이 조금 포함되어 있습니다.

2022 수제비 정보처리기사 필기 1권+2권 합본세트 - 인터파크

 

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#1. 개념 및 용어 정리

 

• 개념 및 용어 정리
  1. 트리거(Trigger)
     • 개념: 데이터베이스 시스템에서 삽입, 갱신, 삭제 등의 이벤트가 발생할 때마다 관련 작업이 자동으로 수행되는 절차형 SQL
     • 구성
       1. 선언부(DECLARE)
       2. 이벤트부(EVENT)
       3. 시작/종료부(BEGIN/END)
       4. 제어부(CONTROL)
       5. SQL
       6. 예외부(EXCEPTION)
  2. 윈도 함수(Window Function)
     • 개념: 데이터베이스를 사용한 온라인 분석 처리 용도로 사용하기 위해서 SQL에 추가된 기능으로 OLAP(On-Line Analytical Processing; 의사결정지원시스템) 함수라고도 함
     • 분류
       1. 집계 함수: COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN, STDDEV(표준편차), VARIAN(분산)
       2. 순위 함수: RANK, DENSE_RANK(동일 순위 레코드 존재 시에도 후순위를 넘어가지 않음), ROW_NUMBER(무관하게 연속 번호를 부여)
       3. 행 순서 함수: FIRST_VALUE(=MIN), LAST_VALUE(=MAX), LAG(이전 로우의 값), LEAD(이후 로우의 값)
       4. 그룹 내 비율 함수: RATIO_TO_REPORT, PERCENT_RANK
     • 윈도 함수 활용
       1. OLAP(On-Line Analytical) 개념: 사용자가 동일한 데이터, 다차원 데이터 분석을 할 수 있도록 도와주는 의사결정 지원 시스템
       2. OLAP 연산: Roll-Up, Drill-down, slicing, dicing, Pivoting
  3. 데이터 정의어(DDL; Data Definition Language)
     • 대상
       1. 도메인(Domain): 하나의 속성이 가질 수 있는 원자값들의 집합
       2. 스키마(Schema):
          • 외부 스키마(External Schema): 사용자나 개발자의 관점에서 필요로 하는 데이터베이스의 논리적 구조
          • 개념 스키마(Conceptual Schema): 데이터베이스의 전체적인 논리적 구조
          • 내부 스키마(Internal Schema): 물리적 저장장치의 관점에서 보는 데이터베이스 구조
       3. 테이블(Table): 데이터 저장 공간
       4. 뷰(view): 하나 이상의 물리 테이블에서 유도되는 가상의 테이블
       5. 인덱스(Index): 검색을 빠르게 하기 위한 데이터 구조
     • 명령어: CREATE, ALTER, DROP, TRUNCATE
  4. 트랜잭션(Transaction)
     • 개념: 데이터베이스 시스템에서 하나의 논리적 기능을 정상적으로 수행하기 위한 작업의 기본 단위
     • 특징
       1. 원자성(Atomicity): All or Nothing; Commit / Rollback 회복성 보장
       2. 일관성(Consistency): 트랜잭션이 실행 성공 후 항상 일관된 데이터베이스 상태를 보존해야 함; 무결성 제약조건, 동시성 제어
       3. 격리성(Isolation): 트랜잭션 실행 중 생성하는 연산의 중간 결과를 다른 트랜잭션이 접근 불가; Read Uncommit, Read Commit, Repeatable Read, Serializable
       4. 영속성(Durability): 성공이 완료된 트랜잭션의 결과는 영속적으로 데이터베이스에 저장; 회복 기법
     • 병행 제어
       1. 로킹(Locking)
          • 같은 자원을 엑세스하는 다중 트랜잭션 환경에서 DB의 일관성과 무결성을 유지하기 위해 트랜잭션의 순차적 진행을 보장하는 직렬화 기법
       2. 낙관적 검증: 트랜잭션이 어떠한 검증도 수행하지 않고 일단 트랜잭션을 수행하고, 트랜잭션 종료 시 검증을 수행하여 데이터베이스에 반영하는 기법
       3. 타임 스탬프 순서(Time Stamp Ordering): 트랜잭션과 트랜잭션이 읽거나 갱신한 데이터에 대해 트랜잭션이 실행을 시작하기 전에 타임 스탬프(Time Stamp)를 부여하여 부여된 시간에 따라 트랜잭션 작업을 수행하는 기법
          • 로킹의 특징: 데이터베이스, 파일, 레코드 등은 로킹 단위가 될 수 있음 / 로킹 단위가 작아지면 데이터베이스 공유도가 증가 / 로킹 단위가 작아지면 로킹 오버헤드가 증가 / 한꺼번에 로킹할 수 있는 객체의 크기를 로킹 단위라고 함
       4. 다중버전 동시성 제어(MVCC; Multi Version Concurrency Control): 트랜잭션의 타임스탬프와 접근하려는 데이터의 타임스탬프를 비교하여 직렬가능성이 보장되는 적절한 버전을 선택하여 접근하도록 하는 기법
  5. 테이블 관련 용어
     • 튜플(Tuple) / 행(Row): 레코드(Record)라고도 함
     • 속성(Attribute) / 열(Column)
     • 식별자(Identifier): 여러 개의 집합체를 담고 있는 관계형 데이터베이스에서 각각의 구분할 수 있는 논리적인 개념
     • 카디널리티(Cardinality): 튜플의 개수를 카디널리티(Cardinality) 또는 기수라고 함
     • 차수(Degree): 애트리뷰트의 수를 디그리(Degree) 또는 차수라고 함
     • 도메인(Domain): 하나의 애트리뷰트가 취할 수 있는 같은 타입의 원자 값들의 집합
  6. 데이터 사전(Data Dictionary)
     • 개념: 데이터베이스에 저장되는 테이블, 뷰, 인덱스, 접근 권한 등에 대한 정보를 저장하는 데이터베이스; 메타데이터(Metadata)
  7. 집합 연산자(Set Operator)
     • 유형
       1. UNION: 중복 행이 제거된 쿼리 결과 집합
       2. UNION ALL: 중복 행이 제거되지 않은 쿼리 결과 집합
       3. INTERSECT: 두 쿼리 결과에 공통적으로 존재하는 집합 (교집합)
       4. MINUS: 첫 쿼리에 있고 두 번째 쿼리에는 없는 집합 (차집합)
  8. 조인(Join)
     • 논리적 조인: 내부 조인, 외부 조인
     • 물리적 조인: 중첩 반복 조인, 정렬 합병 조인, 해시 조인
  9. 관계 대수
     • 일반 집합 연산자: 합집합, 교집합, 차집합, 카티션 프로덕트
     • 순수 관계 연산자: 셀렉트, 프로젝트, 조인, 디비전
  10. 관계 대수와 관계 해석 비교
      • 특징: 관계 대수는 절차적 언어(순서 명시) / 관계 해석은 비 절차적 언어(계산 수식의 유연적 사용), 프레디킷 해석(Predicate Calculus) 기반
      • 목적: 관계 대수는 어떻게 유도하는가?(How) / 관계 해석은 무엇을 얻을 것인가?(What)
      • 종류: 관계 대수는 순수관계 연산자, 일반집합 연산자 / 관계 해석은 튜플 관계 해석, 도메인 관계 해석
  11. 데이터 모델(Data Model)
      • 개념: 현실 세계의 정보를 인간과 컴퓨터가 이해할 수 있도록 추상화하여 표현한 모델
      • 요소: 논리적 데이터 구조, 연산, 제약조건
      • 절차
        1. 개념적 데이터 모델: 개체관계 다이어그램
        2. 논리적 데이터 모델: 정규화, 트랜잭션에 대한 인터페이스 정의
        3. 물리적 데이터 모델: 반 정규화, 실제 트랜잭션에 대한 모델링 수행
      • 개체-관계(E-R) 모델 구성요소: 개체(Entity), 속성(Attribute), 관계(Relationship)
      • 개체-관계(E-R) 다이어그램 기호: 개체(사각형), 관계(마름모), 속성(타원), 다중 값 속성(이중타원), 관계-속성 연결(선)
  12. 이상 현상(Anomaly)
      • 개념: 릴레이션 조작 시 데이터들이 불필요하게 중복되어 예기치 않게 발생하는 곤란한 현상
      • 종류: 삽입, 삭제, 갱신 이상
      • 데이터베이스 정규화 단계
        1. 1정규형(1NF): 원자 값으로 구성
        2. 2정규형(2NF): 부분 함수 종속 제거(완전 함수적 종속 관계)
        3. 3정규형(3NF): 이행 함수 종속 제거; a->b, b->c = a->c
        4. 보이스-코드 정규형(BCNF): 결정자가 후보 키가 아닌 함수 종속 제거
        5. 4정규형(4NF): 다치(다중 값) 종속성 제거
        6. 5정규형(5NF): 조인 종속성 제거
  13. 분산 데이터베이스(Distributed Database)
      • 개념: 네트워크상에서 여러 컴퓨터에 물리적으로 분산되어 있지만, 하나의 데이터베이스처럼 인식하도록 논리적으로 통합된 데이터베이스
      • 특징
        1. 장점: 분산제어 용이, 지역 자치성 높음, 효용성과 융통성 높음, 데이터베이스 복제 및 분산을 통해 사용자 측면에서는 향상된 성능 제공, 장애로 인한 데이터 유실 복구에도 효과적, 시스템 확장 용이
        2. 단점: 복잡성 증가, 성능 저하, 개발 비용 증가
      • 투명성
        1. 위치 투명성(Location Transparency)
        2. 복제 투명성(Replication Transparency)
        3. 병행 투명성(Concurrency Transparency)
        4. 분할 투명성(Fragmentation Transparency)
        5. 장애 투명성(Failure Transparency)
  14. 데이터베이스 이중화(Database Replication)
      • 이중화 형태: 액티브-액티브(Active-Active), 액티브-스탠바이(Active-Standby)
  15. 파티셔닝(Partitioning)
      • 개념: 대용량의 테이블을 파티션이라는 보다 작은 논리적인 단위로 나눔으로써 성능 저하 방지 및 관리를 상대적으로 보다 용이하게 하고자 하는 기법
      • 특징: 물리적 파티셔닝으로 인해 전체 데이터 훼손 가능성이 줄어들고 데이터 가용성 향상, 데이터베이스를 작은 단위로 관리하여 편리, 부하를 각각 파티션들로 분산시켜 성능 향상
      • 유형
        1. 레인지 파티셔닝: 분할 키 값이 범위 내에 있는지 여부로 구분하는 파티셔닝 기법 (1월, 2월, 3월 등)
        2. 해시 파티셔닝: 해시 함수의 값에 따라 파티션에 포함할지 여부를 결정하는 파티셔닝 기법 (해시 #1, #2, #3 등)
        3. 리스트 파티셔닝: 값 목록에 파티션을 할당하고 분할 키 값을 그 목록에 비추어 파티션을 선택하는 기법
        4. 컴포지트 파티셔닝: 레인지, 해시, 리스트 파티셔닝 중 2개 이상의 파티셔닝을 결합하는 파티션 기법
  16. 데이터 지역화(Data Locality)
      • 개념: 데이터베이스의 저장 데이터를 효율적으로 이용할 수 있도록 저장하는 기법
      • 종류
        1. 시간적(Temporal) 지역화: 최근에 참조된 기억장소가 가까운 장래에 계속 참조될 가능성이 높은 특성; for나 while 같은 반복문에 사용하는 조건 변수
        2. 공간적(Spacial) 지역화: 최근에 참조된 기억장소와 가까운 기억정보가 계속 참조될 가능성이 높은 특성; A[0], A[1]과 같은 데이터 배열에 연속 접근
        3. 순차적(Sequential) 지역화: 별도의 분기가 없는 한 데이터가 기억장치에 저장된 순서대로 순차적으로 인출되고 실행될 가능성이 높은 특성; 1:1, 1:N, N:M
  17. 블록에 들어가는 레코드 수 계산
      • (블록의 빈 공간) = BLOCK_SIZE - (블록 헤더 사이즈) - (예비영역 사이즈)
      • (블록 헤더 사이즈) = 90 + INITRANS
      • (예비영역 사이즈) = BLOCK_SIZE - (블록 헤더 사이즈) X PCT_FREE
      • (블록에 들어가는 레코드 수) = (예비영역 사이즈)/(레코드의 평균 길이)
      • BLOCK_SIZE(블록 사이즈): 기본적으로 8KB인 8,192바이트
      • INITRANS(트랜잭션 예약 공간): 트랜잭션의 동시 접근을 위해 미리 할당된 예약 공간
      • PCT_FREE(예비영역 비율): 기본 10%, 테이블의 데이터 크기가 변할 때 여유 공간으로 활용하는 비율
  18. ETL(Extraction, Transformation, Loading)
      • 개념: 원천 시스템에서 데이터를 추출(Extraction)하여 변환(Transformation) 작업을 거쳐 목적 시스템으로 적재(Load)하는 프로세스. 원천 시스템(Source System)으로부터 데이터를 추출하고 변환하는 작업을 거쳐서 목적 시스템(Target System)으로 전송 및 로딩

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#2. 문제풀이 및 답안작성

 

1. 데이터베이스 로그(log)를 필요로 하는 회복 기법은? 지연 갱신 회복 기법, 즉각 갱신 회복 기법
2. 데이터 중복으로 인하여 관계연산을 처리할 때 예기치 못한 곤란한 현상이 발생하는 것은?
   • 이상(Anomaly)
   • 제한(Restriction), 종속성(Dependency), 변환(Translation)의 의미도 정리 필요
3. 기본키 - 개체 무결성 제약조건
4. 카티션 프로덕트(cartesian product) 수행 방법 정리 필요
   • R1의 데이터 개수만큼 R2의 값이 연결
5. 정규화에 대한 설명 정의 필요
6. 제N정규형 각각 정리 필요
7. 물리적/논리적데이터베이스 설계에 대한 설명 정리 필요
8. SQL 논리 연산자 등 정리 필요
9. SQL 구문 문제 출제
10. DDL / DML / DCL 내용 정리 필요
11. 동시성 제어를 위한 직렬화 기법으로 트랜잭션 간의 처리 순서를 미리 정하는 방법?
    • 타임스탬프 기법
    • 로킹 기법, 검증 기법, 배타 로크 기법의 대한 정리도 필요
12. 데이터베이스에서 하나의 논리적 기능을 수행하기 위한 작업의 단위 또는 한꺼번에 모두 수행되어야 할 일련의 연산들을 의미하는 것은?
    • 트랜잭션
    • 뷰, 튜플, 카디널리티의 대한 정리도 필요
13. 로킹 단위(Locking Granularity)에 대한 설명 정리 필요
14. 키(Key) 종류와 그 기능의 대한 정리 필요
15. 트랜잭션의 주요 특성 주 하나로 둘 이상의 트랜잭션이 동시에 병행 실행될 경우 어느 하나의 트랜잭션 실행 중에 다른 트랜잭션의 연산이 끼어들 수 없음을 의미하는 것?
    • Isolation
    • Log, Consistency, Durability의 대한 정리도 필요
16. 인덱스의 정의 및 관련된 설명 정리 필요
17. 어떤 릴레이션 R에서 X와 Y를 각각 R의 애트리뷰트 집합의 부분 집합이라고 할 경우 애트리뷰트 X의 값 각각에 대해 시간에 관계없이 항상 애트리뷰트 Y의 값이 오직 하나만 연관되어 있을 때 Y는 X에 함수 종속이라고 한다. 이 함수 종속의 표기로 옳은 것은?
    • X → Y
18. 관계 대수에 대한 설명 정리 필요
19. 관계 대수 연산이 아닌 것은?
    • 포크(Fork)
    • 디비전(Division), 프로젝트(Project), 조인(Join)의 대한 정리도 필요
20. 데이터베이스 무결성 규정과 관련된 설명 정리 필요

 

 

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마치며..

 

원래는 저만 보려고 노트 정리했던 내용이라서 허술한 점이 많기도 할 거고 오타도 있을 수 있습니다. 참고용으로만 봐주세요 😂

 

많이 부족한 내용이셨겠지만 도움이 되셨다면 댓글 한 번씩 남겨주시면 많이 뿌듯할 것 같습니다. 😁😁

 

 

 

 

 

 

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